# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen. Een beslisboom is een onderdeel van het algoritme dat helpt om keuzes te maken. Het stelt vragen zoals: "Voldoet de aanvraag aan bepaalde voorwaarden?" en bepaalt aan de hand van de antwoorden welke stappen het systeem daarna neemt.

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel simpele aanvragen automatisch worden verwerkt, heeft de ambtenaar meer tijd voor de moeilijke of bijzondere aanvragen. Dit zorgt ervoor dat deze aanvragen beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor krijgen mensen betere hulp en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een hogere kwaliteit van de Basisregistratie Personen (BRP).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat simpele aangiften en aanvragen automatisch worden verwerkt. Als er iets bijzonders gebeurt, wordt de aanvraag altijd door een ambtenaar gecontroleerd. De ambtenaar kijkt dan zelf naar de aanvraag en kan beslissen om deze goed te keuren of af te wijzen. Als de aanvraag wordt afgewezen, gebeurt dit altijd door de ambtenaar, niet door het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het risicobeheer in het algoritme omvat het automatisch verwerken van eenvoudige aanvragen, terwijl aanvragen met bijzonderheden altijd door een ambtenaar worden gecontroleerd. Dit zorgt ervoor dat alleen een ambtenaar een aanvraag kan afkeuren, wat de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens waarborgt.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens, adresgegevens, controlegegevens, eventuele bijlagen of aanvullende documenten die bij de aangifte of aanvraag zijn gevoegd.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader van de Wet WOZ. De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerendezaakbelasting. Daarnaast heeft de hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting, de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Key2waarderen maakt gebruik van modelmatige vergelijking. Modelmatige vergelijking wil zeggen dat bij de onderbouwing van een object wordt gezocht naar verkochte woningen, die het meeste lijken op het hoofdgebouw van het te vergelijken object. De volgende uitgangspunten zijn van toepassing:

De waarde van het hoofdgebouw wordt bepaald door deze te vergelijken met het hoofdgebouw van peilpunten;

De waarde van de grond en overige onderdelen worden bepaald door gebruik te maken van modelkengetallen;

Taxateurs stellen de parameters van het model in, zoals de gebruiksoppervlakte, bouwjaar, ligging, kwaliteit, onderhoud, etc.

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficiënt, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt formeel - op grond van artikel 22 van de Wet WOZ - vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om te komen tot een waardevaststelling, wordt ex. artikel 17 van de Wet WOZ, de waarde bepaald. Het bepalen van de WOZ-waarde gebeurt de facto door de WOZ-taxateur, die hierbij zoveel mogelijk gebruik maakt van taxatiemodellen. Deze modellen bestaan uit een reeks van algoritmes.

# data[].attributes.goal
Doel is een correct besluit op grond van wet- en regelgeving. Dit algoritme heeft betrekking op bewoners van Den Haag die een aanvraag doen voor een uitkering of een uitkering ontvangen, bijvoorbeeld voor levensonderhoud. Zij hebben ermee te maken op het moment dat zij een uitkering ontvangen. We communiceren de uitkomst naar de ontvanger van de uitkering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De juridische grondslag is uitvoering van de wettelijke taak Bijstandswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
De regels in de wet zijn vertaald naar een regelgebaseerd algoritme.

Het algoritme is het programma Regels en Wetten. Regels en Wetten wordt geraadpleegd om het recht, de hoogte en duur van de uitkering vast te stellen. Regels en Wetten bevat de geldende en historische wet en regelgeving van de Bijstandswet om een correcte uitkering te berekenen. Door vanuit Socrates op de knop Bereken te drukken wordt Regels en Wetten aangeroepen. Socrates stuurt een verzoek naar Regels & Wetten met daarin onder andere het administratienummer van de klant, de soort dienst, de soort verstrekking en de periode waarover de uitkering moet worden berekend. Aan de aangevraagde producten zijn onderwerpen gekoppeld die bestaan uit beslisbomen die afgelopen worden. Als de hele beslisboom doorlopen is volgt er een signaal in de vorm van een voorstel tot uitkering.

# data[].attributes.proportionality
Een alternatief zou zijn: handmatige opvoer en controle van de uitkeringscomponenten. Maar dit vraagt veel kennis van de consulent op het gebied van wet en regelgeving en is daarmee een te groot risico op fouten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is een advies aan de consulent. Besluitvorming is niet geautomatiseerd, de consulent beslist en doet daarmee de kwaliteitsbewaking.

# data[].attributes.risks
De afdeling Beleid werkt de wet en regelgeving uit. Bij de automatisering van dit proces zijn de risico's in kaart gebracht. Het systeem wordt bij elke release opnieuw getest. Dagelijks vindt technische en menselijke controle plaats.

Het algoritme werkt met gegevens uit de basisregistratie van de gemeente. Aanpassingen door consulenten zijn herleidbaar. En daarnaast werkt het algoritme op basis van gegevens die gestructureerd zijn ingevoerd op basis van voorgedefinieerde waarden. De consulent is alert op het checken van de uitkomsten. De burger kan vragen stellen of vragen om herziening.

# data[].attributes.sourceData
Er is o.a. een koppeling met de BRP en Suwinet. Gezinssituatie, woonsituatie, inkomen, vermogen, persoonlijke gegevens. Normgegevens vanuit wet en regelgeving.

# data[].attributes.goal
Door efficiënter en frequenter monitoren van natuur, in dit specifieke geval heide, het gerichter bepalen van bron- en effectmaatregelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het LSTM algoritme heeft aan de hand van labeldata (karteringen) en satellietbeelden geleerd om op nieuwe momenten en niet geziene stukken land te voorspellen in welke mate een klasse van een bepaalde vegetatie voorkomt.

# data[].attributes.proportionality
Door het frequenter monitoren van de mate van vergrassing, zijn we in staat natuurbeheer beter uit te kunnen voeren. Daarnaast is het door frequentere monitoring mogelijk om beter oorzaak-gevolgbepalingen uit te voeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem is beschrijvend (descriptive) waarbij er altijd menselijke tussenkomst van toepassing is voor het maken van verdere analyses of het nemen van beslissingen.

# data[].attributes.risks
Integraal onderdeel van de Z-Inspection.

# data[].attributes.sourceData
Habitattypekarteringen en Sentinel 2 beeldbestanden.

# data[].attributes.goal
Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. De melder hoeft nu dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
Voorheen moest de burger zelf aangeven voor welke afdeling de melding was, waardoor het geregeld voor kwam dat meldingen bij de verkeerde afdeling terecht kwamen, waardoor het oplossen van meldingen vertraging opliep.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien het algoritme een melding met minder dan 40% kan koppelen aan een afdeling wordt deze in de categorie 'Overig' geplaatst. Meldingen in deze categorie worden handmatig toegewezen aan de juiste afdeling. Indien een melding toch bij een verkeerde afdeling terecht komt, kan deze altijd handmatig doorgezet worden naar de juiste afdeling

# data[].attributes.risks
Het risico wordt als nihil gezien, doordat meldingen alsnog handmatig naar de juiste afdeling doorgezet kunnen worden

# data[].attributes.sourceData
Alleen als de burger ervoor kiest om zijn/haar telefoonnummer en/of emailadres achter te laten bij het maken van een melding. Deze gegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling bij statusveranderingen van de melding en worden voor geen andere doeleinden gebruikt.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Met een tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit doen wij bij het ter inzage leggen van besluiten en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld bezwaren, Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken.

Impact is laag: Het algoritme zoekt specifiek naar persoonsgegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO

# data[].attributes.proportionality
Efficiëntie

# data[].attributes.humanIntervention
Elke tekst wordt door een medewerker afgehandeld.

# data[].attributes.risks
Laag i.v.m. tussenkomst medewerker

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens

# data[].attributes.name
Zivver: assistent bij beveiligen e-mails

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
In de analyses die voor het dashboard Zicht op Ondermijning worden uitgevoerd, worden regelmatig algoritmen toegepast. Soms zijn dit heel eenvoudige algoritmen. Waar rekenregels worden toegepast, is in strikte zin immers al sprake van een algoritme. Er worden ook methodologisch ingewikkeldere algoritmen gebruikt, zoals een beslisboomalgoritme bij de analyse naar jonge aanwas en subgroup discovery bij de groepsanalyse naar betrokkenen bij verdachte transacties. Voor het dashboard Zicht op Ondermijning worden algoritmen nooit toegepast om op het niveau van individuele adressen, bedrijven, huishoudens of personen inzichten te bieden of conclusies te trekken. Individuele gegevens zijn gepseudonimiseerd en uitkomsten zijn altijd geaggregeerd. Iedere analyse op het dashboard wordt in het onderdeel Verdiepende informatie in detail beschreven. Daar staat uitgelegd welke analysemethoden worden toegepast, of dit algoritmen zijn, welke keuzes daarbij gemaakt zijn en welke kenmerken van adressen, bedrijven, huishoudens of personen zijn beschouwd. Migratieachtergrond wordt in dit dashboard alleen gebruikt als kenmerk in beschrijvende statistieken van groepen huishoudens of personen, mits daar voldoende onderbouwing voor bestaat. Het wordt niet gebruikt als kenmerk in classificeringsalgoritmen die worden toegepast op huishoudens of personen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Verwerkingen voor wetenschappelijk en historisch onderzoek, statistische doeleinden en archivering in het algemeen belang worden altijd verenigbaar geacht met het oorspronkelijke verzameldoel. Maar ook als het geen verdere verwerkingen zijn, mogen persoonsgegevens worden verwerkt voor deze doeleinden, mits aan de vereisten in de Verordening wordt voldaan. De Verordening eist dat voor de bescherming van de rechten en vrijheden van betrokkenen passende waarborgen worden getroffen. Die waarborgen moeten er onder andere voor zorgen dat technische en organisatorische maatregelen zijn getroffen om zo min mogelijk persoonsgegevens te verwerken, zoals pseudonimiseren of anonimiseren. De verwerking van persoonsgegevens ten behoeve van de uit te voeren analyses geschiedt met inachtneming van de Wet bescherming persoonsgegevens (Wbp) en met ingang van 25 mei 2018 de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) en de Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming alsmede, afhankelijk van de aard van de te verwerken persoonsgegevens, andere relevante wettelijke bepalingen met betrekking tot de bescherming van persoonsgegevens, zoals de Wet politiegegevens (Wpg), de Wet justitiële en strafvorderlijke gegevens (Wjsg) en de Wet op het Centraal bureau voor de statistiek (Wet CBS).

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie eerdere opmerking, hangt af van type analyse

# data[].attributes.proportionality
De beoogde resultaten en inzichten zijn enkel en alleen te bereiken door te werken met microdata van het CBS binnen de kaders van de CBS-wet. Om die reden is daar in 2017 de City Deal 'Zicht op Ondermijning' voor opgesteld en ondertekend. Zie ook: https://zoek.officielebekendmakingen.nl/stcrt-2017-48699.html

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, voordat een analyse-uitkomst openbaar wordt gemaakt, controleert het CBS het inzicht op onthullingsrisico.

# data[].attributes.risks
Het CBS hoeft in belangrijke mate toezicht op het gehele project en waakt o.a. voor onthullingsrisico's.

# data[].attributes.sourceData
Omdat er met meerdere algoritmes wordt gewerkt is dit lastig om in een veld op te sommen. Het CBS maakt gebruik van de BRP, BAG, WOZ, Kadaster.

# data[].attributes.name
Intelligente Verkeersregelinstallatie (iVRI) en / of -VRI-ready's

# data[].attributes.goal
Doordat de slimme verkeerslichten in staat zijn het verkeer te 'herkennen', wordt het mogelijk om bepaalde verkeersstromen voorrang te geven boven andere. Bijvoorbeeld grote groepen fietsers, openbaar vervoer en (zwaar) vrachtverkeer. Zo kan het verkeer op drukke kruispunten efficiënter doorrijden.

# data[].attributes.proportionality
De bereikbaarheid van de achterliggende economische toplocaties (Legerplaats-Eindhovensweg-Erica / Westfields / Spottersweg / Pakketweg - Dirk Noordhoflaan) en het kunnen toepassen van verkeersmanagement tijdens calamiteiten, evenementen etc. om zo de regio als geheel bereikbaar te houden. De VRI's zijn via glasvezel verbonden met MobiMaestro (de VRI-centrale van de gemeente Eindhoven) zodat ze op afstand kunnen worden aangestuurd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is menselijke tussenkomst mogelijk vanuit de verkeerscentrale Eindhoven en RWS. Specifieke regelingen bij bijvoorbeeld calamiteiten kunnen van daaruit worden gestart. Bovendien worden de VRI-regelingen ook door menselijke tussenkomst geprogrammeerd.

# data[].attributes.goal
Anonimiseren van documenten t.b.v. publicatie

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG, WOO,

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. De digitale verwerking heeft een snellere doorlooptijd. Het algoritme zorgt voor minder fouten en vergissingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Toetsing van het eindresultaat voor publicatie. De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden en waar nodig aangepast door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek getraind.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer is minimaal omdat er altijd een medewerker van de gemeente de laatste toets doet.

# data[].attributes.sourceData
persoonsgegevens

# data[].attributes.goal
De Omgevingsdienst NZKG is wettelijk verplicht om kennisgevingen van binnengekomen meldingen en aanvragen te publiceren. Daarnaast moeten besluiten openbaar gemaakt worden zodat belanghebbenden er kennis van kunnen nemen en bezwaar/beroep kunnen indienen. Met behulp van deze automatisering is deze repetitieve handeling geautomatiseerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.proportionality
De publicaties worden elke ochtend uitgevoerd waardoor de medewerkers zich kunnen richten op andere taken, dit betreft circa 3 FTE inzet. Er zijn veel verschillende soorten publicaties met bijkomend risico op fouten. Door automatisering vindt de publicatie altijd volgens dezelfde vaste regels plaats, dus is de tekst van gelijksoortige publicaties altijd hetzelfde. Deze automatisering verwerkt de door de medewerkers klaargezette publicaties. Er zijn diverse controles bij de start van het proces ingebouwd om te zorgen dat benodigde informatie voor de publicatie compleet is. Aangezien er een menselijke controle aan de voorkant zit, levert het inzetten op kwaliteit een meerwaarde op voor de Omgevingsdienst en daarmee de omgeving.

# data[].attributes.humanIntervention
Alleen publicaties die aan afgesproken voorwaarden voldoen, worden door medewerkers toegewezen voor geautomatiseerde afhandeling. Daarbij kan dus vooraf bepaald worden dat het risico voor geautomatiseerde verwerking te groot is en kan worden gekozen voor handmatige verwerking.

# data[].attributes.risks
Alleen de voor automatisering toegewezen publicaties worden afgehandeld, daarmee wordt voorkomen dat publicaties opgepakt worden voordat controle heeft plaatsgevonden. Daarbij start automatische verwerking met een aantal controles om de volledigheid van de publicatie voor verwerking te controleren.

# data[].attributes.goal
Het via kunstmatige intelligentie schrijven van kwalitatief hoogwaardige notulen van de raadsvergaderingen. De veiligheid en vertrouwelijkheid zijn geborgd.

Het Al-systeem werkt met geavanceerde processen die zijn ontworpen om transcriptie en samenvatting efficiënt en veilig af te handelen.

1. Transcriptiefase: het geluid van de vergaderingen wordt ingevoerd in het AI-systeem. Het systeem zet de gesproken taal om in tekst. Dat gebeurt met modellen die spraak herkennen. Het systeem maakt gebruik van geavanceerde deep learning-modellen die zijn getraind op verschillende datasets om spraak te herkennen en om te zetten in tekst. Het model analyseert het geluid, ‘ziet’ taalkundige patronen en schrijft tekst. Dit gebeurt bijna realtime, afhankelijk van de lengte en moeilijkheid van de spraak. Bovendien herkent het model verschillende sprekers aan hun stem;

2. Samenvattingsfase: nadat de tekst is geschreven, maakt het systeem een samenvatting met een Large Language Model (LLM). LLM's zijn taalmodellen die grote hoeveelheden tekst kunnen verwerken. Het model begrijpt de context door belangrijke thema's, details en de algemene structuur van het gesprek te herkennen. Daarna zet het model deze informatie om in een beknopte samenvatting. De samenvatting geeft de inhoud en bedoeling van de oorspronkelijke vergadering nauwkeurig weer. Het samenvattingsproces bestaat uit meerdere stappen om de volledigheid en samenhang van de uiteindelijke uitkomsten te garanderen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De leverancier leer het AI systeem notulen te maken op 3 niveaus:

1. uitgebreid samenvattende notulen;

2. woordelijk samenvatten op spreker;

3. woordelijk transcriberen op spreker.

De gemeente voert momenteel een pilot uit die zich richt op niveau 2: woordelijk samenvatten op spreker. Dat betekent dat er per spreker wordt genoteerd wat er is gezegd. De spreektaal wordt omgezet in schrijftaal en er worden goedlopende zinnen van gemaakt, waarbij we zo dicht mogelijk blijven bij wat er is gezegd. De ontvangen opnames van de openbare raadsvergaderingen worden door het AI systeem omgezet naar notulen. Doordat de notulisten van de leverancier direct handmatig aanpassingen kunnen doen en deze teruggeven aan het systeem. En leert het systeem wat er de volgende keer moet worden veranderd.

Samenvattend is de werkwijze als volgt:

1. achterhalen en noteren wie wat heeft gezegd;

2. het komen tot goedlopende Nederlandse zinnen;

3. het kunnen komen tot de juiste samenvattingen;

4. het kunnen komen tot de juiste besluitvorming;

5. het juist verwoorden van de besluitvorming;

6. het kunnen komen tot de juiste acties

7. het juist verwoorden van de acties.

# data[].attributes.proportionality
Met de inzet van het algoritme wordt het gemakkelijker om (ook) geschreven notulen aan te bieden voor geïnteresseerde inwoners. Hiermee verbeteren we onze dienstverlening en de transparantie van het gemeentelijk bestuur.

# data[].attributes.humanIntervention
De notulisten van de leverancier controleren de notulen en geven feedback. Deze feedback wordt verwerkt in het systeem met als doel het systeem te trainen;

De definitieve notulen worden met de gemeente gedeeld;

De gemeente bekijkt de notulen, past ze aan als dat nodig is en stuurt ze met feedback terug. Op deze manier kunnen de notulisten van de leverancier en het systeem ervan leren;

Beide partijen hebben geregeld contact met als doel het systeem gericht te laten leren. Denk daarbij aan het notuleren per spreker, de wijze van samenvatten, de manier waarop wordt omgegaan met een stemming, enzovoort.

# data[].attributes.risks
De raadsvergaderingen zijn openbaar. De notulen zijn daarom 'openbare informatie'.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringsoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG, WEP, WOO

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is in de praktijk niet efficiënt. Het gebruik van de tool neemt werk uit handen.

# data[].attributes.humanIntervention
De door de software geanonimiseerde documenten worden na afloop gecontroleerd door een medewerker. Verwerkte of aangemerkte gegevens worden niet opgeslagen in een database. De verdere ontwikkeling en training van de intelligente technieken vindt separaat plaats en niet op basis van de door de gemeente Meerssen toegevoegde documenten.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, woonplaats,

E-mailadres, telefoonnummer,

Handtekening, parafen,

Financiële gegevens,

Inhoud zaaktype,

BSN

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Signaleren misbruik en oneigenlijk gebruik DigiD: Mogelijk onrechtmatig gebruik van DigiD

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om de gebruikers van DigiD te beschermen tegen misbruik of oneigenlijk gebruik, door snel te signaleren of er misbruik gemaakt wordt van DigiD. Het signaal dat het algoritme afgeeft is een startpunt voor een onderzoek. Wanneer blijkt dat er actief misbruik wordt van een DigiD gemaakt wordt, kan de DigiD worden ingetrokken, opgeschort of geblokkeerd. Verder misbruik wordt hiermee voorkomen. Burgers kunnen na intrekking een nieuwe DigiD aanvragen. Een opschorting of blokkering kan opgeheven worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet digitale overheid

# data[].attributes.proportionality
De toegevoegde waarde van dit algoritme, is het signaleren en voorkomen van misbruik en oneigenlijk gebruik van DigiD. De vertrouwelijkheid, beschikbaarheid en integriteit van de gebruikte gegevens wordt niet geschonden. Bij wet is de bevoegdheid van Logius vastgelegd om misbruik en oneigenlijk gebruik van DigiD te signaleren.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft een signaal af. Er vindt geen geautomatiseerde opvolging plaats. Het signaal dat afgaat, is de basis voor het (mogelijk) starten van een onderzoek naar de waargenomen activiteit. Toetsing en oordeelsvorming volgt na een onderzoek dat wordt uitgevoerd door meerdere analisten. Afhankelijk van de uitkomst van het onderzoek kan overgegaan worden tot intrekken, opschorten of blokkeren van DigiD. De burger wordt altijd geïnformeerd wanneer het DigiD account wordt ingetrokken, opgeschort of geblokkeerd.

# data[].attributes.risks
Wanneer een signaal afgaat betekent dat verder onderzoek noodzakelijk is. Niet in alle gevallen dat het signaal afgaat sprake is van misbruik en oneigenlijk gebruik. Dat moet altijd blijken uit verder onderzoek. Het algoritme wordt minstens elke 6 maanden geëvalueerd op nut, noodzaak en werking.

Het onderzoek naar misbruik en oneigenlijk gebruik bestaat uit een analyse van het DigiD gebruik. In het proces zit ingebouwd dat minstens drie personen betrokken zijn bij het onderzoek om aannames zoveel mogelijk te voorkomen. Het maximale risico van het algoritme is dat iemands DigiD wordt ingetrokken, opgeschort of geblokkeerd. Na intrekking van een DigiD is de burger in staat om een nieuwe DigiD aan te vragen en een opschorting of blokkering kan opgeheven worden.

# data[].attributes.sourceData
Bij het uitvoeren van het algoritme wordt gebruik gemaakt van de volgende gegevens;

Een BSN dat ter identificatie van een persoon kan worden gebruikt

Gebruiksgegevens, waaronder het IP-adres, geslaagde en mislukte authenticaties

Applicatiegegevens, waaronder een unieke app code (DigiD App instance_id) en een dienstverlener identificatie (Webservice_id)

# data[].attributes.name
Wegen en bepalen behandelwijze aangifte vennootschapsbelasting (Vpb)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst ontvangt jaarlijks bijna een miljoen aangiften vennootschapsbelasting (Vpb) die binnen drie jaar definitief moeten worden vastgesteld. Het kost veel tijd om alle aangiften die jaarlijks worden ontvangen handmatig te beoordelen. Daarom wordt de Belastingdienst door een algoritme ondersteund bij het beoordelen of een aangifte geautomatiseerd of handmatig behandeld moet worden. Dat gebeurt met relevante gegevens die bij de Belastingdienst bekend zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verzamelen en het gebruik van de hierboven beschreven gegevens is geregeld in de:

Wet op de Vennootschapsbelasting 1969

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet op de dividendbelasting 1965

Algemene wet inzake rijksbelastingen

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is handmatig door mensen gebouwd, waarbij de regels door mensen zijn opgesteld op basis van wet- en regelgeving en opgebouwde fiscale expertise.

De uitkomst van het algoritme is een advies: ‘Geautomatiseerd vaststellen’ of ‘Behandelen’ met daarbij de geconstateerde signalen waar naar gekeken moet worden door een bevoegd en deskundig iemand. Lees hierover meer onder de kop: ‘Menselijke tussenkomst’.

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

Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt intern onderhouden. De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving. Op basis van feedback en steekproeven wordt in samenwerking met de inspecteur gecontroleerd of het algoritme steeds voldoende kwaliteit levert.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van het algoritme kan de beoordeling zorgvuldiger en efficiënter worden gedaan. Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften. Door het inzetten van een algoritme kunnen aangiften sneller worden verwerkt, waardoor bedrijven sneller duidelijkheid krijgen.

Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle aangiften de relevante gegevens handmatig moet verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces minder efficiënt en meer foutgevoelig maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst houdt in dat het menselijk toezicht op de besluitvorming wezenlijk is en wordt uitgevoerd door iemand die bevoegd en deskundig is.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Bij situaties waarin het algoritme de beslissing niet kan nemen (complexere situaties) is er sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
De Algemene wet bestuursrecht vereist dat het handelen van de overheid transparant en rechtmatig is (waarborgkarakter). De Belastingdienst handelt bij de toepassing en ontwikkeling van algoritmen conform de algemene beginselen van behoorlijk bestuur, zoals het gelijkheidsbeginsel, het zorgvuldigheidsbeginsel, het motiveringsbeginsel, het evenredigheidsbeginsel, het rechtszekerheidsbeginsel en het vertrouwensbeginsel.

In het algoritme worden gegevens gebruikt die zijn verzameld op grond van verschillende belastingwetten. Het gebruik is wettelijk toegestaan. Zoals de AVG voorschrijft worden er niet meer gegevens gebruikt dan noodzakelijk is.

Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Door deze toetsing aan de AVG 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. Er worden in het algoritme geen bijzondere persoonsgegevens gebruikt.

De selectieregels en algoritmen worden getoetst aan non-discriminatiewetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen. Om het risico op indirecte discriminatie te minimaliseren, doet de Belastingdienst onderzoek naar effecten van de algoritmen.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens Basisregistratie Personen (BRP)

Persoonsgegevens Handelsregister (KvK)

Persoonsrelaties

Aangifte vennootschapsbelasting (Vpb)

Aangifte inkomensheffing (IH)

Aangifte dividendbelasting (Div)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt intern onderhouden. 

# data[].attributes.name
De informatievraag Naamgebruik in de BRP API Personen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het naamgebruik in lopende tekst voor een persoon zonder adellijke titel of predicaat wordt samengesteld afhankelijk van het geslacht en de waarde van Aanduiding naamgebruik, waarbij geldt dat de naam wordt voorafgegaan door "mevrouw", "de heer" of de voorletters, afhankelijk van het geslacht. De naam wordt samengesteld uit naamcomponenten van de persoon en eventuele (ex)partner op basis van de aanduiding naamgebruik. Als de eerste naamcomponent direct na "mevrouw" of "de heer" begint met een letter, dan wordt die als hoofdletter weergegeven. Wanneer een naamcomponent geen of een lege waarde heeft, wordt de overbodige spatie niet opgenomen: niet starten met een spatie, niet eindigen met een spatie, geen dubbele spatie, geen spatie na streepje. Aanduiding naamgebruik "E" (eigen naam) wordt gehanteerd voor een persoon die geen actuele en geen ontbonden huwelijken/partnerschappen heeft gehad.

Voor overige situaties (adellijke titel, hoffelijkheidstitel, meerdere partners, ...) zie: https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/tree/master/features/bevragen/persoon/adressering/gebruikinlopendetekst

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het wel of niet gebruik van een hoofdletter van het voorvoegsel bij de achternaam.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Voornamen

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam

Geslachtsnaam

Adellijke titel of predicaat

Aanduiding naamgebruik

Geslacht

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam partner

Geslachtsnaam partner

Adellijke titel of predicaat partner

# data[].attributes.goal
Met de huurprijscalculator beogen we laagdrempelig Rotterdammers de optie te bieden de maximale huurprijs van een woning te schatten. Sociale huurwoningen hebben een maximale huurprijs. De maximale huurprijs van een woning wordt berekend op basis van een puntentelling. Ligt de huurprijs van een sociale huurwoning boven het maximum, dan kan een huurder huurverlaging afdwingen via de Huurcommissie. Dit kan een huurder honderden euro’s per jaar schelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De Huurprijscalculator berekent de maximale huurprijs van een woning aan de hand van het Woningwaarderingsstelsel. Dit is een puntensysteem. De berekening door de Huurprijscalculator is een schatting. Het is geen precies bedrag. De huurprijs van de woning hangt af van het aantal punten dat een woning krijgt. Hoe meer punten, hoe hoger de huur. Een woning krijgt punten voor de energiezuinigheid, oppervlakte, WOZ-waarde en luxe van de woning.

De Huurprijscalculator geldt niet (!) in de volgende situaties:

- De woning is een onzelfstandige woonruimte. Een verhuurde kamer is bijvoorbeeld geen zelfstandige woonruimte. Een zelfstandige woonruimte is een woning die met een deur afgesloten kan worden, een kookgelegenheid heeft (met aanrecht), eigen aan- en afvoer van water en een eigen toilet. Doe in dit geval de huurprijscheck voor onzelfstandige woonruimte van de Huurcommissie.

- De huurprijs bevat ook meubilair en/of servicekosten.

Soms kan de uitkomst van de berekening (sterk) afwijken van de echte situatie. Dit komt omdat er in de Huurprijscalculator soms van informatie wordt uitgegaan die niet zeker is. De volgende informatie staat niet in de Huurprijscalculator:

- De woning is een Rijksmonument

- De woning heeft stadsverwarming

- De woning heeft geen verwarming

- De woning is een zorgwoning

- De woning heeft gemeenschappelijke ruimten en voorzieningen

# data[].attributes.humanIntervention
Met de huurprijscalculator bieden we een handvat om de huur te berekenen. Wanneer u gebruikt maakt van deze calculator kunt u zelf bepalen of en wat u met de uitkomst doet, bijvoorbeeld contact opnemen met het Huurteam Rotterdam, zij geven u advies en kunnen u helpen bij de oplossing.

# data[].attributes.sourceData
Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) voor het aantal kamers, type kamers en de oppervlakte; WOZ-waarde; Energie-index (RVO)

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is informatiegestuurd en risicogericht toezicht mogelijk maken. Het algoritme koppelt op efficiënte wijze de ACM lijst automatisch aan het RDI relatiebestand. Met dit algoritme kan de tijd van inspecteurs effectiever worden ingezet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor communicatienetwerken en -diensten zoals internet, telefonie en omroep. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging, en verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
De koppeling tussen de ACM-lijst en het interne relatiebestand van de RDI gebeurt met een beslisboom op basis van geprioriteerde businessrules. Deze regels zoeken op basis van één of meerdere datapunten naar een match tussen organisaties in beide datasets.

# data[].attributes.proportionality
Het doel is het werkproces efficiënter in te richten door de handmatige koppeling van twee lijsten te automatiseren met een algoritme. Hierdoor kunnen inspecteurs hun expertise inzetten in andere delen van het werkproces.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme heeft geen invloed op de besluitvorming binnen het proces.

# data[].attributes.risks
Het enige risico is technisch van aard. Onvolledigheid of fouten in het interne relatiebestand kunnen leiden tot verkeerde koppelingen tussen organisaties. Het algoritme kan daardoor partijen aan elkaar koppelen die in de praktijk niet hetzelfde zijn. Medewerkers mitigeren dit risico door tijdens controle eventuele fouten in het relatiebestand te corrigeren. Daarnaast biedt een periodieke analyse van het algoritme inzicht in de juistheid van de resultaten.

# data[].attributes.sourceData
Periodiek ontvangt de RDI van de ACM een lijst met de op dat moment bij hen geregistreerde telecomaanbieders. Per telecomaanbieder worden informatiepunten aangeleverd zoals het KVK- en vestigingsnummer. Meer informatie over de samenwerking is te vinden in de samenwerkingsovereenkomst die ook is gedeeld in deze publicatie. Voor de verwerking door het algoritme worden uitsluitend telecomaanbieders gebruikt die zijn ingedeeld als aanbieder van een openbare elektronische communicatiedienst en/of als aanbieder van een openbaar elektronisch communicatienetwerk.

# data[].attributes.contactEmail
Contact | Rijksinspectie Digitale Infrastructuur (RDI)

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in de douaneaangiften mbt heffing en inning van omzetbelasting

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op de verschuldigde omzetbelasting (BTW) bij invoeraangiften en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Wet op de Omzetbelasting en de Algemene douanewet. Deze wetten dragen zorg dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens ten aanzien van vaststelling van de verschuldigde omzetbelasting. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van vertrouwelijke gegevens in documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Landgraaf heeft te maken met diverse wet- en regelgeving die ons verplicht tot het openbaar maken van informatie. Deze informatie kan gevoelige informatie bevatten die op basis van wetgeving geanonimiseerd c.q. onomkeerbaar onleesbaar gemaakt moet worden. Het handmatig anonimiseren van gegevens is een tijdrovende, foutgevoelige klus met een groot risico op datalekken. Met behulp van de anonimiseringssoftware kunnen gegevens op een efficiënte en betrouwbare manier geanonimiseerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Het risico is minimaal, omdat de software geen besluiten neemt. De anonimiseringssoftware geeft suggesties voor het anonimiseren van gegevens. De gebruiker toetst deze suggesties en beslist of de gegevens daadwerkelijk geanonimiseerd moeten worden of niet.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens (o.a. mailadres, adres, handtekening) en gegevens die op basis van de uitzonderingsgronden van de Wet open overheid (Woo) niet openbaar gemaakt mogen worden.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is informatiegestuurd en risicogericht toezicht mogelijk te maken op vergunningen die op grond van de Telecommunicatiewet zijn afgegeven voor landmobiel frequentiegebruik. Een deel van dit toezicht is gericht op Seveso bedrijven. Het algoritme koppelt Seveso bedrijven aan een intern relatiebestand van de RDI dat informatie bevat over vergunninghouders. Op basis van deze koppeling wordt duidelijk welke Seveso‑bedrijven één of meer vergunningen hebben voor landmobiel frequentiegebruik en daarmee in aanmerking komen voor inspectie. Omdat deze koppeling handmatig veel tijd kostte, kan de tijd van inspecteurs met dit algoritme effectiever worden ingezet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) communicatienetwerken en -diensten. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging en stelt verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
De koppeling tussen een Seveso bedrijf uit de publieke inrichtingenlijst met een RDI relatie vindt plaats op basis van twee variabelen: postcode en adres. Een match kan worden uitgedrukt met een score van 100%, maar er bestaan ook varianten van matches met een score van minder dan 100%. In dat laatste geval bepaalt de inspecteur of een Seveso bedrijf gekoppeld wordt met een RDI relatie.

# data[].attributes.proportionality
Het is niet mogelijk voor de RDI om elk jaar alle bedrijven te bezoeken die een vergunning hebben voor landmobiel frequentiegebruik. De RDI maakt daarom gerichte keuzes bij welke bedrijven zij inspecties uitvoert. De RDI richt het toezicht onder andere op Seveso‑bedrijven omdat de aard van hun activiteiten incidenten kan veroorzaken met ontwrichtende gevolgen voor de Nederlandse samenleving. De RDI vindt het daarom belangrijk dat deze bedrijven hun frequentiegebruik op orde hebben. Het algoritme helpt te bepalen welke Seveso‑bedrijven voor inspectie in aanmerking komen. Het algoritme heeft zelf geen significante impact op de uitkomst van het werk‑ of inspectieproces.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een periodiek bijgewerkte lijst met Seveso bedrijven die één of meerdere vergunningen hebben voor landmobiel frequentiegebruik. Inspecteurs van de RDI gebruiken deze lijst om te bepalen bij welke Seveso-bedrijven zij inspecties kunnen uitvoeren. In principe komen alle Seveso-bedrijven met een vergunning voor een inspectie in aanmerking. Het inspectieproces wordt zelf niet beïnvloed door het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is belangrijk de kwaliteit van het algoritme te waarborgen door ervoor te zorgen dat de beschreven koppeling op de juiste manier plaatsvindt. Er zijn verder geen specifieke risico's aan het algoritme of het gebruik ervan verbonden.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt twee databronnen. De eerste bron is de publieke Seveso inrichtingenlijst met daarop vermeld bedrijven die onder de Seveso richtlijn vallen. Dit overzicht wordt maandelijks bijgewerkt. De tweede bron is het interne RDI-systeem waarin relatiegegevens worden vastgelegd.

# data[].attributes.goal
Met het automatiseren van een stuk uit het proces bereiken we dat meldingen automatisch in het zaaksysteem worden gezet wat foutgevoeligheden reduceert en worden de administratieve lasten verminderd.

# data[].attributes.lawfulBasis
melding besluit bodemkwaliteit, meldingen activiteitenbesluit

# data[].attributes.proportionality
Wanneer de melding foutief wordt aangemaakt levert dit herstelwerk op. Het dossier wordt altijd doorgezet naar een behandelaar voor verdere behandeling; onjuiste invoer wordt daar alsnog gecorrigeerd. De risico's worden als erg laag ingeschat. Daarom zijn de verwachte baten een stuk groter. In de afweging is ook de opslag meegenomen die door inzet van deze automatisering niet meer van toepassing is, dit lever een besparing in opslag op.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke melding wordt, nadat deze automatisch gestart is, behandeld door een behandelaar. Daarmee wordt elk dossier per definitie handmatig gecontroleerd. Bij deze inhoudelijke behandeling worden eventuele fouten gecorrigeerd.

# data[].attributes.risks
Omdat het algoritme regelgebaseerd is, wordt het alleen uitgevoerd als aan de voorwaarden wordt voldaan. Daarom zijn er geen risico’s.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van het betreffende portaal, dit verschilt per melding.

# data[].attributes.goal
DOEL: De kosten ten behoeve van het uitwerken van de notulen worden lager.

IMPACT: Door de notuleertool wordt er efficiënter gewerkt en bespaard op kosten, maar blijft de betrouwbaarheid, toegankelijkheid en archiefwaarde van de verslaglegging gewaarborgd. De tool is in lijn met de eisen van de Gemeentewet en de eigen kwaliteitsnormen van de Rotterdamse gemeenteraad.

# data[].attributes.methodsAndModels
De notuleertool wordt gebruikt door de griffie van de Gemeente Rotterdam. De griffie van een gemeente ondersteunt de gemeenteraad in haar werkzaamheden. De griffie helpt raadsleden bij het voorbereiden van vergaderingen, het opstellen van moties en amendementen, en zorgt ervoor dat de besluitvorming soepel verloopt. De griffier is het hoofd van de griffie en fungeert als eerste adviseur van de gemeenteraad.

De griffie is onafhankelijk van het college van burgemeester en wethouders (B&W) en van de ambtelijke organisatie die onder het college valt. Waar de ambtenarij het college ondersteunt bij de uitvoering van beleid, ondersteunt de griffie de gemeenteraad in haar controlerende en kader stellende rol. Zo bewaakt de griffie de democratische verhoudingen binnen de gemeente.

De griffie heeft ook de taak om notulen te maken van de vergaderingen van de gemeenteraad. Voor het opstellen van deze notulen wordt de notuleertool gebruikt: Er wordt een audiobestand in het systeem gezet. Daarna maakt het systeem profielen van de stemmen via spraakherkenning.

Vervolgens schrijft het systeem, gebruikmakend van een taalmodel, een tekst van wat er in de opname gezegd is. Een medewerker controleert de tekst en herschrijft het van spreektaal naar schrijftaal. Het opgeleverde verslag wordt binnen zes weken vastgesteld door de aanwezigen van de betreffende vergadering. Zowel het audiobestand, de stemprofielen als het transcript worden na een vastgestelde retentieperiode van acht weken onherroepelijk vernietigd bij de leverancier. Dit wordt vastgelegd en kan worden geverifieerd aan de hand van een verklaring van vernietiging.

# data[].attributes.proportionality
Met de inzet van het algoritme worden er kosten bespaard op het aanbieden van geschreven notulen zonder dat het invloed heeft op de kwaliteit van de notulen.

# data[].attributes.humanIntervention
Eén persoon controleert de tekst en herschrijft deze van spreektaal naar schrijftaal en één persoon controleert de aanpassingen gemaakt door de eerdere persoon. Deze twee personen zijn in dienst van de leverancier.

Nadat het verslag is opgeleverd aan de griffie wordt deze daar nogmaals gecontroleerd door een medewerker in dienst van de griffie. Na deze controle wordt het verslag gepubliceerd op een openbare website en beschikbaar gesteld aan de deelnemers van de vergadering, zij stellen het verslag vervolgens vast in de eerstvolgende vergadering.

# data[].attributes.sourceData
MP3 bestanden van de uit te werken vergaderingen van de gemeenteraad en raadscommissies.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Zodra er een online verhuizing binnenkomt, controleert de Module Inzicht of de aangifte afwijkende eigenschappen bevat. Zijn er geen bijzonderheden? Dan wordt de verhuizing automatisch verwerkt. Leveren de controles van de modules een signaal op? Dan zet de module de aangifte voor de ambtenaar klaar in de wachtkamer van Centric Burgerzaken. Daar beoordeelt de ambtenaar of aanvullende vragen of onderzoek nodig zijn. Is de conclusie dat de aangifte in orde is, dan verwerkt de ambtenaar deze alsnog. De module Inzicht toetst de online aangiften aan de hand van controles van de Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA) én controles die de ambtenaar zal herkennen uit de dagelijkse praktijk. Denk bijvoorbeeld aan controle op veelverhuizers, het gebruiksdoel van een woning, overbewoning van een adres of een adres waar veel verhuisbewegingen op plaatsvinden.

Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid.

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aangifte goedkeuren. Een aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

# data[].attributes.proportionality
Het is voor ons als gemeente mogelijk om alle aanvragen in te zien, ook de automatisch verwerkte aanvragen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de provincie publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De provincie moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Signalering Misbruik en Oneigenlijk gebruik Wmo & Jeugdwet

# data[].attributes.goal
Signalering om nader onderzoek te doen of er sprake zou kunnen zijn van misbruik en/of oneigenlijk gebruik van voorzieningen verstrekt op grond van de Wmo en Jeugdwet. Het is ook een controlemiddel dat periodiek wordt ingezet.

Mochten er indicaties zijn van misbruik en/of oneigenlijk gebruik, dan wordt er nader onderzoek ingesteld door de toezichthouder Wmo/Jeugdwet. Hierbij wordt contact opgenomen met bijvoorbeeld met de klant, vertegenwoordiger(s), zorgaanbieder(s) etc. In specifieke gevallen kan dit leiden tot een beleidsaanpassing en/of gemeentelijke regelgeving waarvan een preventieve werking uit gaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet maatschappelijke ondersteuning en de Jeugdwet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Causaliteitsredeneringen vastgelegd in regels.

Het algoritme is feitelijk een set van regels welke worden gebruikt om queries te draaien. De queries bevatten domein kennis die aangeven wat verwachte waarden zouden zijn. De verwachte waarden worden vergeleken met de actuele waarden. Voorbeelden van vergelijkingen tussen verwachte en actuele waarden hebben betrekking op bv. aantal vertegenwoordigers per budgethouder, zorgaanbieders die tevens vertegenwoordigers zijn, uitnuttingspercentage gedurende een bepaalde periode, maandlonen, te hoge uurlonen etc.

# data[].attributes.proportionality
Handmatige analyse vergt erg veel tijd en veel medewerkers.

Het model signaleert of er nader onderzoek gedaan moet worden naar de besteding van gelden. Er zijn geen geautomatiseerde besluiten, er is altijd een toezichthouder bij betrokken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is slechts voor intern gebruik, er is altijd tussenkomst van een toezichthouder. Er kan door de burger bezwaar worden gemaakt tegen de gemeentelijke beslissing om terug te moeten betalen. Er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. Het algoritme wordt gebruikt ter analyse om mogelijk misbruik en oneigenlijk gebruik te signaleren. Het is ook een controlemiddel dat periodiek wordt ingezet.

# data[].attributes.risks
Er is nagedacht over de risico's. Op grond daarvan is gekozen voor algoritmeregels die alleen gebruik maken van situaties waarbij uit ervaring is gebleken dat een verhoogde kans bestaat op misbruik en oneigenlijk gebruik (bijv. een vertegenwoordiger die meer dan 3 burgers vertegenwoordigt, onevenwichtige uitnutting van het budget, facturering nadat de voorziening is stopgezet etc.). Er wordt geen gebruik gemaakt van persoonlijke kenmerken. Signalering betekent slechts dat nader onderzoek noodzakelijk is, niet dat in alle gevallen er sprake is van misbruik en oneigenlijk gebruik. Dat moet altijd blijken uit nader onderzoek. Er is geen profilering op basis van gegevens zoals etniciteit, geslacht of postcode.

# data[].attributes.sourceData
Geen geautomatiseerde koppeling met de basisregistratie (BRP). Er wordt gebruik gemaakt van gegevens van de SVB (het uitvoeringsorgaan Trekkingsrecht). a) BSN nummers van budgethouders, vertegenwoordigers en KvK gegevens van zorgaanbieders, b) Grootte van het budget plus reeds gedane betalingen, c) Categorie van toegekend budget en type contract dat wordt afgesloten (tussen zorgaanbieder en budgethouder) , d) Prijstarief informatie (uurlonen).

# data[].attributes.goal
Het doel van de algoritmes is de verwerking van frequentieaanvragen voor verschillende frequentiebanden kwalitatief te verbeteren en de frequentieplanning als proces consistenter te maken. Tegelijkertijd wordt de werklast van frequentieplanners verminderd. De macro’s voeren complexe technische berekeningen en routinematige stappen automatisch uit, met als doel eenduidige en onderbouwde suggesties voor geschikte frequenties te genereren.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) communicatienetwerken en -diensten zoals internet, telefonie en omroep. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging, en verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
De macro's voeren processtappen uit die anders handmatig uitgevoerd moeten worden. Dit betreft o.a. het automatisch inlezen van formulieren en data, het automatisch uitvoeren van (verzorgings)berekeningen en het genereren van plaatjes, outputfiles en rapporten.

# data[].attributes.proportionality
Frequentietechnische analyses zijn complex en vereisen meerdere rekenstappen die, wanneer handmatig uitgevoerd, een aanzienlijke administratieve last opleveren en kwalitatieve uitdagingen met zich meebrengen. Algoritmes worden ingezet om de technische berekeningen en routinetaken te automatiseren. Dit vermindert de werklast en verbetert de consistentie en kwaliteit van de analyses.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de algoritmes worden altijd door een persoon beoordeeld voordat ze worden verwerkt. Indien nodig kunnen ook de resultaten van afzonderlijke macro's handmatig worden getest of onafhankelijk worden geverifieerd.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen specifieke risico’s vastgesteld. Wel moet de juistheid van de gegenereerde uitkomsten kunnen worden gevalideerd. Omdat de macro’s deel uitmaken van ingekochte software, is het belangrijk deze validatie periodiek te doen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van informatie uit een interne RDI‑database, met gegevens over vergunningen, zenders, vergunningsaanvragen en wijzigingsverzoeken. Daarnaast gebruiken de eerder beschreven macro's geografische kaartgegevens.

# data[].attributes.goal
Doelgerichter, efficiënter en transparanter toezicht op het maaien van grasland wat belangrijk is voor beschermde vogelsoorten. Positieve uitkomsten worden gecontroleerd door beleidsmedewerkers en fysieke waarnemingen. Er wordt geen direct besluit genomen over een subsidieverstrekking gebaseerd op de uitkomsten van het algoritme, maar er ontstaat een verhoogde kans dat er contact wordt gezocht met betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Provincie Noord-Holland moet toezien op de gemaakte afspraken omtrent het maai-gedrag als er eenmaal subsidies zijn verstrekt

# data[].attributes.methodsAndModels
Uit satellietbeelden wordt een vegetatie-index berekend: de Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Als NDVI-waardes van een stuk land plotseling sterk dalen, is dat een signaal dat het aanwezige gras kan zijn gemaaid. Met eenvoudige beslisregels bepalen we voor ieder perceel of een grenswaarde is bereikt, binnen of buiten het broedseizoen. De uitkomsten worden op een kaart gevisualiseerd in een interactieve rapportage-tool.

# data[].attributes.proportionality
Een geautomatiseerde signalering van gemaaid gras maakt het toezicht doelgerichter, efficiënter en transparanter dan het steekproefsgewijs uitvoeren van fysieke waarnemingen in het veld.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle positieve uitkomsten worden afgewogen en gecontroleerd door beleidsmedewerkers en fysieke waarnemingen. Verder zal er nooit direct een besluit worden genomen over een subsidieverstrekking gebaseerd op de uitkomsten van het algoritme. Er zal altijd eerst contact worden gezocht met betrokkenen.

# data[].attributes.risks
Er bestaat een kans dat een algoritme leidt tot 'vals positieve' uitkomsten. Normaliter zal de NDVI-waarde niet zomaar abrupt dalen voor gezond ongemaaid gras. Toch kan het zijn dat er iets mis gaat met het in beeld brengen van het grasland, bijvoorbeeld door atmosferische effecten of bemesting van het land. Hier wordt rekening mee gehouden door meerdere meetmomenten mee te nemen bij de menselijke afweging van de uitkomsten en door altijd te toetsen met fysieke waarnemingen. ​

# data[].attributes.sourceData
De beelden zijn afkomstig van de Sentinel-2 satellieten van ESA. Deze beelden zijn openbaar en voor iedereen te downloaden vanuit een historisch opgebouwde database. Elk beeld bevat meerdere ‘lagen’ waaronder drie lagen van zichtbaar licht (rood, groen, blauw), infrarood en nabij-infrarood licht, en een classificatie laag waarin algoritmes van de ESA zelf pixels classificeert. De Sentinel-2 satellieten maken iedere 5 dagen beelden van Nederland. De verwerking van deze beelden en de analyse van de percelen vindt jaarlijks plaats.

# data[].attributes.name
Ondersteuning bij de beoordeling van de rijgeschiktheid

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt bij de beoordeling van de rijgeschiktheid. De medische gegevens uit een gezondheidsverklaring en/of medisch verslag worden getoetst aan de Regeling eisen geschiktheid 2000. Het algoritme bepaalt op basis van de medische gegevens of iemand wordt verwezen voor nader medisch onderzoek of dat er een Verklaring van geschiktheid (met beperkingen) kan worden afgegeven. Voldoen de medische gegevens niet aan alle voorwaarden, dan volgt een handmatige afhandeling door een medewerker. Een besluit waarin iemand ongeschikt wordt verklaard, wordt altijd handmatig door een medewerker genomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Regeling eisen geschiktheid 2000 zijn de eisen vermeld waaraan een burger moet voldoen om in aanmerking te komen voor een Verklaring van geschiktheid.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van beslisbomen en matrixdiagrammen

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van het algoritme worden aanvragen sneller afgehandeld en worden menselijke fouten voorkomen. Een besluit waarin iemand ongeschikt wordt verklaard, wordt altijd handmatig door een medewerker genomen.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer de medische gegevens voldoen aan alle voorwaarden voor automatische verwijzing of registratie van een Verklaring van geschiktheid, dan leidt de uitkomst van het algoritme tot het geautomatiseerd versturen van een verwijzing of besluit. Voldoen de medische gegevens niet aan alle voorwaarden, dan volgt een handmatige afhandeling door een medewerker. Een besluit waarin iemand ongeschikt wordt verklaard, wordt altijd handmatig door een medewerker genomen.

# data[].attributes.risks
Als er een fout optreedt in het algoritme dan kunnen er verkeerde verwijzingen worden gedaan of besluiten worden genomen. Om dit te voorkomen heeft het CBR maatregelen getroffen. Er wordt geautomatiseerd en handmatig gecontroleerd op de juiste werking van het algoritme op basis van data query's en de validatie van de resultaten. Er worden deelwaarnemingen uitgevoerd, door middel van steekproeven op voltooide dossiers, om de juistheid van het algoritme te controleren. Er is een escalatieprocedure om een eventuele fout zo snel mogelijk op te sporen en te herstellen. De burger heeft daarnaast de mogelijkheid om bezwaar te maken tegen een genomen besluit via https://www.cbr.nl/nl/veelgestelde-vragen/hoe-maak-ik-bezwaar-tegen-de-maatregel-of-het-besluit.htm.

# data[].attributes.sourceData
Basis registratie personen (BRP), Centraal Rijbewijzenregister (CRB)

# data[].attributes.goal
Doel van het algoritme is om risicogestuurd toezicht mogelijk te maken op de metrologiewet voor de categorie kleine weegmiddelen (bijvoorbeeld weegschalen in supermarkten). Het algoritme selecteert bedrijven waar een verhoogde kans is op overtreding van de metrologiewet. De beschikbare tijd van inspecteurs kan op deze manier effectiever worden ingezet.

# data[].attributes.lawfulBasis
Metrologiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van logistische regressie. Logistische regressie is een methode die helpt om te voorspellen of iets wel of niet gebeurt. Het algoritme gebruikt gegevens (features) zoals bedrijfsnaam, branche, postcode en keten. Deze informatie wordt geanalyseerd om een kans te berekenen op het wel of niet overtreden van de metrologiewet (het target).

Het model werkt door relaties te vinden tussen de features en het target. Aan de hand van deze berekeningen bepaalt het model welke bedrijven een verhoogd risico hebben.

# data[].attributes.proportionality
Het is niet mogelijk om elk jaar alle bedrijven te bezoeken die vallen onder de metrologiewet. De inspecteur moet daarom een afweging maken welke locaties worden bezocht. Die afweging gebeurt op basis van kennis en ervaring, dit kost echter veel tijd en daarnaast is ervaring niet direct overdraagbaar op nieuwe medewerkers. Het algoritme kan op een snelle en onafhankelijke wijze, op basis van een grote hoeveel informatie een voorzet doen van welke locaties geïnspecteerd zouden kunnen worden.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een lijst met bedrijven met een verhoogde kans op overtreding van de metrologiewet. Voorafgaand aan de verwerking van deze lijst in de te plannen inspecties, wordt deze beoordeeld door de planner in samenwerking met de procesverantwoordelijke. De inspecteurs die een individuele planning ontvangen, weten niet welke inspecties door het algoritme zijn geïdentificeerd. Zij hebben echter wel een discretionaire bevoegdheid om, op basis van expertise en werkomstandigheden, laatste wijzigingen aan te brengen in hun planning.

# data[].attributes.risks
Door mogelijke statistische patronen in historische inspecties kan het algoritme bias vertonen in risico-inschattingen, omdat een groot deel van de gegevens gebruikt voor training afkomstig zijn van deze historische inspecties. Om dit risico te mitigeren zijn de volgende maatregelen geïmplementeerd:

1: 50% van alle inspecties worden uitgevoerd op basis van willekeur, dus niet op basis van het algoritme.

2: Om oververtegenwoordiging van specifieke ketens in de door het algoritme samengestelde lijst te voorkomen, worden er limieten gesteld aan het aantal keren dat locaties van één keten mogen voorkomen in deze lijst.

3: De lijst met de door het model geselecteerde locaties wordt beoordeeld voordat deze in de planning wordt verwerkt.

4: Jaarlijks wordt er een evaluatie gedaan van de uitgevoerde inspecties. Het algoritme wordt vervolgens opnieuw getraind.

# data[].attributes.sourceData
Er zijn drie informatiebronnen door het algoritme gebruikt. De eerste bron is de interne Locatus database waarin alle bedrijven staan die onder de metrologiewet vallen, hierin staat de bedrijfsnaam, de branche, de postcode, keten (ja/nee), en naam van de eventuele keten. De tweede bron is de interne VIS database waarin de uitkomsten van alle historische inspecties is vastgelegd. Als derde bron is het CBS gebruikt om de stedelijkheid en gemiddelde dichtheid op basis van de postcode (PC-4) te bepalen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om transparantie te waarborgen en tegelijkertijd personen, bedrijven en instellingen te beschermen.

Met de tool kan de organisatie informatie delen volgens regelgeving zoals de Woo, zowel actief als passief. Dit helpt bij de bescherming van persoonsgegevens van betrokkenen. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie zelf.

Aanvragers van een Woo-verzoek krijgen de gevraagde informatie, geanonimiseerd of deels gemaskeerd volgens andere regelgeving. Voor de afdelingen die verantwoordelijk zijn voor het afhandelen van Woo-verzoeken, maakt de tool het voldoen aan wet- en regelgeving eenvoudiger en verkort het de doorlooptijd, zodat informatie binnen de wettelijke termijnen kan worden aangeboden.

De risico-impact van het algoritme is laag voor personen en organisaties. Het algoritme zoekt naar (persoons)gegevens en markeert of maskeert deze, zonder automatische beslissingen te nemen. Een vakexpert beoordeelt de voorstellen voor anonimiseren.

De tool biedt ook de optie om handmatig informatie te maskeren die niet openbaar gemaakt kan worden, zoals strategische informatie ter bescherming van de organisatie of partners. De grondslag voor anonimiseren of maskeren wordt door de tool vermeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
De software doorzoekt documenten op basis van slimme regels en herkent persoonsgegevens zoals Burgerservicenummers, bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan worden ingesteld op de mate van zekerheid waarmee gegevens worden herkend. Medewerkers zien op het scherm welke tekstfragmenten zeker moeten worden gelakt en welke minder zeker zijn. Ze kunnen de voorstellen goed- of afkeuren en zelf tekst markeren voor 'lakken' (onherkenbaar maken), inclusief het toevoegen van een grondslag daarvoor.

Een tweede medewerker kan het werk van de eerste controleren. Als alle documenten zijn beoordeeld, wordt de definitieve versie gemaakt in een format dat geschikt is voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Soms kunnen bepaalde tekstfragmenten in documenten die openbaar worden gemaakt, niet met het publiek worden gedeeld. De Woo geeft hiervoor grondslagen, zoals bijvoorbeeld de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

Zonder hulpmiddelen zou het anonimiseren van teksten veel tijd kosten en de kans op fouten vergroten, wat kan leiden tot ongewenste publicatie van gevoelige gegevens. Het gebruik van een anonimiseringstool versnelt en vereenvoudigt dit proces voor zowel actieve als passieve openbaarmaking.

Geautomatiseerd anonimiseren is minder foutgevoelig dan handmatig werk. Daardoor is de kans op datalekken kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is altijd een eis bij het gebruik van de software. Dat betekent dat er altijd controle wordt uitgevoerd door medwerkers. De organisatie heeft een inrichtingsdocument opgesteld. Hiermee kan de organisatie het gebruik van algoritmes aanpassen aan hun specifieke situatie. Een vakspecialist beoordeelt voorstellen voor het anonimiseren van teksten. Er worden geen automatische beslissingen genomen.

Het algoritme zoekt naar (persoons)gegevens en markeert deze. De vakspecialist controleert en corrigeert de voorstellen. Dit werk kan eventueel door een tweede persoon binnen de tool worden gecontroleerd. Daarmee wordt voldaan aan de eis van 'menselijke tussenkomst'.

# data[].attributes.risks
Om te voorkomen dat documenten niet goed geanonimiseerd worden, vindt er altijd een menselijke controle plaats. De software is intuïtief te gebruiken voor controle, wijzigingen of aanvullingen. Zonder menselijke controle kunnen er risico's ontstaan, zoals het openbaar maken van privacygevoelige gegevens. De combinatie van de tool en menselijke controle helpt dit te voorkomen.

Schending van privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden. Er wordt dan gecontroleerd of de anonimiseringsprocessen goed zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
Voor ingebruikname is een inrichtingsdocument opgesteld door de organisatie en de leverancier. Hierin staan de voorkeuren van de organisatie voor het anonimiseren. Deze voorkeuren worden gecombineerd met het Basismodel van Octobox, dat standaard zoekt naar gegevens zoals Burgerservicenummers, bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan ervoor kiezen om bepaalde namen, zoals die van bewindspersonen of directeuren, niet te anonimiseren, terwijl andere namen wel geanonimiseerd worden. Namen van medewerkers die niet in het Basismodel staan, kunnen vooraf worden toegevoegd. De organisatie kan ook aangeven hoe e-mailadressen onherkenbaar gemaakt moeten worden.

# data[].attributes.name
Signaalmodel Omzetbelasting Grote Ondernemingen (SOB GO)

# data[].attributes.goal
Bijna elke ondernemer doet aangifte voor de omzetbelasting (OB). Een deel van de ondernemers die aangifteplichtig is voor de OB in Nederland, valt onder toezicht van de Directie Grote Ondernemingen.

De medewerkers van de Directie Grote Ondernemingen worden sinds 1 oktober 2024 ondersteund door SOB GO bij het beoordelen van deze aangiftes OB.

Het algoritme detecteert mogelijke afwijkingen in de aangiften op basis van relevante gegevens waar de Belastingdienst de beschikking over heeft,  en op basis van door ervaren medewerkers geformuleerde bedrijfsregels.

Het doel van het algoritme is om de medewerker van de Belastingdienst te helpen met een advies over welke aangiften mogelijk risicovol zijn en daarom mogelijk handmatig moeten worden behandeld.  Daarnaast levert het algoritme informatie op voor (met name) klantcoördinatoren, dit zijn de contactpersonen voor grote ondernemingen bij de Belastingdienst. Die informatie is van belang voor het klantbeeld dat de Directie Grote Ondernemingen met zorg opbouwt. De daadwerkelijke beslissing om een aangifte te beoordelen, of informatie te gebruiken bij de klantbehandeling, ligt bij de gespecialiseerde medewerkers en de klantcoördinatoren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de Omzetbelasting 1968

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een model gebaseerd op bedrijfsregels. Deze bedrijfsregels zijn overgenomen uit wetgeving, inhoudelijke expertise en statistisch opgesteld door inhoudsdeskundigen. Via deze vooraf vastgestelde regels detecteert het algoritme mogelijke afwijkingen in de aangifte. Het algoritme verdeelt de signalen over verschillende prioriteitscategorieën. Deze prioriteitscategorieën helpen medewerkers met het bepalen wanneer en door wie welk signaal wordt behandeld.

Een bedrijfsregel kan er als volgt uitzien: ‘Er is in de afgelopen X aangiftes een X bedrag aan negatieve omzet aangegeven in rubriek X’.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme ondersteunt de medewerkers van de Belastingdienst met een advies over bij welke aangiften mogelijk handmatige behandeling nodig is. Hierdoor wordt de beschikbare capaciteit van de medewerkers beter gebruikt. Medewerkers hoeven minder tijd te besteden aan aangiften die (waarschijnlijk) volledig juist zijn en niet gecontroleerd hoeven te worden. Om zicht te blijven houden op de aangiften die (waarschijnlijk) volledig juist zijn alsmede ter toetsing van de gehanteerde bedrijfsregels, worden er ook steekproeven getrokken op de aangiften die niet voor beoordeling worden geselecteerd.

Het aangifteproces van de omzetbelasting is met het gebruik van het algoritme effectiever geworden. Hierdoor krijgen ondernemingen sneller terugkoppeling over foutieve aangiftes. Daarnaast levert het algoritme signalen die helpen bij de individuele klantbehandeling bij Grote Ondernemingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst houdt in dat het menselijk toezicht op de besluitvorming wezenlijk is en wordt uitgevoerd door iemand die bevoegd en deskundig is.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Bij situaties waarin het algoritme de beslissing niet kan nemen (complexere situaties of afwijking van de aangifte) is er sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Door deze toetsing komen eventuele privacy risico'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.

Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. Jaarlijks worden de bedrijfsregels geëvalueerd waarbij ook de resultaten van de steekproef aangiften worden meegenomen die o.a. dienen te beoordeling van de juistheid en volledigheid van de gehanteerde bedrijfsregels. Indien nodig worden de regels aangepast.

Evaluatie vindt plaats door de projectgroep/ product owner in afstemming met de regionale Vakgroep Coördinatoren OB GO.

De selectieregels en het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

In het algoritme worden gegevens gebruikt uit verschillende belastingwetten. Zoals de AVG voorschrijft worden er niet meer gegevens gebruikt dan noodzakelijk is.

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens worden ingevoerd in het algoritme:

Persoonsgegevens;

Aangiftegegevens en aanslaggegevens Omzetbelasting (OB);

Aangiftegegevens en aanslaggegevens Vennootschapsbelasting (VpB);

Gegevens Invordering.

Het algoritme gebruikt geen bijzondere persoonsgegevens.

# data[].attributes.provider
Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.name
Remote Sensing gebiedsclassificatie op basis van AI beeldherkenning

# data[].attributes.goal
Door gebruik van slimme algoritmes kunnen we veranderingen in een natuurgebied in kaart brengen en analyseren. Zo kunnen we voorspellen wat het effect op de omgeving is en maatregelen nemen. Met behulp van beeldherkenning op satellietbeelden en analyses worden veranderingen in Natura 2000-gebieden, een Europees netwerk van beschermde natuurgebieden, inzichtelijk gemaakt en gedetailleerd in kaart gebracht. Dit wordt gedaan om  ecologische doeleinden, zoals het monitoren van stikstofbeleid, te ondersteunen.

De provincie Zuid-Holland wordt gemonitord met behulp van  verschillende sensoren (satellietbeelden, LIDAR, IR, multispectraal, microgolf, etc.) afkomstig van satellieten, vliegtuigen en helikopters.  Een groot deel van deze data is gratis beschikbaar. Het benutten van dergelijke gebiedsdekkende meetreeksen kan een grote impuls geven aan het monitoren van natuurgebieden.

Het interpreteren van remote sensing-data tot ecologisch relevante inzichten kan een belangrijke bouwsteen vormen voor een digital twin van de natuur. Deze meetreeksen kunnen dienen als het ‘skelet’ of raamwerk waarop de digital twin verder kan worden opgebouwd. Ook bieden drone-beelden, in combinatie met soortherkenning, een middel om zeer gedetailleerde data te verkrijgen. Dit verhoogt de dekking en het zorgt voor een betere actualisatie binnen de provincie.

De biodiversiteit van de leefomgeving is lager dan gewenst. Op Europees niveau is bepaald dat overheidsinstanties de taak hebben dit te verbeteren in Natura 2000-gebieden. Met behulp van  beeldherkenning worden veranderingen in deze gebieden inzichtelijk gemaakt en gedetailleerd in kaart gebracht. Hierdoor kunnen plantensoorten worden herkend en gemonitord, bijvoorbeeld om de verspreiding van invasieve soorten te identificeren en herstelmaatregelen te nemen tegen stikstof. Binnen natuurgebieden zijn bepaalde plantensoorten gevoelig voor stikstof. Een overmaat aan stikstof  zorgt ervoor dat deze plantensoorten worden verdrongen door andere, minder gewenste soorten, zoals brandnetelgrassen. Dit proces, zoals vergrassing, kan negatieve gevolgen hebben voor de biodiversiteit van bijvoorbeeld duingebieden. De resolutie van de beelden bedraagt 50 tot 30 centimeter ruwe data van NSO, met aggregaties tot 3-4 meter voor ecologische toepassingen. Er is geen impact op mensen omdat zij niet herkenbaar zijn op de satellietbeelden (afhankelijk van privacycheck NSO).

# data[].attributes.methodsAndModels
Scikit learn: pakket modellen open source binnen Python.

Model: Pixed Based Random forest voor het herkennen van vegetatie structuren.

# data[].attributes.proportionality
Open en heldere communicatie over het gebruik van satellietbeelden is essentieel voor de acceptatie door inwoners en het vertrouwen in deze technologie. Het gebruik is uitsluitend bedoeld voor natuurbeheer en stikstofbeleid.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja door de ecologen.

# data[].attributes.risks
Het model is 90% waterdicht. Er is menselijke tussenkomst (ecoloog) nodig, om zaken te controleren. Ook is het goed om aanvullend naar dronebeelden te kijken. De accuratie is 90% van beeldherkenning met F1 score.

# data[].attributes.sourceData
Deze dataset bevat momentopnames van geautomatiseerd gegenereerde vegetatiestructuurclassificaties van de Natura 2000-gebieden, op basis van SuperView- en Pleiades Neo-satellietbeelden van NSO. De beelden worden elke één tot vier maanden beschikbaar gesteld en door een model gesegmenteerd in  vegetatiestructuurklassen. De geanalyseerde beelden gaan terug tot 2019.

De data worden gevisualiseerd in een ArcGIS Operations Dashboard, waarmee alle gesegmenteerde momentopnames onderling kunnen worden vergeleken.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl.
Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
Bijna elke ondernemer doet aangifte voor de omzetbelasting (OB). Dat wordt ook wel btw-aangifte genoemd. Een deel van de ondernemers die aangifteplichtig is voor de OB in Nederland, is gevestigd in het buitenland. Deze ondernemers kunnen hun aangifte doen via de One-Stop-Shop-regeling. Dit is een regeling waarbij een ondernemer via één land zijn OB aangifte kan doen voor alle Europese landen waarin hij aangifteplichtig is. Via deze regeling kan alleen omzetbelasting worden afgedragen en niet worden teruggevraagd. Als ondernemers niet mee willen doen aan deze regeling of btw terug willen vragen, gaat dat via de reguliere manier (via het ondernemersportaal van de Belastingdienst). De OB aangiftes die via deze reguliere manier binnenkomen worden buitenlandse aangiftes genoemd.

De medewerkers van de Belastingdienst worden sinds 2022 ondersteund door het algoritme OBB bij de beoordeling van aangiftes omzetbelasting van niet in Nederland gevestigde belastingplichtigen. Het algoritme detecteert mogelijke afwijkingen in de aangifte op basis van relevante gegevens waar de Belastingdienst de beschikking over heeft. Voor aangiftes waarbij een handmatige controle nodig is, krijgen de medewerkers een signaal. Deze aangiftes worden vervolgens handmatig beoordeeld en vastgesteld, zo nodig na aanpassing in overleg met de ondernemer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet bestuursrecht (Awb)

Algemene wet inzake rijksbelastingen (Awr)

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer (Wabb)

Wet op de omzetbelasting 1968

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (uAVG)

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Doel van het algoritme is om de medewerker van de Belastingdienst te ondersteunen met een advies over bij welke aangiftes handmatige behandeling nodig is. Zo wordt de beschikbare capaciteit van de medewerkers zo goed mogelijk gebruikt. Behandelaren zijn hierdoor minder tijd kwijt met aangiftes die volledig juist zijn en niet gecontroleerd hoeven te worden. Het aangifteproces van de omzetbelasting is met het gebruik van het algoritme effectiever en efficiënter geworden. Het proces is ook objectiever geworden doordat er een kleinere kans is op menselijke fouten en doordat elke aangifte op dezelfde wordt behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert voor handmatige behandeling. Het is de medewerker van de Belastingdienst die bij de handmatige behandeling de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

Jaarlijks worden het algoritme en de selectieregels geëvalueerd. De selectieregels worden in samenwerking met de belastinginspecteur zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens

Aangiftegegevens en aanslaggegevens Omzetbelasting (OB)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de door de ITU gepubliceerde BR IFIC Space databases geautomatiseerd te filteren en aansluitend deze te analyseren. Het algoritme filtert satellietnetwerken die in potentie kunnen interfereren met het aardse frequentiegebruik in Nederland en Caribisch Nederland. De analyse betreft een worst-case berekening vanuit de desbetrefferente positie van een satellietnetwerk onder de gepubliceerde operationele technische parameters. Deze berekening wordt getoetst tegen de afspraken zoals vastgesteld in de ITU Radio Regulations. De impact van het algoritme is om proactief en risicogestuurd te kunnen coördineren met andere landen om potentiële interferente met het aardse frequentiegebruik in Nederland en Caribisch Nederland voortijdig af te vangen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) telecommunicatienetwerken en -diensten. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging en stelt verplichtingen voor netwerkbeheerders.

Op grond van de Telecommunicatiewet is het Nationale Frequentieplan 2014 (NFP) opgesteld. Het NFP geeft per frequentieband aan voor welk soort gebruik de band bestemd is. Zo zijn er banden speciaal bedoeld voor mobiele telefonie en internet, radio- en televisie-uitzendingen, luchtverkeersleiding, enzovoorts.

De ITU Radio Regulations (het Radioreglement 1979) heeft een status van een verdrag dat door het Koninkrijk der Nederlanden is ondertekend. Nederland en Caribisch Nederland moeten voldoen aan de regels binnen dit verdrag. Zo zijn hierin mondiale afspraken vastgelegd met betrekking tot de bestemming en bescherming van telecommunicatiediensten. Elke vier jaar wordt het Radioreglement geupdate op basis van de behaalde resultaten tijdens de Wereld Radio Conferenties (WRC).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt in twee stappen. Tijdens de eerste stap worden alle satellietwerken die in potentie kunnen storen op het aardse frequentiegebruik in Nederland en Caribisch Nederland gefilterd uit de ITU BR IFIC Space databases. Deze afweging wordt gemaakt per satellietnetwerk op basis van de orbitale positie van het satellietnetwerk en of deze vanuit Nederland zichtbaar is. Aanvullend kan het zijn dat Nederland en/of Caribisch Nederland in de database op voorhand al is aangemerkt als potentieel slachtoffer van verstoring. In dit geval wordt dat satellietnetwerk ook gefilterd.

Tijdens de tweede stap wordt de analyse uitgevoerd. Deze betreft een worst-case berekening van het zendvermogen vanaf de desbetrefferente positie van het satellietnetwerk onder de gepubliceerde operationele technische parameters. Deze berekening bestaat uit meerdere opeenvolgende deterministische formules en houdt geen rekening met toleranties en extra verliezen. Dit is in het voordeel van het te beschermen frequentiegebruik in Nederland en Caribisch Nederland. De uitkomst van deze analyse wordt getoetst tegen de afspraken zoals vastgesteld in de ITU Radio Regulations en het aardse frequentiegebruik in Nederland en Caribisch Nederland.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme maakt het mogelijk efficiënter, consistenter en nauwkeuriger te werken. De door de ITU gepubliceerde BR IFIC Space databases bevatten grote hoeveelheden data. Handmatige analyses namen eerder één tot meerdere dagen in beslag, terwijl een eerste filtering en analyse met het algoritme nu in enkele minuten kan worden uitgevoerd. Dit is een significante verbetering gezien het tweewekelijkse interval waarmee de datasets worden gepubliceerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd sprake van menselijke tussenkomst bij het algoritme. Nadat het algoritme is toegepast en uitkomsten heeft gegenereerd, worden deze door specialisten op het gebied van satellietcommunicatie gecontroleerd en beoordeeld. Vervolgens beslissen deze specialisten al dan niet tot vervolgstappen, zoals coördinatiestappen, over te gaan. Worden de uitkomsten onjuist bevonden, dan wordt het algoritme op basis daarvan bijgesteld. Het algoritme is tevens in ontwikkeling en de functionaliteit wordt uitgebreid.

# data[].attributes.risks
Er bestaat een technisch risico dat de analyses die het algoritme levert op onjuiste wijze worden beoordeeld, waardoor kan worden besloten dat geen coördinatie is vereist terwijl dit wel nodig is. Hierdoor kan het dat Nederlandse frequentiegebruikers worden verstoord in hun frequentiegebruik. Dit risico betaat ook zonder het gebruik van het algoritme. Dit risico wordt gemitigeerd door flexibiliteit te behouden in het proces en te kunnen ingrijpen met nieuwe maatregelen wanneer dat nodig is.

# data[].attributes.sourceData
Voor het algoritme wordt als input de ITU BR-IFIC Space datases gebruikt. In deze databases zijn de operationele technische parameters opgenomen van het te beoordelen satellietnetwerk. Tevens is in het algoritme de informatie uit het Nationale Frequentieplan 2014 en de ITU Radio Regulations opgenomen waartegen wordt getoetst. Deze informatie betreft nationale en internationale regelgeving. Denk hierbij aan bepaalde telecommunicatiediensten in een frequentieband of aan limieten die aangeven tot op welk zendniveau een telecommunicatiedienst kan worden geopereerd om niet te interfereren met een andere dienst in dezelfde frequentieband.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.organization
HDSR Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om transparantie te waarborgen en tegelijkertijd personen, bedrijven en instellingen te beschermen.

Met de tool kan de organisatie informatie delen volgens regelgeving zoals de Woo, zowel actief als passief. Dit helpt bij de bescherming van persoonsgegevens van betrokkenen. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie zelf.

Aanvragers van een Woo-verzoek krijgen de gevraagde informatie, geanonimiseerd of deels gemaskeerd volgens andere regelgeving. Voor de afdelingen die verantwoordelijk zijn voor het afhandelen van Woo-verzoeken, maakt de tool het voldoen aan wet- en regelgeving eenvoudiger en verkort het de doorlooptijd, zodat informatie binnen de wettelijke termijnen kan worden aangeboden.

De risico-impact van het algoritme is laag voor personen en organisaties. Het algoritme zoekt naar (persoons)gegevens en markeert of maskeert deze, zonder automatische beslissingen te nemen. Een vakexpert beoordeelt de voorstellen voor anonimiseren.

De tool biedt ook de optie om handmatig informatie te maskeren die niet openbaar gemaakt kan worden, zoals strategische informatie ter bescherming van de organisatie of partners. De grondslag voor anonimiseren of maskeren wordt door de tool vermeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Soms kunnen bepaalde tekstfragmenten in documenten die openbaar worden gemaakt, niet met het publiek worden gedeeld. De Woo geeft hiervoor grondslagen, zoals bijvoorbeeld de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

Zonder hulpmiddelen zou het anonimiseren van teksten veel tijd kosten en de kans op fouten vergroten, wat kan leiden tot ongewenste publicatie van gevoelige gegevens. Het gebruik van een anonimiseringstool versnelt en vereenvoudigt dit proces voor zowel actieve als passieve openbaarmaking.

Geautomatiseerd anonimiseren is minder foutgevoelig dan handmatig werk. Daardoor is de kans op datalekken kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is altijd een eis bij het gebruik van de software. Dat betekent dat er altijd controle wordt uitgevoerd door medwerkers. De organisatie heeft een inrichtingsdocument opgesteld. Hiermee kan de organisatie het gebruik van algoritmes aanpassen aan hun specifieke situatie. Een vakspecialist beoordeelt voorstellen voor het anonimiseren van teksten. Er worden geen automatische beslissingen genomen.

Het algoritme zoekt naar (persoons)gegevens en markeert deze. De vakspecialist controleert en corrigeert de voorstellen. Dit werk kan eventueel door een tweede persoon binnen de tool worden gecontroleerd. Daarmee wordt voldaan aan de eis van 'menselijke tussenkomst'.

# data[].attributes.risks
Om te voorkomen dat documenten niet goed geanonimiseerd worden, vindt er altijd een menselijke controle plaats. De software is intuïtief te gebruiken voor controle, wijzigingen of aanvullingen. Zonder menselijke controle kunnen er risico's ontstaan, zoals het openbaar maken van privacygevoelige gegevens. De combinatie van de tool en menselijke controle helpt dit te voorkomen.

Schending van privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden. Er wordt dan gecontroleerd of de anonimiseringsprocessen goed zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.Transparantie omdat het gemeente Midden-Groningen in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van gemeente Midden-Groningen.De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo-verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. Gemeente Midden-Groningen kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat gemeente Midden-Groningen aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:Schending van Privacywetgeving:Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.Identiteitsdiefstal:Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.Schade aan reputatie:Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van gemeente Ede die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.Verlies van Vertrouwen:Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de gemeente Ede kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.Persoonlijke Schade:Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.Exploitatie en Misbruik:Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het waarborgen van de privacyrechten en de bescherming van privacy gevoelige gegevens in lijn met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritArt. 5 en 32 AVG me worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De Rijksinspectie Digitale Infrastructuur (RDI) houdt toezicht op de Wet informatie-uitwisseling bovengrondse en ondergrondse netten en netwerken (WIBON). De RDI ziet toe op de naleving van de voorschriften die gericht zijn op een zorgvuldig graafproces om graafschades bij mechanische graafwerkzaamheden te voorkomen.

De richtlijn CROW 500 vormt een belangrijk uitgangspunt voor de invulling van het zorgvuldig graafproces. Deze richtlijn is opgesteld door alle betrokkenen uit de graafketen en geeft een nauwkeurig uitgewerking van de voorwaarden om zorgvuldig te kunnen graven.

Een onderdeel van de CROW 500 is het doen van een graafmelding bij het Kadaster via het KLIC-systeem. Zonder deze graaafmelding mag er niet gestart worden met de graafwerkzaamheden. Van het Kadaster wordt er informatie verstrekt over de kabels en leidingen in de ondergrond. Deze informatie wordt de gebiedsinformatie (KLIC) genoemd. De gebiedsinformatie moet altijd op de graaflocatie aanwezig zijn.

Het doel van dit project is om een algoritme te ontwikkelen dat in staat is om te voorspellen waar, wanneer en door wie er graafschade kan optreden. Deze voorspellingen zullen dienen als richtlijnen voor inspecteurs van WIBON (Wet Informatie-uitwisseling Bovengrondse en Ondergrondse Netten), waardoor zij in staat zijn informatie gestuurd te werken. Door zich te concentreren op locaties waar de kans op schade aannemelijk is, kunnen inspecteurs efficiënter opereren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet informatie-uitwisseling bovengrondse en ondergrondse netten en netwerken

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een XGBoost machine learning algoritme, dit algoritme is met name geschikt voor gestructureerde data in tabellen. Hierbij worden meerdere zwakke modellen gecombineerd om uiteindelijk tot een beter model te komen waarbij residuen (fouten) van het huidig model iteratief worden gecorrigeerd met het trainen van een nieuw model. Het algoritme maakt gebruik van graafmelding data (o.a. datum, opdrachtgever, grondroerder, polygoon, thema kabels en leidingen), graafschade data (o.a. datum, plaats , herstelkosten, soort net), kabels- en leidingen kenmerken, bodemdata & de bomenkaart van het RIVM. De target (hetgeen wat door het algoritme voorspeld gaat worden) is een score die aangeeft hoe groot de kans op schade is per graafmelding.

Het model werkt door relaties te vinden tussen de features en het target. Aan de hand van deze berekeningen bepaalt het model welke graafmeldingen een verhoogde kans op graafschade hebben.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruiken van een algoritme dat de kans op graafschade berekent, is dat inspecteurs gericht bepaalde graaflocaties kunnen bezoeken. Het is namelijk niet mogelijk om alle graaflocaties te bezoeken. Het algoritme kan dan helpen om snel een keuze te maken tussen het bezoek van graaflocaties. Echter een hoge kans op graafschade betekent niet automatisch een hoog risico, omdat de impact van de schade niet wordt berekend. Inspecteurs kijken dus niet alleen maar naar kans op schade, maar houden ook rekening met andere factoren. Daarnaast worden er ook thematische inspecties uitgevoerd. Voor álle graafmeldingen wordt de kans op graafschade op dezelfde manier berekend. Een nadeel is dat het model geen rekening houdt met de impact van de schade en eventueel andere factoren die van invloed zijn op de kans op graafschade die momenteel niet opgenomen zijn in het model.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een kans op graafschade. Inspecteurs kunnen dit gebruiken voor prioritering, maar beslissen altijd zelf waar ze heengaan op inspectie. Alle graafmeldingen zijn beschikbaar voor de inspecteurs & naast de voorspellingen van het algoritme zijn ook andere externe factoren van invloed bij de keuze om een graafmelding te bezoeken. Denk hierbij onder andere aan praktische overweging (locatie), soort graafactiviteit, ervaring en expertise van de inspecteur en signalen vanuit de maatschappij die een inspectie kunnen rechtvaardigen.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt er een evaluatie uitgevoerd van de kwaliteit van de voorspellingen van het model voor de kans op graafschade. Vanuit het Kadaster worden de daadwerrkelijke graafschades 1 keer per jaar aangeleverd waarbij het model opnieuw getraind wordt. Verder worden eventueel wettelijke - en maatschappelijke veranderingen bekeken en indien nodig in overleg met de gebruikers van het model besproken en aangepast.

# data[].attributes.sourceData
De primaire bron voor het model zijn de KLIC meldingen vanuit het Kadaster. Kabeleigenaren en netwerkbeheerders moeten informatie over ondergrondse kabels en leidingen leveren aan het Kadaster. Het Kadaster voegt deze informatie samen. Uitvoerders van graafwerkzaamheden moeten graafwerkzaamheden verplicht melden bij het Kadaster met een KLIC melding. Bij deze melding krijgen de uitvoerders gebiedsinformatie over de locatie waar ze een graafmeldingen willen uitvoeren. Deze uitwisseling van informatie kan schade helpen voorkomen tijdens graafwerkzaamheden. Deze KLIC meldingen worden aan de RDI verstrekt door het Kadaster en bevat details over de graafmelding en grondroerder die in het model worden gebruikt. Een tweede bron zijn de graafschadecijfers die jaarlijks vanuit het Kadaster worden aangeleverd. Tot slot zijn er ook aanvullende bronnen gebruikt zoals: Bodemgebruik (CBS), bodemsoort (BRO) en bomendata (RIVM)

# data[].attributes.goal
Het doel van chatbot is om medewerkers door de hele organisatie te ondersteunen met juridische vraagstukken. We hopen op deze manier de druk op juridisch medewerkers te verlichten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van een LLM. Deze is afgebakend en getraind op Nederlandse wetgeving die relevant is voor de gemeente Gennep.

# data[].attributes.proportionality
Bij de ontwikkeling van onze chatbot worden de volgende afwegingen gemaakt:

• Kwaliteit van antwoorden in vergelijking met menselijke medewerkers

• Correctheid en nauwkeurigheid van de gegeven informatie

• Vermogen om binnen het onderwerp te blijven

• Privacy, veiligheid en transparantie

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van Octobox Anonimiseren is om gemeente Zaanstad te ondersteunen bij het veilig en efficiënt lakken van privacygevoelige informatie in documenten. Octobox doet suggesties voor het lakken van te beschermen informatie. Medewerkers kunnen de voorstellen overnemen of afwijzen. Van automatische beslissingen is geen sprake, waardoor de impact laag is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), Algemene Wet Bestuursrecht (AWB), Bekendmakingswet, Wet open Overheid (WOO), Wet Elektronische Publicaties (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Octobox Anonimiseren werkt op basis van 1) algoritmen om in de context van gegevens te zoeken 2) waardenlijsten waarmee termen automatisch herkend kunnen worden en 3) Natural Language Processing (NLP). NLP kan teksten classificeren door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam is. De software maakt gebruik van onderliggende opensource engines zoals SpaCy en Yolo waarbij labels worden toegekend aan herkende entiteiten - deze worden vervolgens door Octobox nogmaals gevalideerd en indien binnen de confidence-zone zullen ze geaccepteerd worden ter beoordeling door gebruiker alvorens ze definitief worden gemaakt.

# data[].attributes.proportionality
De Woo kent (relatieve en absolute) wettelijke uitzonderingsgronden die bepalen wanneer informatie achterwege blijft. Ook de AVG voorziet hierin, ter bescherming van persoonsgegevens. Het toepassen van deze uitzonderingsgronden door de gemeente is een bestaand proces. Octobox anonimiseren automatiseert dit proces, door het herkennen van te beschermen informatie. De inzet van Octobox is gerechtvaardigd omdat (opgeleide) medewerkers altijd de suggestie van Octobox moeten goedkeuren, wijzigen of afkeuren.

# data[].attributes.humanIntervention
De software van Octobox werkt op basis van een door de gemeente ingesteld inrichtingsdocument. De gemeente kan middels dit inrichtingsdocument bepalen welke categorieën van informatie de software in concept lakt. Denk hierbij aan namen van mensen, BSN-nummers, of handtekeningen. De lakkende medewerker houdt de controle door een voorstel goed te keuren, te wijzigen of af te keuren.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico is dat informatie onjuist gelakt of per ongeluk toch openbaar wordt gemaakt, wat kan leiden tot schending van privacywetgeving (zoals de AVG), reputatieschade voor de gemeente, of schade voor betrokken personen (zoals identiteitsdiefstal of misbruik van gegevens). Deze risico's worden gemitigeerd door verplichte menselijke controle: Octobox doet alleen suggesties en medewerkers maken de uiteindelijke beslissing. Daarnaast worden medewerkers opgeleid in het gebruik van Octobox en zijn er aanvullende richtlijnen beschikbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme verwerkt complete documenten die worden beoordeeld op openbaarmaking, zoals Woo-verzoeken, beleidsdocumenten, rapporten of e-mails. Deze documenten kunnen alle soorten informatie bevatten, waaronder persoonsgegevens zoals namen, adressen, telefoonnummers, e-mailadressen, geboortedata, BSN-nummers, financiële gegevens of handtekeningen. Octobox scant het volledige document om mogelijke te beschermen informatie te detecteren. Het algoritme is dus niet beperkt tot specifieke gegevenscategorieën, maar werkt op de totale inhoud van het document.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de Provincie Zeeland publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een (tijdelijk) kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met getrainde datasets. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt gelakt.

# data[].attributes.proportionality
De Provincie Zeeland moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt dan bij een handmatige aanpak.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van Provincie Zeeland doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is risicogestuurd toezicht op de Telecommunicatiewet en het Radioregelement mogelijk te maken. Het algoritme beoordeelt de correctheid van uitgezonden berichten door vaartuigen met een Automatic Identification System (AIS). Dit gebeurt aan de hand van registraties van de maritieme categorieën binnenvaart, zeevaart en pleziervaart. Deze methodiek draagt bij aan risicogestuurd toezicht en zorgt ervoor dat de beschikbare tijd van inspecteurs beter ingezet kan worden. Het Algoritme resulteert op dit moment niet in een actie of besluit binnen het toezichtsproces. Daarnaast wordt het nog doorontwikkeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) communicatienetwerken en -diensten. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging en stelt verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van een beslisboom. De beslisboom vergelijkt de inhoud van waargenomen AIS berichten met de verwachte inhoud aan de hand van de registraties. Wanneer één of meerdere van de attributen scheepsnaam, roepnaam of MMSI‑nummer niet overeenkomen met de geregistreerde gegevens wordt dit vastgelegd. Die informatie wordt vervolgens door een mens beoordeeld om naleving of niet‑naleving te constateren.

# data[].attributes.proportionality
Door beperkte capaciteit is het niet mogelijk jaarlijks alle registratiehouders met een maritieme registratie (±55.000 registraties) te toetsen op de naleving op de Telecommunicatiewet en het Radioregelement. Inspecteurs moeten daarom kiezen welke locaties en doelgroepen worden geïnspecteerd. Die keuze berust op kennis en ervaring, wat veel tijd kost en lastig overdraagbaar is naar nieuwe collega’s. Het algoritme kan op een snelle en onafhankelijke wijze, aan de hand van grote hoeveelheden informatie, een voorstel doen welke locaties en doelgroepen geïnspecteerd zouden kunnen worden.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een overzicht van bevindingen die door het algoritme geconstateerd zijn op basis van uitgezonden AIS berichten. Er zijn drie velden van het AIS bericht die beoordeeld worden door het algoritme namelijk de scheepsnaam, roepnaam, en het MMSI-nummer. Een inspecteur gebruikt deze lijst ter informatie en bepaald aan de hand van de bevindingen welke actie er ondernomen kan of moet worden volgens het Toezichtbeleid.

# data[].attributes.risks
De uitkomst van het algoritme is een overzicht van bevindingen die door het algoritme geconstateerd zijn op basis van uitgezonden AIS berichten. Een inspecteur gebruikt deze lijst ter informatie om het naleefgedrag te beoordelen en bepaald aan de hand van de bevindingen welke actie er ondernomen wordt binnen het toezichtsproces.

# data[].attributes.sourceData
Er zijn twee informatiebronnen die door het algoritme worden gebruikt. De eerste bron zijn de waargenomen berichten die door het vaartuig worden verstuurd, hierin staan het MMSI-nummer, de roepnaam en scheepsnaam die onder de Telecommunicatiewet en het Radioregelement vallen. De tweede bron is de interne registratiedatabase waarin registratiehouders hun gegevens zelf opvoeren met hun account.

# data[].attributes.goal
Doel van de gedragsinterventiestudie is om seksueel risicogedrag te verminderen en de kans op het oplopen van een hepatitis C-virus (HCV) herinfectie te verkleinen bij mannen die seks hebben met mannen  die een HCV infectie hebben gehad. De studieevalueert in hoeverre twee interventies, afzonderlijk en gecombineerd, een gunstige invloed hebben op het risicogedrag. De doorlooptijd van de studie is 2,5 tot 3 jaar.

Voor de studie wordt een overkoepelende website ontwikkeld. Deelnemers ontvangen vragenlijsten en krijgen, afhankelijk van de interventiestudiegroep waarin ze willekeurig zijn ingedeeld, toegang tot de online gedragsinterventie, testinterventie of beide interventies

# data[].attributes.lawfulBasis
De betrokkene moet ondubbelzinnig toestemming geven. Hij of zij heeft een toestemmingsformulier ondertekend vóór deelname aan het onderzoek. Je mag persoonsgegevens pas verwerken als er een rechtmatige grondslag voor aanwezig is (art. 5 en 6 AVG). De AVG kent de volgende grondslagen: a. ondubbelzinnige toestemming van de betrokkene, b. de verwerking van persoonsgevens is noodzakelijk voor de uitvoering van een overeenkomst waarbij de betrokkene partij is, of om op verzoek van de betrokkene maatregelen te nemen voordat een overeenkomst wordt afgesloten; c. de verwerking is noodzakelijk om te voldoen aan een wettelijke verplichting die rust op degene die verantwoordelijk is voor de verwerking van de persoonsgegevens.; d. de verwerking is noodzakelijk om de vitale belangen van de betrokkene of van een andere natuurlijke persoon te beschermen; e. de verwerking is noodzakelijk voor de vervulling van een taak van algemeen belang of van een taak in het kader van de uitoefening van het openbaar gezag die is opgedragen aan de verantwoordelijke voor de verwerking van de persoonsgegevens; f. de verwerking is noodzakelijk voor de behartiging van de gerechtvaardigde belangen van de verantwoordleijke voor de verwerking van de persoonsgegeven, of van een derde, behalve wanneer de belangen of de grondrechten en de fundamentele vrijheden van de betrokkene die tot

bescherming van persoonsgegevens nopen, zwaarder wegen dan die belangen, met name wanneer de betrokkene een kind is.

# data[].attributes.methodsAndModels
Invullen van vragenlijsten (in maand 0, 6, 12, 18, 24) door deelnemers via website ICECREAM. Deelnemers kunnen hun antwoorden blijven zien totdat ze de vragenlijst afsluiten, daarna niet meer.

Deelnemers worden geautomatiseerd willekeurig ingedeeld in een interventiestudiegroep of combinatie na 6 maanden.

Interventiearm 1: Deelnemers doorlopen modules ten behoeve van gedragsinterventie via website ICECREAM

Interventiearm 2: Deelnemers ontvangen hepatitis C thuistests en ontvangen resultaat

Onderzoeker kan gedurende de studie onderzoeksdata downloaden voor tussentijdse analyses.

# data[].attributes.humanIntervention
Onderzoekers kunnen gedurende de studie onderzoeksdata downloaden. De data worden door een coördinerend onderzoeker ingevoerd in de GGD-database.

# data[].attributes.risks
Het onderzoek heeft een verkorte risicoanalyse informatiebeveiliging en privacy gedaan, waarin de vragenlijsten zijn getoetst op beschikbaarheid, integriteit en vertrouwelijkheid.

Hieruit kwam het volgende advies :

De scores op de verschillende aspecten van de BIV-rating (Beschikbaarheid, Integriteit en Vertrouwelijkheid) en Persoonsgegevens wijzen uit dat:

Het aspect Beschikbaarheid geen verhoogd risico kent;

Het aspect Integriteit geen verhoogd risico kent;

Het aspect Vertrouwelijkheid geen verhoogd risico kent;

Het aspect Persoonsgegevens wel verhoogd risico kent.

# data[].attributes.sourceData
In de ICECREAM-studie worden verschillende datastromen gebruikt. Hieronder lichten we dat toe.

De data die met de vragenlijsten worden verzameld, hebben geen invloed op de informatievoorziening en verzamelde gegevens uit de online gedragsinterventie. HCV-herinfectiedata en eventueel HCV-behandelgegevens tijdens deelname aan de studie worden via de participerende centra verzameld en hebben ook geen invloed op de inhoud en verzamelde gegevens van de online gedragsinterventie of vragenlijsten. We vragen schriftelijk toestemming om deze gegevens te verzamelen met een toestemmingsformulier. Hierin leggen we ook uit hoe de gegevens zullen worden opgevraagd en met welk doel. Bovendien is de informatie die we verzamelen alleen toegankelijk voor de personen die hiervoor geautoriseerd zijn en worden (bijzondere) persoonsgegevens gepseudonimiseerd.

In de uiteindelijke analyses, kunnen de datasets aan elkaar gekoppeld worden om analyses op uit te voeren.

# data[].attributes.goal
Inzicht verkrijgen in hoe de provincie scoort t.a.v. de sustainable development goals.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sustainable Development Goals opgesteld door de VN

# data[].attributes.methodsAndModels
De monitor bundelt data uit verschillende bronnen en zorgt zo voor een integraal beeld op alle SDG-thema's.

# data[].attributes.proportionality
Het bundelen van data middels deze monitor helpt bij het verbeteren en rechtvaardigen van provinciebeleid op het gebied van Sustainable Development Goals. Zonder deze monitor zou dit handmatig moeten worden gebundeld, hetgeen minder efficiënt is.

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt altijd door beleidsmedewerkers gekeken naar de output van de monitor voordat deze output wordt gebruikt voor het opstellen of wijzigen van beleid.

# data[].attributes.risks
Door de hierboven genoemde menselijke tussenkomst wordt geborgd dat uitkomsten in de monitor worden geverifieerd, voordat deze output wordt gebruik voor het opstellen of wijzigen van beleid.

# data[].attributes.sourceData
Macro-indicatoren die publiek beschikbaar zijn.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet open overheid (Woo)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatiseerde beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn en verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de Samenwerking Kempengemeenten kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker direct gebruiken. Je hoeft hier niks voor te downloaden of installeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
Niet van toepassing.

# data[].attributes.risks
Niet van toepassing

# data[].attributes.sourceData
Content van de website

# data[].attributes.name
Detecteren risico's in douaneaangiften voor naleving procedures voor vervoer van gevaarlijke stoffen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften op basis van (onder andere) historische controles risicovoller zijn voor het vervoeren van gevaarlijke stoffen. Dit algoritme richt zich op proces ‘Vervoer Gevaarlijke Stoffen’ en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op onder meer veiligheidsrisico’s, stuwage, verpakking en etikettering. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Vervoer Gevaarlijke Stoffen. Deze wetten dragen zorg dat zendingen van Vervoer Gevaarlijke Stoffen op een correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op o.a. veiligheidsrisico’s, stuwage en verpakking en etikettering op het gebied van het vervoeren van gevaarlijke stoffen. Deze beslisregels zijn onder andere gebaseerd op eerdere zendingen die gecontroleerd zijn. Hebben de aangevers een waarschuwing of sanctie gehad, dan is de kans dat ze gecontroleerd worden hoger. Als een eerdere controle conform de regels was, dan wordt de controle in de toekomst lager.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van Vervoer Gevaarlijke Stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan beoordeelt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het risicoprofiel. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek evalueert de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Bladel kun je voortaan gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De tekst wordt omgezet naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.goal
Doelstelling vanuit de business is om verzuimmeldingen toe te wijzen aan leerplichtambtenaren zodat doorlooptijd voor afhandelen van meldingen en de werkvoorraad minimaal is.

Bij een slimme inzet en uitvoering is de impact: a) kortere doorlooptijden, b) lagere werkvoorraden, c) rationalisering van prioriteiten om verzuimmeldingen op te pakken, d) efficiëntere inzet van FTE's.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering van de Leerplichtwet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme genereert (gebruikmakend van een set van regels en Mixed Integer Lineair Programmeren) een werklijstje voor leerplichtambtenaren met daarop de verzuimmeldingen die opgepakt kunnen worden. Het model berekent welke verzuimmelding aan welke leerplichtambtenaar kan worden toegewezen. De berekende waarde is 'slechts' een advies voor de leerplichtambtenaar. De ambtenaar kan beweegredenen hebben om andere meldingen op te pakken.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief voor het gebruik van een algoritme is een handmatige berekening. Bij een handmatige berekening kan een optimale toewijzing niet bepaald worden. Er zijn teveel mogelijkheden. Een wiskundig model kan wel de optimale oplossing vinden. Daarnaast kan een handmatige berekening tot fouten leiden en vergt het erg veel tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. Het model zal slechts worden gebruikt ter advisering aan leerplichtambtenaren welke meldingen zij op kunnen pakken.

# data[].attributes.risks
Er is geen risco. De model uitkomsten zijn zogenaamde adviezen, die gebaseerd zijn op veronderstellingen waar het model mee wordt gevoed. Het is van belang om de veronderstellingen goed te begrijpen, zodat de modeluitkomsten goed geïnterpreteerd kunnen worden. Het model is beslissingsondersteunend; er is geen geautomatiseerde besluitvorming. Er vindt geen verwerking plaats van persoonsgegevens, behalve: klantnummer, wijkinformatie en geboortedatum.

# data[].attributes.sourceData
Gebruikte data: klantnummer, wijk, geboortedatum, school, verzuimmelding, id en beschikbaarheid leerplichtambtenaar, open data over scholen en leerplichtambtenaren.

# data[].attributes.goal
Anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De toepassing ondersteunt medewerkers bij het snel en zorgvuldig weglakken van gegevens.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker controleert altijd het resultaat en past dit eventueel aan.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog controleert.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Brunssum kun je voortaan gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.  De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De tekst wordt omgezet naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Directie Ruimte en Duurzaamheid gebruikt voor het tijdschrijven de applicaties IOVI en voor management- en projectrapportages de applicatie Blaeu. De rapportages komen automatisch tot stand door geautomatiseerde SQL bewerkingen op data uit IOVI. De rapportages hebben impact op de besluitvorming over de aanpak van projecten.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de website of de Buitenbeter App. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien een melding niet kan worden gekoppeld aan de aanwezige trefwoorden en derhalve niet aan een categorie of subcategorie kan worden geplaatst dan worden deze doorgestuurd naar de afdeling Openbare Ruimte en de afdeling Veiligheid, Toezicht en Handhaving.Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de afdeling Openbare Ruime en de afdeling Veiligheid Toezicht en Handvaning bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Beschrijving categorie-identificatie in de BuitenBeter

1. Geen hoog risico volgens de EU AI-verordening

De categorie-identificatie is een ondersteunende functionaliteit die melders helpt bij het correct categoriseren van meldingen. Er is geen sprake van een besluitvormingsproces met juridische of ingrijpende gevolgen voor burgers, zoals bijvoorbeeld bij AI-gebruik in fraudedetectie of kredietbeoordeling. Hiermee valt het systeem niet onder de ‘hoog risico’-categorie zoals gedefinieerd in de AI-verordening van de EU.

2. Geen geautomatiseerde besluitvorming

De categorie-identificatie in BuitenBeter biedt slechts een suggestie voor een categorie en vervangt niet de menselijke beoordeling. De melder kan de suggestie aanpassen en de gemeente behoudt de volledige controle over de uiteindelijke verwerking van de melding. Er vind geen geautomatiseerde besluitvorming plaatsvindt zonder menselijke tussenkomst.

3. Transparantie en uitlegbaarheid

De werking van de categorie-identificatie is transparant en eenvoudig uit te leggen: het model baseert zijn suggesties op kenmerken uit eerdere meldingen en beschikbare categorieën. Er worden geen complexe, niet-uitlegbare algoritmes of zelflerende modellen gebruikt die ondoorzichtig kunnen zijn voor gebruikers.

4. Geen verwerking van bijzondere persoonsgegevens

De categorie-identificatie gebruikt alleen tekst uit de melding en openbare categorieën om een suggestie te doen. Er worden geen gevoelige of bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

5. Vergelijkbaar met reguliere zoek- en filterfuncties

De functionaliteit is vergelijkbaar met slimme zoekmachines of auto-aanvulsystemen die in veel overheids- en commerciële applicaties worden gebruikt. Dergelijke systemen hebben over het algemeen geen significante maatschappelijke of juridische impact.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie:

https://www.brunssum.nl/bestuur_en_organisatie/over_deze_website/privacyverklaring

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaart wordt. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Een nadeel is dat het gebruik van een algoritme kan leiden tot verminderde transparantie en uitlegbaarheid in het besluitvormingsproces. Wanneer consulenten vooral vertrouwen op de uitkomsten van het algoritme, bestaat het risico dat zij minder kritisch kijken naar individuele situaties.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes zijn weinig expliciete risico’s vooraf geïdentificeerd. Toch blijft er een reëel risico dat een aanvrager besluit geen aanvraag in te dienen, omdat het systeem verwachtingen wekt over de uitkomst die niet volledig correct zijn. Dit kan leiden tot gemiste aanvragen of ongelijke behandeling. Hoewel geprobeerd wordt dit risico te beperken door de applicatie gebruiksvriendelijk in te richten en duidelijke uitleg op de schermen te geven, kan niet worden uitgesloten dat misinterpretaties of verkeerde verwachtingen alsnog ontstaan.

# data[].attributes.goal
Anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Wet Open Overheid (WOO)

# data[].attributes.proportionality
De toepassing ondersteunt medewerkers bij het snel en zorgvuldig weglakken van gegevens.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker controleert altijd het resultaat en past dit eventueel aan.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog controleert.

# data[].attributes.goal
Anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Wet Open Overheid (WOO)

# data[].attributes.proportionality
De toepassing ondersteunt medewerkers bij het snel en zorgvuldig weglakken van gegevens.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker controleert altijd het resultaat en past dit eventueel aan.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog controleert.

# data[].attributes.sourceData
Documenten

# data[].attributes.name
Digitale gracht: Detectie geluidsoverlast op het water

# data[].attributes.goal
Informatiegestuurd handhaven:

Binnen de Digitale Gracht worden vier algoritmen ontwikkeld voor informatiegestuurde handhaving. Tot nu toe hebben vaarweginspecteurs geen sancties opgelegd op basis van deze algoritmen. De algoritmen zijn nog niet in gebruik omdat ze eerst moeten worden beoordeeld op wettelijke en gemeentelijke voorschriften en toepasbaarheid. Een uitgebreide beschrijving wordt toegevoegd aan het register als de algoritmen in gebruik worden genomen.

Detectie geluidsoverlast op het water:
In Amsterdam zijn er veel meldingen van geluidsoverlast op het water. Vaarweginspecteurs kunnen boetes opleggen bij een heterdaad constatering van geluidsoverlast. Om handhaving te ondersteunen, zijn er sensoren geplaatst die geluidsvolume en beweging op het water registreren. Het algoritme stelt potentiële geluidsoverlast vast op basis van drie criteria: het geluidsvolume vanaf het water is boven een drempelwaarde, hoger geluidsvolume dan vanaf de wal en gelijktijdige beweging vanaf een vaartuig. Wanneer deze criteria gelden wordt een incident van potentiële geluidsoverlast geregistreerd. De geregistreerde incidenten kunnen worden gebruikt om inzicht te verkrijgen in hotspots van structurele overlast locaties. Op basis van deze informatie kunnen vaarweginspecteurs  een locatie te bezoeken en  controleren.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme Detectie geluidsoverlast op het water omschreven.

# data[].attributes.goal
Informatiegestuurd handhaven:

Binnen de Digitale Gracht worden vier algoritmen ontwikkeld voor informatiegestuurde handhaving. Tot nu toe hebben vaarweginspecteurs geen sancties opgelegd op basis van deze algoritmen. De algoritmen zijn nog niet in gebruik omdat ze eerst moeten worden beoordeeld op wettelijke en gemeentelijke voorschriften en toepasbaarheid. Een uitgebreide beschrijving wordt toegevoegd aan het register als de algoritmen in gebruik worden genomen.

Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart:
Passagiersvaartuigen mogen alleen op vergunde ligplaatsen in openbaar water afmeren. Het aantal vergunde ligplaatsen is beperkt. Een rapportage, gebaseerd op AIS-data, bepaalt of passagiersvaartuigen s ’nachts binnen hun vergunde ligplaatsgebied zijn. Het algoritme geeft een melding als een passagiersvaartuig s ‘nachts in het openbaar water ligt zonder vergunning voor die locatie. Deze meldingen bieden inzicht in naleving van regels voor ligplaatsengebruik en kunnen  worden ingezet voor informatie gestuurde inzet en controles door vaarweginspecteurs.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart omschreven.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Dit algoritme wordt gebruikt om aanvragen voor (bijzondere) bijstand, Bbz (besluit bijstandsverlening zelfstandigen), IIT (individuele inkomenstoeslag) en minimaregelingen efficiënt en gelijk af te handelen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ongeveer 50 aangesloten gemeenten en controleert tijdens de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat veel aanvragen automatisch verwerkt worden. Daardoor houden medewerkers tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aanvragen. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat gegevens op de juiste manier in de systemen terecht komen en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn heel klein. Medewerkers hebben namelijk altijd de mogelijkheid om in te grijpen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme naast zich neer te leggen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat iemand ten onrechte een aanvraag niet indient omdat het system al een bepaalde uitkomst voorspelt. Dit wordt zoveel mogelijk voorkomen door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo duidelijk mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.goal
Efficiënt en gelijk behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand, bijzondere bijstand, IIT (individuele inkomenstoeslag), verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ongeveer 80 aangesloten gemeenten. Het controleert tijdens het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria. De consulent kan altijd afwijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat veel aanvragen automatisch afgewerkt worden. Hierdoor houden de medewerkers meer tijd over voor bijzondere en/of ingewikkelde aanvragen. Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn heel klein. Dit komt ook omdat medewerkers altijd de mogelijkheid hebben om in te grijpen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme naast zich neer te leggen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.goal
Transfer helpt om ingewikkelde vraagstukken op het gebied van landinrichting op te lossen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit is in de uitvoeringsfase de Wilg. Lees meer op de pagina Verkavelen met de Wilg .

# data[].attributes.methodsAndModels
De modellen zijn ontwikkeld op basis van onderzoeken van de TU Delft. Het is een optimaliseringsalgoritme. Dit betekent dat de beste optie wordt gekozen uit alle mogelijke oplossingen. Daarbij is sprake van een beperkte set van mogelijkheden. Transfer maakt dus geen nieuwe opties aan, maar zoekt de beste uit bestaande opties.

# data[].attributes.proportionality
Met Transfer kunnen we een ingewikkeld vraagstuk objectief behandelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Human in the loop. Transfer is een hulpmiddel om tot de uiteindelijke oplossing te komen.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico

# data[].attributes.sourceData
De data komt van rechthebbenden (volgens de Kadastrale registratie, maar ook bijvoorbeeld pachters). Verder gebruiken we: kaarten en de wensen en beleidsvoornemens van betrokkenen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
​​Detecteren persoonsgegevens en factuurinformatie middels tekstherkenning (OCR) voor binnenkomende poststukken en mails. Voor een snelle afhandeling van inkomende poststromen

# data[].attributes.methodsAndModels
Persoonsgegevens en factuurgegevens worden uitgelezen met behulp van OCR en reguliere expressies. Deze data wordt gebruikt voor het routeren en verwerken van binnenkomende post/mail

# data[].attributes.proportionality
De administratieve last voor de gemeente wordt verminderd en er komt meer focus op kwaliteit van het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Het proces wordt nog door het 4-ogen-principe gecontroleerd.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens en factuurgegevens.

# data[].attributes.goal
Met een tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit doen wij bij het ter inzage leggen van besluiten en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld bezwaren, Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken.

Impact is laag: Het algoritme zoekt specifiek naar persoonsgegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (Wabo)

Wet Open Overheid (WOO)

Algemene wet bestuursrecht (Abw)

# data[].attributes.methodsAndModels
De tool werkt met Natural Language Processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam  is. Door AI herkent de software steeds meer termen.

# data[].attributes.proportionality
Deze tool helpt ons om persoonlijke gegevens te herkennen en snel (en digitaal) te maskeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gemaskeerde tekst in een document wordt door een medewerker goedgekeurd of afgekeurd.

# data[].attributes.sourceData
Het is mogelijk om waardenlijsten te vullen van welke gegevens niet en welke juist wél zichtbaar zijn.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.name
Document informatie extractie voor Eerste Vestiging

# data[].attributes.goal
DOEL: De doelen die ten grondslag liggen aan de wens om dit nieuwe proces de e-Suite op te nemen zijn:

1. No show verkleinen aan de balie voor afspraken rondom Eerste Vestiging

2. Digitaliseren van het dossier – verminderen papierwerk aan de balie

3. Wachttijden verlagen om een afspraak te kunnen maken

4. Verkorten van doorlooptijden

5. Een betere inschatting van de duur van de afspraak – efficiënte planning aan de balie

6. Efficiënter werken en foutmarges terugdringen

7. Voorbereid zijn op de inzet van de Virtuele Assistent

IMPACT: Informatie wordt uit aangeleverde documenten gelezen en klaargezet in administratieve systemen. Daarnaast worden administratieve checks uitgevoerd, bijvoordbeeld: is persoon eerder ingeschreven geweest, deze zijn vastgelegd in het proces design document. In de systemen worden gegevens gecontroleerd door 2 medewerkers alvorens te verwerken in het landelijke register.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving Basisregistratie Personen

# data[].attributes.methodsAndModels
Wanneer iemand zich wilt inschrijven via het proces Eerste Vestiging, moeten de gegevens van die persoon in het Basis Register Persoonsgegevens (BRP) worden geplaatst. Het gaat om gegevens die bijvoorbeeld op identiteitskaarten staan. Ook is er informatie nodig over de huidige verblijfplaats, waardoor er gegevens van bijvoorbeeld een huurovereenkomst moeten worden gehaald. Dit werd handmatig gedaan door een medewerker en kostte veel tijd. Het algoritme Document informatie extractie maakt dit proces makkelijker.

Het algoritme leest gegevens uit een identiteitsdocument en zet dit om naar tekst, een ander algoritme zoekt in een verhuurcontract relevante gegevens (e.g. verhuisdatum, eigenaar). Het geheel is onderdeel van Virtuele assistent, die aan de hand van aangedragen gegevens standaard checks uitvoert en rapporteert aan werknemers, deze zet ook gegevens klaar voor controle.

De personen hoeven minder lang te wachten op het krijgen van een BSN nummer, waardoor zij sneller gebruik kunnen maken van hun rechten, bijvoorbeeld het aanvragen van toeslagen.

Momenteel is het proces vergelijkbaar, maar alle informatie wordt overgetypt door medewerkers. Ook werden de checks of de gegevens kloppen gedaan aan de balie, waardoor die afspraken lang duren. Nu kan dit van te voren al worden gedaan door het algoritme, waarna de medewerker checkt of de gegevens kloppen.

# data[].attributes.proportionality
De administratieve last voor de gemeente wordt veranderd, en er komt meer focus op kwaliteit van het proces. Daarnaast is er een duidelijke administratie van geautomatiseerde checks en verwerking. Het voordeel voor de burger is dat het proces online ingezet kan worden en sneller afgehandeld aan de balie zodat deze sneller van hun rechten gebruik kunnen maken. Met deze voordelen is de inzet proportioneel.

# data[].attributes.humanIntervention
Voordat de uitgelezen gegevens in het BRP worden gezet, is er nog een dubbele menselijke check.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is om inwoners en ondernemers te helpen een digitale aanvraag in te dienen (omgevingsvergunningen/vooroverleggen). Daardoor kan deze aanvraag (juist en volledig) worden ingediend. Daarnaast voorziet het algoritme in een vergunningcheck: is er wel of geen omgevingsvergunning nodig (hieraan kunnen echter geen rechten aan worden ontleend).

Een inwoner of ondernemer dient een aanvraag volledig zelf in, zonder tussenkomst van een medewerker van de gemeente. Echter, bij onduidelijkheden bij de inwoner of het bedrijf, kan er sprake zijn van tussenkomst van een medewerker van de gemeente. De gemeente Beekdaelen biedt graag eenieder hulp bij het invullen van de aanvraag als dit tot moeilijkheden leidt.

Een aanvraag komt altijd terecht in het zaaksysteem (Rx.Mission) van de gemeente Beekdaelen. Dit wordt door een medewerker van de administratie gecontroleerd en vervolgens doorgezet naar de juiste afdeling. Per afdeling wordt de werkvoorraad onder de medewerkers verdeelt. Het algoritme ziet alleen op het kunnen doen van een (digitale) aanvraag en het ontvangen daarvan in het digitale zaaksysteem van de gemeente. Een aanvraag goedkeuren of afkeuren (verlenen of weigeren) kan alleen met tussenkomst van een casemanager Omgevingswet (medewerker gemeente Beekdaelen).

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt en ten allen tijde (op voorkeur van de inwoner) kan worden ingediend bij de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de casemanager Omgevingswet meer tijd overhoudt voor de inhoudelijke aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit en efficiëntie van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet, Besluit Bouwwerken leefomgeving.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag verloopt via een vragenboom waarbij vooraf toetsing op wet- en regelgeving al plaatsvindt (vergunningcheck). Daarop volgend vindt altijd een menselijke beoordeling plaats door de casemanager én intern/extern adviseur(s). Elke aanvraag wordt dus altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een positieve beoordeling maakt de medewerker een beschikking en stuurt deze naar de aanvrager. Bij een afwijzing stuurt de medewerker een afwijzing naar de aanvrager. In alle gevallen beoordeelt en behandelt de medewerker en niet het algoritme de aanvraag.

# data[].attributes.risks
Het Rijk heeft de vragenboom zodanig ingericht dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen. Daarnaast bij wijzigingen of toevoegingen op de vragenboom richt de gemeente ook de vragenboom zodanig in dat zij rekening houdt met risico's en probeert deze per definitie te voorkomen. Daaropvolgend vindt in alle gevallen beoordeling en verdere behandeling plaats door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de LV-BAG, NHR (KvK,) BRK (kadastrale gegevens)

# data[].attributes.name
Automatische vertaling van arnhem.nl met DeepL Pro

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van DeepL Pro is het automatisch en accuraat vertalen van (delen van) de gemeentelijke website www.arnhem.nl naar meerdere talen. Hiermee wordt de toegankelijkheid van gemeentelijke informatie vergroot voor anderstalige inwoners en internationale bezoekers. DeepL Pro biedt de mogelijkheid om volledige webpagina’s, teksten en documenten snel, veilig en in hoge kwaliteit te vertalen, met behoud van context en nuance.

Toegankelijkheid: Inwoners en bezoekers die de Nederlandse taal niet machtig zijn, krijgen eenvoudig toegang tot gemeentelijke informatie, wat inclusie en gelijke dienstverlening bevordert.

Kwaliteit: DeepL Pro levert vertalingen van hoge kwaliteit, die vaak minder nabewerking vereisen dan andere automatische vertaaldiensten, mede dankzij functies als Clarify en de mogelijkheid om de toon (formeel/informeel) aan te passen.

Privacy en beveiliging: DeepL Pro garandeert maximale gegevensbeveiliging; teksten worden via een versleutelde verbinding verstuurd en direct na vertaling verwijderd, waardoor privacygevoelige informatie beschermd blijft. DeepL Pro gebruikt de input niet voor het trainen van het algoritme en slaat documenten niet permanent op.

Efficiëntie: Door de automatische vertaaldienst wordt het beheer van meertalige content efficiënter en minder arbeidsintensief voor de organisatie.

De inzet van DeepL Pro ondersteunt de digitale dienstverlening van de gemeente, zonder directe impact op rechten of plichten van burgers. Het systeem heeft een ondersteunende rol en draagt bij aan de transparantie en bereikbaarheid van gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het toegankelijk maken van gemeentelijke websites, en daarmee het gebruik van DeepL Pro voor automatische vertaling, vloeit voort uit de Wet digitale overheid (Wdo), uitgewerkt in het Besluit digitale toegankelijkheid overheid. Deze wet verplicht overheidsorganisaties om hun websites en alle content toegankelijk te maken voor iedereen, waaronder mensen die de Nederlandse taal niet machtig zijn. Dit is sinds juli 2018 wettelijk verplicht en sinds juli 2023 onderdeel van de Wet digitale overheid.

Daarnaast is deze verplichting gebaseerd op het VN-verdrag handicap en de Wet gelijke behandeling op grond van handicap of chronische ziekte, die beide voorschrijven dat digitale informatie en dienstverlening voor iedereen toegankelijk moeten zijn, inclusief mensen met een beperking of een andere taalachtergrond.

# data[].attributes.methodsAndModels
DeepL Pro is een geavanceerde automatische vertaaldienst die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken (AI) om teksten, zoals de informatie opwww.arnhem.nl, te vertalen naar andere talen.

Stap-voor-stap werking:

1. Input van tekst

De originele tekst van www.arnhem.nl wordt als input aangeboden aan DeepL Pro, bijvoorbeeld via de webinterface, een API-koppeling of documentupload.

2. Voorverwerking

DeepL Pro analyseert de tekst en splitst deze in zinnen en betekenisvolle segmenten. Hierbij worden context en grammaticale structuren herkend om de kwaliteit van de vertaling te verhogen

3. Vertaling door neurale netwerken

DeepL gebruikt speciaal getrainde neurale netwerken, gebaseerd op de Transformer-architectuur met eigen optimalisaties. Deze netwerken zijn getraind op miljoenen voorbeeldvertalingen en kunnen daardoor contextgevoelige, natuurlijke vertalingen genereren. De netwerken maken gebruik van zogeheten attention mechanisms om te bepalen welke delen van de bronzin het belangrijkst zijn voor een correcte vertaling. DeepL onderscheidt zich door efficiënt gebruik van trainingsdata en optimalisatie van netwerkarchitectuur, waardoor de vertalingen vaak nauwkeuriger zijn.

4. Post-processing

Na de vertaling wordt de tekst gecontroleerd op consistentie, grammatica en stijl. DeepL Pro biedt daarnaast opties zoals het kiezen van formele of informele toon, en het gebruik van aangepaste woordenlijsten.

5. Output

De vertaalde tekst wordt teruggeleverd aan de gebruiker, bijvoorbeeld als losse tekst. Bij gebruik van de API kan de vertaling direct in een website of applicatie worden geïntegreerd.

6. Beveiliging en privacy

DeepL Pro garandeert maximale gegevensbeveiliging: vertaalde teksten en documenten worden niet gebruikt voor trainingsdoeleinden en worden na verwerking verwijderd, waardoor vertrouwelijkheid is gewaarborgd

Samenvattend:

DeepL Pro vertaalt teksten van www.arnhem.nl met behulp van een geoptimaliseerd neuraal netwerk (AI), dat getraind is op miljoenen voorbeeldvertalingen. De dienst verwerkt de inputtekst, analyseert de context, genereert een vertaling op basis van geavanceerde AI-modellen en levert de vertaalde tekst terug aan de gebruiker. Het hele proces vindt plaats binnen een beveiligde omgeving waarin privacy en vertrouwelijkheid van gegevens zijn gewaarborgd

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Toegankelijkheid: Informatie op arnhem.nl wordt beschikbaar in meerdere talen, waardoor anderstalige inwoners en bezoekers zelfstandig gemeentelijke informatie kunnen raadplegen en online zaken kunnen regelen.

Snelle en eenvoudige toegang: Burgers hoeven niet te wachten op handmatige vertalingen of hulp van derden; de vertaling is direct beschikbaar op de website.

Privacybescherming: DeepL Pro slaat vertaalde teksten niet op en verwijdert deze direct na verwerking, wat de privacy van gebruikers beschermt.

Hoge vertaalnauwkeurigheid:DeepL Pro levert over het algemeen kwalitatief betere vertalingen dan veel gratis alternatieven, waardoor de kans op misverstanden kleiner is.

Inclusiviteit: Door het wegnemen van taalbarrières wordt de dienstverlening van de gemeente toegankelijker voor een diverse groep inwoners, wat bijdraagt aan gelijke kansen en maatschappelijke participatie.

Nadelen:

Niet altijd foutloos: Automatische vertalingen kunnen fouten bevatten of nuances missen, waardoor er risico bestaat op misinterpretatie van belangrijke informatie.

Beperkte taalkeuze: DeepL Pro ondersteunt minder talen dan sommige andere vertaalsystemen, waardoor niet alle talen van inwoners of bezoekers worden gedekt.

Geen juridische geldigheid: Automatisch vertaalde teksten zijn niet juridisch bindend; officiële procedures moeten mogelijk alsnog in het Nederlands worden afgehandeld.

Afhankelijkheid van technologie: Bij technische storingen of onderhoud is de automatische vertaling tijdelijk niet beschikbaar.

Rechtvaardiging:

De voordelen voor de burger – zoals directe toegankelijkheid, privacybescherming, en inclusiviteit – wegen zwaarder dan de nadelen. De inzet van DeepL Pro is redelijk gerechtvaardigd omdat het burgers in staat stelt zelfstandig en laagdrempelig gemeentelijke informatie te verkrijgen, terwijl privacy en gebruiksgemak gewaarborgd blijven. Eventuele nadelen worden ondervangen door duidelijke communicatie over het informatieve karakter van de vertalingen en het feit dat officiële procedures in het Nederlands blijven plaatsvinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij DeepL Pro worden vertalingen volledig automatisch gegenereerd; standaard vindt er geen menselijke controle of correctie plaats vóór publicatie. Wel kunnen medewerkers na publicatie steekproefsgewijs vertalingen controleren en waar nodig handmatig bijstellen of corrigeren, bijvoorbeeld bij signalen van fouten of onduidelijkheden. Daarnaast biedt DeepL met functies als Clarify de mogelijkheid om gebruikers actief te betrekken bij het vertaalproces, waardoor menselijke input de kwaliteit van vertalingen verder kan verbeteren.

# data[].attributes.risks
Privacy en gegevensbescherming: DeepL Pro voldoet aan de strengste eisen voor gegevensbeveiliging en privacy, waaronder de AVG. Vertaalde teksten worden direct verwijderd na verwerking en niet opgeslagen, waardoor het risico op datalekken of ongewenste opslag van persoonsgegevens wordt geminimaliseerd

Kwaliteit van vertalingen: Om het risico op foutieve of onduidelijke vertalingen te beperken, kunnen medewerkers steekproefsgewijs vertalingen controleren en corrigeren. Daarnaast biedt DeepL Pro functies als Clarify, waarmee gebruikers actief kunnen aangeven wat de juiste context is, zodat vertalingen nauwkeuriger worden.

Technische storingen en fouten: Het systeem is ingericht om foutmeldingen (zoals te veel verzoeken of serverfouten) automatisch te herkennen en waar mogelijk te herstellen, bijvoorbeeld door verzoeken opnieuw te verzenden volgens best practices voor foutafhandeling.

Beperkingen in taalbereik: Er wordt duidelijk gecommuniceerd naar gebruikers dat niet alle talen ondersteund zijn, en dat vertalingen informatief zijn en geen juridische status hebben.

Door deze maatregelen worden de belangrijkste risico’s actief beheerst en blijft de inzet van DeepL Pro verantwoord en veilig voor zowel de organisatie als de burger.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie staande op www.arnhem.nl

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader van de Wet WOZ. De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerendezaakbelasting. Daarnaast heeft de hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting, de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Key2waarderen maakt gebruik van modelmatige vergelijking. Modelmatige vergelijking wil zeggen dat bij de onderbouwing van een object wordt gezocht naar verkochte woningen, die het meeste lijken op het hoofdgebouw van het te vergelijken object. De volgende uitgangspunten zijn van toepassing:

De waarde van het hoofdgebouw wordt bepaald door deze te vergelijken met het hoofdgebouw van peilpunten;

De waarde van de grond en overige onderdelen worden bepaald door gebruik te maken van modelkengetallen;

Taxateurs stellen de parameters van het model in, zoals de gebruiksoppervlakte, bouwjaar, ligging, kwaliteit, onderhoud, etc.

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficiënt, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt formeel - op grond van artikel 22 van de Wet WOZ - vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om te komen tot een waardevaststelling, wordt ex. artikel 17 van de Wet WOZ, de waarde bepaald. Het bepalen van de WOZ-waarde gebeurt de facto door de WOZ-taxateur, die hierbij zoveel mogelijk gebruik maakt van taxatiemodellen. Deze modellen bestaan uit een reeks van algoritmes.

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van Microsoft 365 Copilot is om medewerkers te ondersteunen bij veelvoorkomende werkzaamheden zoals het schrijven van teksten, het samenvatten van documenten, het opstellen van e-mails en het voorbereiden van vergaderingen. Door routinetaken sneller uit te voeren helpt Copilot medewerkers meer tijd vrij te maken voor inhoudelijke werkzaamheden en samenwerking.

Het gebruik van Copilot draagt bij aan een hogere efficiëntie en een betere kwaliteit van documenten en communicatie. Inwoners en bedrijven merken dit indirect, bijvoorbeeld doordat brieven duidelijker zijn en reactietijden korter worden. Daarnaast ondersteunt de toepassing de ontwikkeling van digitale vaardigheden en vergroot zij de kennis over generatieve AI binnen de organisatie.

De gemeente verkent daarnaast het gebruik van AI-agents om werkprocessen verder te versnellen. Deze agents ondersteunen bij specifieke taken maar worden altijd ingezet met expliciete menselijke controle en beoordeling.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis voor het gemeentelijke beleid rond de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet heeft als doel te waarborgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant functioneren en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen: hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI, zoals Microsoft 365 Copilot, gelden met name verplichtingen op het gebied van transparantie en menselijk toezicht.

Naast de AI-verordening is het gemeentelijke beleid gebaseerd op bestaande wet- en regelgeving rond informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Daarnaast zijn interne richtlijnen opgesteld voor het gebruik van Copilot. Deze kaders zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data en het gebruik van Copilot.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente zet Microsoft 365 Copilot in om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werkzaamheden. Het gebruik ervan levert tijdswinst op, verbetert de kwaliteit van documenten en geeft medewerkers meer ruimte om zich te richten op inhoudelijke taken. Daarnaast draagt Copilot bij aan werkplezier en aan de ontwikkeling van digitale vaardigheden.

Tegelijkertijd brengt het gebruik van AI ook aandachtspunten met zich mee. Antwoorden van Copilot kunnen fouten bevatten en moeten daarom altijd kritisch worden gecontroleerd. Ook is er nadrukkelijk aandacht voor privacy en het zorgvuldig omgaan met gegevens. Om afhankelijkheid van technologie te voorkomen, zijn duidelijke afspraken gemaakt over het gebruik en worden medewerkers getraind in verantwoord en bewust gebruik van AI.

Copilot heeft de voorkeur gekregen boven andere AI-oplossingen omdat het is geïntegreerd in de gemeentelijke kantooromgeving, zoals de Office-applicaties (Word, Excel en Outlook). Daarnaast spelen de uitgebreide governance-mogelijkheden en de Enterprise Data Protection (EDP) die Microsoft biedt een belangrijke rol in deze keuze.

# data[].attributes.humanIntervention
Microsoft 365 Copilot doet suggesties, maar medewerkers blijven altijd volledig verantwoordelijk voor de inhoud die zij gebruiken. De output van Copilot moet daarom steeds door een medewerker worden gecontroleerd op juistheid en volledigheid. Copilot neemt geen besluiten en voert geen taken zelfstandig uit zonder menselijke tussenkomst.

De inzet van Copilot is uitsluitend ondersteunend en vraagt altijd om een bewuste beoordeling door de gebruiker. Medewerkers worden daarom getraind in het verantwoord gebruik van generatieve AI, zodat zij de gegenereerde output kritisch kunnen beoordelen en waar nodig kunnen aanpassen of corrigeren.

# data[].attributes.risks
ij het gebruik van Microsoft 365 Copilot zijn verschillende technische, juridische en ethische risico’s in kaart gebracht. Voorbeelden hiervan zijn onjuiste of misleidende output, onjuist gebruik van data en het risico dat medewerkers te veel vertrouwen op automatisch gegenereerde informatie. Om deze risico’s te beperken worden medewerkers getraind in het verantwoord gebruik van generatieve AI. Zij leren de output kritisch te beoordelen, zorgvuldig met informatie om te gaan en de geldende richtlijnen te volgen.

Tijdens de pilotfase is uitgebreid onderzocht welke toepassingen op een verantwoorde manier kunnen worden ingezet. Daarbij is onder meer gekeken naar datagebruik, privacy, beveiliging en de mogelijke invloed op besluitvorming. Toepassingen met een hoger risicoprofiel worden vooraf getoetst door de privacy officer en de informatiemanager. Zo wordt vastgesteld wat wel en niet is toegestaan en welke aanvullende risicobeperkende maatregelen eventueel nodig zijn.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met bijvoorbeeld een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Woensdrecht kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken. Deze versie van de voorleeshulp is gebruiksvriendelijk, voldoet aan de AVG-richtlijnen en biedt extra functionaliteiten zoals voorlezen via muisselectie, een vergrootfunctie, schermmaskering en meer.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is en zal geen menselijke tussenkomst zijn. Readspeaker zet tekst automatisch in tekst.

# data[].attributes.goal
De applicatie 4Woz ondersteunt in het taxatieproces ten behoeve van de uitvoering van de wet WOZ. 4Woz ondersteunt het beheren van objectkenmerken, het analyseren van marktgegevens, het bepalen van taxatiewaarden, het controleren en fiatteren van de taxatiewaarden tot (in IBS) te beschikken WOZ-waarden en het opstellen van het taxatieverslag als onderbouwing van de WOZ-waarde. De algoritmen spelen met name een rol bij het bepalen van de taxatiewaarden en het opstellen van het taxatieverslag omdat hieraan complexe berekeningen en vergelijkingen ten grondslag liggen. Het algoritme voor het taxeren functioneert goed wanneer het waardeniveau correct is, de onderlinge waardeverhoudingen goed zijn en er een aansluiting is van de getaxeerde waarden op de geanalyseerde marktgegevens. Het algoritme voor het opstellen van het taxatieverslag werkt goed als taxatieverslagen de getaxeerde waarde aannemelijk maken, bijv. door de presentatie van alle objectkenmerken van het object zelf, het vermelden van de eigen marktgegevens en (bij woningen) de verwijzing naar drie vergelijkbare verkochte woningen met een WOZ-waarde.

Het effect op het dagelijks leven van burgers en bedrijven is dat de applicatie 4Woz de gemeente Den Haag in staat stelt jaarlijks voor alle WOZ-objecten in Den Haag een nieuwe, actuele WOZ-taxatie te maken en deze te onderbouwen met een taxatieverslag. De WOZ-taxaties worden jaarlijks bij een voor bezwaar en beroep vatbare WOZ-beschikking aan burgers en bedrijven verzonden (op papier of digitaal). Daarover wordt gecommuniceerd via lokale media, de website van de gemeente Den Haag en MijnDenHaag.nl. De WOZ-waarde van de woning is beperkt openbaar en te raadplegen via het wozwaardeloket.nl. Burgers en bedrijven kunnen van de WOZ-objecten waarvan zij belanghebbende (eigenaar en/of gebruiker) zijn het taxatieverslag opvragen. Afnemers van de WOZ-waarde, zoals de Rijksbelastingdienst en het Hoogheemraadschap, gebruiken de WOZ-waarde voor o.a. belastingheffing.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis die het werken met algoritmen/taxatiemodellen zoals 4Woz noodzakelijk maakt is de Wet WOZ (waardering onroerende zaken). Hierbij stelt de gemeente Den Haag jaarlijks van alle WOZ-objecten de waarde vast via een voor bezwaar en beroep vatbare WOZ-beschikking. De getaxeerde waarde wordt onderbouwd met een taxatieverslag dat voor belanghebbenden beschikbaar is. De gemeente voert de Wet WOZ mede uit voor de afnemers, o.a. de Rijksbelastingdienst en het Hoogheemraadschap. Gegevens worden aan de afnemers geleverd via de Landelijke Voorziening WOZ (LV WOZ).

# data[].attributes.methodsAndModels
In feite zijn de algoritmen zeer eenvoudige wiskundige bewerkingen zoals optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen bij het berekenen van taxatiewaarden uit objectkenmerken en prijzen per eenheid. Ditzelfde geldt bij het opstellen van taxatieverslagen. Ingewikkeldere deelprocessen zoals het coderen en opmeten van objectkenmerken en het classificeren van objecten in groepen e.d. is nog ouderwets handwerk. Dit geldt ook voor het instellen van de prijzen per eenheid waarmee gerekend wordt. Dat er toch algoritmen worden toegepast in de vorm van 4Woz heeft te maken met het feit dat bijna 300.000 WOZ-objecten met een veelvoud aan WOZ-deelobjecten en objectkenmerken) in een jaarlijks proces getaxeerd worden. Daarbij helpt het algoritme dit op een consistente wijze te doen zodat zo goed mogelijk kan worden gewaarborgd dat gelijke objecten gelijk behandeld worden.

Eén groep algoritmen omvat de rekenregels waarbij op basis van objectkenmerken en door de taxateur ingestelde prijzen per eenheid de taxatiewaarde in onderdelen wordt berekend. Een twee algoritme wordt gebruikt om op basis van een soort strafpuntensysteem de taxatieverslagen voor woningen op te stellen. Hier is een wettelijke eis dat dit taxatieverslag drie woningen toont met WOZ-waarde en een geanalyseerd marktgegeven (koopsom, bij uitzondering een voorbeeldtaxatie).

# data[].attributes.proportionality
Er bestaat geen beter alternatief voor de algoritmen van 4Woz. 4Woz wordt momenteel juist zelf gezien als alternatief voor een traditionele manier van taxeren waarbij buiten het taxatiemodel van IBS om individuele taxaties gemaakt kunnen worden. Bij een volledig traditionele manier van werken maken individuele, gemeentelijke taxateurs elk op hun eigen wijze een interpretatie van objectkenmerken en marktgegevens tot een taxatiewaarde. Een geautomatiseerd taxatiemodel dat werkt volgens algoritmen draagt er in het algemeen aan bij dat de analyse van marktgegevens, het taxeren van objecten en het onderbouwen door middel van een taxatieverslag veel consistenter en eenduidiger verloopt. De frequentie van jaarlijks taxeren en WOZ-beschikkingen nemen is alleen mogelijk dankzij algoritmen zoals in 4Woz opgenomen.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, zeker is er sprake van tussenkomst van de mens in de zin van de gebruiker van de applicatie 4Woz. Gegevensbeheerders WOZ verzorgen het op consistente wijze beheren van objectkenmerken, WOZ-taxateurs analyseren marktgegevens in wisselwerking met belanghebbenden (burgers en bedrijven). WOZ-taxateurs richten de modellen in, wat neerkomt op het bepalen van prijzen per eenheid en het instellen van de invloed van objectkenmerken op de taxatiewaarde. De uitkomst van het taxatiemodel wordt ten slotte gecontroleerd door WOZ-taxateurs voordat de WOZ-waarden worden vastgesteld. De applicatie 4Woz wordt gebruikt in een jaarproces. Het beheren van objectkenmerken en het uitvoeren van de marktanalyse zijn daarin continue activiteiten. Nadat in IBS binnen acht weken na 1 januari van elk jaar de WOZ-beschikkingen zijn genomen, ondersteunt 4Woz achtereenvolgens in een aantal WOZ-subprocessen. Eerst vooral bij de behandeling van bezwaar en beroep, in zomer en najaar ligt een accent op de inrichting van taxatiemodellen, in het najaar ligt het accent op vooroverleg met specifieke belanghebbenden en op het grootschalig controleren van de kwaliteit van taxaties. Binnen acht weken na 1 januari wordt de jaarcyclus in beginsel voltooid met het opnieuw nemen van de WOZ-beschikkingen. Dit is in feite de manier om de uitkomsten van de algoritmen te bevriezen en te formaliseren. Tot dat moment kan een WOZ-taxateur de WOZ-taxatie continue verbeteren vóórdat deze als WOZ-waarde wordt vastgesteld. De behandeling van bezwaarschriften is een formeel moment om het resultaat van het taxatiemodel met de burger of het bedrijf te heroverwegen.

# data[].attributes.risks
Voor geautomatiseerde taxatiemodellen zijn risico's met name een gebrekkige kwaliteit van objectkenmerken, onvoldoende of onvoldoende geanalyseerde marktgegevens, de inrichting van de taxatiemodellen met kengetallen en een gebrekkig controleproces van getaxeerde waarden. De uitkomsten van de algoritmen van 4Woz zijn afhankelijk van de kwaliteit van objectkenmerken, een juiste analyse van marktgegevens en de juiste inrichting van de uitgangspunten van de taxatiemodellen. Er wordt aan de voorkant van dit taxatieproces een groot belang gehecht aan het vakmanschap van de gegevensbeheerders WOZ voor een eenduidige en volledige registratie van objectkenmerken. Op dezelfde wijze wordt belang gehecht aan vakmanschap van de WOZ-taxateur voor de juiste marktanalyse, kennis van de markt, de inrichting en werking van de taxatiemodellen en de controle van taxaties. Via informeel contact zijn ook vele burgers en bedrijven in staat informatie te verschaffen ten behoeve van het taxatieproces en/of de bezwarenbehandeling.

Er kan bezwaar gemaakt worden tegen de uitkomst van het proces waarin het algoritme 4Woz wordt gebruikt. De uitkomst van de algoritmen is de WOZ-waarde die bij voor bezwaar en beroep vatbare WOZ-beschikking is vastgesteld. Een andere uitkomst van het algoritme is een taxatieverslag dat de WOZ-waarde onderbouwt. Volgens de Wet WOZ kan de belanghebbende (eigenaar/gebruiker) van een WOZ-beschikking binnen zes weken na dagtekening van de beschikking gemotiveerd een bezwaar indienen en daarbij wijzen op onjuiste gegevens. In het kader van de behandeling van het bezwaar worden de grieven beoordeeld en aan de WOZ-beschikking ten grondslag liggende gegevens incl. WOZ-waarde indien nodig verbeterd. De uitspraak op het bezwaarschrift staat open voor beroep. Ook kan de belanghebbende altijd een vraag richten aan de Belastingzaken van de gemeente Den Haag. Dit kan soms leiden tot ambtshalve aanpassingen.

# data[].attributes.sourceData
Bij de Wet WOZ wordt zeer veel gebruik gemaakt van basisregistraties. Het WOZ-object wordt afgebakend op basis van gegevens over eigendom vastgelegd in de Basisregistratie Kadaster, BRK. En het gebruik wordt gebaseerd op natuurlijke en niet-natuurlijke personen die in de Basisregistratie Personen (BRP) en/of het Handelsregister (NHR) zijn vermeld. Bij de afbakening van WOZ-objecten wordt ook de relatie gelegd naar panden en adresseerbare objecten uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG). Een deel van de belastingapplicatie IBS vormt tevens de Basisregistratie WOZ (waardering onroerende zaken), waarin het object, het belang (de belastingplicht) en de WOZ-waarde zijn vastgelegd. Het sectormodel WOZ geeft inzicht in de honderden gegevens die in een belastingapplicatie en taxatiesysteem zoals 4Woz zijn opgenomen. Het voert te ver dit hier uit te schrijven. Twee hoofdgroepen data worden via het algoritme verwerkt, In de eerste plaats zijn dit objectkenmerken zoals primaire objectkenmerken (soort object, grootte, bouwjaar, bijgebouwen e.d.), secundaire objectkenmerken die een kwalificatie zijn van bijv. ligging, onderhoud, kwaliteit en uitstraling. De tweede groep data omvat marktgegevens, zoals vraagprijzen, koopsommen, huurprijzen, stichtingskosten en grondprijzen. Deze worden veelal tot kengetallen herleid. Het algoritme rekent vervolgens met objectkenmerken x kengetallen de waarden van WOZ-objecten in onderdelen uit. De opstelsom van de waarde van onderdelen is de taxatiewaarde die na controle wordt gefiatteerd en geleverd aan IBS (Integraal Belasting Systeem).

# data[].attributes.website
De code wordt niet openbaar gepubliceerd. De applicatie 4Woz is een standaard WOZ-taxatiesysteem van het bedrijf 4Value, dat ook door andere gemeenten in Nederland wordt gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is om inwoners en ondernemers te helpen een digitale aanvraag in te dienen (omgevingsvergunningen/vooroverleggen). Daardoor kan deze aanvraag (juist en volledig) worden ingediend. Daarnaast voorziet het algoritme in een vergunningcheck: is er wel of geen omgevingsvergunning nodig (hier kunnen echter geen rechten aan worden ontleend).

Een inwoner of ondernemer dient een aanvraag volledig zelf in, zonder tussenkomst van een medewerker van de gemeente. Echter, bij onduidelijkheden van de inwoner of het bedrijf, kan er sprake zijn van tussenkomst van een medewerker van de gemeente. De gemeente Beekdaelen biedt graag eenieder hulp bij het invullen van de aanvraag als dit tot moeilijkheden leidt.

Een aanvraag komt altijd terecht in het zaaksysteem (Rx.Mission) van de gemeente Beekdaelen. Dit wordt door een medewerker van de administratie gecontroleerd en vervolgens doorgezet naar de juiste afdeling. Per afdeling wordt de werkvoorraad onder de medewerkers verdeelt. Het algoritme ziet alleen op het kunnen doen van een (digitale) aanvraag en het ontvangen daarvan in het digitale zaaksysteem van de gemeente. Een aanvraag goedkeuren of afkeuren (verlenen of weigeren) kan alleen met tussenkomst van een casemanager Omgevingswet (medewerker gemeente Beekdaelen).

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt en ten allen tijde (op voorkeur van de inwoner) kan worden ingediend bij de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de casemanager Omgevingswet meer tijd overhoudt voor de inhoudelijke aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit en efficiëntie van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet en de daarbij behorende besluiten (Omgevingsbesluit, Besluit kwaliteit leefomgeving, Besluit activiteiten leefomgeving, Besluit bouwwerken leefomgeving), het (tijdelijk deel van het) Omgevingplan (o.a. bestemmingsplannen, verordeningen), het Omgevingsvisie en het beleid van de gemeente.

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle aanvragen via de balie of telefonisch afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers de mogelijkheid om aanvragen digitaal in te dienen. Dit ook mede gelet op het (vergevordere) digitale tijdperk. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om onder begeleiding de aanvraag digitaal in te dienen. Tevens bestaat er altijd nog de mogelijkheid om een aanvraag fysiek (op papier per post) in te dienen. Alle aanvragen (ook die op papier) worden digitaal verwerkt of automatisch ontvangen in het zaaksysteem.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag verloopt via een vragenboom waarbij vooraf toetsing op wet- en regelgeving al plaatsvindt (vergunningcheck). Daarop volgend vindt altijd een menselijke beoordeling plaats door de casemanager én intern/extern adviseur(s). Elke aanvraag wordt dus altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een positieve beoordeling maakt de medewerker een beschikking en stuurt deze naar de aanvrager. Bij een afwijzing stuurt de medewerker een afwijzing naar de aanvrager. In alle gevallen beoordeelt en behandelt de medewerker en niet het algoritme de aanvraag.

# data[].attributes.risks
Het Rijk heeft de vragenboom zodanig ingericht dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen. Daarnaast bij wijzigingen of toevoegingen op de vragenboom richt de gemeente ook de vragenboom zodanig in dat zij rekening houdt met risico's en probeert deze per definitie te voorkomen. Daaropvolgend vindt in alle gevallen beoordeling en verdere behandeling plaats door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de LV-BAG, NHR (KvK,) BRK (kadastrale gegevens)

# data[].attributes.goal
Het RIS-matching algoritme heeft als doel om betalingsachterstanden van inwoners automatisch te detecteren en te koppelen aan risicogroepen voor schuldenproblematiek. Het algoritme maakt het mogelijk om vroegtijdig signalen van problematische schulden te herkennen, zodat de gemeente tijdig preventieve hulp kan aanbieden. Dit draagt bij aan het voorkomen van escalerende schulden en bevordert een proactieve aanpak in schuldhulpverlening.

# data[].attributes.lawfulBasis
Door de sinds 1 januari 2021 gewijzigde Wet gemeentelijke schuldhulpverlening mogen aangewezen schuldeisers betalingsachterstanden doorgeven. Door uitwisselen van deze gegevens komen signalen van schuldenproblematiek eerder bij de gemeente terecht. Zo kunnen we actief hulp aanbieden om toename van schulden te voorkomen.

# data[].attributes.proportionality
Vroegsignalering van schulden op basis van signalen door derden is een wettelijk taak voor gemeenten geworden. Er is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd – een privacytoets die helpt om risico’s bij het verwerken van persoonsgegevens in kaart te brengen en te beperken. Uit de DPIA blijkt dat de belangen van de betrokkene in gelijke verhouding moeten staan met de belangen van degene die verantwoordelijk is voor het verwerken van gegevens. Er mag niet meer informatie worden opgevraagd en verwerkt dan voor de verwerking strikt noodzakelijk is

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van signalen volgt een advies voor een vervolgactie. Een medewerker beoordeelt het advies en controleert de gegevens. Daarna zet de medewerker een vervolgactie uit. Dit kan een huisbezoek zijn, telefonisch contact of een brief.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem genaamd ‘RIS Matching’ wordt geleverd door het bedrijf Inforing, een bedrijf dat dit systeem aan 200 gemeenten levert. Zij voeren regelmatig zogenaamde ‘pen- en hacktesten’ uit, om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden door derden. Ook zorgen zij ervoor dat persoonsgegevens veilig beheerd zijn en niet worden verkocht aan derden. Ook de beveiliging ligt bij Inforing. De beveiliging voldoet aan de BIO-standaard.

# data[].attributes.sourceData
Schuldeisers doen hun melding van een betalingsachterstand in een speciaal daarvoor ontwikkeld registratie- en informatiesysteem genaamd 'RIS Matching'. De gegevens van deze dataset zijn allemaal gegevens die nodig zijn om de juiste burger aan te spreken, de juiste hulpverlener te vinden en om een advies te geven bij welke hulp de burger het meeste baat zou hebben. Alleen zorgverzekeraars hebben een wettelijke grondslag (Staatscourant 2015) voor het leveren van het BSN, de overige schuldeisers leveren geen BSN.

De schuldeiser kan bij de melding de volgende gegevens aanleveren:

Klantnummer

Vroeg of crisis

Schuldbedrag

Termijnbedrag

Geslacht

Voorbrieven

Voorvoegsel

Achternaam

Straat

Huisnummer

Huisbrief

Huisnummer of toevoegsel

Postcode

Plaats

BSN (in geval van zorgverzekering)

Geboortedatum

Extra informatie (Bijvoorbeeld bij welk 'label' iemand verzekerd is. De hoofdmelder is Achmea, maar iemand kan bijvoorbeeld verzekerd zijn bij Zilveren Kruis, Avero, FBTO. Ook staan hier contactgegevens zoals telefoonnummer of mailadres als dit bekend is).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het bestrijden van fraude door bewoners bij dienstverlening bij Werk en Inkomen producten

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment met deze aanpak stimuleren we dat fraude door bewoners bij Werk en Inkomen dienstverlening op de juiste manier wordt bestreden. Hiermee dragen we bij aan de waarde Machtsverhoudingen, door de handhavende rol van de gemeente te vervullen en zoveel mogelijk te voorkomen dat onrechtmatige handelingen worden voorkomen. Bij dit proces is zorgvuldig gekozen of en welke criteria deel uit maken van het datamodel. Daarbij is specifiek gekozen om alleen te werken met criteria waarbij er op geen enkele manier sprake kan zijn van mogelijke discriminatie en/of etnische profilering. Bij de toepassing van het algoritme is er geen risico op privacyschending, omdat er niet gewerkt wordt met persoonsgegevens maar met profielen van objecten en de resultaten op geaggregeerd niveau worden gepubliceerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Interne gegevens van Werk en Inkomen, Publieksdienstverlening en Inlichtingenbureau

# data[].attributes.goal
Het algoritme controleert of de kliko in gebruik is op adressen waar uitkering wordt verstrekt

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme vergelijkt of er klikoledigingen zijn op adressen waar ook een uitkering wordt verstrekt.

# data[].attributes.proportionality
Het levert een objectief signaal over het mogelijk niet bewonen van panden en daarmee een onrechtmatige uitkering.

# data[].attributes.humanIntervention
Het signaal wordt altijd door een mens geïnterpreteerd bij een potentieel vervolgonderzoek op het gesignaleerde adres.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is gevoelig voor bijplaatsing (afval buiten de kliko om dumpen) of afval op alternatieve wijze wegwerken. Dit kan tot foutieve signalen leiden over het niet bewonen van huizen terwijl het wel bewoond is.

# data[].attributes.goal
In de praktijk komt het voor dat Utrechtse panden worden gebruikt voor hennepkwekerijen en synthetische drugslabs. Met de toepassing van dit algoritme willen we inzicht krijgen in het risico dat vastgoed wordt gebruik voor drugscriminaliteit, op buurtniveau. Met als doel om drugscriminaliteit zoveel mogelijk te voorkomen en te handhaven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS)

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze Vastgoed aanpak binnen het traject Zicht op Ondermijning verminderen we de kans dat Utrechts vastgoed wordt gebruikt voor drugscriminaliteit. Dat draagt bij aan de waarden Veiligheid en Gezondheid van Utrechtse bewoners. Als we deze preventieve aanpak succesvol toepassen, voorkomen we dat de groep van kwetsbare Utrechters groter wordt. Daarmee geven we invulling aan de waarde Rechtvaardigheid. Bij de toepassing van het algoritme is er geen risico op privacyschending, omdat er niet gewerkt wordt met persoonsgegevens maar met profielen van objecten en de resultaten op geagregeerd niveau worden gepubliceerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden ondermeer de volgende datasets gebruikt:

- Gebruiksfunctie en status van panden (LEVCYCLWONNIETWOONBUS);

- WOZ-waarde en eigendom van panden (EIGENDOMWOZBAGTAB);

- Eigendom en eigenaar van woningen (EIGENDOMTAB);

- Nabijheid van verkeersvoorzieningen (NABIJVERHEIDVERKEERTAB);

- Buurtkenmerken StatLine (link): Kerncijfers wijken en buurten (link), Nabijheid voorzieningen (link).

- Bestand met adressen van alle geruimde synthetische drugslabs in Nederland, afkomstig van de LFO;

- Bestand met adressen van strafrechtelijk geruimde hennepkwekerijen in Nederland, afkomstig van de DRZ;

- Bestand met adressen van geruimde hennepkwekerijen in verschillende gemeenten in Nederland, afkomstig van 42 gemeenten.

- Bestand met adressen van alle geruimde synthetische drugslabs in Nederland (2015-2020), afkomstig van de LFO.

- Stelsel van Sociaal Statistische Bestanden (SSB).

- Adressen van personen (GBAADRESOBJECTBUS)

- Maatwerkbestand Doelgroepenanalysebestand met informatie over persoonskenmerken, inkomen en delicten

- Veiligheidsmonitor

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen beoordelen of energieleveranciers op tijd facturen sturen bij verhuizingen, overstappen van energieleverancier en jaarrekeningen. Wanneer een vergunninghoudende partij niet aan de norm voldoet, neemt de ACM contact op.

# data[].attributes.methodsAndModels
De ACM stuurt maandelijkse informatievorderingen aan alle energieleveranciers met invulsheets in Excel. Deze informatie komt vervolgens in Excels binnen en wordt door Datamanagement ingelezen in een database. Vervolgens wordt in Tableau onder andere een interventie-overzicht geproduceerd en onderzocht wie er in een categorie (bijv. uitswitch, uithuizing, etc. in een periode van 6 weken) onder de norm scoort. Het interventie-overzicht gaat uit van de leveranciers die over de afgelopen twee maanden minimaal op 1 categorie onder de norm scoren.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme versnelt het toezichtsproces en maakt het mogelijk om iedere maand een beoordeling op te kunnen maken, waar dit handmatig meer tijd zou kosten dan beschikbaar is voor het toezichtsproces.

# data[].attributes.humanIntervention
Voordat er wordt overgaan tot contact met de vergunninghoudende partij, worden de uitkomsten handmatig gecontroleerd.

# data[].attributes.risks
Het model wordt voor gebruik getoetst op een correcte werking. De uitkomsten worden daarna handmatig nagekeken voordat dit wordt toegepast op de aangeleverde informatie van de vergunninghoudende partijen.

# data[].attributes.sourceData
De scorecard laat de absolute aantallen en percentages van de tijdigheid van facturatie van energieleveranciers bij een verhuizing, overstap van energieleverancier en bij de jaarrekening.

# data[].attributes.goal
Het doel is om in kaart te brengen welke (pleeg)kinderen in aanmerking komen voor de tegemoetkoming vanuit de kindregeling. Dit zijn (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders en (pleeg)kinderen van huidige toeslagpartners van gedupeerde ouders en (pleeg)kinderen van gedupeerde ex-toeslagpartners van de gedupeerde ouder. Door het algoritme te gebruiken worden (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders efficiënter, nauwkeuriger en consistenter herkend. Op deze manier kunnen (pleeg)kinderen die recht hebben op tegemoetkoming zo snel mogelijk geholpen worden. Voor (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders is het ook mogelijk om zichzelf aan te melden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet hersteloperatie toeslagen, Afdeling 2.2 (artikel 2.10 t/m 2.13a) en artikel 6.12 lid 3 Wht

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

Selectielijsten Dienst Toeslagen

Voor meer informatie zie https://wetten.overheid.nl.

# data[].attributes.methodsAndModels
De "populatiebepaling kindregeling" is een algoritme dat helpt bij het maken van een overzicht van (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders. Het algoritme maakt in stappen een dataset van (pleeg)kinderen die recht hebben op tegemoetkoming vanuit de kindregeling. Daarnaast wordt de dataset aangevuld met gegevens van het (pleeg)kind en de gegevens van de gedupeerde ouders die nodig zijn voor de uitvoering. Het algoritme bestaat uit de volgende stappen:

In stap 1 worden de gedupeerde ouders en (ex)toeslagpartners van gedupeerden van de Toeslagenaffaire vastgesteld. Hierbij wordt gekeken of partners op 26 januari 2021 toeslagpartners waren en ook op het moment dat gedupeerdheid werd vastgesteld. Voor alle gedupeerde ouders en toeslagpartners, en de gedupeerde ex-toeslagpartners wordt gezocht naar de (pleeg)kinderen in verschillende informatiesystemen. Deze kinderen worden in een tabel gezet.

In stap 2 worden de gegevens van stap 1 aangevuld met informatie die nodig is om de volgende stappen van de behandeling te bepalen, zoals bijvoorbeeld de leeftijd van het kind. Kinderen dienen te zijn geboren tussen 1 januari 1984 en 5 november 2023.

In stap 3 worden de gegevens van stap 1 en 2 aangevuld met informatie over de gedupeerde en erkende ouders, toeslagpartners en gedupeerde ex-toeslagpartners. Deze informatie is nodig om de volgende stappen van de behandeling voor minderjarige kinderen vast te stellen. Het gaat hierbij om informatie zoals de adressen van de gedupeerde en erkende ouders.

In stap 4 worden alle (historische) broers en zussen van (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders bepaald.

In stap 5 wordt per (pleeg)kind vastgesteld welk bedrag zij als een tegemoetkoming ontvangen op basis van de Wet hersteloperatie toeslagen.

In stap 6 wordt alle informatie samen gebruikt om vast te stellen of (pleeg)kinderen (mogelijk) recht hebben op tegemoetking vanuit de kindregeling.

In stap 7 wordt gecontroleerd of de geselecteerde (pleeg)kinderen ook echt recht hebben op tegemoetkoming. Vervolgens kan de verzamelde informatie gebruikt worden om de behandeling af te maken.

Indien er informatie mist, bijvoorbeeld wanneer de gedupeerde beschikkingen niet bekend zijn, een adres fout of niet bekend is of er een wettelijke vertegenwoordiging is, dan wordt het dossier met de hand beoordeeld.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme levert de volgende voordelen op:

Snelheid en efficiëntie: hierdoor kunnen (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders zo snel mogelijk geholpen worden;

Consistentie: de consistente aanpak zorgt ervoor dat de groep (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders altijd hetzelfde wordt bepaald;

Nauwkeurigheid: het bepalen van de groep (pleeg)kinderen van gedupeerde ouders wordt heel precies gedaan;

Traceerbaarheid en reproduceerbaarheid: de stappen die zijn gedaan zijn vastgelegd en maken duidelijk waarom een (pleeg)kind van gedupeerde ouders is geselecteerd;

Flexibiliteit: de manier waarop de aanpak is ingericht, zorgt voor ruimte en flexibiliteit om nieuwe dingen te gebruiken in de processen die er zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Als een (pleeg)kind onder een bijzondere situatie valt, dan wordt zijn/haar dossier met de hand gecontroleerd;

Er worden daarnaast steekproeven uitgevoerd waarbij met de hand gecontroleerd wordt of de (pleeg)kinderen terecht de tegemoetkoming ontvangen;

De uitkomsten van de populatiebepaling worden gebruikt door medewerkers om brieven naar ouders en (pleeg)kinderen te sturen over de tegemoetkoming vanuit de kindregeling;

Het algoritme helpt om (pleeg)kinderen van gedupeerden vast te stellen. Burgers kunnen zichzelf of hun kind aanmelden als zij denken dat de regeling ook voor hen geldt.

# data[].attributes.risks
Risicobeheersing en waarborgen

Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan ​​regels en afspraken die worden gevolgd 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 er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Dienst Toeslagen onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden gegevens ook niet meer gebruikt.

Profilering

Het algoritme gebruikt alleen gegevens die bij de rubriek gegevens zijn vermeld. Het gebruik van gegevens wordt getoetst om te voorkomen dat er profilering plaats vindt dat niet is toegestaan.

Recht op inzage

Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt een dataset geproduceerd met alle (pleeg)kinderen die recht hebben op tegemoetkoming vanuit de kindregeling. Hiervoor wordt de lijst van gedupeerde ouders gebruikt. Daarnaast wordt de lijst aangevuld met de (ex)toeslagpartners van de gedupeerde ouders en zijn of haar (pleeg)kinderen. Verder wordt informatie toegevoegd om de kindregeling uit te kunnen voeren. Bijvoorbeeld de naam, de leeftijd en het adres van het (pleeg)kind, alle (historische) broers en zussen, en de gegevens van de toeslagpartner en zijn of haar (pleeg)kinderen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
De afweging om dit algoritme in te zetten is om het maken van een melding zo gemakkelijk mogelijk te maken. Doordat melders worden geholpen bij het kiezen van de juiste categorie worden er minder tot geen verkeerde categoriën gekoppeld aan een melding. Dit zorgt voor het versneld afhandelen van de melding.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

Daarnaast wordt intern elke melding nog bekeken en beoordeeld of de melding bij de juiste behandelaar terecht is gekomen.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Deze meldingen worden dan binnen de BEL Combinatie door medewerkers beoordeeld. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 45.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Het algoritme wordt voortdurend getraind met alle nieuwe meldingen die worden gemeld.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.website
Melding openbare ruimte - Gemeente Blaricum

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Het algoritme geeft een signaal wat kan wijzen op een mogelijke onrechtmatige verstrekking van een uitkering. Bij dit signaal wordt er mogelijk een onderzoek gestart.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het vergelijkt of er een uitkering wordt verstrekt aan een inwoner en tegelijkertijd een geboorteaangifte is geweest door dezelfde inwoner.

# data[].attributes.proportionality
Gemeente Tilburg wil graag signaal gestuurd onderzoek uitvoeren. Daarmee voorkomen we dat we alle inwoners met een uitkering periodiek moeten onderzoeken en de privacy impact dus zo klein mogelijk houden.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft enkel een signaal af. Het onderzoek met de eventuele conclusies worden altijd door een ambtenaar uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zoals het ingezet wordt wijkt niet af van werkzaamheden die anders ook uitgevoerd worden op basis van de wettelijke taak.

# data[].attributes.goal
Voor een specifieke verkiezing automatisch een selectie maken van alle kiesgerechtigden uit de ingezetenen zoals die zijn ingeschreven in de Basisregistratie Personen (BRP) van de gemeente. En daarmee voor de verschillende soorten verkiezingen (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) bepalen welke Utrechtse bewoners voor de betreffende verkiezing kiesgerechtigd zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet artikelen D1 en J7

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met het bepalen van stemgerechtigde Utrechters bij verkiezingen dragen we bij aan de democratische werking van ons openbaar bestuur. Hiermee geven we invulling aan de waarde Autonomie, doordat Utrechters stemrecht hebben. De gegevensanalyse vindt op een veilige, verantwoorde en afgeschermde manier plaats. Dit geeft invulling aan de waarden Privacy en Controle op technologie. Iedereen die stemgerechtigd is, mag dus stemmen bij de betreffende verkiezing, los van de persoonlijke situatie of context. Daarmee geven we invulling aan de waarde Menselijke waardigheid.

Zonder de inzet van een algoritme is deze selectie niet binnen de in de Kieswet genoemde termijn (1 dag) te maken. Ook is een selectie van rond de 75% van het totaal aantal inwoners kwalitatief beter te maken met en algoritme dan met de hand.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme binnen dit proces wordt ondermeer gebruik gemaakt van de volgende gegevens van Utrechtse bewoners uit de BRP:

- nationaliteit

- leeftijd

- duur verblijfstitel

- registratie Europees Kiesrecht voor niet Nederlandse EU-onderdanen bij een EU-verkiezing

- datum inschrijving in de gemeente

Hiermee wordt bepaald of Utrechtse bewoners stemgerechtigd zijn voor de betreffende verkiezing. De vereisten per verkiezing (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) verschillen in de praktijk.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG),

Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG),

Wet Open Overheid (Woo) en

Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerkers beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerker altijd het eindresultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen van natuurlijke personen.

# data[].attributes.goal
Algoritmes helpen bij moeilijke beslissingen waar veel dingen belangrijk zijn. Hierdoor maken we minder fouten. Het systeem behandelt iedereen in dezelfde situatie op dezelfde manier. Een boete heeft vaak financiële gevolgen voor u. Daarnaast heeft een boete ook emotionele gevolgen, soms meer dan het terugbetalen van geld. Een boete beïnvloedt ook hoe u moet terugbetalen. Schulden komen vaak voor.

# data[].attributes.lawfulBasis
De sanctie taak is vastgelegd in de AOW, ANW, AIO-wetgeving en Remigratiewetgeving

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd). In uw pensioen, uitkering of kinderbijslag kunnen wij in sommige gevallen een sanctie geven. Een sanctie is een boete of maatregel. Wij kunnen een sanctie geven als u bijvoorbeeld een wijziging niet doorgeeft. Een beslistool helpt onze medewerkers om te beoordelen of wij een boete of maatregel moeten geven. En hoe hoog de boete is of hoelang de maatregel duurt. Hierbij kijken we naar: het bedrag dat u teveel heeft betaald, hoe lang u teveel heeft betaald, de datum dat de melding binnenkwam, de datum dat de melding binnen had moeten komen.

# data[].attributes.proportionality
Dit is een algoritme dat regels volgt om de wetgeving voor sancties bij Kinderbijslag, AOW, ANW, AIO en remigratie zoveel mogelijk automatisch uit te voeren. De wet bepaalt welke gegevens we mogen gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een aanvraag voor Kinderbijslag, AOW, ANW, AIO en remigratie niet automatisch kan verwerken, stopt het proces en nemen medewerkers het dossier over. Dit noemen we maatwerk. Dit lukt alleen door met standaarden, processen en protocollen te werken. Meestal krijgen burgers automatisch waar ze recht op hebben. Maar soms zijn er bijzondere situaties waar de standaard niet genoeg is. Bijvoorbeeld als burgers of de maatschappij onbedoeld benadeeld worden bij de uitvoering van wetten en regels. Dit noemen we professionele buikpijn. De samenleving verwacht dat we als publieke dienstverlener de menselijke maat toepassen. Dit betekent dat onze dienstverlening moet aansluiten bij wat burgers nodig hebben en waar ze recht op hebben. We houden rekening met de individuele omstandigheden van de burger en de bedoeling van de wet. Soms is maatwerk nodig omdat een proces niet past bij de specifieke situatie van de burger. Het verbeteren van de dienstverlening is een taak voor de hele overheid. We werken samen om een compleet antwoord te geven op maatschappelijke ontwikkelingen en de behoeften van burgers.

# data[].attributes.risks
Het sanctieproces is een van de kern processen van SVB. De gehele organisatie is hierop ingericht. We onderkennen standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico’s. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen zijn uw gegevens in onze systemen.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Bladel kun je voortaan gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
NVT

# data[].attributes.risks
NVT

# data[].attributes.sourceData
Content van de website

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van veranderingen in het aantal aanmeldingen jeugdhulp en Wmo-ondersteuning als gevolg van het Coronavirus

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak op het voorspellen van jeugdhulp en Wmo ondersteuning in de Corona periode dragen we positief bij aan de gezondheid van onze bewoners, en met name jongeren. Dit draagt direct bij aan de waarde Gezondheid, en indirect ook aan Veiligheid. Aangezien we graag willen dat bewoners zich ook veilig voelen in onze stad, en we zien dat het Coronavirus en de gestelde maatregelen veel impact hebben op onze bewoners. We dragen ook bij aan de waarde Rechtvaardigheid, omdat we een relatief kwetsbare groep in de coronaperiode (jongeren) de juiste hulp willen bieden. Met deze aanpak zoeken we proactief de verbinding met onze bewoners, en dat leidt tot een grotere uitwerking van de waarde Menselijke Waardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- aantal aanmeldingen jeugdhulp

- locaties aanmeldingen jeugdhulp op wijkniveau

- aantal aanmeldingen Wmo ondersteuning

- locaties aanmeldingen Wmo ondersteuning op wijkniveau

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Zodra er een online verhuizing binnenkomt, controleert de Module Inzicht of de aangifte afwijkende eigenschappen bevat. Zijn er geen bijzonderheden? Dan wordt de verhuizing automatisch verwerkt. Leveren de controles van de modules een signaal op? Dan zet de module de aangifte voor de ambtenaar klaar in de wachtkamer van Centric Burgerzaken. Daar beoordeelt de ambtenaar of aanvullende vragen of onderzoek nodig zijn. Is de conclusie dat de aangifte in orde is, dan verwerkt de ambtenaar deze alsnog. De module Inzicht toetst de online aangiften aan de hand van controles van de Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA) én controles die de ambtenaar zal herkennen uit de dagelijkse praktijk. Denk bijvoorbeeld aan controle op veelverhuizers, het gebruiksdoel van een woning, overbewoning van een adres of een adres waar veel verhuisbewegingen op plaatsvinden.

Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid.

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aangifte goedkeuren. Een aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van het systeem is het updaten van de registratie van lantaarnpalen. Deze registratie wordt gebruikt voor asset management (o.a. onderhoud) van openbare verlichting. Het systeem detecteert lantaarnpalen in 3D-puntenwolken. Vervolgens berekent het eigenschappen van de lantaarnpalen, zoals de exacte locatie van de onderkant en de top van de lantaarnpaal, en de hoek die deze maakt met de grond.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beschrijving van de systeemarchitectuur:

De eerste stap is de semantische segmentatie van de puntenwolken. Hierbij classificeren we punten in regio’s op basis van hun betekenis. We bepalen of iets onderdeel van een lantaarnpaal is of niet. Hiervoor gebruiken we RandLA-Net (QingyongHu/RandLA-Net (github.com)).

De volgende stap is de clustering van alle punten die tot lantaarnpalen behoren. We gebruiken hiervoor connected-component labeling. We verwijderen ruis en komen uiteindelijk tot stukjes puntenwolk die tot een individuele lantaarnpaal behoren.

Voor elk gevonden cluster gebruiken we prinicipal component analysis om een fit te maken voor elke lantaarnpaal. Uit deze fit kunnen we gemakkelijk de eigenschappen van de paal afleiden.

De code voor deze laatste twee stappen is te vinden op onze github: Amsterdam-AI-Team/Urban_PointCloud_Analysis

Prestatie

Prestatie eerste stap in dataverwerking (semantische segmentatie met RandLA-Net): de intersection-over-union voor de lantaarnpalenklasse is 82.

Prestatie tweede stap (identificeren van individuele lantaarnpalen): een aanzienlijk deel (ongeveer een derde) van de gevonden lantaarnpalen zijn in werkelijkheid geen lantaarnpalen (false positives). Deze worden er door mensen uitgehaald (zie kopje ‘menselijk toezicht’).

Prestatie derde stap (fit per lantaarnpaal): in 91 procent van de gevallen was de fit correct en in de overige 9 procent is door een mens gecorrigeerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gevonden lantaarnpaal (en de bijbehorende fit) is gecheckt door een mens.

De informatie over de gevonden lantaarnpalen die makkelijk te matchen zijn met de bestaande registratie, wordt automatisch opgenomen in deze registratie.

De gevonden lantaarnpalen die niet zo makkelijk te matchen zijn met de bestaande registratie worden nogmaals in meer detail gecheckt door experts, voordat de informatie over deze palen gebruikt wordt.

Niveau van menselijke controle: human-in-command

# data[].attributes.risks
Het systeem is weinig risicovol, omdat de data niet erg gevoelig is en de uitkomsten door mensen worden gecontroleerd voor we ze gebruiken.

Large scale data processing

Risicobeschrijving: Large scale data processing (segmentatie van alles wat er vanaf de weg te zien is, gevoel onderdeel te zijn van een machine, geautomatiseerd systeem)

Frequentie: Laag

Beschrijving van risicobeperking: Communicatie. We leggen uit dat we niet alles gebruiken en dat alles wordt gecontroleerd door mensen.

Mitigatiestatus: Voltooid

Waarschijnlijkheid: Laag

Schaal: Laag

Ernst: Laag

Location data

Risicobeschrijving: Location data (weten waar alles is kan misschien behulpzaam zijn voor mensen met kwade bedoelingen)

Frequentie: Laag

Mitigatiestatus: Niet gestart

Waarschijnlijkheid: Laag

Schaal: Laag

Ernst: Laag

Non-discriminatie: We verwachten dat het model het beste presteert in gebieden die lijken op de gebieden waarop het model getraind is (in dit geval zelfde vormen lantaarnpalen en uiterlijk van de omgeving). We willen proberen we de impact van (de kwaliteit van) het model gelijk te houden voor verschillende groepen. Daarom is er gekozen voor Amsterdam Oost als locatie voor het trainen van het model, omdat dit stadsdeel een divers straatbeeld en een diverse populatie heeft.

# data[].attributes.sourceData
Naam: 3D puntenwolken

Datasetbeschrijving

De inputdata zijn de 3D puntenwolken gemaakt met een LiDAR-scanner in 2020. De punten hebben x-, y-, z-coördinaten, een kleur en intensiteit.

De punten worden eerst semantisch gesegmenteerd en daarna geclusterd tot individuele lantaarnpalen.

Voor het trainen van het model is een subset van de data gebruikt, van 50 stukjes in Amsterdam Oost. Deze subset is geannoteerd. Dit is deels automatisch gedaan en daarna verbeterd door een mens. De eerste tests zijn verricht in Weesp en de Oosterparkbuurt in Amsterdam Oost. Het uiteindelijke operationele model gebruikt de dataset van heel Amsterdam.

Voor de automatische annotatie gebruiken we ook AHN4 en BGT data om bijvoorbeeld de grond en de locatie van gebouwen vast te stellen.

Licentie: Gebruiksrecht binnen de gemeente

Operating

Persoonlijke gegevens:Geen persoonlijke gegevens

Bron:

Street LiDAR | Cyclomedia

# data[].attributes.goal
Licht op vraag bieden om energie te besparen, vaak op plaatsen waar geen verlichting gewenst is (denk aan buitengebied)

# data[].attributes.methodsAndModels
Door middel van PIR sensoren de verlichting op vraag (in)schakelen.

# data[].attributes.proportionality
Verkeersveiligheid, Flora Fauna, tegemoet komen aan vraag burgers.

# data[].attributes.humanIntervention
Het dimprofiel is in te stellen door gemeente

# data[].attributes.risks
Er worden geen gegevens van burgers geregistreerd. Wel wordt het aantal bewegingen per uur geregistreerd (verkeerstelling)

# data[].attributes.sourceData
Beweging

# data[].attributes.goal
De applicatie heeft als doel om een bijdrage te leveren aan de verbetering van de verkeersveiligheid in de provincie Utrecht. Het algoritme is hierbij een hulpmiddel om op basis van een groot aantal verschillende datasets te komen tot meer, betere en snellere inzichten m.b.t. verkeersveiligheid. De uitkomsten van de applicatie worden ter advisering gebruikt door verkeerskundige experts voor (beleids)keuzes die de kans op verkeersongevallen verminderen. Zo kunnen beleidsmedewerkers risicovolle locaties detecteren, prioriteren, aandragen voor subsidiëring en de ontwikkeling van de risico's over de tijd monitoren.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet (artikel a4, c),

Besluit Verkeersveiligheid Weginfrastructuur (artikel 3, e.v.)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem bevat 12 risicothema's, in samenwerking met Utrechtse wegbeheerders gedefinieerd. Elk thema bestaat uit één of meerdere indicatoren (meetbaar onderdeel van een risico) en elke indicator bestaat uit één of meerdere variabelen (uit data afleidbare eigenschap). Elke indicator en risico krijgt, op basis van een afwegingskader, een score tussen de 0 en 1 toebedeeld. De eindscore van een wegvak wordt bepaald door (opnieuw) een gewogen optelsom van alle risicoscores te maken (ook een getal tussen de 0 en 1).

# data[].attributes.proportionality
Het model heeft een directe koppeling met en is een weergave van de prioritaire, regionale risicothema's op het gebied van verkeersveiligheid. Het voordeel van de applicatie is hiermee dat er praktische uitwerking kan worden gegeven aan vastgesteld beleid. Hierbij kunnen verschillende facetten worden gecombineerd en met elkaar worden afgewogen. Het nadeel is dat de uitkomsten van het model op een goede manier moeten worden geïnterpreteerd door gebruikers. Niet alle bestaande risico's m.b.t. verkeersveiligheid kunnen in data/risico-indicatoren worden uitgedrukt, en data kan mogelijk fouten bevatten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is een analyse-instrument. De uitkomsten zijn adviserend en worden dus door mensen geinterpreteerd en gecontroleerd. Modeluitkomsten worden nooit 1-op-1 overgenomen. Er is dus geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Er wordt zoveel als mogelijk gebruik gemaakt van landelijk vastgestelde datasets. De datakwaliteit wordt periodiek gecontroleerd en, waar mogelijk, jaarlijks geüpdatet. Er is een disclaimer aanwezig met daarin de vermelding dat het kan voorkomen dat bronnen foutieve of niet actuele informatie bevatten. Hiernaast is uitvoerige documentatie beschikbaar over de opbouw, inhoud en het gebruik van de applicatie. De uitkomsten worden altijd door een verkeerskundig expert beoordeeld voor gebruik. Tot slot worden er geen persoonsgegevens verwerkt noch getoond.

# data[].attributes.sourceData
Kadaster, BGT, BRON, BRUTUS (provincie Utrecht), CBS, Cyclomedia, DUO, NDW, NWB, OpenOV, OSM, STRAVEM (provincie Utrecht), VVN, WKD, ANWB, TomTom

# data[].attributes.organization
Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om uitvoering te geven aan de Wet Vereenvoudiging Beslagvrije Voet en de beslagleggers te ondersteunen in het berekenen van de beslagvrije voet voor de schuldenaar en de daarbij behorende afloscapaciteit.

Het resultaat hiervan is dat een schuldenaar, in vergelijking met de voorgaande manier van berekenen, veel minder gegevens zelf hoeft aan te leveren aan de beslaglegger. De beslagvrije voet, die hoort bij de leefsituatie van de schuldenaar, wordt veel vaker direct goed vastgesteld en het proces werkt efficiënter voor de beslaglegger.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet vereenvoudiging beslagvrije voet

# data[].attributes.methodsAndModels
Door vier partijen zijn er rekenmodules ontwikkeld op basis van dit algoritme. Deze rekenmodules geven in alle gevallen op basis van dezelfde input dezelfde beslagvrije voet (BVV).

De Belastingdienst en het UWV hebben dit voor hun eigen organisaties in hun systemen ingebouwd. Daarnaast heeft de SNG dit ontwikkeld voor de gerechtsdeurwaarders en de gemeenten. Ook heeft de combinatie BKWI (Bureau Keteninformatisering Werk en Inkomen) en BIDN (Bureau InformatieDiensten Nederland) dit ontwikkeld voor het CJIB (Centraal Justitieel Incassobureau), het LBIO (Landelijke Bureau Inning Onderhoudsbijdragen), de SVB (Sociale Verzekeringsbank), de gemeenten en de Waterschappen.

Het berekenen van de BVV gaat in enkele stappen:

1. Gegevens verzamelen

In deze fase worden de gegevens verzameld die nodig zijn om het algoritme uit te voeren. De beslaglegger roept de rekenmodule aan met behulp van het Burger Service Nummer van de schuldenaar. De benodigde persoonsgegevens worden opgehaald uit de BRP en de benodigde inkomensgegevens uit de Polisadministratie. De beslaglegger kan meer gegevens opgeven indien deze bekend zijn en er rekening mee gehouden moet worden in het algoritme.

2.Gegevens selecteren en transformeren

De uitkomsten van het algoritme zijn afhankelijk van de leefsituatie, de indicatie periode van de inkomsten, geschatte belastbaar jaarinkomen en de toe te passen wettelijke normfactoren. Het bepalen hiervan wordt ook beschreven in het algoritme. Dit wordt het selecteren en transformeren van de gegevens genoemd.

3. Basis BVV Berekenen

In deze fase wordt door het algoritme de zogenaamde Basis BVV van de schuldenaar berekend. Hier worden alle beschikbare inkomensgegevens voor gebruikt en wordt nog geen rekening gehouden met reeds lopende beslagen en/of verrekeningen.

4. Toegepast deel BVV bepalen

Nadat bepaald is op welk deel van het inkomen beslag wordt gelegd, kan worden bepaald hoe de beslagvrije voet van toepassing is op dat inkomen, om zo te komen tot een afloscapaciteit. De rekenmodule rekent alle waarden door, ook al worden ze niet allemaal gebruikt op de brief richting de schuldenaar.

5. Uitvoering klantcontact

Deze fase vindt plaats na uitvoering van het algoritme. Het algoritme moet alle gegevens opleveren die de beslaglegger wettelijk minimaal nodig heeft om het beslag te bepalen én te communiceren. De communicatie gaat via een brief met een vast format. De informatie hierin moet worden gevuld met informatie uit het algoritme. Nadat de schuldenaar de brief heeft ontvangen kan deze op juistheid worden nagerekend via de rekenmodule op www.uwbeslagvrijevoet.nl/controleren.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen

Schaal; Er worden jaarlijks ongeveer één miljoen beslagen en één miljoen verrekeningen berekend die onder de beslagvrije voet vallen. Als dit allemaal handmatig zou moeten worden berekend, dan kost dat veel meer tijd en geld. Door zoveel mogelijk de beslagvrije voet automatisch te berekenen houden we de kosten voor de beslagleggende partijen zo laag mogelijk.

Belang schuldenaar; Het gebruik van het algoritme en de aangesloten bronnen, helpt de schuldenaar om de beslagvrije voet te krijgen waar deze recht op heeft. Bovendien wordt de hoeveelheid gegevens die handmatig door de schuldenaar moet worden aangeleverd aan de beslaglegger beperkt.

Gestandaardiseerde werkwijze; Alle beslagleggende partijen maken gebruik van dezelfde bronnen en algoritme. Dit zorgt voor een uniforme berekening van de beslagvrije voet door alle beslagleggers.

Actueel; Na maximaal een jaar moet de beslagvrije voet opnieuw worden berekend, zodat de beslagvrije voet zo goed mogelijk blijft aansluiten bij de actuele leefsituatie.

Nadelen

Niet alle informatie kan worden ontsloten uit data van overheidsinstanties. De schuldenaar zal, aan de hand van de documenten die door de beslaglegger zijn verzonden, zelf moeten controleren of er nog extra informatie aangeleverd moet worden aan de beslaglegger. Deze informatie kan de hoogte van de vastgestelde beslagvrije voet nog veranderen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme, in combinatie met de aangesloten bronnen, zorgt voor een geautomatiseerde berekening van de beslagvrije voet met de gegevens die op dat moment beschikbaar zijn. De uitkomst is niet bepalend voor de uiteindelijke beslaglegging. Als de beslaglegger aanvullende informatie heeft, die van invloed is op de berekening, moet dit worden gebruikt. De schuldenaar heeft ook de mogelijkheid om binnen enkele weken na ontvangst van het beslag aanvullende informatie aan te leveren aan de beslaglegger. De beslaglegger moet de beslagvrije voet dan opnieuw berekenen met deze nieuwe informatie.

Ook is er op de website www.uwbeslagvrijevoet.nl/controleren de mogelijkheid om de beslagvrije voet na te rekenen en te controleren of deze correct is berekend door de beslaglegger.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is in de afgelopen jaren meerdere keren geëvalueerd en bijgesteld op basis van nieuw verkregen inzichten uit de uitkomsten van afgeronde onderzoeken of op basis van nieuwe objectieve informatie van andere overheidsorganisaties.

# data[].attributes.sourceData
Inkomensgegevens uit de UWV Polisadministratie

Persoonsgegevens uit de BRP

Normwaarden uit de wet op de Huurtoeslag

KindgebondenBudget, Participatiewet

Zorgtoeslag

Wet vereenvoudiging beslagvrije voet.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Wet basisregistratie personen

2. Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Met behulp van applicatie wordt het proces van het bepalen van de loonwaarde ondersteund. Het doel van de applicatie is om op uniforme wijze de loonwaarde te bepalen; hiervoor is sinds 2021 een landelijke methodiek beschikbaar.

Vanuit de Participatiewet kunnen uitkeringsgerechtigden een beroep doen op begeleiding en het instrumentarium van de directie Werk en Participatie. Als een persoon een vermoedelijke arbeidsbeperking heeft, dan kan een loonwaardebepaling worden ingezet om de verminderde arbeidsproductiviteit te meten. Op het moment dat de productiviteit van een werknemer lager ligt dan een gemiddelde werknemer kun je als werkgever hiervoor een compensatie krijgen in de vorm van loonkostensubsidie. De hoogte van de loonkostensubsidie wordt vastgesteld door een loonwaardedeskundige in de vorm van een loonwaardemeting.

Door een arbeidsbeperking is de werknemer niet in staat de volledige productiviteit te bieden. De gemeente subsidieert op dat moment een deel van de loon- en begeleidingskosten. De niet geleverde productie wordt gemeten en gecompenseerd met een loonkostensubsidie aan de werkgever die de vastgestelde loonwaarde aanvult tot het niveau van het wettelijk minimumloon.

De uniforme loonwaarde methodiek berekent de (verminderde) arbeidsproductiviteit van een werknemer op van de drie variabelen: tempo, kwaliteit en netto werktijd.

# data[].attributes.methodsAndModels
De verwerking van de gegevens begint op het moment dat een professional van de gemeente Amsterdam een aanvraag plaatst voor het uitvoeren van een loonwaardemeting. De aanvraag start het proces van het uitvoeren van de loonwaardemeting en er wordt een loonwaardedeskundige aan gekoppeld. De loonwaardedeskundige maakt een afspraak met de werkgever voor de loonwaardemeting. Na bevestiging van de afspraak ontvangen zowel de werknemer als de werkgever informatie over de loonwaardebepaling en een vragenlijst.

De loonwaardemeting wordt conform de uniforme loonwaarde methodiek uitgevoerd aan de hand van een gesprek met de werknemer en de werkgever en een observatie in de praktijk. De loonwaarde deskundige vermeldt tijdens de introductie expliciet dat de loonwaardemeting objectief wordt uitgevoerd op basis van feitelijke waarnemingen en bronnen. De loonwaardedeskundige toetst de uitspraken en aannames van werknemer en werkgever door feitelijke observaties tijdens de uitvoering van het werk en door het raadplegen van bronnen. Hiermee wordt voorkomen dat het proces of het advies wordt beïnvloed door de werknemer, werkgever of persoonlijke inzichten.

Na de uitvoering van de loonwaardemeting worden de gegevens door de loonwaardedeskundige ingevoerd in de applicatie. Een loonwaardedeskundige voert gegevens over de drie variabelen tempo, kwaliteit en netto werktijd van de werknemer in de applicatie in (onderbouwing en berekening variabelen t.o.v. een reguliere werknemer) om het percentage (verminderde) loonwaarde te berekenen.

Het berekenen van het percentage (verminderde) loonwaarde wordt gezien als een algoritme. Het algoritme gebruikt de volgende formule (conform landelijke werkwijze): % tempo x % kwaliteit x % netto werktijd = % arbeidsproductiviteit.

De applicatie ondersteunt bij het doorlopen van de stappen van de uniforme loonwaarde bepaling, controleert of informatie is ingevuld en checkt of gegevens correct zijn ingevoerd. De loonwaardedeskundige zal in het advies een toelichting geven waarbij ook het ontwikkelperspectief en eventuele interventies worden beschreven.

Zowel de werknemer als de werkgever krijgen inzage in het rapport. De zienswijzen van de werknemer en de werkgever worden separaat vermeld in het rapport. Pas na goedkeuring van de rapportage door de werknemer en de werkgever krijgt deze de status definitief. Nadat de loonwaardemeting is uitgevoerd wordt de opdrachtgever geïnformeerd.

Prestatie

Er wordt door de applicatie een percentage verminderde arbeidsproductiviteit t.o.v. een reguliere werknemer gegenereerd conform landelijke werkwijze. Daarnaast is er de mogelijkheid de duur van de loonwaardemeting te bepalen en eventueel adviezen te geven m.b.t. de begeleiding.

Voor het bepalen van de loonwaardes wordt periodiek door een onafhankelijke partij Blik op Werk getoetst of er aan de landelijke werkwijze wordt voldaan. Bij twijfel over de meting kan onafhankelijk advies worden gevraagd bij een cliëntondersteuningsorganisatie (conform landelijke werkwijze).

# data[].attributes.proportionality
Het percentage verminderde loonwaarde wordt met het algoritme geheel volgens de wettelijke regels berekend. Een handmatige berekening zal dezelfde uitkomst geven. Het enkele feit dat dit nu geautomatiseerd is, heeft op zichzelf voor de werknemer geen consequenties voor de arbeidsovereenkomst en het inkomen.

Het loonwaardepercentage kan worden gezien als een bijzonder persoonsgegeven, omdat het iets zegt over de inzetbaarheid van de desbetreffende persoon. Bij de loonwaardebepaling betreft het alleen de mate van beperking, niet de aard van de beperking.

# data[].attributes.humanIntervention
Het percentage loonwaarde vermindering wordt door de applicatie berekend, maar wordt altijd gecontroleerd door de loonwaardedeskundige. Een verandering van het percentage is mogelijk als blijkt dat er nieuwe informatie is betreffende één van de drie variabelen (tempo, kwaliteit en netto werktijd).

Als er wijzigingen optreden in de omstandigheden van de werknemer die van invloed kunnen zijn op de loonwaarde, dan is de werkgever verplicht mee te werken aan een nieuw loonwaarde onderzoek. Het rapport en het resultaat van de meting wordt altijd besproken met de persoon in kwestie. Deze persoon moet voor verder gebruik van de loonwaardemeting altijd akkoord geven. Ook bestaat er de mogelijkheid om in bezwaar te gaan tegen de meting.

Niveau van menselijke controle:

human-in-the-loop

# data[].attributes.risks
De medewerkers die de loonwaardebepaling uitvoeren zijn daarvoor gecertificeerde specialisten. De register loonwaarde deskundigen voeren uniforme loonwaardemetingen uit voor uitkeringsgerechtigden volgens een landelijke werkwijze.

Er is bij het uitvoeren van de loonwaardemeting weinig tot geen impact op het individu, in dit geval de werknemer. De werknemer krijgt hetzelfde salaris, ongeacht de uitkomst van de loonwaarde meting. Een lager percentage loonwaarde betekent voor de werkgever dat deze meer loonkostensubsidie ontvangt, een hoger percentage loonwaarde heeft een lagere loonkostensubsidie tot gevolg. Om deze reden is het risico voor het individu laag.

Bij het uitvoeren van de loonwaardemeting spelen persoonlijke data en gevoelige data een rol. Gezien deze risicofactoren wordt er zeer zorgvuldig omgegaan met de gegevens en zijn er beveiligde verbindingen tussen de applicatie voor het bepalen van de loonwaarde en de gemeente Amsterdam. Ook is het aantal medewerkers die toegang hebben tot de applicatie en de daarbij behorende persoonlijke gegevens van de werknemer zoveel mogelijk beperkt.

Mitigatie

De gebruikersinformatie die in de applicatie wordt opgeslagen zijn de door de gebruikers ingevoerde gegevens. Deze gegevens zijn alleen inzichtelijk voor de gebruiker zelf en aan de aan hem gekoppelde begeleiders.

# data[].attributes.sourceData
De loonwaardemeting bestaat uit een observatie van de werkplek en een gesprek tussen de loonwaardedeskundige, de werknemer en de werkgever. Voorafgaande aan het werkplekbezoek wordt er input gevraagd aan de werkgever en de werknemer middels een tweetal vragenlijsten (zie bijlage A Vragenlijst werkgever en B Vragenlijst werknemer). De vragen en de gegevens hebben betrekking op het takenpakket van de werknemer en maken een vergelijking met de normfunctie van reguliere werknemers. De normfunctie is een vergelijkbare functie uitgevoerd door een persoon zonder arbeidsbeperking. De normfunctie en/of de hoofdtaken worden altijd geënt op een binnen de branche of sector ‘gangbare’ reguliere functie.

De data die wordt gebruikt in de rapportage is opgebouwd volgens de stappen van de uniforme loonwaardebepaling:

doel van de loonwaardemeting;

gegevens werknemer en werkgever, zoals naam, adres, woon-/vestigingsplaats, naam contactpersoon werkgever;

taak- en urenanalyse: een analyse van de taken die de werknemer heeft en het aantal uren dat deze in de betreffende functie kan werken;

normfunctie;

bepaling arbeidsprestatie en loonwaarde;

advies herbeoordeling loonwaarde.

# data[].attributes.goal
Het optimaliseren van de route van de wagen die de containers legen. We plannen de route op basis van de bijna volle containers. We gebruiken de weegdata en sensordata (vulgraadmeter) om te voorspellen wanneer een container vol is. De verzamelde data gebruiken we voor voorspellingen op lange termijn. Dit scheelt in overbodig rijden en dieselverbruik. Helaas bleek de weegdata niet accuraat genoeg. Verder bleek deze manier van routeplanning niet goed in te passen in de organisatie. Daarom zijn we gestopt met deze manier van afval inzamelen.

# data[].attributes.proportionality
Voorkomen van onnodige inzet van mensen en materieel, verminderen van dieselverbruik. Minder CO2-uitstoot en overlast verhoogt de leefbaarheid van de stad. Minder afval op straat omdat de containers op tijd geleegd zijn.

# data[].attributes.goal
De rechter legt iemand een straf of maatregel op. De Dienst Justitiële Inrichtingen voert die straf of maatregel uit. Met dit algoritme rekenen we uit tot wanneer iemands straf of maatregel duurt. Daardoor weten we hoe lang iemand bij De Dienst Justitiële Inrichtingen moet zitten. In dit Algoritmeregister wordt een deel van het proces berekenen detentietermijnen beschreven. Namelijk dat deel van het proces dat door het algoritme wordt ondersteund.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Justitiële en Strafvorderlijke Gegevens, Algemene Verordening Gegevensbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme verwerkt executieopdrachten vanuit het Centraal Justitieel Incassobureau. Het algoritme wordt gebruikt als de einddatum van de straf of maatregel van een persoon moet worden uitgerekend. Een medewerker voert de gegevens van de executieopdracht in in het algoritme. Het algoritme rekent vervolgens de einddatum van de straf of maatregel uit. Het algoritme vraagt daarna of er voor dezelfde persoon nog een executieopdracht is. Als dat zo is, voert de medewerker ook die gegevens in in het algoritme. Het algoritme zet de executieopdrachten op volgorde van beoogde executie en rekent de einddata van beide detentietermijnen uit. Het algoritme vraagt daarna weer of er voor dezelfde persoon nog een opdracht is. Als dat zo is, bepaalt het algoritme de volgorde en berekent de detentietermijnen. Dat gaat zo door tot alle executieopdrachten verwerkt zijn. Het algoritme rekent ook uit op welke datum de voorwaardelijke invrijheidstelling van een persoon op zijn vroegst kan ingaan.

# data[].attributes.proportionality
Het uitrekenen van de einddatum van een straf of maatregel gebeurt volgens bepalingen uit de wet. Deze bepalingen zijn verwerkt in het algoritme. Daardoor worden de bepalingen uit de wet meegenomen bij het uitrekenen van de einddatum van een straf of maatregel. Dit algoritme zorgt ervoor dat bij de berekening geen menselijke fouten worden gemaakt. En een algoritme berekent de einddatum van een straf of maatregel sneller en preciezer dan een persoon.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt altijd nog door een medewerker gecontroleerd.

# data[].attributes.risks
Het algoritme berekent de einddatum van een straf of maatregel volgens de wet. Het algoritme kan worden aangepast. Als bijvoorbeeld de wet verandert, wordt het algoritme aangepast. De Dienst Justitiële Inrichtingen heeft een zorgvuldige procedure voor het op tijd aanpassen en opnieuw testen van het algoritme wanneer wetten veranderen. Bijvoorbeeld door een uitvoeringstoets te doen op de veranderde wetgeving. Het aangepaste algoritme wordt door medewerkers gecontroleerd voordat het wordt gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens uit het vonnis van de rechter waaronder iemands naam, strafrechtketennummer of vreemdelingennummer.

# data[].attributes.contactEmail
Heeft u vragen over dit algoritme? Deze kunt u stellen aan Informatie Rijksoverheid https://www.rijksoverheid.nl/contact/informatie-rijksoverheid. Als men uw vragen niet kan beantwoorden, stuurt Informatie Rijksoverheid uw vragen door naar de Dienst Justitiële Inrichtingen. De Dienst Justitiële Inrichtingen is eigenaar van het algoritme. 

# data[].attributes.provider
Dit algoritme is ontwikkeld en wordt beheerd door de Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid.

# data[].attributes.goal
Het controleren met scanauto's of er sprake is van foutparkeren

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de inzet van scanautos zorgen we voor een betere en efficientere manier van parkeerhandhaving. Hiermee voeren we als gemeente onze wettelijke taak op de juiste manier uit. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat persoonsgegevens van bewoners (beelden van kenteken autos) niet worden opgeslagen en direct in de camera van de scanauto worden verwijderd. Vanuit de waarde Controle op technologie was dit een vereiste voor de inzet van scanautos. Bewoners met een gehandicaptenparkeerkaart kunnen op digitale wijze hun parkeeractie aanmelden of deze telefonisch aan de gemeente doorgeven. Daarmee voorkomen we dat gehandicapte bewoners een onterechte boete voor fout parkeren ontvangen. Dit is een invulling van de waarde Rechtvaardigheid, aangezien we oog hebben voor de kwetsbare bewoner.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Geaggregeerde gegevens van eerdere handhaving op straat- en wijkniveau

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Inzicht te krijgen in de actuele waterstand in het kanaal. Wanneer de stand (te) hoog is, ontstaat er (risico op) hoog/ wateroverlast

# data[].attributes.methodsAndModels
Het waterpeil wordt gemeten en ontsloten naar een online omgeving om inzicht te krijgen.

# data[].attributes.proportionality
Continue kunnen monitoren is van belang om de veiligheid te monitoren is van belang om de veiligheid te monitoren.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens interpreteert de data en besluit hiernaar.

# data[].attributes.risks
De mens interpreteert de data en besluit hiernaar.

# data[].attributes.sourceData
Waterpeil

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
DOEL: Het doel van de toepassing is om de grondwaterstanden in Rotterdam in kaart te brengen en publiek te delen via de landelijke voorziening Basisregistratie Ondergrond (BRO).
IMPACT: De directe impact op de Rotterdammer is klein. Wel is inzicht in grondwaterstanden belangrijk, om zo het risico op overlast door hoge- en/of lage waterstanden in kaart te brengen.

# data[].attributes.methodsAndModels
In de gemeente Rotterdam zijn verschillende punten waar een grondwaterpeil te vinden is. Bij steeds meer van dit soort punten gebeurt het grondwaterpeil bepalen automatisch. Aan de hand van de gegevens uit een sensor wordt berekend wat de grondwaterstand ten opzichte van het NAP is. Deze gegevens worden doorgeleverd aan de landelijke voorziening Basisregistratie Ondergrond. Aan de ene kant is dit een wettelijke plicht (Wet BRO), aan de andere kant is het voor Rotterdammers en bedrijven ook goed om te weten wat de grondwaterstand is. De sensoren worden regelmatig in de gaten gehouden, om zo te voorkomen dat er foute metingen worden gedaan en de berekening van de waterstanden zo zorgvuldig als mogelijk verloopt.

# data[].attributes.proportionality
Het delen in BRO is wettelijk verplicht. Daarnaast is het voor klimaatadaptie voor zowel private-als publieke organisaties en Rotterdammers van belang om inzicht te hebben in waterstanden.

# data[].attributes.humanIntervention
Iedere 6 maanden wordt de sensor gecontroleerd. Alle data van die periode worden vervolgens nog eens door een mens gecontroleerd zodat de berekening kloppend is.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volkshuisvesting en Ruimtelijke Ordening

# data[].attributes.goal
De energielabelgenerator genereert het afschrift van het energielabel (een pdf) op basis van de door een energieadviseur geregistreerde energieprestatie. Op het afschrift van het energielabel staan de belangrijkste indicatoren en kenmerken van de energieprestatie en een aantal aanbevolen verbetermaatregelen. De gebouweigenaar heeft het afschrift nodig bij verkoop, verhuur en oplevering, en publieke gebouwen vanaf een bepaalde grootte moeten het afschrift zichtbaar ophangen. Het doel van het energielabel is om eigenaren te informeren over de energiezuinigheid van een gebouw. Ook wil de overheid stimuleren om energiebesparende maatregelen te nemen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Besluit Bouwwerken Leefomgeving, afdeling 6.4. Energielabel

Omgevingsregeling, § 5.1.2. Energielabels

# data[].attributes.methodsAndModels
De technische werking staat beschreven in de achtergronddocumenten bij het energielabel.

https://ep-online.nl/

Onder het kopje Documentatie, zijn de documenten ‘Toelichting op energielabel utiliteitsbouw’ en ‘Toelichting op energielabel woningbouw’ te downloaden.

# data[].attributes.proportionality
Het proces: een vakbekwaam EP-adviseur doet in opdracht van de gebouweigenaar een opname in het gebouw om het energielabel te bepalen. De opname wordt daartoe in geattesteerde rekensoftware ingevoerd en deze rekensoftware berekent de energieprestatie-indicatoren en de labelletter. De (uitkomsten van de) berekening wordt door de energieadviseur in EP-Online geregistreerd, de nationale registratiedatabase van energielabels. Bij de registratie stuurt de rekensoftware een registratiebestand naar EP-Online met daarin alle gegevens die nodig zijn voor de registratie en voor het genereren van het afschrift van het energielabel. Het afschrift wordt door EP-Online gegenereerd op basis van de invoer en de rekenresultaten die zijn opgenomen in het registratiebestand. Hierbij wordt gebruik gemaakt van algoritmes.

# data[].attributes.humanIntervention
Na het moment van registratie is er geen menselijke tussenkomst meer. De opname van het gebouw en de invoer in de rekensoftware door de energieadviseur is wel een menselijke handeling. Zie verder onder afwegingen.

# data[].attributes.sourceData
De opbouw van het afschrift van het energielabel, inclusief formules, staat beschreven in een achtergronddocument. Dit document is openbaar beschikbaar in EP-Online, en met name bedoeld voor de vakbekwame adviseur ten behoeve van de uitleg richting de gebouweigenaar.

# data[].attributes.provider
Inhoudelijke ontwikkeling door en in opdracht van RVO, ontwikkeling door DICTU in opdracht van RVO.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ‘signaal kostendelers’ geeft aan dat er iets is veranderd wat de hoogte van de bijstandsuitkering kan beïnvloeden. Dit gaat over wie er in huis woont bij degene die bijstand krijgt. Als iemand in huis aan bepaalde kenmerken voldoet (zoals leeftijd en studie), kunnen er mogelijk woonkosten (zoals huur/hypotheek of energie etc.) worden gedeeld. Dit heeft invloed op de hoogte van de uitkering. De informatie over wie in het huishouden woont, komt van de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), en studie-informatie komt van de Dienst Uitvoering Onderwijs (DUO).

Het doel van deze dienst is om inzicht te geven aan gemeenten in veranderingen op het adres van mensen met een bijstandsuitkering of een aanvulling op een onvolledige AOW-uitkering (Algemene Ouderdomswet). Dit is belangrijk omdat deze veranderingen invloed kunnen hebben op de kostendelersnorm en dus op de hoogte van de uitkering.

Het IB geeft informatie over deze veranderingen door aan gemeenten. De gemeenten kunnen zo beter vaststellen of er sprake is van een kostendeler of een gezamenlijke huishouding. Zo kunnen zij, als dat nodig is, de uitkering op tijd aanpassen aan de nieuwe situatie. Ook kunnen gemeenten hiermee nagaan of de persoon met een uitkering de verandering op het adres aan de gemeente heeft doorgegeven, of dat dit nieuwe informatie is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het controleren op het toepassen van de kostendelersnorm gedurende de bijstandsuitkering is onderdeel van de Rechtmatigheidscontrole op de bijstand. De verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst ‘Rechtmatigheidscontrole’ kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking RvIG

·        artikelen 3.1 en 3.2 van de Wet basisregistratie personen

·        651001 Autorisatiebesluit Inlichtingenbureau gemeenten en gemeentelijke samenwerkingsverbanden

·        651002 Autorisatiebesluit Inlichtingenbureau

Grondslag verwerking DUO (als onder via de minister van OCW ressorterende dienst):

·        artikel 64, eerste lid, onder i, en artikel 68 Participatiewet

·        artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·        artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking RINIS:

·        verwerkersovereenkomst DUO-RINIS

·        verwerkersovereenkomst IB-RINIS

Grondslag verwerking IB:

·        artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·        artikel 45, tweede lid, IOAW

·        artikel 45, tweede lid, IOAZ

·        artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

·        Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-DUO

Grondslag verwerking Gemeenten:

·        artikel 19a. (Kostendelende medebewoner) en artikel 22a. (Kostendelersnorm) Participatiewet

·        Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B.

B1: het IB vraagt maandelijks via een berichtenkoppeling een vaste set gegevens op over personen die zijn ingeschreven op het adres van bijstandsgerechtigden in de leeftijd vanaf 21 jaar en ouder. Dit gebeurt voor alle lopende uitkeringen.

B2: RvIG stuurt direct na ontvangst van een vraagbericht een antwoordbericht retour met gegevens over personen die actueel staan ingeschreven op het hetzelfde adres als de onder B1 aangeleverde personen. Naast het BSN bevatten deze zogenaamde ‘persoonslijsten’ nog andere gegevens (zie Gegevens).

C.

C1: Na ontvangst van de bewoners onder B2, stuurt het IB maandelijks een vraagbestand via RINIS (Routerings Instituut (inter)Nationale Informatiestromen) naar DUO inzake de BSN’s van medebewoners in de leeftijd tussen 27 en 39 jaar ten behoeve van de studentbepaling.

C2: DUO stuurt maandelijks via RINIS een antwoordbestand naar het IB met gegevens over lopende en/of tot maximaal 1 jaar terug in de tijd afgesloten inschrijvingen studie van de onder C1 uitgevraagde personen.

D. Het IB stuurt maandelijks een antwoordbestand naar de gemeente met signalen over veranderingen in de situatie op het adres van uitkeringsgerechtigde(n) die mogelijk relevant zijn voor de kostendelersnorm, en daarmee de hoogte van de uitkering.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘signaal kostendelers’ is onderdeel van de informatiedienst ‘Samenloopsignalering’. Zie ook algoritme ‘Samenloopsignalering’. Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘signaal kostendelers’.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen gegevens ontvangen van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering en waarbij een verandering is opgetreden die van invloed kan zijn op de kostendelersnorm.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor de Algoritme "Samenloopsignalering Algemeen"

Het vraagbestand aan RVIG (B1):

- BSN

Het antwoordbestand van RVIG (B2):

Op basis van het BSN van de uitkeringsgerechtigde levert het RVIG zogenaamde persoonslijsten van alle bewoners die staan ingeschreven met brief- of woonadres op hetzelfde adres. Deze lijsten bevatten naast persoonsgegevens van de bewoners zelf ook enkele gegevens (BSN, datum huwelijkssluiting en -ontbinding) van hun bloed- en aanverwanten, zijnde partner(s), kind(eren) en ouder(s). Deze gegevens worden verwerkt om de relatie (bloed- of aanverwantschap) van de bewoner tot de bijstandsgerechtigde te kunnen afleiden.

- BSN van o.a. Uitkeringsgerechtigde (zie ook de andere velden onderstaand)

• Categorie 1 (uitkeringsgerechtigde):

- BSN

- Voorvoegsel geslachtsnaam

- Geslachtsnaam

- Geboortedatum

• Categorie 2 (ouder 1):

- BSN

• Categorie 3 (ouder 2):

- BSN

• Categorie 5 (huwelijk / geregistreerd partnerschap):

- BSN

- Datum sluiting

- Datum ontbinding

• Categorie 8(verblijfplaats):

- Datum inschrijving

- Functie adres

- Datum aanvang adreshouding

- Straatnaam

- Huisnummer

- Huisletter

- Huisnummertoevoeging

- Aanduiding bij huisnummer

- Postcode

- Woonplaatsnaam

- Locatiebeschrijving

• Categorie 9 (Kind):

- BSN

Het vraagbestand aan DUO (C1) :

- BSN

Het antwoordbestand van DUO (C2):

- BSN bekend bij DUO (J/N)

- Code onderwijs

- Brinnummer instelling

- Inschrijvingsvolgnummer

- Datum inschrijving

- Datum uitschrijving (datum BRON minus 1 dag)

Het signaalrapport aan gemeente (D) :

- BSN

- Ingangsdatum kostendeler

- Status signaal (L=Lopend, E= Beëindigd)

- GBA-adres/postcode/huisnummer

- Reden signaal

Beschrijving van de mutatie die is geconstateerd, welke de reden is om een signaal te geven aan de gemeente. Per signaal wordt maximaal 1 reden gegeven (voorheen konden dit er meer zijn).

De mogelijkheden zijn:

• Nieuwe inschrijving adresbewoning

• Einde inschrijving adresbewoning

• 27ste verjaardag niet-studerende medebewoner

• 40e verjaardag van studerende medebewoner

• Start van opleiding

• Gestopt met opleiding

Indien gevonden, kunnen bij nieuwe en einde adresbewoning de volgende relaties tot cliënt worden vermeld:

- ouder

- kind

- partner (datum van en datum t/m)

- tweedegraads bloedverwantschap

- gezamenlijk kind

- Aantal niet-studerende medebewoners op adres boven de 21 (inclusief aanvrager)

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB).https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.website
RUD Utrecht | Voor een veilige en schone leefomgeving

# data[].attributes.goal
Op 4 maart 2020 liet de gemeente Amsterdam in haar datalab aan een grote groep belangstellenden zien hoe ze momenteel bij plaatsingen via rijdende camera’s kan registreren. Doel was tijdig in beeld te brengen waar afval stond, én gescheiden in te zamelen (o.a. karton, elektrische apparaten, kerstbomen, matrassen en vuilniszakken) zodat bepaalde stromen beter gerecycled kunnen worden, maar ook werd voorkomen dat er onnodig (dubbel) naar locaties werd gereden. Het product bleek echter nog niet naar verwachting te functioneren. Het kon slecht 2 typen afval detecteren en de extra stroom detectie data kon nog niet effectief samengebracht worden met de meldingen stroom van burgers en eigen personeel waardoor risico op onnodig rijden naar locaties niet kon worden opgelost. Daarnaast moest het product worden herbouwd. Door A&G werd afgezien van een vervolg. Het product is nooit gemaakt en in gebruik genomen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 5 en 32 AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in documenten die de gemeente publiceert.

Zo beschermen we de privacy van burgers en organisaties en voorkomen we (eventuele) datalekken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Anonimiseren is belangrijk omdat het helpt om de privacy van individuen te beschermen en ervoor zorgt dat gevoelige informatie niet onbedoeld openbaar wordt gemaakt. De wettelijke basis voor het anonimiseren van gegevens in Nederland is voornamelijk vastgelegd in de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op de (Nederlandse) server van de leverancier terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme.

Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). De leverancier gebruikt de waarschijnlijkheidsscore samen met eigen AI-modellen om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen.

Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente wil informatie openbaar maken. Daarbij moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden beschermd.

Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller geanonimiseerd wordt. Een nadeel kan zijn dat er teveel vertrouwd wordt op de uitkomst van het algoritme, door minder goed te controleren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit ondervangen we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.

Datamask is een SaaS-oplossing (Software As A Service). Een kopie van het document wordt zonder metadata geupload naar de omgeving van de leverancier om te verwerken. Onmiddelijk na de verwerking wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Wordt de kopie niet direct verwerkt, dan blijft deze maximaal 30 dagen op de (Nederlandse) server van de leverancier bewaard.

De leverancier is ISO 27001 gecertificeerd.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.provider
Xxllnc Anonimiseren, was eerder bekend als DataMask

# data[].attributes.goal
PolyAI is een voicebot die op basis van natuurlijke spraakherkenning kan communiceren met een burger. Poly AI maakt gebruik van een algoritme om het onderwerp van een gestelde vraag te herkennen.

Dit onderwerp wordt gebruikt om een van de volgende acties te initiëren:

Doorverbinden naar de juiste afdeling

Het geven van een vooraf gedefinieerd antwoord op veel gestelde vragen.

De gemeente Amsterdam is bezig met een programma om het contact met de Amsterdammer te verbeteren. Gemeente Amsterdam vindt hierbij dat de interactie met de Amsterdammer persoonlijk, eenvoudig en toegankelijk moet zijn. Gemeente Amsterdam doet dit onder andere door de informatie in als onze ‘kanalen’ (zoals telefoon, mail, website, social media, balie) samen te brengen zodat u (onafhankelijk van hoe u contact met ons opneemt) altijd dezelfde informatie krijgt. Het gebruik van de voicebot draagt ook bij aan deze doelen. Dit zorgt ervoor dat medewerkers meer tijd hebben voor persoonlijke contact met burgers, waar dat nodig is.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het zelflerend aspect betreft het beter leren herkennen van de taal van de burgers. Doorverbinden gebeurt op basis van een door de gemeente Amsterdam beheerde routeringstabel. Deze is niet zelflerend.

Het algoritme is het eigen ConveRT-model van PolyAI. (zie ook dit https://arxiv.org/pdf/1911.03688).

# data[].attributes.proportionality
De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) definieert taken in het algemeen belang als taken die verband houden met de uitoefening van overheidsgezag of taken die worden uitgevoerd door een instantie die belast is met een publieke taak. Dienstverlening van de gemeente valt binnen dit kader.

Poly AI wordt ingezet binnen het Contact Centrum Amsterdam (CCA) en vervangt Poly AI vervangt het telefonische keuzemenu.

Het algoritme maakt geen gebruik van persoonsgegevens. Poly AI maakt wel gebruik van transcripties van gesprekken. Indien de burger in een gesprek persoonsgegevens (zoals bijvoorbeeld naam) noemt kan er sprake zijn van geïdentificeerde persoonsgegevens. Deze gegevens worden niet gebruikt voor het bepalen van de intent. Deze gegevens worden na 28 dagen vernietigd

Er is rekening gehouden met het tegengaan van ongelijke behandeling (doordat de voicebot bepaalde groepen mensen niet ‘begrijpt’):

De spraakherkenning wordt getraind op basis van honderden miljoenen voorbeelden uit publieke online discussies.

De voicebot vraagt de burger of hij het onderwerp juist heeft herkend voordat hij doorverbindt.

Als er geen onderwerp herkend wordt, wordt de beller doorverbonden met een medewerker van het contactcentrum.

# data[].attributes.humanIntervention
De bot stuurt de beller door. Als dit niet juist gebeurt, dan wordt het direct gecorrigeerd door de betreffende agent.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is geclassificeerd als beperkt risico:  Er worden geen persoonsgegevens gebruikt, er is geen spraken van generatieve AI, het resultaat van het algoritme wordt niet gebruikt voor besluitvorming of risicobeoordeling.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme zorgt ervoor dat de voicebot verder kan generaliseren dan de verstrekte trainingsgegevens en vergelijkbare gegevens correct kan classificeren.

Er wordt getraind met een combinatie van publieke gegevens en gegevens die handmatig zijn overgenomen uit transcripties van echte bellers.

De spraakherkenning wordt getraind op basis van honderden miljoenen voorbeelden uit publieke online discussies.

De “intenties” worden getraind met een combinatie van gegevens. In eerste instantie maakt het PolyAI-ontwikkelteam een lijst met zinnen die een specifieke intentie moeten activeren. Bijvoorbeeld: "Ik wil een paspoort aanvragen" of "Ik heb een nieuw paspoort nodig". De voicebot kan verder generaliseren dan deze voorbeelden, zodat een beller deze zinnen niet woord voor woord hoeft te gebruiken om de intentie te activeren. In de test en vroege nazorg-periode krijgt de voicebot te maken met gegevens die hij niet herkent. Het PolyAI-ontwikkelteam gebruikt deze aanvullende input om de oorspronkelijke trainingsgegevens aan te vullen en de prestaties van elke intentie te versterken.

# data[].attributes.goal
Automatisch detecteren van gezichten in een reeds opgenomen video waardoor deze onherkenbaar kunnen worden gemaakt in het geval deze video door derden bekeken moet worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 5 en artikel 25 Algemene Verordening Gegevensbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Het is een tool welke gezichten herkend, net zoals in een fotocamera. Deze kijkt naar vormen icm ogen, mond etc. om zo tot een uitslag te komen.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme verhoogt de privacy van mensen op een betreffende video aangezien zij niet meer herkenbaar getoond worden. Omdat er geen kunstmatige intelligentie aan gekoppeld is, zijn er geen nadelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Na een automatische scan van een reeds opgenomen video middels het algoritme worden de resultaten getoond. Deze kunnen manueel verwijderd worden waar tevens ook extra objecten kunnen worden toegevoegd. Na deze check kan de automatische redactie / blurring worden uitgevoerd

# data[].attributes.risks
Omdat er geen koppeling is met AI o.i.d. zijn er geen automatische processen welke verwerkt worden. Alle processen worden manueel gestart en draaien eenmalig. Hierdoor is er weinig risico bij het gebruik.

# data[].attributes.sourceData
Beeld en geluid opnamen

# data[].attributes.goal
Op basis van kenmerken van de klant wordt een indeling in de werk arrangementen gedaan

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met de uitvoering van de Participatiewet willen we bewoners begeleiden naar een duurzame vorm van werk. Door het bepalen van de juiste norm geven we invulling aan de waarden Controle op technologie en Machtsverhoudingen, aangezien we op basis van de juiste criteria een beslissing nemen en dat deze herleidbaar is. Hiermee geven we ook invulling aan de waarde Rechtvaardigheid, aangezien het een kwetsbare groep van bewoners betreft.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- overzicht van werkarrangementen

- gegevens mbt voortgang en situatie bewoners

# data[].attributes.goal
Snel en accuraat vertalen van gemeentelijke informatie in een zeer groot aantal talen. Contentredacteuren hoeven niet meer zelfstandig teksten te schrijven in andere talen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Weglot gebruikt neurale machinevertalingen van DeepL, Microsoft en Google Translate, om het meest nauwkeurige vertaalrendement te bieden. Daarna heb je de volledige bewerkingscontrole via je Weglot-dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Door een AI algoritme te gebruiken kunnen wij een betere dienstverlening waarborgen. Zelf in zoveel talen uitschrijven en beheren is niet realistisch.

# data[].attributes.humanIntervention
Mensen zien de vertaalde pagina's

Beheerders kunnen vertalingen aanpassen

# data[].attributes.risks
Mensen kunnen geen rechten ontlenen aan vertaalde pagina's. Deze techniek staat echter wel bekend om zijn hoge mate van accuraatheid.

# data[].attributes.sourceData
Openbare informatie op https://www.delft.nl

# data[].attributes.goal
We willen de ontwikkeling van Utrechtse kinderen tussen 0 en 4 jaar monitoren. Zodat we kunnen bijdragen dat ze op een gezonde en veilige manier opgroeien. Daarmee dragen we direct bij aan Gezond Stedelijk Leven in Utrecht.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze monitoring op jeugdgezondheidszorg 0-4 jaar dragen we direct bij aan de waarde Gezondheid. We hebben geborgd dat de gegevensverwerking voor deze monitoring in een afgeschermde en beveiligde omgeving plaatsvindt. Daarmee dragen we bij aan de waarden Privacy en Controle op technologie. De resultaten van deze monitoring worden geduid door de jeugdverpleegkundige in gesprek met de ouders van het kind. Hiermee geven we de ouders informatie en een concreet handelingsperspectief mbt de ontwikkeling van hun kind. Dit draagt bij aan de waarde Autonomie. In de vervolgstappen is er extra aandacht voor kinderen met een relatief grote achterstand. Daarmee dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens mbt de ontwikkeling van het kind worden ondermeer gebruikt bij de toepassing van het algoritme:

- lengte kind

- gewicht kind

- informatie uit de vragenlijst over de voortgang van het kind

# data[].attributes.goal
De afdeling Armoedebestrijding wil dat iedereen die in aanmerking komt voor regelingen voor hulp bij laag inkomen hiervan ook gebruik maakt. Daarom willen we potentiele rechthebbenden proactief benaderen. Om deze groep in kaart te brengen gebruiken we diverse bronnen. Deze dataset van gegevens noemen wij het DIAfragma. Het DIAfragma maakt een integraal klantbeeld van minimahuishoudens voor de afdeling Armoedebestrijding. Zo is actuele informatie beschikbaar  over het totale klantbestand en kunnen we  de potentiële minimadoelgroep proactief benaderen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemeen belang of openbaar gezag (public interest or public authority)

# data[].attributes.methodsAndModels
We gebruiken gegevens van diverse bronbestanden.

Interne bronnen:

Uitkeringen levensonderhoud (Socrates via DWH*)

Uitkeringen Bijzondere Bijstand (Socrates via DWH*)

Armoedevoorzieningen (ZorgNed via DWH*)

Getoetste inkomens (Socrates, ZorgNed via DWH*)

Huishoudens en personen (Socrates, ZorgNed via DWH*)

* DWH staat voor "DataWareHouse WPI".

Externe bronnen:

Naam en achternaam, Adres, Postcode en Woonplaats (Gemeente Amsterdam, Basisregistratie Personen (BRP), directie Data). Let op! Alleen nodig voor nieuw of hernieuwd geïdentificeerde minima) die de algemene folder over armoedevoorzieningen ontvangen.

BSN (Gemeente Amsterdam, Basisregistratie Personen (BRP), directie Data. Let op! Alleen nodig voor nieuw of hernieuwd geïdentificeerde minima) die een ambtshalve toekenning en/of verkorte aanvraagformulier, voor zover het voorzieningen betreft waarbij de huishoud-samenstelling van belang is, krijgen om te bepalen met wie het huishouden wordt gedeeld en zij ook kunnen worden aangeschreven.

Aanvullende Inkomensvoorziening Ouderen (AIO, SVB via portaal Inlichtingenbureau - indicatie)

Kwijtscheldingen (Gemeente Amsterdam, directie Belastingen - indicatie)

Kinderen op basisonderwijs of voortgezet onderwijs (Gemeente Amsterdam, directie OJZD – indicatie).

Het DIAfragma is een dataset van gegevens af uit de verschillende bronsystemen van WPI. Hiermee creëren we een actueel klantbeeld . Zo'n  klantbeeld bevat informatie als naam, geboortedatum, huishouden en hoogte inkomen (in % van het sociaal minimum) en bron van inkomen. Daarmee wordt bedoeld: het actueel en op kwalitatief hoog niveau houden van de voor de afdeling Armoedebestrijding beschikbare informatie. Beschikbare informatie komt o.a. voort uit aanvragen door Amsterdammers, waardoor de afdeling toestemming krijgt inkomensgegevens en beperkte vermogensgegevens (bezit huis en auto) in te zien. Informatie betreffende het huishouden haalt  de afdeling uit de BRP. Inkomensgegevens van zelfstandigen vragen we  op bij de klant   via een brief met daarin een verzoek om informatie.

Uit verschillende bronnen (data van bronsystemen in het WPI DWH en mogelijke externe bronnen selecteren we  ‘zekere’ en ‘onzekere’ minimaklanten..

Om de BRP-gegevens te verrijken voegen we   burger service nummers (BSN's) toe.

Het verrijkte retourbestand bevat het complete huishouden: de klant met eventuele partner en eventuele kinderen.

Dit bestand vergelijken we  met de in ons DWH bekende huishoudens. Op basis hiervan bepalen we  een optimaal huishouden. Zodat ontbrekende    gegevens nu aangevuld zijn.  Bijvoorbeeld een kind dat in onze systemen nog niet bekend was en bij BRP wel etc.

# data[].attributes.proportionality
DiaFragma werkt alleen met BSN-nummers zonder verdere koppeling met gegevens die zouden kunnen leiden tot (onterechte) discriminatie.

We verwerken geen bijzondere persoonsgegevens in de zin van artikel 9 AVG. Wel verwerken we gegevens als  geslacht, leeftijd en familierelaties.

Geslacht is nodig, omdat we verschillende systemen koppelen   waarin geslacht is vastgelegd. Het is technisch niet mogelijk om geslacht niet mee te nemen bij deze koppeling.

Leeftijd is nodig, omdat leeftijd een vereiste is voor de toekenning van bepaalde minimaregelingen. Denk hierbij aan kindtegoed gebaseerd op leeftijd kind of gratis openbaar vervoer voor AOW-gerechtigden.

Familierelaties zijn nodig, omdat we op basis van deze gegevens bepalen of iemand recht heeft op minimaregelingen, of omdat de minimaregeling alleen bestemd is voor een familie.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij de groep ‘zekere minima’ doen we steekproefsgewijs een menselijke check.

Bij de groep ‘onzekere minima’ krijgt dt de potentiële klant een brief  met het verzoek een (verkorte) aanvraag  te doen. Het verkorte aanvraagformulier zit bij de brief en bevat   informatie die bij ons al bekend is van de potentiële klant. We vragen de potentiële  klant   dit te controleren, waar nodig te wijzigen, van een handtekening voorzien en dan op te sturen. Medewerkers van de afdeling Armoedebestrijding behandelen de verkorte aanvragen   . De afhandeling doen we op  een vergelijkbare manier  als een aanvraag van een willekeurige burger. Voor de afhandeling van een aanvraag hebben we vastgelegde  werkprocessen.

# data[].attributes.risks
Risico op gebrekkige data:

Fout bij het inladen van gegevens in het DIAfragma waardoor niet alle (potentiële) kandidaten worden meegenomen en daardoor we (potentiële) kandidaten missen.

Mitigerende maatregel:

Het laden van de gegevens uit de interne bronnen (ZorgNed, Socrates) gebeurt dagelijks. Het resultaat van deze laadactie monitoren we dagelijks. Indien nodig nemen we direct actie om dit te herstellen.

Het inladen van de externe bronnen gebeurt handmatig.

Risico op dataselectie fout:

Oneigenlijke toekenning van regelingen door het te lang bewaren van persoonsgegevens.

Mitigerende maatregel:

Stel een aantal personen verantwoordelijk voor het handhaven van de bewaartermijnen van de lijsten die we gebruiken voor het aanschrijven van (mogelijke) minima.

risicofactoren:

Personal data (persoonsgegevens)

Large scale data processing (grootschalige gegevensverwerking)

Combining datasets (combineren van datasets)

Research purposes (onderzoeksdoeleinden)

Sensitive data (gevoelige data)

Vulnerable groups (kwetsbare groepen)

Automated decisions (geautomatiseerde besluitvorming)

Per risico:

‘Zekere’ en ‘onzekere’ minima is een groep van circa 124.000 mensen. De mogelijke risico's gelden voor de hele groep.

Mitigatie:

Het laden van de gegevens uit de interne bronnen (ZorgNed, Socrates) gebeurt dagelijks. Het resultaat van deze laadactie monitoren we dagelijks. Indien nodig nemen we direct actie om dit te herstellen.

Het inladen van de externe bronnen gebeurt handmatig.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt deze dataset:

Gewoon

Naam en achternaam

Adres

Postcode

Woonplaats

Geboortedatum

E-mailadres

Telefoonnummer

Geslacht

Gezinssamenstelling

Indicatie basisonderwijs of voortgezet onderwijs (welke type onderwijs volgt een kind van het  gezin )

Gevoelig

BSN

IBAN

Inkomensgegevens

Indicatie Aanvullende Inkomensvoorziening Ouderen (ja/nee)

Gegevens kwijtschelding belastingen (indicatie ja/nee)

We verwerken geen bijzondere of strafrechtelijke persoonsgegevens.

Het gaat om een eenvoudige set van rekenregels die met data-analyse de (potentieel) rechthebbende populatie in kaart brengt (‘zekere’ en ‘onzekere’ minima).

# data[].attributes.goal
Het controleren met scanauto's of er sprake is van foutparkeren

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de inzet van scanauto's zorgen we voor een betere en efficiëntere manier van parkeerhandhaving. Hiermee voeren we als gemeente onze wettelijke taak op de juiste manier uit. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat persoonsgegevens van bewoners (beelden van kenteken auto's) niet worden opgeslagen en direct in de camera van de scanauto worden verwijderd. Vanuit de waarde Controle op technologie was dit een vereiste voor de inzet van scanauto's. Bewoners met een gehandicaptenparkeerkaart kunnen op digitale wijze hun parkeeractie aanmelden of deze telefonisch aan de gemeente doorgeven. Daarmee voorkomen we dat gehandicapte bewoners een onterechte boete voor fout parkeren ontvangen. Dit is een invulling van de waarde Rechtvaardigheid, aangezien we oog hebben voor de kwetsbare bewoner.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- foto van mogelijke overtreding

- gegevens RDW

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie in ieder geval worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. Die alle pagina's controleert. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel is de verkeersveiligheid, doorstroom en bereikbaarheid te verbeteren. Daarnaast moet het ook bijdragen aan minder CO2-uitstoot doordat het verkeer soepeler doorrijdt.

Het heeft impact op iedereen die aan het verkeer deelneemt, toch verwachten wij dat dit algoritme een lage impact heeft. Het gaat namelijk efficiënter, maar mogelijk merkt de burger daar niet veel van.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken. Daarnaast is het gebruik gepromoot vanuit het landelijk project Talking Traffic en opgenomen in het Gemeentelijk Beleidsplan.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeerslicht krijgt signalen over verkeer dat er aankomt. Deze signalen ontvangt het verkeerslicht via geavanceerde systemen van auto's en applicaties geïnstalleerd op smartphones van de weggebruikers. Het verkeerslicht krijgt informatie over wat voor soort verkeer er aan komt (fiets, auto, vrachtwagen) en hoeveel verkeer er aan komt. Op basis hiervan wordt een afweging gemaakt wie er groen krijgt en hoe lang een verkeerslicht op groen staat. Een bus heeft een hogere waarde dan een auto en meerdere auto's kunnen weer meer waarde hebben dan één vrachtwagen.

De manier waarop de algoritmen het verkeer regelen is een vertaling van lokale keuzes.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de inzet van dit algoritme is dat het verkeer beter en slimmer kan doorstromen. Het nadeel is dat de gemeente minder autonomie heeft ten opzichte van andere verkeersregelinstallaties.

# data[].attributes.humanIntervention
De gemeente kan de parameters zelf instellen, bijvoorbeeld hoe lang het verkeerslicht op groen staat. Daarnaast worden de uitkomsten gecontroleerd en bijgesteld. De gemeente kan zo inspelen op veranderende verkeersstromen.

# data[].attributes.risks
Het systeem voldoet aan alle geldende veiligheidseisen en is streng beveiligd. Zo is het niet mogelijk om alle richtingen op groen zetten.

Daarnaast worden storingen gemonitord en worden de systemen goed onderhouden.

# data[].attributes.sourceData
Cooperative Intelligent Transport Systemen (C-ITS) verbinden voertuigen met andere voertuigen, infrastructuur langs de weg, weggebruikers -zoals voetgangers en fietsers- en cloud-gebaseerde diensten (apps).

# data[].attributes.goal
Wij gebruiken het computerprogramma om persoonlijke gegevens uit documenten weg te lakken voordat we deze documenten openbaar maken. Met dit programma gaat dat sneller en efficiënter dan wanneer we het zelf doen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

Algemene verordening gegevenbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Wij moeten steeds vaker informatie openbaar maken. Dan is het belangrijk om persoonlijke en gevoelige informatie van tevoren weg te lakken. Niet alleen gaat het weglakken met het programma makkelijker en beter dan wanneer we het zelf doen, maar het leidt ook tot minder fouten. Daardoor is de kans kleiner dat gegevens terecht komen waar ze niet horen, en zijn gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van de gemeente bepaalt welke documenten in dit programma verwerkt worden. Daarna controleert de medewerker de resultaten. Het programma wordt dus vooral gebruikt als hulpmiddel.

# data[].attributes.risks
Het programma wordt regelmatig bijgewerkt. Zo blijft het programma persoonlijke gegevens beschermen, ook als er nieuwe risico's of bedreigingen ontstaan. Er zijn mensen die dit in de gaten houden en problemen oplossen.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatiedragers die de gemeente in- en uitgaan.

# data[].attributes.goal
Parkeerders snel en betrouwbaar controleren op voldoen aan parkeerregulering (beleid).

# data[].attributes.methodsAndModels
Functionele uitleg van de werking van het algoritme en het proces:

De scanauto rijdt over de openbare weg in gebieden waar geparkeerd mag worden na betalen van parkeerbelasting of met een parkeervergunning.

Verschillende typen camera's op de scanauto (infrarood-, kleur- en panoramacamera’s) scannen de kentekens van alle auto's in het zicht van de camera.

Aan elk kenteken wordt een GEO-positie gekoppeld via meerdere GPS ontvangers.

De gescande gegevens worden beveiligd doorgestuurd naar de backoffice van het beheersysteem.

Het algoritme controleert aan de hand van een door de gemeente aangeleverd geografische kaart positie van het kenteken zich in een bepaald parkeervlak bevindt.

De kenteken en locatie gegevens worden door het systeem gefilterd en getoetst bij de landelijke parkeerrechten database (Nationaal Parkeer Register) bevraagd

Als het kenteken NIET in het register voorkomt op de juiste locatie/datum/tijd dan onstaat een suspect melding in de software en gaat een parkeercontroleur naar de geparkeerde auto. Beoordeelt de situatie en bevestigt de handhaver dat er een boete (naheffingsaanslag parkeerbelasting) naar de eigenaar van de auto wordt gestuurd.

# data[].attributes.proportionality
Het (kenteken) beeldherkenningsalgoritme maakt controle snel en betrouwbaar. Het algoritme verzamelt kentekens en maakt geanonimiseerde beelden van de parkeerlocatie. Omgeving beelden zijn voor bezwaar/beroep en beoordeling naheffing vanaf bureau (desktop enforcement). Verzameling van gegevens is in verhouding tot het doel. Verzamelde kentekens en beelden worden niet gebruikt voor andere doeleinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Een handhaver controleert ter plaatse of er niet alsnog is betaald en beoordeelt de situatie. Als er geen sprake is van een bijzondere situatie, dan volgt een naheffing parkeerbelasting (boete).

# data[].attributes.risks
Risico is het verkeerd herkennen van een kenteken. Dit kan gebeuren als een karakter op het kenteken foutief wordt herkend. De menselijke nacontrole haalt leesfouten, dus verkeerde suspect meldingen er uit en voorkomt zo onterechte naheffingen. (boetes)

# data[].attributes.sourceData
De scanauto verzamelt locatie en kenteken gegevens voor controle op parkeer rechten. Kentekens en foto’s van de directe omgeving van geparkeerde auto’s worden geregistreerd voor interpretatie en verwerking van bezwaren en bekeuringen.

Is er betaald voor parkeren van het kenteken dan worden scan gegevens direct gewist. Is er geen parkeerrecht dan worden gegevens opgeslagen voor verdere verwerking en versturen van de boete. Gegevens worden ook opgeslagen voor afhandelen van een eventueel bezwaar. De gegevens worden nergens anders voor gebruikt en na afloop van de bezwaartermijn verwijderd. Het toegepaste algoritme detecteert niet-relevante kentekens en personen in de foto's en maakt deze onherkenbaar.

# data[].attributes.goal
Op basis van beeldmateriaal, zoals luchtfoto's, kunnen mutaties in de basisgegevens automatisch herkend worden

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme vergelijkt nieuw fotomateriaal met bestaande gegevens

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is foto's handmatig vergelijken met de oude situatie, wat veel werk met zich mee brengt

# data[].attributes.humanIntervention
Na herkenning van een mutatie moet de mutatie door een medewerker doorgevoerd worden

# data[].attributes.risks
Risico wordt als nihil ingeschat doordat na herkenning van een mutatie de mutatie door een medewerker doorgevoerd moet worden

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme vergelijkt nieuw fotomateriaal met bestaande gegevens

# data[].attributes.goal
Het zo transparant, humaan en respectvol faciliteren van de terugkeer van vreemdelingen die niet in Nederland mogen blijven, is het kerndoel van DTenV. Om dit te realiseren, worden er gesprekken gevoerd tussen vreemdeling en regievoerder. Op deze manier wordt informatie verzameld om een zo concreet mogelijk beeld te krijgen van de mogelijkheden tot vertrek. Deze gegevens worden in het primair processystem van DtenV (ISTV) bijgehouden. In een data warehouse wordt een deel van de gegevens met elkaar gecombineerd om de kansrijkheid op vertrek te indiceren. De indicatie wordt dan weer gepresenteerd in ISTV. Het doel hiervan is simpelweg het vergemakkelijken van het vertrekproces voor de vreemdeling en voor de regievoerder. Zo kan DTenV haar wettelijke taak zo goed mogelijk blijven uitvoeren.

De impact op mensen die in het bezit zijn van reisdocumenten en die meewerken aan hun vertrek – en hierdoor dus kansrijker zijn – houdt in dat zij bij hoge instroom met voorrang door het proces worden geholpen. Het kan ook zijn dat mensen wiens kansrijkheid lager wordt ingeschat bijvoorbeeld langer gebruik maken van opvangvoorzieningen, omdat diens proces langzamer verloopt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor de inschatting van kansrijkheid op vertrek van de vreemdeling ligt in de wettelijke taken van DTenV. Deze staan onder andere beschreven in:

• Vreemdelingenwet 2000

• Vreemdelingenbesluit 2000

• Voorschrift Vreemdelingen 2000

• Vreemdelingencirculaire 2000

• Richtlijn 2008/115/EG (Europese Terugkeerrichtlijn)

• Verordening Dublin III

• VN-Vluchtelingenverdrag (1951)

# data[].attributes.methodsAndModels
De rekenregels die worden gebruikt om de kansrijkheid te indiceren zijn opgesteld door inhoudsdeskundigen. In het data warehouse worden scores toegekend aan eerdergenoemde gegevens die de kansrijkheid op vertrek verhogen of verlagen. Het toekennen van deze scores gebeurt op basis van interne, maar ook globale informatie die constant wordt geüpdatet en aangevuld met nieuwe bevindingen. Deze scores worden in het data warehouse gecombineerd tot één indicatie. De uiteindelijke kansrijkheid kan hoog, midden of laag zijn. Dit wordt getoond in het primair processysteem.

# data[].attributes.proportionality
DTenV werkt met regievoerders die in zogenoemde vertrekgesprekken samen met de vreemdeling de optimale vertrekstrategie bepalen. Dit is in hoge mate mensenwerk en afhankelijk van de professionaliteit van de regievoerder. Een voordeel van de digitale indicatie als een soort naslagwerk, is de visuele bevestiging voor de regievoerder. Ook kán er op basis van de kansrijkheid geprioriteerd worden, indien er te weinig capaciteit aan regievoerders is om de volledige caseload van DTenV te behandelen. Immers, bijvoorbeeld bij hoge instroom, kan het nodig zijn om mensen met een hogere kansrijkheid eerder te behandelen en het kansrijke(re) vertrekproces te verwezenlijken. Diens zaken hebben mogelijk een kortere doorlooptijd. Dit betekent niet dat mensen met een lagere kansrijkheid minder of niet worden geholpen in het vertrekproces. Wel kan het betekenen dat de volgordelijkheid afwijkt van FIFO (first in, first out).

De inschatting van de kansrijkheid op vertrek heeft géén invloed op de juridische status van de vreemdeling, of op de vertrekverplichting die op de vreemdeling rust.

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt nooit een geautomatiseerde beslissing gemaakt op basis van de ingeschatte kansrijkheid op vertrek. Het inschatten van de kansrijkheid op vertrek is één van de hoofdtaken van de regievoerders in het primaire proces van DTenV. Zij doen dit, buiten de indicatie die digitaal kan worden gezien, ook in hun hoofd. De digitale indicatie fungeert over het algemeen als een naslagwerk.

# data[].attributes.risks
De kansrijkheidsindicatie wordt verwerkt in het data warehouse. Hierover worden rapporten uitgedraaid. Ook wordt er ten alle tijden bijgehouden op basis van welke data de indicatie werd gegeven en wordt deze data constant geüpdate naar de huidige stand van zaken.

Aangezien de kansrijkheid wordt weergegeven in het primair processysteem, wordt de individuele indicatie van kansrijkheid op vertrek van de vreemdeling alleen bekeken door degenen die toegang hebben tot tot het dossier van de betrokken vreemdeling.

# data[].attributes.sourceData
Dublin-claim (ander land is mogelijk verantwoordelijk voor een asielverzoek)

Aanwezigheid van (vervangende) reisdocumenten

Medewerking vertrek van de vreemdeling: Aan de hand van registraties in het primair processysteem (ISTV) wordt afgeleid of de vreemdeling zelf acties onderneemt om het vertrek te bevorderen, bijvoorbeeld door zich zelf te melden bij de Internationale Organisatie voor Migratie (IOM), een NGO of DTenV

Data-gekwalificeerde interne landenlijst (op data gebaseerde lijst die context biedt over landen en de samenwerking hiermee)

# data[].attributes.goal
Met de inzet van het algoritme wordt het nemen van een besluit versneld, zodat zo veel mogelijk ondernemers op tijd liquiditeitssteun kunnen krijgen. Het algoritme versnelt de besluitvorming voor de toekenning van een tegemoetkoming en het geeft een risico duiding voor de handmatige stroom.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Tweede Kamer is over de grotendeels geautomatiseerde uitvoering geinformeerd middels de volgende voortgangsrapportage, zie: https://www.rijksoverheid.nl/documenten/kamerstukken/2021/03/22/voortgangsrapportage-tvl

# data[].attributes.proportionality
In de TVL wordt het risicomodel (het algoritme) gebruikt om alle aanvragen geautomatiseerd te toetsen aan de criteria van de regeling en een risicoclassificatie op oneigenlijk gebruik te maken. Voorafgaand aan de uitbetaling van het voorschot en voor de definitieve vaststelling van de subsidie. Daarmee wordt de besluitvormingsketen versneld, zodat ondernemers zo snel mogelijk liquiditeitssteun kunnen krijgen. De inzet van het risicomodel stelt RVO in staat om over grote hoeveelheid subsidieaanvragen in een zeer korte tijd positief te beslissen, zodat ondernemers die tijdens de corona lockdowns snel vaste lasten steun nodig hebben, dit ook kunnen krijgen. Verder stelt het risicomodel RVO in staat dat slechts positieve besluiten zonder tussenkomst van een medewerker worden behandeld, zodat de medewerkers de overige besluiten sneller kunnen beoordelen. Een vergelijkbaar resultaat zonder de inzet van het risicomodel is bij de voorbereiding van de regeling beoordeeld als niet uitvoerbaar: dit zou een opschaling van grote omvang van gespecialiseerd personeel vergen, die niet op korte termijn is te organiseren. Zelfs als dat wel gelukt was zouden de doorlooptijden voor ondernemers veel langer geweest zijn zonder risicomodel.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke nieuwe TVL ronde (aanvraagfase zowel als vaststellingsfase) wordt het risicomodel aangepast en opnieuw ter goedkeuring voorgelegd aan een interdepartementaal samengestelde adviescommissie (rolling review) die de algemeen directeur RVO adviseert inzake de toepassing van het risicomodel. Zodra het in gebruik genomen is bepaald het risicomodel van elke aanvraag het kwalitatieve en kwantitatieve risico; die factoren samen vormen de algemene risicocategorie. Categorie 1 wordt automatisch toegekend, van Categorie 2 valt 10% uit naar handmatig en wordt de rest automatisch toegekend. In het geval dat het algoritme een aanvraag als hoog risico aanmerkt, Categorie 3, valt deze uit naar een handmatige controle door een medewerker. Bijvoorbeeld omdat het een hoog bedrag betreft, de aanvraag incompleet is, of omdat er aanwijzingen zijn voor misbruik of oneigenlijk gebruik. De aanvraag wordt dan klaargezet voor een menselijke beoordeling. Het algoritme geeft een advies mee aan de medewerker waar deze op moet letten, zoals gegevens die incompleet of tegenstrijdig zijn. Dit kan nuttig zijn: het advies helpt de medewerker om zich snel een beeld te vormen van de situatie. De medewerker bekijkt vervolgens de gehele aanvraag. De medewerker kan aanvragen vervolgens goedkeuren of afwijzen, eventueel na een nadere uitvraag om informatie. Een negatief besluit (geen of lagere subsidie) volgt daardoor niet uit het risicomodel maar altijd uit de beoordeling door een medewerker. Bij afwijking van het klantverzoek en bij subsidiebedragen boven een bepaalde grens gebeurt dit altijd via het 4-ogen principe.

# data[].attributes.contactEmail
Voor contact over deze registratie neem contact op met RVO via het contactformulier; https://www.rvo.nl/onderwerpen/over-ons/contact/formulier onder vermelding van Bedrijf/instelling,  Covid-19: TVL/TOGS/ATE, of Overheidsorganisatie, Covid-19 regelingen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vanuit de BIO richtlijnen voor de Overheid wordt veilig mailen als een geadviseerde maatregel gezien, wanneer er met enige regelmaat persoonsgegevens of andere gevoelige informatie via mail verstuurd wordt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er altijd nog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig of onveilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
De applicatie werkt met het automatisch herkennen van tekstelementen die mogelijk verwijzen naar gevoelige informatie die veilig verzonden moet worden. Ook kan een gebruiker zelf aangeven of een mail veilig verzonden moet worden of niet.

# data[].attributes.goal
Het doel van Microsoft 365 CoPilot is om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werk. Microsoft 365 CoPilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen, het opstellen van e-mails of het voorbereiden van vergaderingen. Dit gebeurt met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).

De impact is dat medewerkers sneller en makkelijker hun werk kunnen doen. Ze hoeven minder tijd te besteden aan standaardtaken en kunnen zich beter richten op inhoud en samenwerking. Burgers en bedrijven merken dit indirect, bijvoorbeeld doordat brieven duidelijker zijn, antwoorden sneller komen of vergaderingen beter zijn voorbereid.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 CoPilot gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht. De inrichting van CoPilot is zodanig dat alle data binnen de gemeente blijft. We maken geen gebruik van CoPilot plus (de betaalde versie van MS).

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente kiest ervoor om Microsoft 365 CoPilot in te zetten om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werkzaamheden. Microsoft 365 CoPilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen en het voorbereiden van vergaderingen. Dit levert tijdswinst op. En zorgt voor betere kwaliteit van documenten en geeft medewerkers meer ruimte om zich te richten op inhoud. Ook draagt het bij aan werkplezier en digitale vaardigheden.

Tegelijkertijd zijn er risico’s. De antwoorden van Microsoft 365 CoPilot kunnen fouten bevatten. En worden daarom altijd gecontroleerd. Er is ook aandacht nodig voor privacy en het veilig omgaan met gegevens. De afhankelijkheid van technologie vraagt om duidelijke afspraken en bewust gebruik.

De gemeente prefereert Microsoft 365 CoPilot en zit in op bewustwording rondom generatieve AI. Microsoft 365 CoPilot is geïntegreerd in veel gebruikte programma’s en wordt aanbevolen binnen de organisatie.

Bij deze keuze zijn waar nodig ethische afwegingen gemaakt. Denk aan begrijpelijkheid, menselijke controle, gelijke behandeling en transparantie.

Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van kunstmatige intelligentie en specifiek generatieve AI. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met deze technologie. Daarnaast werkt de gemeente aan strategisch en tactisch beleid voor de omgang met AI. Een DPIA en mensenrechtentoets worden uitgevoerd wanneer nodig.

De inrichting van CoPilot is zodanig dat alle data binnen de gemeente blijft. We maken geen gebruik van CoPilot plus (de betaalde versie van MS).

# data[].attributes.humanIntervention
Microsoft 365 CoPilot ondersteunt medewerkers bij hun werk, maar de uitkomsten worden altijd door mensen gebruikt en beoordeeld. Bijvoorbeeld: als Microsoft 365 CoPilot een tekstvoorstel doet, controleert de medewerker of de inhoud klopt en past bij de situatie. Ook bij samenvattingen of e-mails blijft de medewerker verantwoordelijk voor de uiteindelijke versie.

De inzet van Microsoft 365 CoPilot vraagt dus om actieve menselijke tussenkomst. Medewerkers gebruiken de uitkomsten als hulpmiddel, maar nemen zelf de beslissingen. Ze kunnen de suggesties aanpassen, aanvullen of helemaal negeren. Dit zorgt ervoor dat de kwaliteit en betrouwbaarheid van het werk gewaarborgd blijven.

Er is geen sprake van automatische besluitvorming. Microsoft 365 CoPilot ondersteunt, maar vervangt de mens niet. Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van generatieve AI, zodat ze weten hoe ze de uitkomsten goed kunnen beoordelen en bijstellen. De inrichting van CoPilot is zodanig dat alle data binnen de gemeente blijft. We maken geen gebruik van CoPilot plus (de betaalde versie van MS).

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van Microsoft 365 CoPilot zijn verschillende risico’s in beeld. Denk aan technische risico’s, zoals fouten in gegenereerde teksten, en juridische risico’s rond privacy en datagebruik. Ook zijn er ethische risico’s, zoals het risico op ongelijke behandeling, onduidelijke besluitvorming of verlies van menselijke controle.

Om deze risico’s te beperken, worden medewerkers getraind in het verantwoord gebruik van AI, waaronder generatieve AI zoals Microsoft 365 CoPilot. Ze leren hoe ze de uitkomsten kunnen controleren, bijstellen en zorgvuldig omgaan met informatie. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met generatieve AI, zodat duidelijk is wat wel en niet mag. Dit is ook geborgd binnen de interne gedragsregeling. De inrichting van CoPilot is zodanig dat alle data binnen de gemeente blijft. We maken geen gebruik van CoPilot plus (de betaalde versie van MS).

De gemeente werkt aan een strategisch beleidskader voor de omgang met AI. Hierin is ook aandacht voor periodieke evaluatie en monitoring van het gebruik van Microsoft 365 CoPilot in pilots. Zo kunnen risico’s tijdig worden gesignaleerd en aangepakt. Dit kader sluit aan bij de normen rondom informatiebeveiliging en privacy, dat als leidend wordt beschouwd bij de inzet van nieuwe technologieën.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s op naleving vergunningsplicht precursoren voor explosieven door particulieren

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk vallen onder de vergunningplicht door particulieren in het kader van de precursoren voor explosieven. Dit algoritme richt zich op het binnenbrengen en voorhanden hebben van grondstoffen (precursoren) of mengsels die kunnen worden misbruik voor de illegale vervaardiging van explosieven. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme wordt de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de precursoren voor explosieven ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet precursoren voor explosieven en Regeling precursoren voor explosieven. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op het binnenbrengen en voorhanden hebben van grondstoffen (precursoren) of mengsels die kunnen worden misbruik voor de illegale vervaardiging van explosieven. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van precursoren voor explosieven. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, eorinummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Directie Ingenieursbureau, specifiek Lead Buyer Fysiek, gebruikt voor het maken van een probabilistische doorrekening van een raming een externe internetsite, die een Monte Carlo simulatie uitvoert op de input van de raming. De output bestaat uit een waarde voor de betrouwbaarheid van de raming en een top 10 van onderdelen die de hoogste bijdrage hieraan leveren. De Monte Carlo Methodiek is gebaseerd op een algoritme. De beschrijving van de methodiek luidt:

Monte Carlo methods, or Monte Carlo experiments, are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results. The underlying concept is to use randomness to solve problems that might be deterministic in principle. They are often used in physical and mathematical problems and are most useful when it is difficult or impossible to use other approaches. Monte Carlo methods are mainly used in three problem classes: optimization, numerical integration, and generating draws from a probability distribution.

De gebruikte internetsite werkt met geautomatiseerde Monte Carlo algoritmen en genereert informatie die wordt ingezet in de besluitvorming over de kredieten.

# data[].attributes.goal
De anonimiserings software wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Coevorden heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om de verlichting te schakelen op bepaalde tijden om:

- de verkeersveiligheid te waarborgen en

- duurzaam om te gaan met energie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Nederlandse Praktijk Richtlijn 13201 Openbare Verlichting

# data[].attributes.methodsAndModels
Via een webapplicatie heeft de beheerder toegang tot de instellingen van de verlichting. Dit is mogelijk door een koppeling tussen een armatuur dongle en de server van de webapplicatie. Standaard zijn de branduren afgestemd op de astronomische tijden.

# data[].attributes.proportionality
- verhogen van de verkeersveiligheid

- verduurzamen van het areaal

# data[].attributes.humanIntervention
De output van dit algoritme wordt geïnterpreteerd door de beheerder, pas nadat dit gedaan is wordt er een keuze gemaakt over de vervolgstappen met betrekking tot daadwerkelijk onderhoud. Op basis van astronomische tijden worden de branduren bepaald. Deze zijn in het proces geprogrammeerd.

# data[].attributes.risks
Risico's worden zoveel als mogelijk gemitigeerd door fysieke verificatie door de beheerder wanneer wordt afgeweken van het algortime.

# data[].attributes.sourceData
Astronomische tijden

# data[].attributes.goal
Het algoritme is gemaakt om het proces van kwijtschelding van belastingen makkelijker en sneller te maken voor de burger en ondernemer. Het voorspelt welke verzoeken waarschijnlijk toch in aanmerking komen voor kwijtschelding. Hierdoor kan de gemeente efficiënter werken en wordt de dienstverlening voor Amsterdammers moderner en klantvriendelijker. Amsterdammers krijgen te maken met het algoritme wanneer ze een verzoek tot kwijtschelding indienen. Als het algoritme voorspelt dat het verzoek waarschijnlijk zal worden goedgekeurd, geeft het dit advies aan de behandelend ambtenaar. Deze neemt dit advies mee in zijn afweging. Als het advies wordt opgevolgd, hoeft de burger geen extra informatie op te sturen. Dit maakt het proces voor de burger sneller en eenvoudiger. Als het algoritme geen advies kan geven, wordt het verzoek op de normale manier door een medewerker beoordeeld. Het algoritme zorgt ervoor dat burgers minder administratieve lasten hebben en sneller een antwoord krijgen. Voor de gemeente betekent dit een efficiënter proces en minder werk. Een medewerker neemt altijd de uiteindelijke beslissing, zodat het proces betrouwbaar blijft. Het algoritme wordt gebruikt binnen de gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het proces van kwijtschelding van gemeentelijke belastingen is vastgelegd in de Invorderingswet 1990 en het daarbij behorende Uitvoeringsbesluit Invorderingswet 1990. Deze wet- en regelgeving bepaalt onder welke voorwaarden burgers in aanmerking kunnen komen voor kwijtschelding van gemeentelijke belastingen, zoals de afvalstoffenheffing of rioolheffing. Gemeenten zijn verplicht om verzoeken tot kwijtschelding te beoordelen op basis van de financiële situatie van de aanvrager. Het algoritme wordt gebruikt als hulpmiddel in dit proces: het geeft advies over de waarschijnlijkheid van toekenning. De uiteindelijke beslissing is gebaseerd op de wettelijke kaders en wordt genomen door een medewerker.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model voorspelt of een aanvraag voor kwijtschelding waarschijnlijk wordt toegekend. Hiervoor gebruikt het historische gegevens van eerdere aanvragen. Op basis daarvan leert het patronen herkennen die samenhangen met toekenning. Bij een nieuwe aanvraag berekent het model een waarschijnlijkheidspercentage dat de kans op toekenning aangeeft. Dit percentage, samen met de belangrijkste bepalende factoren, wordt als advies weergegeven aan de behandelaar. Het model maakt gebruik van een AI-voorspelmethode gebaseerd op machine learning.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme maakt het proces van kwijtschelding sneller en eenvoudiger. Burgers hoeven minder vaak extra informatie aan te leveren, wat hen tijd en moeite bespaart. Ook voor de gemeente betekent dit minder werk en lagere kosten. Het proces wordt klantvriendelijker en efficiënter, terwijl een medewerker altijd de uiteindelijke beslissing neemt. Dit zorgt voor betrouwbaarheid. Een nadeel is dat het algoritme soms een fout kan maken. Als een medewerker dit overneemt, kan dat leiden tot een onterechte toekenning van kwijtschelding. Dit betekent een kleine financiële schade voor de gemeente, maar deze wordt gecompenseerd door de tijdsbesparing en betere dienstverlening. Door monitoring, hertraining en transparantie beperken we de risico’s . De voordelen wegen duidelijk op tegen de nadelen, waardoor het gebruik van het algoritme gerechtvaardigd is.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft een advies dat medewerkers helpt bij het beoordelen van kwijtscheldingsverzoeken. Het algoritme geeft alleen een positief advies (toewijzen) als het uit het verzoek opmaakt dat het waarschijnlijk wordt goedgekeurd. Daarbij geeft het aan hoe waarschijnlijk deze uitkomst is. De medewerker kan op basis van dit advies het juiste besluit nemen. Alle andere verzoeken worden door een medewerker beoordeeld, zoals normaal. Medewerkers gebruiken het advies om sneller te werken, en nemen altijd de uiteindelijke beslissing. De uitkomsten van het algoritme worden gecontroleerd door regelmatig te monitoren en steekproeven te doen. Daarnaast wordt het algoritme regelmatig aangepast en opnieuw getraind met nieuwe gegevens, zodat het betrouwbaar blijft. Soms geeft de tool een positief advies niet door. De uiteindelijke uitkomst van deze gevallen wordt gebruikt om zowel de tool verder te trainen als om ervoor te zorgen dat medewerkers scherp blijven.

# data[].attributes.risks
Risico’s worden op verschillende manieren beheerst. Fouten leiden alleen tot een onterechte toekenning, wat een kleine financiële schade is die wordt gecompenseerd door tijdsbesparing en betere dienstverlening. Het algoritme wordt regelmatig opnieuw getraind met nieuwe gegevens om betrouwbaar te blijven. De prestaties worden continu gemonitord en steekproefsgewijs gecontroleerd om fouten snel te ontdekken. Het algoritme wordt opgenomen in het algoritmeregister voor transparantie. Er wordt een zekerheidsniveau toegepast, zodat het algoritme alleen advies geeft als het zeer zeker is van het advies. Als het algoritme geen advies geeft, beoordeelt een medewerker de aanvraag volledig. Hierdoor blijven risico’s beperkt en het proces betrouwbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt de volgende gegevens: leeftijd van de aanvrager, financiële gegevens zoals huurnorm, inkomen, loon, woonlasten en vermogen (ook over meerdere jaren, bijvoorbeeld sinds 2017 of de laatste 5 jaar), en historische gegevens, zoals hoe vaak kwijtschelding is aangevraagd, toegekend of niet toegekend in de afgelopen jaren (bijvoorbeeld de laatste 2-6 jaar). Deze gegevens zijn afkomstig van rechtmatig toegestane bronnen en eigen (historische) belastinginformatie. Het betreft dezelfde informatie die al wordt gebruikt bij de beoordeling van kwijtscheldingsverzoeken, maar dan gecombineerd en in grotere hoeveelheden. Alle gegevens worden verwerkt volgens Privacy by Design en binnen geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.name
Meldingen openbare ruimte: Signalen (SIA)

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via SIA, het online meldingensysteem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast van personen en horeca kan gemeld worden.

Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen.

Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen.

De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

Dit algoritme kan zeer nauwkeurig detecteren in welke categorie een combinatie van woorden hoort; het algoritme heeft een score van 0,88 (macrogewogen F1-score). Andere methodes zijn ook uitgeprobeerd (W2V, CNN+LSTM, BERT) maar bleken minder goed te presteren. Meer informatie: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het Actie Service Centrum. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het Actie Service Centrum) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het Actie Service Centrum bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 300.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het Actie Service Centrum of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgevegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Emailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of emailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.amsterdam.nl/privacy/specifieke/privacyverklaringen-wonen/meldingen-overlast-privacy

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Vanuit de pachtadministratie worden bij kortlopende overeenkomsten voor akkerbouwpercelen teeltplannen voorschreven met als doel de bodemkwaliteit op niveau te houden of te verbeteren. In de praktijk werd vaak afgeweken en hoogrenderende gewassen geteeld die een zwaardere belasting zijn voor de bodemkwaliteit. Het controleren was arbeidsintensief, controleurs moesten alle percelen langslopen om te beoordelen of er sprake was van een afwijking. Met ondersteuning van dit algoritme is het mogelijk afwijkingen vroegtijdig in een groeiseizoen te signaleren en controleurs gericht aansturen welke percelen bezocht moeten worden en ter plaatse constateren of er daadwerkelijk sprake is van een afwijking. Bij een afwijking worden pachters gesommeerd zich te houden aan het voorgeschreven teeltplan. Dit kan door middel van een waarschuwing, boetebeding in overeenkomst of beëindiging van overeenkomst.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

1. Door gerichte controle behoudt bodemkwaliteit.

2. Efficienty, minder personele inzet door gerichtere controle.

3. Volledig, alle percelen worden gecontroleerd.

Nadelen:

1. Bij bewolkt weer zijn percelen niet goed waar te nemen, dus niet alle beeldmateriaal kan gebruikt worden.

2. Sterke klimaat schommelingen van extreme droogte, regen of warmte kan groeicurve gewassen beïnvloeden waardoor minder nauwkeurig herkenning plaats kan vinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij bureaudesk controle worden afwijkingen doorgegeven aan controleurs in het veld. Een controleur dient vervolgens visueel vast te stellen of er daadwerkelijk sprake is van een afwijking. Er wordt vervolgens beeldmateriaal (foto's) gemaakt en pachter wordt hierop aangesproken.

# data[].attributes.risks
Een van de grootste risico's is een foutieve signalering (afwijking), dit risico wordt ondervangen door een visuele controle ter plaatse.

# data[].attributes.sourceData
1. Kadastrale informatie

2. Openbare laag resolutie satellietbeelden (Sentinel 1 en 2)

3. Teeltplan informatie uit pachtcontract.

# data[].attributes.goal
Met Loki willen we laten zien wat de aangetoonde waarde is van een chatbot bij het opvragen van informatie uit onze data.

# data[].attributes.lawfulBasis
In artikel 2a lid c Kadasterwet staat: “een doelmatige informatievoorziening van de overheid ten behoeve van de goede vervulling van publiekrechtelijke taken en de nakoming van wettelijke verplichtingen door bestuursorganen”. Kortom, wij willen onze informatie beschikbaar maken voor een zo groot mogelijk publiek. Dus ook aan burgers.

# data[].attributes.methodsAndModels
1. chatbot framework Rasa

2. speech-to-text API van Microsoft Azure

3. knowledge graph voor het verbinden data uit verschillende registraties en SPARQL-endpoints.

# data[].attributes.proportionality
Virtuele assistenten, zoals Siri, Alexa en de Google Assistent worden steeds populairder. Daarin spreekt de gebruiker een vraag in of wordt de vraag niet ingetypt. Daarnaast ontwikkelen we de Kadaster Knowledge Graph. Hierdoor ontstaan allerlei nieuwe inzichten over hoe we in de toekomst data moeten presenteren. We willen onderzoeken hoe we de data het beste kunnen presenteren.

# data[].attributes.risks
minimaal risico

# data[].attributes.sourceData
Loki maakt gebruik van openbare gegevens in de BAG, BRK (Kadastrale kaart), BRT en WOZ.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die waterschap Aa en Maas publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Het waterschap moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van waterschap Aa en Maas doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is om inwoners en ondernemers te helpen een digitale aanvraag in te dienen (omgevingsvergunningen/vooroverleggen). Daardoor kan deze aanvraag (juist en volledig) worden ingediend. Daarnaast voorziet het algoritme in een vergunningcheck: is er wel of geen omgevingsvergunning nodig (hieraan kunnen echter geen rechten aan worden ontleend).

Een inwoner of ondernemer dient een aanvraag volledig zelf in, zonder tussenkomst van een medewerker van de gemeente. Echter, bij onduidelijkheden bij de inwoner of het bedrijf, kan er sprake zijn van tussenkomst van een medewerker van de gemeente. De gemeente Beekdaelen biedt graag eenieder hulp bij het invullen van de aanvraag als dit tot moeilijkheden leidt.

Een aanvraag komt altijd terecht in het zaaksysteem (Rx.Mission) van de gemeente Beekdaelen. Dit wordt door een medewerker van de administratie gecontroleerd en vervolgens doorgezet naar de juiste afdeling. Per afdeling wordt de werkvoorraad onder de medewerkers verdeelt. Het algoritme ziet alleen op het kunnen doen van een (digitale) aanvraag en het ontvangen daarvan in het digitale zaaksysteem van de gemeente. Een aanvraag goedkeuren of afkeuren (verlenen of weigeren) kan alleen met tussenkomst van een casemanager Omgevingswet (medewerker gemeente Beekdaelen).

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt en ten allen tijde (op voorkeur van de inwoner) kan worden ingediend bij de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de casemanager Omgevingswet meer tijd overhoudt voor de inhoudelijke aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit en efficiëntie van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet en de daarbij behorende besluiten (Omgevingsbesluit, Besluit kwaliteit leefomgeving, Besluit activiteiten leefomgeving, Besluit bouwwerken leefomgeving), het (tijdelijk deel van het) Omgevingplan (o.a. bestemmingsplannen, verordeningen), het Omgevingsvisie en het beleid van de gemeente.

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle aanvragen via de balie of telefonisch afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers de mogelijkheid om aanvragen digitaal in te dienen. Dit ook mede gelet op het (vergevordere) digitale tijdperk. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om onder begeleiding de aanvraag digitaal in te dienen. Tevens bestaat er altijd nog de mogelijkheid om een aanvraag fysiek (op papier per post) in te dienen. Alle aanvragen (ook die op papier) worden digitaal verwerkt of automatisch ontvangen in het zaaksysteem.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag verloopt via een vragenboom waarbij vooraf toetsing op wet- en regelgeving al plaatsvindt (vergunningcheck). Daarop volgend vindt altijd een menselijke beoordeling plaats door de casemanager én intern/extern adviseur(s). Elke aanvraag wordt dus altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een positieve beoordeling maakt de medewerker een beschikking en stuurt deze naar de aanvrager. Bij een afwijzing stuurt de medewerker een afwijzing naar de aanvrager. In alle gevallen beoordeelt en behandelt de medewerker en niet het algoritme de aanvraag.

# data[].attributes.risks
Het Rijk heeft de vragenboom zodanig ingericht dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen. Daarnaast bij wijzigingen of toevoegingen op de vragenboom richt de gemeente ook de vragenboom zodanig in dat zij rekening houdt met risico's en probeert deze per definitie te voorkomen. Daaropvolgend vindt in alle gevallen beoordeling en verdere behandeling plaats door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de LV-BAG, NHR (KvK,) BRK (kadastrale gegevens)

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de persoonsgegevens die in gemeentelijke documenten kunnen voorkomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Er worden samenvattingen gemaakt van bestaande bezwaaradviezen. Met deze samenvattingen kan de Zaakbibliotheek worden verrijkt. Dit kan door op de homepage eerst de kern van de zaak weer te geven. De Zaakbibliotheek is de interne databank voor de juristen van het Juridisch Bureau (JB). De databank bevat bezwaaradviezen en ondersteunt de juristen bij het behandelen van nieuwe bezwaren.

De samenvatting bevat de essentie van het bezwaaradvies. Met behulp hiervan kunnen juristen sneller beoordelen of het bezwaaradvies aansluit bij de informatie die zij zoeken. Het probleem dat hiermee wordt opgelost is het lange zoeken naar het juiste bezwaaradvies, dit levert tijdswinst op.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme moet nog worden ontwikkeld. In hoofdlijnen zullen data van bezwaaradviezen worden opgehaald uit de dataset. Aan de hand van de richtlijnen die we meegegeven maakt het taalmodel een samenvatting aan de hand van het algoritme.

Het generatieve AI-model van OpenAI, gpt-3.5-turbo of gpt-4, wordt via Azure gebruikt om input-teksten samen te vatten volgens nog nader te bepalen instructie-prompt-technieken (bijvoorbeeld few-shot learning). Dit model kan tekstuele input verwerken en nieuwe teksten in natuurlijke taal maken volgens de instructie die de gebruiker meegeeft.

# data[].attributes.proportionality
Door dit algoritme kunnen juristen uiteindelijk bezwaaradviezen sneller raadplegen. De doorlooptijden zijn daardoor korter en de toetsing efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten zijn intern inzichtelijk in de database met bezwaaradviezen (de Zaakbibliotheek). Wie naar bezwaaradviezen zoekt, krijgt een samenvatting van het volledige advies te zien. In de database is een terugmeldfunctie om eventuele fouten in een samenvatting te melden, die vervolgens worden aangepast.

# data[].attributes.risks
Data is alleen inzichtelijk in een beveiligde omgeving. Juristen gebruiken ze uitsluitend als zoekfunctie. Er is, zoals aangegeven, een terugmeldfunctie om eventuele fouten in de data te verbeteren. Daarnaast zal worden vermeld dat de samenvatting met generatieve AI is gemaakt.

De resultaten van samenvattingen zullen steekproefsgewijs worden gecontroleerd om eventuele onjuiste output van het taalmodel (op basis van het algoritme) te voorkomen. Dit gebeurt in het proces van fine-tuning en zal zoveel mogelijk vanuit de technieken van prompt-engineering worden voorkomen.

Er zijn geen risico's voor kwetsbare groepen, uitsluiting en profilering

# data[].attributes.sourceData
Ongestructureerde tekstuele data van bezwaaradviezen.

# data[].attributes.provider
Gemeente Amsterdam maakt deze toepassing zelf. De code zal open source zijn. 

# data[].attributes.name
Detecteren risico's in douaneaangiften voor naleving vergunningsplicht van chemicaliën

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van Wet voorkoming misbruik chemicaliën. Dit algoritme richt zich op de invoer en uitvoer van chemicaliën en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningplicht geldt voor chemicaliën. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op chemicaliën ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet voorkoming misbruik chemicaliën. Deze wetten dragen zorg dat de invoer en uitvoer van chemicaliën op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer en uitvoer van chemicaliën zonder vergunning Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van chemicaliën. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan beoordeelt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het risicoprofiel. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
ReadSpeaker zorgt ervoor dat meer mensen onze websites kunnen begrijpen, ook mensen die slechtziend zijn en mensen die niet (goed) kunnen lezen. Ook kan de bezoeker ervoor kiezen de teksten nóg eenvoudiger te maken om ze beter te begrijpen.

# data[].attributes.proportionality
Omdat het algoritme alleen teksten voorleest die openbaar zijn zijn er geen risico's. Eenvoudiger maken van teksten gebeurt met AI.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij eenvoudigere teksten krijgt de bezoeker een waarschuwing over wat er mis kan gaan met AI. Voor opmerkingen kan contact opgenomen worden met de afdeling Communicatie.

# data[].attributes.sourceData
ReadSpeaker gebruikt alleen gegevens die op het scherm getoond worden.

# data[].attributes.provider
ReadSpeaker is een dochterbedrijf van de Memory Disk Division van het HOYA concern

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker. De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Roosendaal

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Roosendaal biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt GEM om de vraagsteller beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.  GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de Gemeente Roosendaal antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in Roosendaal.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt gemeente Roosendaal betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegangkelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geinformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Roosendaal kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op Roosendaal situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van Gemeente Roosendaal zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in Roosendaal.

# data[].attributes.goal
Het doel om algoritmen te gebruiken is om de controle op echtheid en opmaak en afgifte van brondocumenten te versnellen. Deze algoritmen ondersteunen documentexperts door aan te geven of er afwijkingen zijn. Een ander doel is voor het bijhouden van aantekeningen over de gecontroleerde brondocumenten en het makkelijker maken van het proces door vergelijkingsmateriaal te bekijken.

# data[].attributes.lawfulBasis
In artikel 14, 20, 28, 33 en 45a van de Vreemdelingenwet is neergelegd dat de Minister bevoegd is verblijfsvergunningen te verlenen, te wijzigen en/of intrekken.

In artikel 3:2 Algemene wet bestuursrecht is neergelegd dat het bestuursorgaan bij de voorbereiding van een besluit de nodige kennis omtrent de relevante feiten en af te wegen belangen vergaart. Een verplichting tot het doen van een onderzoek dus.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van brondocument-data is een VGG16 neuraal netwerk getraind op kenmerken van documentgegevens. Als er een substantieel deel is van een bepaald document zal deze meegenomen worden in de train set. Daarmee kunnen bijvoorbeeld de documentsoort en documentdetails, zoals kleur en vormen, worden herkend.

De brondocumenten worden gescand en worden aan het systeem aangeboden. De scan wordt ook aan het neuraal netwerk aangeboden. Het antwoord wordt automatisch opgevangen. Als het aangeboden brondocument in orde is, komt er een positieve beslissing op het brondocument.

# data[].attributes.proportionality
De documentexperts hebben te maken met een zeer hoge werkdruk en beperkte capaciteit. Met behulp van meerdere algoritmen kunnen de experts sneller zien of een brondocument echt is en juist is verkregen. Zo kan de documentexpert de controle op echtheid sneller doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmen leren van aantekeningen die de documentexperts in gescande brondocumenten doen. Het geeft een eerste oordeel. Dit betekent dat de algoritmen ondersteunen bij het documentonderzoek van de documentexperts. De eindbeslissing ligt altijd bij de documentexperts.

# data[].attributes.risks
De documentexperts voeren steekproeven uit op brondocumenten en beoordelen of bijvoorbeeld door het algoritme het brondocument juist is herkend op documentsoort en landnaam. Wanneer het algoritme een verkeerde beslissing maakt, dan wordt dit door de documentexperts handmatig teruggedraaid. Ook brondocumenten die door het algoritme goed zijn herkend, worden met een steekproef alsnog handmatig onderzocht. De documentexperts blijven altijd verantwoordelijk voor de eindbeslissing.

# data[].attributes.sourceData
Hoogwaardige digitale scans van brondocumenten en menselijke aantekeningen. Zoals land, documentsoort en, of twee details hetzelfde zijn. De documentexperts beoordelen de nieuwe informatie en maken nieuwe aantekeningen. Na controle van deze aantekeningen wordt dit aan de data toegevoegd. Hierdoor werken de algoritmen steeds beter. De algoritmen blijven bijleren over patronen in de data op basis van feedback van de documentexperts.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en de AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat kost te veel uren en is minder accuraat. De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet,ging het anonimiseren niet altijd juist. Personen hadden hun eigen werkwijze, waardoor dit niet altijd adequaat gebeurde en de teksten vaak nog doorzoekbaar waren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor vergunningsplicht op gevaarlijke stoffen in apparatuur

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk betrekking hebben op de invoer van goederen met gevaarlijke stoffen. Het algoritme geeft aan welke douaneaangiften gaan over goederen met een risico dat de goederen gevaarlijke stoffen bevatten. Het algoritme helpt bij het selecteren van douaneaangiften die de Douane kan controleren. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de controles op gevaarlijke stoffen in elektrische en elektronische apparatuur ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Restriction of Hazardous Substances richtlijn (RoHS). Deze regelgeving waarborgt dat de invoer en uitvoer van elektrische en elektronische apparatuur voldoet aan de voorschriften voor beperking van specifieke gevaarlijke stoffen. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen over welke aangiften een hoger risico vormen op de invoer van goederen die niet voldoen aan de RoHS richtlijnen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen tot een verhoogde risicogroep behoren, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen verboden stoffen bevatten (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van gevaarlijke stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Doel van het algoritme is om patronen om mogelijke (structurele) fouten in data te ontdekken om deze te vertalen naar kwaliteitsregels. Het is bedoeld om de bronhouder te voeden met nieuwe inzichten over de data kwaliteit. Het is niet bedoeld om zelfstandig data te corrigeren.

Het effect is indirect voor de burger. Het effect is direct voor de medewerkers van Den Haag die ondersteund worden om de kwaliteit van de dienstverlening naar de burger te verbeteren. De kwaliteit van de registratie wordt beter en daarmee ook de kwaliteit van de dienstverlening.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zelfgebouwd algoritme dat gebruik maakt van verschillende, bestaande machine learning algoritmes. Diverse bestaande algoritmes worden toegepast op de data en resultaten hieruit worden verzameld. Vervolgens selecteert het eigen algoritme welke patronen relevant en sterk zijn.

De data wordt gestructureerd in views door de technische gebruiker. Vervolgens worden de analyse voorkeuren en instellingen bepaald. Daarna gaat het algoritme autonoom op zoek naar significant sterke patronen in de data. Deze worden verzameld in een lijst. Vervolgens worden deze beoordeeld op kwaliteit en relevantie. De meeste sterke patronen worden geselecteerd. Tenslotte worden de patronen weer toegepast op de originele data en wordt per veld vastgesteld welke normaal (regelmatig) zijn en welke afwijkend (onregelmatig) zijn. Deze worden dan groen of rood aangemerkt.

# data[].attributes.proportionality
Q-bot brengt focus aan bij het verbeteren van datakwaliteit. Het helpt dataspecialisten gericht fouten of bijzonderheden in data op te sporen en op te lossen.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, dit is de kern van de applicatie.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn beperkt omdat het algoritme geen zelfstandige beslissingen neemt. De bias is uitsluitend technisch van aard en heeft geen impact op de besluitvorming en de burger. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.sourceData
Erfpacht contracten, eigendommen en kadasterpercelen. Deze zijn aan elkaar verbonden.

# data[].attributes.name
Digitaal Schouwen van de Buitenruimte (POC)

# data[].attributes.goal
DOEL: 1. Het digitaal vastleggen van de buitenruimte in camerabeelden, panoramabeelden en 3D puntwolken door een (externe) partij. 2. Het automatisch verwerken van deze digitale vastlegging tot bruikbare informatie door Stadsbeheer of een externe partij. 3. Het digitaal vastleggen van de buitenruimte door Stadsbeheer van assets, (zwerf)afval en naastplaatsingen.
IMPACT: Doel is om de objecten en zwerfafval in de buitenruimte te herkennen en te koppelen aan een onderhoudsplanning. We willen proactief handelen op verstoringen in de buitenruimte en onze medewerkers zo efficiënt mogelijk inzetten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 108 Gemeentewet jo artikel 6:162 BW jo 6:174 BW jo artikel 6, lid 1, sub e AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Naastplaatsingen, (zwerf)afval en objecten in de buitenruimte leggen we digitaal vast met camerabeelden, panoramabeelden en 3D puntwolken. We verwerken deze data automatisch tot bruikbare informatie om het schoonniveau te meten in de stad, of om onze objecten (bestrating, groen, bomen en dergelijke) te monitoren. Het doel is het verbeteren van onze onderhoudsplanning

# data[].attributes.proportionality
De schouw doen we nu vaak handmatig en is een momentopname. Ook de panoramafoto's winnen we maar één keer per jaar in. Om het ritme van de stad te volgen moet informatie sneller en vaker beschikbaar zijn, zodat we proactief op verstoringen kunnen reageren.

# data[].attributes.humanIntervention
De informatie wordt zichtbaar in een applicatie die door een collega kan worden geraadpleegd.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.name
SCIL (Screener voor intelligentie en licht verstandelijke beperking)

# data[].attributes.goal
De SCIL helpt de reclassering om inzichtelijk te maken of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking bij personen die in aanraking komen met de reclassering. Dit is belangrijk om aan te kunnen sluiten bij dat wat de persoon nodig heeft. Aanpassingen kunnen gedaan worden in onder andere de manier van omgaan met de persoon, taalgebruik en de behoefte aan (extra) ondersteuning tijdens het doorlopen van het traject bij de reclassering. Dit is belangrijk in elke fase van het reclasseringstraject. In de eerste plaats om de persoon goed uit te kunnen leggen wat de reclassering doet en kan betekenen voor de persoon. Maar ook bij het uitbrengen van advies is het belangrijk te weten of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat hij het risico op recidive in. In het advies staat of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het  resocialiseren van de cliënt. De mogelijke aanwezigheid van een licht verstandelijke beperking weegt hierin mee en de kennis hierover draagt bij aan het schrijven van een haalbaar en uitvoerbaar advies waarin rekening gehouden wordt met de mogelijkheden van de cliënt en indien nodig verdiepende diagnostiek aangevraagd kan worden. Ook tijdens de toezichtsfase is het belangrijk te weten of er een vermoeden van een licht verstandelijke beperking is om in het contact met de persoon begrijpbare communicatie te gebruiken en om  passende ondersteuning in te kunnen zetten gedurende het toezichtstraject.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van de SCIL. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag moet gevonden worden in de wettelijke regelingen voor de uitvoering van de reclasseringstaken advies en toezicht.

De wettelijke reclasseringstaken staan vermeld in artikel 8 Reclasseringsregeling 1995 in combinatie met diverse wettelijke bepalingen op het gebied van het strafrecht. De reclassering mag gezondheidsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) verwerken op basis van artikel 30 lid 2 sub b UAVG

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De vragenlijst kan zowel op papier als digitaal afgenomen worden. Indien digitaal, dan wordt elke vragenlijst ingevuld op een zelfscorend formulier. Het afnemen van de vragenlijst duurt vijf tot tien minuten. Het berekenen van de score duurt hooguit twee minuten, of gebeurt automatisch indien digitaal afgenomen. De score geeft aan of er mogelijk sprake is van een vermoeden van een LVB (het is dus geen diagnose).

Het proces gaat als volgt:

1. Een medewerker stelt 14 vragen aan een persoon.

2. De antwoorden worden op een formulier ingevuld.

3. De score wordt berekend op basis van een vaste tabel.

4. Als uit de uitkomst van de SCIL een vermoeden van LVB komt en er is een toezicht opgelegd met bijzondere voorwaarden, dan wordt er verdiepingsdiagnostiek aangevraagd bij een GGZ instelling. Bij twijfel door de reclasseringswerker over de uitkomst van de SCIL kan er ook verdiepingsdiagnostiek aangevraagd worden.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat er in Nederland veel mensen zijn met een licht verstandelijke beperking waarbij niet bekend is dat ze dit hebben. Omdat je het niet direct aan ze kunt zien (zelfs getrainde hulpverleners niet) en omdat ze het zelf soms ook niet weten, wordt er vaak te weinig rekening met hen gehouden. Als deze personen in aanraking komen met justitie en de reclassering, kunnen er misverstanden ontstaan met vervelende gevolgen voor de personen zelf. Zo kan het bijvoorbeeld lijken alsof iemand niet mee wil werken en afspraken niet nakomt. Dit kan echter ook komen doordat iemand meer hulp nodig heeft bij het helpen onthouden van de afspraak of doordat iemand je niet goed begrijpt (bijvoorbeeld omdat er veel vakterminologie of moeilijke woorden gebruikt worden). Dit soort misverstanden willen we voorkomen omdat het ervoor kan zorgen dat een traject bij de Reclassering niet lukt, doordat een aanpak niet goed aansluit bij personen of communicatie niet op een heldere manier plaatsvindt. Door de SCIL te gebruiken, kan de reclassering zorgen voor passende ondersteuning en een uitvoerbaar advies.

# data[].attributes.humanIntervention
De SCIL wordt altijd afgenomen door een reclasseringswerker die een training gevolgd heeft (de E-module SCIL). Dit kan op papier of digitaal. In de werkomgeving van de reclassering wordt na afname geregistreerd of er wel of geen vermoeden is van een LVB.

De regel is dat de SCIL bij elke cliënt uitgevoerd wordt, tenzij er sprake is van één of meerdere van de volgende uitsluitingscriteria:

·   Er is een diagnose wel/geen LVB.

·   Er is een recent afgenomen SCIL.

·   Er is verdere diagnostiek gepland en screening heeft geen meerwaarde.

·   De cliënt heeft een hoge opleiding (havo/vwo, hbo/universiteit) afgerond, en er is geen reden om te twijfelen aan het huidige niveau van functioneren

·   De afname is niet mogelijk doordat de cliënt de Nederlandse taal onvoldoende beheerst.

·   Dyslexie is geen uitsluitingscriterium. Voor dyslexie gelden aparte instructies bij het uitvoeren van de SCIL.

·   Situationele omstandigheden van de cliënt (zoals onder invloed zijn of acute psychiatrische problematiek)

Het resultaat wordt gedeeld met de cliënt en er zal gevraagd worden of het herkend wordt door de cliënt. Bij een vermoeden van LVB zal dit meegewogen worden in het advies en zal de begeleiding en communicatie hierop aangepast worden. Indien nodig, wordt aanvullende diagnostiek aangevraagd.

# data[].attributes.risks
Welke risico’s zijn er?

Privacy schending: De kans dat de uitslag van de SCIL in strijd met de geheimhoudingsplicht en/of AVG aan derden wordt verstrekt.

Foutieve inschatting: De SCIL geeft zicht op een vermoeden van LVB, geen diagnose. Het risico is aanwezig dat de uitkomst van de SCIL onjuist wordt geïnterpreteerd.

Taalproblemen: De test is niet geschikt voor mensen die onvoldoende Nederlands spreken. Dit kan tot verkeerde interpretaties leiden

Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

Reclasseringswerkers volgen de E-module SCIL waarbij zij leren hoe de SCIL te gebruiken en krijgen instructies bij het introduceren, afnemen en terugkoppelen van de uitslag van de SCIL.

Gegevens over de SCIL-score mogen alleen worden opgeslagen en gedeeld volgens de geldende wet- en regelgeving AVG.

De SCIL wordt niet afgenomen bij mensen die de Nederlandse taal niet voldoende machtig zijn.

De reclassering gebruikt de SCIL om passend te adviseren, de communicatie en bejegening aan te passen en de juiste interventies in te zetten. Het wordt dus niet gebruikt als diagnose.

# data[].attributes.sourceData
De test maakt gebruik van antwoorden op 14 vragen over: Opleiding en hulpverleningsgeschiedenis, Contact met familie en sociale ondersteuning, Rekenvaardigheid en taalbegrip.

# data[].attributes.provider
De SCIL is ontwikkeld door de volgende wetenschappers: Hendrien Kaal, Henk Nijman en Xavier Moonen en wordt uitgegeven door Hogrefe Uitgevers. Hogrefe Uitgevers is een wetenschappelijke uitgever.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen de gemeente. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit programma is om snel op de hoogte te zijn van storingen, zodat ze opgelost kunnen worden. Ook kunnen de gemalen gemeten, ingesteld en bestuurd worden op afstand. Dit betekent dat we ook informatie verzamelen over het verbruik van stroom en water. De gemalen communiceren ook met de gemalen van de waterschappen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op basis van de wet milieubeheer is de gemeente verplicht om afvalwater af te voeren

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van dit programma is dat storingen via het programma naar de telefoon van een medewerker worden gestuurd. Die kan dan meteen zien om welke pomp en storing het gaat. De pomp kan op afstand bestuurd worden. Dit scheelt tijd en geld.

Een nadeel van dit programma is dat de gemeente afhankelijk is van techniek. De pompen communiceren met een internetverbinding.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij een overbelasting of storing kunnen de pompen zichzelf uitzetten. De medewerker kan inschatten of er wat moet gebeuren om de storing op te lossen. Wanneer de storing is opgelost, moet een medewerker de pomp ook zelf weer activeren. Ten slotte worden onderhoud en inspectie ter plaatse gedaan.

# data[].attributes.risks
In het geval van een storing leest een medewerker de informatie en besluit dan wat er moet gebeuren. De risico's van een storing worden dus door een mens beoordeeld, niet door het programma. Het programma geeft alleen aan wat er niet werkt, niet wat de gevolgen kunnen zijn.

In de gemalen zijn verbonden met het internet voor de communicatie. Deze verbinding wordt onderhouden door de verkoper van het gemaal.

# data[].attributes.sourceData
grondwaterpeil, doorstroom, status gemaal

# data[].attributes.goal
Met een tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit doen wij bij het ter inzage leggen van besluiten en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld bezwaren, Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken.

Impact is laag: Het algoritme zoekt specifiek naar persoonsgegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (Wabo)

Wet Open Overheid (WOO)

Algemene wet bestuursrecht (Abw)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Deze tool helpt ons om persoonlijke gegevens te herkennen en snel (en digitaal) te maskeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gemaskeerde tekst in een document wordt door een medewerker goedgekeurd of afgekeurd.

# data[].attributes.risks
Laag

# data[].attributes.sourceData
persoonsgegevens, bijvoorbeeld mailadres, adresgegevens of handtekening

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk vergunningsplichtig zijn in het kader van de Wet Dieren. Dit algoritme richt zich op de invoer van diergeneesmiddelen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningsplicht geldt voor diergeneesmiddelen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de diergeneesmiddelencontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Dieren. Deze wetten zorgen dat invoer van diergeneesmiddelen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen over welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer van diergeneesmiddelen zonder vergunning. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van diergeneesmiddelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd.Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel na 1 maand gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, te verlengen of te beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De OmgevingsAssistent helpt gemeenten bij het versnellen en verbeteren van het proces rond zienswijzen en bezwaren. Door het automatisch samenvatten, analyseren en koppelen van relevante informatie wordt de verwerking van zienswijzen efficiënter en consistenter. Dit leidt tot kortere doorlooptijden bij vergunningverlening, betere onderbouwing van besluiten en meer tijd voor menselijke beoordeling en communicatie met inwoners.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet: bepaalt de procedure voor zienswijzen en participatie.

Europese AI Verordening: stelt eisen aan het verantwoord inzetten van algoritmes gebaseerd op AI technologie.

Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Niet van toepassing. De OmgevingsAssistent verwerkt geen persoonsgegevens uit zienswijzen, enkel de tekstuele inhoud.

Besluit Digitale Toegankelijkheid: de OmgevingsAssistent gebruikt begrijpelijke en toegankelijke taal in de uitkomsten.

# data[].attributes.methodsAndModels
De OmgevingsAssistent werkt op basis van kunstmatige intelligentie (AI) en taalmodellen via Microsoft Azure OpenAI Service.

De tool werkt als volgt:

1. Een zienswijze wordt als document geüpload. De AI analyseert de tekst en haalt kernpunten en bezwaren eruit.

2. De AI zoekt automatisch relevante passages in gemeentelijke beleidsdocumenten, jurisprudentie en wetteksten.

3. De tool genereert een concept antwoord met bronverwijzingen, zoveel mogelijk in een standaard format.

4. Een medewerker controleert, bewerkt en accordeert de tekst.

De data blijft binnen Europese servers (Azure EU). Er worden geen persoonsgegevens of IP-adressen opgeslagen.

# data[].attributes.proportionality
De beoordeling van zienswijzen vraagt juridische precisie. De OmgevingsAssistent ondersteunt dit proces, maar vervangt geen menselijke expertise. De gemeente behoudt volledige regie over de inhoud: medewerkers controleren, corrigeren en accorderen altijd het eindresultaat voordat het wordt verstuurd.

De AI is zo ingericht dat deze uitsluitend werkt met openbare documenten. Persoonsgegevens in zienswijzen worden voorafgaand aan verwerking in de OmgevingsAssistent geanonimiseerd. De data die verwerkt wordt betreft openbare data.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van de gemeente controleren altijd de resultaten van de OmgevingsAssistent, passen deze aan waar nodig en bepalen of en hoe het resultaat wordt gebruikt. De tool ondersteunt, maar beslist niet zelfstandig.

# data[].attributes.risks
De kans op fouten is beperkt, doordat de AI werkt met gecontroleerde bronnen en altijd menselijke goedkeuring vereist is. Medewerkers kunnen de door AI gebruikte bronnen controleren, de AI feedback geven op resultaten en resultaten aanpassen.

Er is vooraf een interne toetsing uitgevoerd op privacy, juridische correctheid en technische beveiliging.

# data[].attributes.sourceData
De OmgevingsAssistent gebruikt alleen openbare tekstuele informatie uit ingediende zienswijzen (documenten die al openbaar deel uitmaken van de procedure), gemeentelijke beleidsstukken zoals omgevingsplannen en jurisprudentie uit openbare bronnen (zoals Raad van State).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de persoonsgegevens die in gemeentelijke documenten kunnen voorkomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in de software. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn. Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden voor publicatie gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s op werkzame stoffen van diergeneesmiddelen zonder registratie in douaneaangiften

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk registratieplichtig zijn bij de Wet Dieren. Dit algoritme richt zich op de invoer van werkzame stoffen voor het maken van diergeneesmiddelen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland. Het geeft aan bij welke aangiften een registratieplicht geldt voor werkzame stoffen voor het maken van diergeneesmiddelen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de diergeneesmiddelencontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Dieren. Deze wetten zorgen dat invoer van diergeneesmiddelen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer van werkzame stoffen voor het maken van diergeneesmiddelen zonder registratie. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van diergeneesmiddelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel na één maand gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, te verlengen of te beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel is de verkeersveiligheid, doorstroom en bereikbaarheid te verbeteren. Daarnaast moet het ook bijdragen aan minder CO2-uitstoot doordat het verkeer soepeler doorrijdt.

Het heeft impact op iedereen die aan het verkeer deelneemt, toch verwachten wij dat dit algoritme een lage impact heeft. Het gaat namelijk efficiënter, maar mogelijk merkt de weggebruiker daar niet veel van.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken. Daarnaast is het gebruik gepromoot vanuit het landelijk project Talking Traffic en opgenomen in de Mobiliteitsagenda.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeerslicht krijgt signalen over verkeer dat er aankomt. Deze signalen ontvangt het verkeerslicht via geavanceerde systemen van auto's en applicaties geïnstalleerd op smartphones van de weggebruikers, maar ook vanuit de detectielussen in de weg. Het verkeerslicht krijgt informatie over wat voor soort verkeer er aan komt (fiets, auto, vrachtwagen, hulpdiensten) en hoeveel verkeer er aan komt. Op basis hiervan wordt een afweging gemaakt wie er groen krijgt en hoe lang een verkeerslicht op groen staat. Een bus heeft een hogere waarde dan een auto en meerdere auto's kunnen weer meer waarde hebben dan één vrachtwagen. De manier waarop de algoritmen het verkeer regelen is een vertaling van lokale keuzes.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de inzet van dit algoritme is dat het verkeer beter en slimmer kan doorstromen. Daarnaast biedt het de gemeente Velsen meer grip op het instellen van bepaalde parameters. Dit was bij gewone verkeerslichten minder goed mogelijk voor gemeente Velsen.

# data[].attributes.humanIntervention
De gemeente kan de parameters zelf instellen, bijvoorbeeld hoe lang het verkeerslicht op groen staat. Daarnaast worden de uitkomsten gecontroleerd en bijgesteld. De gemeente kan zo inspelen op veranderende verkeersstromen.

# data[].attributes.risks
Het systeem voldoet aan alle geldende veiligheidseisen en is streng beveiligd. Zo is het niet mogelijk om alle richtingen op groen te zetten.

Daarnaast worden storingen gemonitord en worden de systemen goed onderhouden.

# data[].attributes.sourceData
Flowtack maakt gebruik van diverse beschikbare data, zoals floating car data, maar ook informatie vanuit de detectielussen in het wegdek, informatie over het weer, trein of brug. Deze informatie wordt met elkaar gecombineerd en aan de hand hiervan volgt een beslissing over welke richting "groen" krijgt en voor hoelang.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De meeste ondernemingen doen aangifte voor de omzetbelasting (ook wel btw genoemd). Een negatieve aangifte omzetbelasting betekent dat een onderneming in de aangifteperiode meer btw heeft betaald dan ontvangen en daarom een teruggaaf vraagt van de Belastingdienst. Dit kan bijvoorbeeld het geval zijn bij hoge investeringen of een lage omzet in die periode. De Belastingdienst ontvangt jaarlijks zo’n 2,6 miljoen negatieve aangiften. Een deel van deze negatieve aangiften wordt handmatig beoordeeld. Dit betekent dat een medewerker aan de hand van bewijsstukken controleert of de aangifte juist is ingevuld. Als hierbij onjuistheden worden opgemerkt leidt dit tot een correctie.

Waarvoor wordt het algoritme gebruikt?

Niet alle negatieve aangiften kunnen handmatig worden beoordeeld. Daarvoor is het aantal te groot. Ook wil de Belastingdienst de ondernemers niet onnodig belasten met het aanleveren van bewijsstukken. Daarom richt de handmatige beoordeling zich vooral op de aangiften waarvan vooraf is ingeschat dat ze een hogere kans hebben onjuist te zijn. Het algoritme OB-negatief wordt gebruikt voor de detectie van deze mogelijk onjuiste aangiften van MKB-ondernemingen. Op basis van de uitkomsten van het algoritme worden de aangiften geselecteerd voor de handmatige beoordeling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet Bestuursrecht

Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Wet op de omzetbelasting 1968

Invorderingswet 1990

Uitvoeringregeling Belastingdienst 2003

Archiefwet 1995

Uitvoeringsregeling Algemene wet inzake rijksbelastingen 1994

Richtlijn 2006/112/EG betreffende het gemeenschappelijke stelsel van belasting over de toegevoegde waarde

Hoofdstuk IX van de Rijksbegroting

Verordening (EU) nr. 904/2010 betreffende de administratieve samenwerking en de bestrijding van fraude op het gebied van de belasting over de toegevoegde waarde

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is niet zelflerend. Dit betekent dat het zichzelf niet aanpast om onjuiste aangiften beter te herkennen. Het statistisch model is door medewerkers getraind op basis van gegevens uit het verleden om verbanden te ontdekken. Het algoritme wordt periodiek geëvalueerd en indien nodig geactualiseerd. Voor een actualisatie wordt het algoritme opnieuw getraind.

Het algoritme OB-negatief bestaat uit twee onderdelen, een statistisch model en aantal bedrijfsregels:

1. Het statistisch model geeft een score aan iedere negatieve aangifte binnen de doelgroep MKB. Deze score is een combinatie van de ingeschatte kans dat de aangifte mogelijk onjuist is en de omvang van de mogelijke afwijking (het mogelijke correctiebedrag). De aangiften met een hoge score worden handmatig beoordeeld.

2. De bedrijfsregels zijn vaste regels die bepalen of er handmatige beoordeling moet plaatsvinden. Deze regels zijn bepaald door experts op basis van wetgeving en bekende risico’s.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van OB-negatief kunnen mogelijk onjuiste aangiften beter worden opgemerkt. Het algoritme maakt optimaal gebruik van de relevante gegevens, zoals de ingevulde bedragen in de aangifte. In vergelijking met handmatige selectie detecteert het algoritme meer onjuiste aangiften. Ook worden hierdoor minder aangiften die geen onjuistheden bevatten geselecteerd.

De selectie door het algoritme vindt altijd op dezelfde manier plaats. Dit zorgt voor een efficiënte en consistente selectie. De medewerker kan zich door de inzet van het algoritme volledig richten op de handmatige beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Het algoritme bepaalt of er voor de negatieve aangifte automatisch een teruggaafbeschikking kan worden opgemaakt, of dat de deze wordt geselecteerd voor handmatige beoordeling. In dat geval beoordeeld een medewerker na onderzoek de juistheid van de aangifte. Een eventuele correctie volgt pas na deze handmatige beoordeling. Hierdoor is sprake van wezenlijke menselijke tussenkomst in de besluitvorming wanneer daar rechtsgevolgen aan zijn verbonden.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

Het algoritme wordt periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Aangiftegegevens

Betalingsgegevens

Bedrijfsgegevens

Eerdere Handmatige Beoordelingen  Omzetbelasting

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden.  

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Doel: Het vergelijken van declaratiegedrag van zorgaanbieders ter ondersteuning van toezichtsonderzoek.

Impact: Bij toezichtsonderzoeken naar signalen en bevindingen over zorgaanbieders gebruiken we analyses met declaratiedata om het onderzoek te verrijken. Een van de manieren is het vergelijken van een zorgaanbieder met andere (vergelijkbare) zorgaanbieders in de zorgmarkt door middel van benchmarking. De mate van afwijking van andere zorgaanbieders uit zo een benchmark kan een reden zijn om uitgebreider onderzoek te starten, maar is niet de enige beslisfactor daartoe

# data[].attributes.methodsAndModels
Benchmarking wordt toegepast gegeven een voorbedachte indicator en te onderzoeken zorgaanbieder en groep van zorgaanbieders waarmee deze vergeleken wordt. Bijvoorbeeld: de gemiddelde omzet per patient per jaar (indicator) berekend per zorgaanbieder, waarbij de vraag is hoe een specifieke zorgaanbieder (de te onderzoeken zorgaanbieder) zich verhoudt tot de rest. De zorgaanbieders worden met elkaar vergeleken in een density-plot (een weergave die de verdeling van de berekende waarden toont) met een percentielscore voor de gegeven entiteit, welke geïnterpreteerd worden door de analist & de toezichthouder.

Binnen deze methode is het ook mogelijk om de indicatorwaarden te corrigeren voor patientkenmerken, zoals leeftijd en geslacht. Dit kan helpen om te corrigeren voor verschillen in patientgroepen binnen zorgaanbieders. Een zorgpraktijk met veelal oudere patienten zal (afhankelijk van de indicator) namelijk niet volledig vergelijkbaar zijn met een zorgpraktijk waar veelal jonge mensen komen. Deze correctie wordt toegepast door middel van lineaire regressie. Door de indicatorwaarde te voorspellen op basis van categorische variabelen (categorisch om geen aannames over lineariteit te hoeven maken), is het mogelijk om het niet door patientkenmerken te verklaren effect te onderscheiden. Deze nieuwe waarde is vervolgens te gebruiken in de density-plot zoals hierboven beschreven. Dit gaat met de volgende stappen:

1. Bereken indicatorwaarden per patient.

2. Fit een lineair model op de indicatorwaarden, met de categorische correctievariabelen als voorspellers.

3. Neem de waarden van de residuals als nieuwe waarden.

4. Maak de density-plot met deze nieuwe waarden.

# data[].attributes.proportionality
"Het is op basis van de declaratiegegevens in de meeste gevallen niet mogelijk om uitsluitsel te geven van een overtreding door een zorgaanbieder. Wel kunnen we duiding geven van of declaratiegedrag erg afwijkt van andere zorgaanbieders. Benchmarking passen we dus ook alleen toe om signalen (intern dan wel extern) te bekrachtigen en niet als bron om signalen te genereren.

Gebruik van persoonsgegevens (leeftijd, geslacht) in het corrigeren van benchmarks (zie Technische werking) maakt deze vergelijking van zorgaanbieders accurater, zolang er goed wordt nagedacht over voor welke variabelen er gecorrigeerd wordt. Dit is aan de analist en wordt niet door het algoritme bepaald."

# data[].attributes.humanIntervention
Waarop de benchmarking wordt toegepast (welke zorgaanbieders, indicator, correctievariabelen) wordt altijd bepaald door de analist en toezichthouder. De interpretatie van de benchmark wordt vervolgens ook altijd gedaan door de betreffende analist en toezichthouder.

# data[].attributes.risks
De risico's wat betreft techniek, wetgeving, kosten, ethiek, uitlegbaarheid en andere thema's zijn zeer beperkt. Het algoritme is niet kritiek, er volgen geen rechtstreekse besluiten uit en de techniek is inzichtelijk en uitlegbaar.

# data[].attributes.sourceData
De methode is niet gebonden aan specifieke gegevens, maar wordt bij de NZa ingezet op declaratiedata ontvangen van Vektis. Veelal, maar niet uitsluitend, worden hierbij gebruikt: AGB-code zorgaanbieder/zorgverlener, UZOVI, prestatiecode, aantal uitgevoerde prestaties, gedeclareerd/toegekend bedrag en patientgegevens (pseudo BSN voor indicatorberekeningen die eerst per patient bepaald moeten worden en eventueel leeftijd/geslacht voor gecorrigeerde benchmarks).

# data[].attributes.goal
Het algoritme in de softwaretool Pardon Salaris wordt gebruikt om (proef)berekeningen te maken van het nettoloon van medewerkers. Het doel van dit algoritme is om inzicht te geven in de financiële gevolgen van wijzigingen in de arbeidsovereenkomst, zoals ouderschapsverlof, vermindering van contracturen of een aanpassing in salarisschaal. Hierdoor kunnen medewerkers goed geïnformeerde keuzes maken over hun arbeidssituatie.

De berekening wordt niet automatisch uitgevoerd, maar altijd op verzoek van een medewerker of leidinggevende, en door een medewerker van de salarisadministratie. Dit zorgt voor controle en juistheid in het gebruik van het algoritme.

De impact van het algoritme is dat het medewerkers inzicht geeft in wat zij ‘onder de streep’ gaan verdienen bij contractwijzigingen. Dit voorkomt verrassingen en draagt bij aan transparantie, voorspelbaarheid en vertrouwen in het proces rond arbeidsvoorwaarden. Daarnaast maakt het algoritme het mogelijk om snel te anticiperen op wijzigingen in wet- en regelgeving, doordat de software voortdurend wordt aangepast aan de meest actuele cao-afspraken. Hierdoor is de output van het systeem betrouwbaar en actueel.

# data[].attributes.methodsAndModels
Pardon Salaris werkt met een algoritme dat alle salariscomponenten volgens de gemeentelijke cao bevat. Het verwerkt ingevoerde gegevens zoals salaris, contracturen en verlof om nauwkeurige nettoloonberekeningen te maken. De software wordt continu bijgewerkt om wijzigingen in cao’s en wetgeving tijdig te verwerken, waardoor altijd een actuele en betrouwbare berekening mogelijk is.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme in Pardon Salaris wordt gebruikt voor betrouwbare en actuele berekeningen van het nettoloon bij contractwijzigingen. Het ondersteunt medewerkers en leidinggevenden bij het maken van goed geïnformeerde keuzes. De berekeningen worden altijd gecontroleerd door een medewerker van de salarisadministratie. Omdat er geen automatische besluitvorming plaatsvindt en het algoritme uitsluitend rekent op basis van cao-afspraken, zijn de ethische risico’s minimaal. Wel wordt duidelijk vermeld dat aan de uitkomsten geen rechten kunnen worden ontleend.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de berekening worden gecontroleerd door een medewerker van de salarisadministratie.

# data[].attributes.risks
Een medewerker van de salarisadministratie controleert de juistheid van de ingevoerde gegevens, zodat fouten en onjuiste aannames worden voorkomen. Dit waarborgt de betrouwbaarheid van de uitkomsten. Bij de berekeningen wordt duidelijk vermeld dat hieraan geen rechten kunnen worden ontleend.

# data[].attributes.sourceData
Voor de berekening zijn gegevens nodig over het huidige salaris van de medewerker, zoals salarisschaal en periodiek, evenals de geboortedatum in verband met de pensioendatum, en de naam, zodat duidelijk is voor wie de berekening is opgesteld.

# data[].attributes.goal
Directie Toezicht en Handhaving Openbare Ruimte (THOR) heeft het Computer Vision Team van de gemeente Amsterdam (hierna: CVT) opdracht gegeven om te verkennen hoe objectherkenning kan helpen om te voorkomen dat kwetsbare bruggen en kademuren instorten, doordat hier zware objecten op worden geplaatst. Het gaat daarbij om containers, bouwketen, mobiele toiletten en bouwsteigers. Momenteel is er geen duidelijk zicht op waar deze objecten zich bevinden in (kwetsbare) delen van de stad. Tijdens de Pilot is getest of deze objecten succesvol kunnen worden herkend in de openbare ruimte met een scanvoertuig dat is voorzien van een camera. Na het herkennen van objecten in de openbare ruimte, kan een signaal worden gegenereerd. Door dit signaal te voorzien van aanvullende informatie uit (gemeentelijke) bronnen, kan het werk van toezichthouders beter worden uitgevoerd. Dit kan bijvoorbeeld door in een melding informatie op te nemen over hoe urgent het signaal is op basis van de kwetsbaarheid van de betreffende kade waar het object op is geplaatst. Daardoor kan prioriteit worden gegeven aan urgente situaties. Naast het genereren van een signaal kunnen medewerkers gebruik maken van een digitale kaart waarop de aangetroffen objecten worden weergeven. De pilot is in 2024 succesvol afgerond. Het is gebleken dat objecten succesvol kunnen worden herkend en dat de technologie kan worden ingezet om doelgerichter verkeerd geplaatste objecten te identificeren.

Update 2025: Deze techniek is in productie genomen en wordt wekelijks toegepast voor roulerende wijken in de stadsdelen Centrum, Zuid, Noord, West en Weesp.

# data[].attributes.methodsAndModels
Prestatie

De algoritmes presteren goed op basis van resultaten met de trainingsdataset. De beoogde Pilot is noodzakelijk om de algoritmes te testen met productiedata. De prestaties worden nauwkeurig gemeten gedurende de Pilot. Desondanks heeft elk algoritme ook een zogenaamde foutmarge. Het CVT heeft dit onderzocht en deze doen zich voor bij de volgende situatie:

·       Beeldherkenningsalgoritme

Het object is te ver weg waardoor het algoritme het object niet herkent. Het risico dat het object wordt gemist is echter klein, nu het waarschijnlijk is dat in het risicovolle gebied het scanvoertuig uiteindelijk toch langs het object komt, waardoor deze kan worden herkend.

·       Bluralgoritme

Het bluralgoritme heeft momenteel een accuraatheid van grofweg 95% voor mensen die dicht bij de camera staan. Voor mensen die verder weg staan van de camera ligt dat rond de 92%. Middels visuele inspectie op een steekproef is gebleken dat de personen die niet herkend worden meestal niet herkenbaar zijn, omdat zij bijvoorbeeld deels achter een boom staan of te ver weg van de camera staan.

Update 2024: Inmiddels is Blurring as a Service (BaaS) in gebruik genomen, dit zal in een mogelijk vervolgtraject worden ingezet om de beelden te anonimiseren.

Update 2025: Bovenstaande is geïmplementeerd.

# data[].attributes.proportionality
De bruggen en kademuren in de binnenstad zijn sterk verzwakt door jarenlange te zware belasting. In de tijd dat deze bruggen en kades gebouwd zijn was er nog geen zwaar verkeer. We zijn de bruggen en kademuren aan het versterken of vervangen. Daarom zijn zwaar verkeer en zware objecten nu op verschillende plekken verboden.

Vanwege een tekort aan handhavers binnen Toezicht en Handhaving voor de hoeveelheid meldingen in de openbare ruimte, is digitalisering een manier om te voldoen aan de wettelijke plicht om te handhaven op vergunningsplichte objecten.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming door gebruik te maken van de beeldherkenningsvoorziening. De voorziening genereert wel geautomatiseerd een signaal. Dit signaal wordt vervolgens (handmatig) beoordeeld door een toezichthouder, waarna mogelijkerwijs een buitendienstonderzoek zal plaatsvinden. De toezichthouder doet zelfstandig een beoordeling of de situatie legaal of illegaal is. Als dit laatste het geval is, zal een handhaver zelfstandig een besluit nemen. Daarmee is er sprake van voldoende betekenisvolle menselijke tussenkomst. De ‘output’ van de algoritmes draagt wel bij aan het nemen van de ‘beslissing’ om al dan niet nader onderzoek (buitendienstonderzoek) te doen naar het waargenomen object in de openbare ruimte. Daarmee is de voorziening (met bijbehorende algoritmes) dus wel van wezenlijke invloed.

# data[].attributes.risks
Over de gehele linie zijn maatregelen getroffen om de data veilig te verwerken en om incidenten (bijvoorbeeld: het blurring-algoritme werkt niet meer) snel en doeltreffend op te lossen volgens vaste procedures. In het bijzonder is er aandacht binnen het project om de gemaakte omgevingsbeelden zorgvuldig te anonimiseren en de overbodige data te verwijderen. Aanvullend is er veel aandacht voor de eindgebruikers van de voorziening. Zij moeten goed op de hoogte zijn van de werking van de voorziening (met bijbehorende algoritmes) en wat de potentiële risico’s zijn. Toezichthouders moeten altijd zelfstandig tot keuzes moeten kunnen komen. Daardoor is het van belang dat de output goed kan worden geïnterpreteerd en een signaal juist ook ter zijde kunnen schuiven.

# data[].attributes.sourceData
Trainingsdatasets:

Bluralgoritme

Het gaat om grofweg 10.000 beelden met ruwe, dus niet geanonimiseerde, data. Deze beelden waren nodig om het algoritme handmatig personen en kentekens te leren herkennen, zodat deze kunnen worden verwijderd van beelden. Deze beelden zijn alleen toegankelijk voor een aantal ontwikkelaars die de modellen trainen. De beelden blijven bewaard zolang het algoritme mogelijk doorontwikkeld moet worden.

Beeldherkenningsalgoritme

Om dit algoritme objecten goed te leren herkennen, zijn grofweg 1500 deels wel en deels niet-geanonimiseerde beelden gebruikt om het algoritme handmatig te trainen. Het gebruiken van niet-geanonimiseerde beelden was hiervoor noodzakelijk, zodat de context (openbare ruimte van gemeente Amsterdam) zoveel mogelijk intact wordt gehouden. Dat zorgt ervoor dat het algoritme beter in staat is om de objecten te herkennen. Anders dan bv. Google Maps, blurt de gemeente ook het gehele postuur van personen in de openbare ruimte.

Productiedata:

Het Scansysteem legt beelden vast die metadata zoals datum, tijdstip, locatie en heading bevatten. Deze beelden worden vervolgens allemaal geanonimiseerd met het bluralgoritme dat de gemeente Amsterdam heeft ontwikkeld. Direct hierna worden de beelden gefilterd op beelden met containers, bouwketens, mobiele toiletten en bouwsteigers erop met het beeldherkenningsalgoritme ‘objecten’. Alle beelden waarop géén van deze objecten zichtbaar zijn worden meteen verwijderd. Nadat voorgaande data is verkregen, wordt deze informatie verrijkt met informatie uit vergunningen en informatie over kwetsbare bruggen en kademuren. Vervolgens wordt onderzocht of het object zich op een kwetsbare brug of kademuur bevindt. Op basis van bovenstaande data kan dan de volgende informatie worden gegenereerd:

·       Categorie Oranje (of Rood): mogelijk illegaal object (op kwetsbare kade)

·       Afstand tot kwetsbare kade: 25 meter

·       Afstand tot objectvergunning: 40 meter

Bovenstaande data wordt naar de Signalen Informatievoorziening Amsterdam gestuurd. SIA verwerkt dit tot een ‘signaal’ voorzien van een kaart met locatie aanduiding en stuurt dit door naar CityControl, zodat een toezichthouder hiermee kan werken. Geanonimiseerde beelden waarop objecten te zien zijn worden hergebruikt om het beeldherkenningsalgoritme opnieuw mee te trainen / verbeteren.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Voorst heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De geautomatiseerde documentcheck en gezichtsvergelijker dienen drie doelen, te weten: 1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identeitsfraude; 2. Het vaststellen van de echtheid van de aangeleverde brondocumenten uit het land van herkomst ter voorkoming van vervalsing; 3. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Als de applicaties met gebruik van het algoritme aangeven dat de persoon wiens identiteitsdocument en gezicht gescand zijn niet de persoon is die aan de balie staat, dan betrekt de baliemedewerker Publieke Dienstverlening een collega om deze bevinding te toetsen. Een aantal aanvragen wordt afgehandeld door buitenlandspecialisten. Deze specialisten passen ook het 'vier-ogen-principe' toe bij twijfel over de bevinding van de document- en/of gezichtsscan. Als zij tot de conclusie komen dat de bevinding van de documentcheck en/of gezichtsvergelijker correct is en de identiteit van de aanvrager niet overeenkomst met de identiteit op de brondocumenten en/of foto, dan wordt de aanvraag tot inschrijving in de BRP of het aanvragen van een identiteitsbewijs afgewezen. Bij deze afwijzing kan aangegeven worden of er een vermoeden is van fraude. In dat geval worden Politie en/of Marechausse ingeschakeld voor nader onderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: Wet BRP art. 2.67 4de lid, Besluit BRP art.35 Toelaatbaarheid van biometrie: UAVG art. 29, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evalusaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt medewerkers van de afdeling Publieke Dienstverlening met het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Documenten bevatten een aantal echtheidskenmerken die de documentscanner nauwkeuriger kan vaststellen dan het menselijk oog. Dit geldt eveneens voor het controleren van de biometrische kenmerken in het gezicht.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja. Er wordt geen onderscheid gemaakt in de toepassing van de documentscanner en gezichtsvergelijker. Beide instrumenten worden ingezet voor elke burger die zich komt inschrijven als inwoner van de gemeente 's-Hertogenbosch en/of identeitsbewijzen komt aanvragen. Verder wordt het 'vier-ogen-principe' toegepast als de bevinding van de documentcheck of gezichtsvergelijker negatief is. Tot slot vindt er ook bij uitreiking bij identiteitsbewijzen een laatste check plaats door een baliemedewerker.

# data[].attributes.risks
Door de applicaties altijd in te zetten bij inschrijving voor de BRP of bij de aanvraag van identiteitsbewijzen wordt het risico op mogelijke profilering op voorhand uitgesloten. Een volgend risico is dat de geautomatiseerde documentcheck of de gezichtsvergelijker tot een geautomatiseerd besluit leidt. Dit risico wordt ondervangen doordat de bevinding altijd getoetst wordt door een medewerker. Bij twijfel door minimaal 2 medewerkers.

# data[].attributes.sourceData
Biometrische kenmerken in het gezicht en echtheidskenmerken op het document.

# data[].attributes.goal
Door klimaatverandering vallen er vaker zware buien en dat zorgde voor problemen op onder andere het bedrijventerrein Euvelgunne, in het zuidoosten van Groningen. Om deze problemen tegen te gaan worden er verschillende maatregelen ingezet. Een van deze maatregelen is dat op basis van online metingen met sensoren de afvoer van rioolwater wordt gestuurd. Daarnaast moet dit ook voorkomen dat het nodig is om rioolwater te storten in kwetsbare vijvers.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor dit algoritme ligt in de wet milieubeheer. Deze wet legt in grote lijnen vast welke wettelijke middelen er zijn om het milieu te beschermen en welke uitgangspunten daarvoor gelden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De technische werking en de verschillende parameters worden uitgelegd in het rapport Data Gestuurd Rioolbeheer op bedrijventerrein Euvelgunne. Deze is te bereiken via onderstaande link.

# data[].attributes.proportionality
Door het inzetten van datagedreven rioolbeheer is het mogelijk om de wateroverlast voor de Euvelgunne te verminderen op een goedkopere manier dan via andere oplossingen. Er komt daardoor minder vervuild water in kwetsbare vijvers. Daarnaast kan de waterzuivering beter zijn werk doen.

Het nadeel is dat er licht vervuild water in het Winschoterdiep kan komen. Dit is echter binnen de grenzen van wat mag.

# data[].attributes.humanIntervention
De schuif kan ook buiten het algoritme om worden bediend. In het beheersysteem/met telemetrie kan de schuif worden bediend door menselijke tussenkomst en is ook te volgen wanneer de schuif open of dicht gaat. De medewerker die verantwoordelijk is voor het beheer van dit soort voorzieningen krijgt een melding zodra de schuif open of dicht gaat.

# data[].attributes.risks
De Gemeente Groningen heeft de waterschappen vroeg betrokken bij dit project. Voordat het systeem werd toegepast is er eerst een theoretische proef gedaan. Pas nadat de resultaten daarvan positief waren is er een praktijkproef gedaan waarbij water daadwerkelijk is afgevoerd.

De kwaliteit van het water wordt goed gemonitord. Daarnaast is er een online alarmering van de schuiven en worden de schuiven regelmatig gecontroleerd. Het beheer van deze schuiven valt onder het standaardbeheer.

# data[].attributes.sourceData
De grondslag voor het datagedreven rioolbeheer is een set aan rekenregels. Deze zijn locatiespecifiek. Met actuele data van de neerslag, de resterende bergingscapaciteit in het riool, de kwaliteit van het rioolwater en de

kwaliteit van het oppervlaktewater in elk deel van het stelsel kan met de rekenregels worden bepaald wat de meest optimale afvoersituatie is en wanneer eventueel rioolwater gecontroleerd op het buitenwater moet worden geloosd.

# data[].attributes.provider
Dit systeem is samen met Waterlab Noord (WLN) ontwikkeld door de Gemeente Groningen.

# data[].attributes.goal
In de praktijk komt het voor dat Utrechtse panden worden gebruikt voor witwassen van crimineel vermogen. Met de toepassing van dit algoritme willen we inzicht krijgen in het risico dat vastgoed wordt gebruik voor witwassen. Met als doel om witwassen van (crimineel) geld zoveel mogelijk te voorkomen en te handhaven. De analyse maakt inzichtelijk welk aandeel van het vastgoed per buurt aangekocht is met onverklaarbaar vermogen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS)

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze Vastgoed aanpak binnen het traject Zicht op Ondermijning verminderen we de kans dat Utrechts vastgoed wordt gebruikt voor witwassen. Dat draagt bij aan de waarden Veiligheid en Gezondheid van Utrechtse bewoners. Als we deze preventieve aanpak succesvol toepassen, voorkomen we dat de groep van kwetsbare Utrechters groter wordt. Daarmee geven we invulling aan de waarde Rechtvaardigheid. Bij de toepassing van het algoritme is er geen risico op privacyschending, omdat er niet gewerkt wordt met persoonsgegevens maar met profielen van objecten en de resultaten op geaggregeerd niveau worden gepubliceerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden ondermeer de volgende datasets gebruikt:

- Eigendom en eigenaar van woningen (EIGENDOMTAB). Dit bestand geeft informatie over de jaarlijks vastgestelde eigendomssituatie van de woningvoorraad;

- Bestaande Koopwoningen (BKW) transactiebestand 1995-2016 samengesteld door het Kadaster. Bevat gegevens over alle woningtransacties tussen personen vanaf 1995 tot en met 2016;

- Inkomen van personen (INPATAB). Dit bestand bevat het inkomen op jaarbasis van personen op 1 januari van het peiljaar. Dit bestand vervangt vanaf 2011 het bestand Integraal persoonlijk inkomen;

- Vermogens van huishoudens (VEHTAB). Bevat gegevens over de vermogens op 1 januari van het peiljaar van huishoudens die behoren tot de bevolking van Nederland aan het einde van het jaar voorafgaande aan het peiljaar. Dit bestand vervangt vanaf 2011 het Integraal Vermogensbestand (SCHTAB);

- Verkrijgingen uit nalatenschappen van overledenen (VRKTAB). Verkrijgers van nalatenschappen van in het verslagjaar overleden personen waarvoor belastingaangifte successierecht is gedaan.

# data[].attributes.goal
Doel is inzicht te hebben in de (mogelijke) toekomstige ontwikkeling van de Haagse bevolking naar leeftijd.

Het model heeft geen directe invloed op het dagelijks leven van burgers.

# data[].attributes.lawfulBasis
De uitkomsten zijn input voor gemeentelijke beleidsmakers zoals bv op het gebied van ruimtelijke ordening, stedelijke ontwikkeling, sociale ontwikkeling, arbeidsmarkt, volkshuisvesting, economie, zorg en welzijn en onderwijs.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de aanname van de (gecorrigeerde) kansen wordt de prognose voor het eerste jaar per leeftijd en geslacht opgesteld. Dit gebeurt door eerst de correctie voor het binnenlands vertrek te bepalen, waarna het totaal vertrek binnenlands en buitenlands bepaald wordt. Om vervolgens het aantal geboorten te kunnen bepalen worden eerst vestiging, vertrek, zowel binnenlands als buitenlands berekend en de sterfte berekend, waarna het totaal aantal geboorten kan worden berekend. Als het aantal geboorten is berekend worden deze nuljarig gemaakt en verdeeld over de geslachten. In het proces wordt daarna weer het vertrek bepaald, de instroom en de sterfte. De laatste stap is de beginbevolking naar leeftijd en geslacht plus de vestiging naar leeftijd en geslacht min het vertrek naar leeftijd en geslacht min de sterfte naar leeftijd en geslacht. Deze laatste cyclus levert de eindbevolking van het eerste prognosejaar. Deze bevolking is de startbevolking van het tweede prognosejaar. Op deze wijze wordt de prognose het ingesteld aantal jaren vooruit berekend. Met behulp van de correctiematrix is het mogelijk om de prognose met een gewijzigde aanname opnieuw door te rekenen.

# data[].attributes.proportionality
GBPRO is een model dat gemaakt is door en voor Nederlandse gemeenten. Er zijn geen vergelijkbare alternatieven beschikbaar waarbij je op lokaal (gemeente) niveau de situatie qua sterfte, geboorte en migratie zo goed mogelijk kan inschatten.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het model zijn input voor verwerking door diverse beleidsvelden, via menselijke tussenkomst. Het algoritme wordt uitgevoerd op verzoek van het College van B&W en is alleen adviserend. B&W kan besluiten geen prognose meer te maken.

# data[].attributes.risks
Resultaten van het model worden altijd geanalyseerd door specialisten. Jaarlijks worden de uitkomsten van de prognose vergeleken met de realisatie.

# data[].attributes.sourceData
Geaggregeerde gegevens van minimaal 5 jaar voor: Basisbevolking naar leeftijd en geslacht, Geboorten naar leeftijd moeder, Sterfte naar leeftijd en geslacht, Vertrek Binnenland naar leeftijd en geslacht, Vertrek Buitenland naar leeftijd en geslacht, Vestiging Binnenland naar leeftijd en geslacht, Vestiging Buitenland naar leeftijd en geslacht, De meest actuele woningbouwprogrammering.

# data[].attributes.organization
Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering

# data[].attributes.goal
De taakstraf is een van de drie hoofdstraffen, naast de celstraf en de geldboete en wordt ook wel werkstraf genoemd. Het betekent dat iemand zinvolle onbetaalde arbeid in vrije tijd moet uitvoeren, gericht op genoegdoening naar de samenleving. Het dient samenleving en werkgestrafte omdat het de kans op recidive vermindert en resocialisatie vergroot. Deze straf wordt door de rechter of de Officier van Justitie opgelegd en wordt uitgevoerd door de Reclassering.

Wanneer een persoon een taakstraf opgelegd gekregen heeft, neemt de reclassering contact op met die persoon. In een eerste gesprek (een intake) wordt het proces uitgelegd waarna een werkstrafproject toegekend wordt. De persoon zelf mag de eigen wensen bespreken in dit gesprek. De reclassering beslist uiteindelijk waar en wanneer het werk uitgevoerd gaat worden.

Er zijn een heel aantal plekken waar de werkstraf uitgevoerd kan worden (dit noemen we werkstafprojecten). Op basis van een aantal vooraf bepaalde variabelen geeft de planhulp een advies voor een geschikt werkstrafproject voor de taakgestrafte.

Elk extern werkstrafproject is getoetst door het ministerie van Justitie en Veiligheid aan de hand van de criteria zoals opgenomen in artikel 3 van het Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen (https://wetten.overheid.nl/BWBR0042962/2024-07-01#Hoofdstuk3).

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de matchtool. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils  Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Reclasseringsregeling 1995

Besluit tenuitvoerlegging Strafrechtelijke beslissingen, paragraaf 3

Wetboek van Strafrecht, artikel 9

Wetboek van Strafvordering, artikel 6:3:1 e.v.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of werkstrafprojecten voortrekken.

Het algoritme stelt werkstrafprojecten voor waar de reclassering een samenwerkingsovereenkomst mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde informatie over de taakgestrafte (zoals genoemd onder kopje gegevens) en vergelijkt deze met de variabelen van werkstrafprojecten . Er wordt een lijst van tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn.

# data[].attributes.proportionality
Het matchen van cliënten met een geschikt werkstrafproject vergt kennis van de medewerkers over de diverse werkstrafprojecten waar de reclassering mee samenwerkt. Gezien de veelheid aan projectplaatsen is het lastig om alle informatie van de beschikbare projecten te kennen. De matchtool is ondersteunend in het maken van de juiste match. Dat is enerzijds helpend voor nieuwe medewerkers en anderzijds kan de tool voor ervaren medewerkers het gevaar van minder objectief plaatsen verkleinen. Wanneer de reclassering gebruikt maakt van de tool, doet de tool enkel een voorstel. De medewerker besluit uiteindelijk waar een taakgestrafte geplaatst gaat worden en kan dus gemotiveerd afwijken van de voorstellen. Richtlijn is dat de tool gebruikt wordt, er kan echter ook zonder de tool een werkstrafproject toegekend worden. Reden hiervoor is dat maatwerk voorliggend is en de tool niet met alle factoren rekening kan houden die van invloed kunnen zijn op een geschikt werkstraf project.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de matchingstool vindt altijd menselijke tussenkomst plaats. Een medewerker van de reclassering kijkt naar de lijst van voorgestelde werkstrafprojecten en besluit uiteindelijk welk werkstrafproject het best passend is. Het voorstel wordt gebaseerd op bepaalde filters zoals de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, afstand van het adres van de cliënt tot het adres van het werkstrafproject, match- en uitsluitcriteria en beschikbaarheid. Vervolgens worden er tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn. Daaruit kan gekozen of gemotiveerd van afgeweken worden als de voorgestelde werkstrafprojecten toch niet geschikt blijken te zijn. Het is belangrijk dat de taakgestrafte op tijd een passend werkstrafproject toegewezen krijgt.

# data[].attributes.risks
De reclassering heeft een overeenkomst met elk werkstafproject. Variabelen van het project worden ‘gematcht’ aan de mogelijkheden en beschikbaarheid van de werkgestrafte die tijdens het intakegesprek met de werkgestrafte zijn vastgesteld. Als de criteria in het systeem goed worden ingevuld, kan de matchtool het meest optimale voorstel doen. Er kan echter in bepaalde gevallen sprake zijn van specifieke contra-indicaties die belangrijk zijn bij het voorstellen van een werkstrafproject, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd.  Dit is de reden dat medewerkers altijd kijken of de uitkomst de best passende optie is voor de werkgestrafte en indien nodig kiest voor een ander werkstrafproject, zodat maatwerk geleverd wordt afgestemd op de persoon. Als het nodig is, kunnen de criteria worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Om een koppeling te kunnen maken met een geschikt werkstrafproject, worden een aantal gegevens gebruikt door de matchtool. Sommige hiervan zijn ook vastgelegd in de wet, in het besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen.

Zo dient bij het bepalen van de feitelijke werkzaamheden of verplichtingen rekening gehouden te worden met het gepleegde delict, de capaciteiten, mogelijkheden en specifieke omstandigheden van de taakgestrafte, en de reisafstand van de woonplaats tot de projectplaats.

Daarnaast wordt rekening gehouden met de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, en informatie over de taakgestrafte zoals geslacht, soort delict, fysieke belastbaarheid en mate van zelfstandigheid.

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt voor en wordt beheerd door de reclassering.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker. Gericht op de diensten 'reisdocumenten' en 'verhuizen'.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van gemeente Dongen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Dongenbiedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM.

De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt gemeente Dongen betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegangkelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geinformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud.

# data[].attributes.website
Team Virtuele Assistent Gem · Common Ground

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo), Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerkers beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Gilze en Rijen kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (content) op de website kunnen worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Het publiek wil steeds vaker snel en digitaal worden geholpen. Het algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Basisregistraties

# data[].attributes.goal
Het model ondersteunt beleidskeuzes op het gebied van mobiliteit. De uitkomsten beïnvloeden de inrichting van de openbare ruimte en verkeersregels, zoals snelheidslimieten. Daarnaast worden de resultaten gebruikt voor milieuberekeningen, zoals geluids- en emissieberekeningen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeersmodel werkt met een aaneengesloten reis per persoon per dag en houdt daarin rekening met alle vormen en combinaties van reizen, zoals fiets, auto, openbaar vervoer, deelvervoer en lopen.

# data[].attributes.proportionality
Deze aanpak maakt het mogelijk om transparant beleidskeuzes te onderbouwen voor toekomstige ontwikkelingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle invoer en uitvoer worden door experts gecontroleerd en geïnterpreteerd. Uitvoer wordt nooit een-op-een overgenomen om een beslissing op te nemen.

# data[].attributes.risks
Het risico op verkeerde beleidskeuzes op basis van het model is geminimaliseerd.

# data[].attributes.sourceData
Gegeneraliseerde sociaaleconomische gegevens (inwoners en arbeidsplaatsen op postcode 4-niveau)

Netwerkbestand van het wegennet

Scenario's van het CPB

Verkeerstellingen

# data[].attributes.goal
Versterken van de informatiepositie van de Scheveningse Haven voor beter havenbeheer en effectiever en sneller geïnformeerd worden over vaarbewegingen met hoge snelheid of nachtelijke passages middels een signaalfunctie in het systeem.

De impact op de burgers en bedrijven is zeer klein omdat de gebruikte gegevens niet tot personen te herleiden zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het Havenbedrijf is verantwoordelijk voor toezicht en beheer van de haven o.a. op gebied van veiligheid en ordening van de scheepvaart. De basis hiervoor ligt in de Scheepvaartsverkeerwet. Het algoritme en de informatie die hieruit voorvloeit stelt de Havenmeester en de -operators in staat om deze taken beter en efficiënter te kunnen uitvoeren. De verbijzondering van de wet is beschreven in de Verordening Scheveningen haven Den Haag 2023. In de havenverordening staan regels voor de scheepvaart en hoe mensen zich (op schepen) moeten gedragen in de haven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het registratiesysteem dat Scheveningen Haven inzet, herkent en registreert automatisch het vaarverkeer in de haven. Dit doet een intelligent videosysteem dat werkt met AI (machine learning). De AI herkent het scheepstype en het systeem legt tegelijk ook de datum, tijd en vaarrichting vast. Ook worden snelheid en nachtelijke passages gedecteerd. De collega´s van het Havenbedrijf houden in een dashboard het totaaloverzicht van activiteiten in de haven bij. Dit is een innovatief systeem dat het Havenbeheer in Scheveningen versterkt. De camera's kunnen ook uitgelezen worden door de politie, om afwijkende vaarbewegingen te signaleren die kunnen wijzen op verdachte situaties. Het gaat hier om het opvragen van de beelden voor eigen onderzoek. De registraties die gemaakt zijn met behulp van de AI helpen hierbij.

# data[].attributes.proportionality
Omdat de camerabeelden niet tot personen te herleiden zijn en er geen persoonsgegevens gebruikt worden in het algoritme, zijn er geen nadelen op dit vlak. De operators in de haven krijgen betere informatie over de activiteiten met boten in het havengebied, wat helpt in de afweging voor het effectief inzetten van toezicht en handhaving.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem heeft alleen een signaalfunctie en is een extra informatiebron voor havenoperators. De operators van de Bediencentrale zien de uitkomst en maken hier annotaties bij.

# data[].attributes.risks
Het risiconiveau van de inzet van dit algoritme is beoordeeld als 'laag'. Omdat gewerkt wordt met camerabeelden zijn de volgende waarborgen ingebouwd: - De gebruikte camera's en beelden staan op een dusdanige afstand, dat personen niet identificeerbaar zijn. - De camerabeelden worden daarnaast als extra waarborg geblurred. Door deze waarborgen is de impact van het algoritme op burgers en bedrijven zeer klein, omdat de gebruikte gegevens niet tot personen te herleiden zijn. De Havenmeester kan foutieve detecties van het systeem verwijderen, op basis waarvan het algoritme wordt bijgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Classificatie scheepstypen.

# data[].attributes.goal
Het model ondersteunt beleidskeuzes op het gebied van fietsmobiliteit.

De uitkomsten beïnvloeden de inrichting van de openbare ruimte en verkeersregels, zoals voorrangsregels.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeersmodel werkt met een aaneengesloten reis per persoon per dag en brengt alleen fietsgedrag in beeld.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme maakt het mogelijk om transparant beleidskeuzes te onderbouwen voor toekomstige ontwikkelingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle invoer en uitvoer worden door experts gecontroleerd en geïnterpreteerd.

Uitvoer wordt nooit een-op-een overgenomen om een beslissing op te nemen.

# data[].attributes.risks
Door de menselijke tussenkomst is het risico op verkeerde beleidskeuzes op basis van het model geminimaliseerd.

# data[].attributes.sourceData
Gegeneraliseerde sociaaleconomische gegevens (inwoners en arbeidsplaatsen op postcode 4-niveau)

Netwerkbestand van het wegennet

Gegevens over verplaatsingsgedrag uit onderzoek van CBS

Scenario's van het CPB

Verkeerstellingen

# data[].attributes.name
Intelligent zoeken in de Beheervoorziening BSN

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de kwaliteit van het zoekproces in de Beheervoorziening BSN zo hoog mogelijk te maken.

De Beheervoorziening BSN biedt meerdere diensten waarbij gezocht moet worden naar de juiste persoon:

UC12 Match identificerende gegevens (In de BRP bekend onder de naam Presentievraag);

UC23 Opvragen BSN op basis van identificerende gegevens

UC35 Opvragen BSN t.b.v. schoning en initiële vulling

UC37 Verwerken bulkvraag

Bij al deze diensten is het belangrijk dat de juiste persoon gevonden wordt als die in de Beheervoorziening BSN geregistreerd is. Het algoritme implementeert een vorm van 'intelligent' zoeken, waarbij naast het 1-op-1 zoeken met de ingevoerde gegevens ook een aantal bewerkingen op de ingevoerde gegevens uitgevoerd worden alvorens te zoeken. Dit verhoogt dat kans dat de gezochte persoon gevonden wordt als die in de database aanwezig is (vermindert de vals-negatieven). Tegelijkertijd zorgt het algoritme ervoor dat de kans zo klein is dat de verkeerde persoon gewonden wordt (vermindert de vals-positieven).

# data[].attributes.lawfulBasis
Op het niveau van de wet is dit de Wet algemene bepalingen burgerservicenummer. Daaronder het Besluit burgerservicenummer. Daaronder de Regeling burgerservicenummer, waar in artikel 3 het Logisch Ontwerp BSN aangewezen wordt als systeembeschrijving. In dit Logisch Ontwerp is de werking van het zoekalgoritme beschreven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er kunnen verschillende zoekmethoden onderscheiden worden:

1. Exacte match: Het opgegeven veld komt exact overeen met het gevonden veld. Deze zoekmethode zal voor alle opgegeven velden gebruikt worden.

2. Diakrietentransformatie: Het opgegeven veld komt, na diakrietentransformatie, exact overeen met het gevonden veld (dat volgens dezelfde methode is ontdaan van zijn diakrieten). In onderstaande tabel staat aangegeven voor welke velden diakrietentransformatie wordt toegepast. In de notitie “Diakrieten” is reeds beschreven hoe moet worden omgegaan met de transformatie van diakrieten.

3. Overige zoekmethoden: Er zijn verschillende zoekmethoden per veld onderscheiden. Deze staan in de tweede tabel. Bij het selecteren van de zoekmethoden, zijn de volgende uitgangspunten gehanteerd:

Er wordt uitgegaan van een goed identificeerbare persoon (liefst met identiteitsdocument), die aan het loket geïdentificeerd wordt;

Tikfouten worden niet opgelost met de voorgestelde zoekmethoden.

De diakrietentransformatie wordt als volgt uitgevoerd:

Alle diakritische tekens worden verwijderd en een aantal bijzondere lettertekens (bv. Ǽ) wordt omgezet naar een corresponderend teken of tekens in de range ‘a’ tot en met ‘z’. Dit gebeurt volgens een vertaaltabel (zie conversietabellen).

Alle (normale) hoofdletters A tot en met Z worden omgezet naar de overeenkomstige kleine letters.

Alle resterende karakters, niet zijnde de cijfers ‘0’ tot en met ‘9’ en de letters ‘a’ tot en met ‘z’, worden omgezet naar spaties waarna alle spaties worden verwijderd.

Zoeken op voornamen:

Het is mogelijk om alleen op die voornaam/voornamen te zoeken, die in de vraag zijn opgegeven. Dit betekent dat als slechts één voornaam is opgegeven, deze wordt vergeleken met de eerste voornaam in het veld voornamen en als er twee voornamen zijn opgegeven, deze worden vergeleken met de eerste twee voornamen in het veld voornamen, etc. De opgegeven volgorde en de in de registratie vastgelegde volgorde moeten exact aan elkaar gelijk zijn.

Er wordt alleen op eerste voorletter gezocht als slechts 1 positie in het veld voornamen is opgegeven. Het opgegeven karakter wordt vergeleken met de eerste positie van het veld in de registratie (na diakrietentransformatie).

Zoeken op geslachtsnaam:

Op basis van een conversietabel wordt de opgegeven naam vergeleken met het veld Geslachtsnaam in de registraties. Uitgangspunten hierbij zijn:

Gericht op het oplossen van verschillen in buitenlandse geslachtsnamen, omdat de verwachting is dat Nederlandse geslachtsnamen goed gedocumenteerd (paspoort, rijbewijs) zijn;

-De omzetting is met name gericht op transliteratie en transscriptie. Hiermee worden gedeeltelijk verschillen in het omzetten van niet Romaanse schriften opgelost. (In Russische paspoorten is bijvoorbeeld vaak het cyrillisch omgezet volgens een Franse transliteratie. Deze verschilt van de Nederlandse of Engelse transliteratie);

Er is met name aandacht besteed aan de omzetting van cyrillisch (en afgeleide schriften), Chinees, Koreaans en Arabisch;

De voorgestelde omzetting wordt toegepast op de geslachtnaam, zoals deze na diakrietentransformatie (in brede zin) is ontstaan.

De opgegeven voorvoegsels en geslachtsnaam worden van diakrieten ontdaan en samen gevoegd om deze te vergelijken met de velden voorvoegsels en geslachtsnaam uit de registratie, die een zelfde bewerking hebben ondergaan.

Wegingsfactor

De wegingsfactor van een veld bepaalt de volgorde van het toepassen van het "aankleedregime": de bepaling welke aanvullende zoekcriteria worden meegenomen om tot een zoekresultaat te komen. Daarnaast wordt de wegingsfactor gebruikt om ten behoeve van de Presentievraag de score te berekenen. De hier opgegeven wegingsfactoren vormen de huidige instelling van het intelligent zoeken. Deze kunnen naar aanleiding van het afstellen van het intelligent zoeken gewijzigd worden.

Veld / Wegingsfactor

Voornamen 0,70

Voorvoegsels geslachtsnaam 0,65

Geslachtsnaam 0,85

Geboortedatum 0,90

Geboorteplaats 0,67

Geboorteland 0,60

Geslachtsaanduiding 0,90

Nationaliteit 0,30

Gemeente van inschrijving 0,50

Straatnaam 0,45

Huisnummer 0,75

Huisletter 0,40

Huisnummertoevoeging 0,25

Aanduiding bij huisnummer 0,20

Postcode 0,80

Locatiebeschrijving 0,10

Land vanwaar ingeschreven 0,32

Datum vertrek uit Nederland 0,35

# data[].attributes.proportionality
Als er geen intelligent zoekalgoritme ingezet zou worden, dan vindt het zoeken van personen plaats op basis van een 1-op-1 vergelijking van de ingevoerde zoekgegevens met de persoonsgegevens in de database. De ervaring leert echter dat de gebruikers van de Beheervoorziening lang niet altijd beschikken over exact dezelfde data als in de database aanwezig zijn. Veel organisaties beschikken bijvoorbeeld niet over de volledige voornamen van de persoon, maar hebben alleen de voorletters, of uitsluitend de eerste voornaam voluit. Ook komt het vaak voor dat diakritische tekens zoals ã, â, ä of ligaturen zoals Ӕ niet of niet correct geregistreerd. Verder zijn er veel verschillende schrijfwijzen in omloop van (vooral) buitenlandse namen. Bij een 1-op-1 vergelijking zouden deze zoekvragen ten onrechte leiden tot het antwoord Niet Gevonden; we noemen dit een vals-negatief resultaat. De introductie van een vorm van intelligent zoeken vergroot in dit geval de trefkans, en vermindert daarmee het percentage vals-negatief.

Tegelijkertijd kan een dergelijk zoekalgoritme de kans op vals-positieven vergroten, doordat er personen gevonden kunnen worden die niet aan de bedoelde zoekvraag voldoen.

Bij de afweging van de voordelen tegenover de nadelen is ervoor gekozen om maatregelen toe te voegen die het onterecht gebruik van een vals-positief resultaat zo veel mogelijk uitsluiten. Daarmee ontstaat er een balans tussen het voorkómen van vals-negatieven zonder dat tegelijkertijd het percentage vals-positieven te groot wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het zoekresultaat wordt aan de gebruiker, een mens die de zoekvraag gesteld heeft, aangeboden. In het antwoord wordt ook meegestuurd of het resultaat een 100% match is (alle verplichte gegevens komen volledig overeen) of een lager percentage (zie bij Technische werking). Op basis van die uitkomst kan de gebruiker beoordelen of het juiste antwoord in het zoekresultaat staat, of dat een bijgestelde vraag noodzakelijk. Er is documentatie aanwezig om de gebruiker daarbij te ondersteunen: Handreiking BSN voor gebruikers, Handreiking BSN Burgerzaken en RNI en Functionele specificaties BV BSN.

# data[].attributes.risks
Er vindt op regelmatige basis overleg plaats met de gebruikers van de Beheervoorziening BSN waarin o.a. aan de orde komt wat de tevredenheid is over de aangeboden diensten. De ervaren kwaliteit van het zoekalgoritme is daar onderdeel van. Bij RvIG is een applicatiebeheerteam aanwezig dat onder leiding van de product owner vragen, wensen en eventuele storingen afhandelt.

# data[].attributes.sourceData
De maximale set zoekgegevens die ingevoerd kan worden in de verschillende zoekalgoritmen bestaat uit:

Naam: voornamen, voorvoegsels, geslachtsnaam

Geboorte: geboortedatum, geboorteplaats, geboorteland

Geslachtsaanduiding

Nationaliteit

Adres: gemeente, straatnaam, huisnummer, huisletter, huisnummertoevoeging, postcode

Land vanwaar ingeschreven

Datum vertrek uit Nederland

# data[].attributes.website
Functionele specificaties Beheervoorziening BSN | RvIG

# data[].attributes.provider
Oorspronkelijke realisatie door ICTU. Vanaf 27-11-2007 beheer en doorontwikkeling door RvIG.

# data[].attributes.goal
Toezichtarrangementen

Vanaf 2021 werkt Skal op basis van vijf toezichtarrangementen:

1. Hoog risico bedrijven

2. Normaal risico bedrijven

3. Laag risico bedrijven

4. Verkoop aan consument en

5. Niet-aangemelde bedrijven.

Het toezichtarrangement bepaalt o.a. de frequentie van de inspecties en de tariefstelling.

De indeling van exploitanten over de toezichtarrangementen Hoog, Normaal en Laag gebeurt op basis van het berekenen van een risicoprofiel door het Skal toezichtmodel. Verkoop aan consument wordt niet meegenomen in het toezichtmodel, deze exploitanten vallen onder een eigen Toezichtarrangement en worden dus niet in Laag, Normaal of Hoog ingedeeld.

Toezichtarrangement Hoog

De uitvoeringsverordening (Vo. (EU) 2021/279, artikel 7, lid b) bepaalt dat minimaal 10% van de exploitanten een aanvullende/tweede fysieke inspectie per jaar moet krijgen. De hierbij behorende kosten zijn voor de exploitant. Op basis van het toezichtmodel bepaalt Skal per exploitant het risicoprofiel en welke 10% van de exploitanten in Toezichtarrangement Hoog vallen. Dit wordt jaarlijks opnieuw vastgesteld.

Toezichtarrangement Normaal

De meeste bedrijven vallen in het Toezichtarrangement Normaal. Deze bedrijven worden jaarlijks geïnspecteerd door Skal. Naast deze volledige inspectie kan Skal onaangekondigd controleren of een monster komen nemen van een perceel of product.

Toezichtarrangement Laag

Bedrijven in het Toezichtarrangement Laag worden eens in de twee jaar geïnspecteerd. Bedrijven die voldoen aan de onderstaande criteria worden in Toezichtarrangement Laag ingedeeld:

a.   De omzet is lager dan €1.000.000

b.   Het bedrijf is volledig biologisch.

c.   Er zijn geen kritieke en/of ernstige afwijkingen geconstateerd over de afgelopen 3 jaar.

d.   Het bedrijf is langer dan 5 jaar geregistreerd bij Skal

Skal toezichtmodel

Het Skal toezichtmodel en de berekening van het risicoprofiel is gebaseerd op de parameters die worden genoemd in de Biologische Verordening (Verordening (EU) 2018/848, artikel 38, lid 2 en 3).

In het Skal toezichtmodel worden voor de onderstaande onderdelen een bepaald aantal punten (gebaseerd op het risico) toegekend:

a.   Biologische omzet

b.   Types biologische activiteiten

c.   Biologische en niet-biologische activiteiten

d.   Aantal en type geconstateerde afwijkingen de afgelopen 2 jaar (bij Hoog) of 3 jaar (bij Laag)

e.   Registratieduur bij Skal Biocontrole

f.    Aantal biologische producten op het certificaat

g.   Ontvangen ontheffingen

# data[].attributes.lawfulBasis
Verordening (EU) 2018/848

Artikel 38 Aanvullende regels inzake officiële controles en acties die de bevoegde autoriteiten moeten ondernemen

2. Officiële controles die worden uitgevoerd conform artikel 9 van Verordening (EU) 2017/625 ….worden….uitgevoerd op basis van de waarschijnlijkheid van niet-naleving in de zin van artikel 3, punt 57, van deze verordening, … in het bijzonder met de volgende elementen:

a)  het type, de omvang en de structuur van de exploitanten en de groepen exploitanten;

b)  hoe lang exploitanten en groepen exploitanten zich al bezighouden met biologische productie, bereiding en distributie;

c)  de resultaten van de overeenkomstig dit artikel uitgevoerde controles;

d)  het voor de verrichte activiteiten relevante tijdstip;

e)  de categorieën producten;

f)   het type, de hoeveelheid en de waarde van de producten en de ontwikkeling daarvan in de loop van de tijd;

g)  de mogelijkheid van vermenging van producten of verontreiniging met niet toegelaten producten of stoffen;

h)  de toepassing van afwijkingen van of uitzonderingen op de regels door exploitanten en groepen exploitanten;

i)   de kritieke punten voor niet-naleving en de waarschijnlijkheid van niet-naleving in elk stadium van de productie, bereiding en distributie;

j)    uitbestede activiteiten.

3. In elk geval worden alle exploitanten en groepen exploitanten, met uitzondering van hen die worden bedoeld in artikel 34, lid 2, en artikel 35, lid 8, ten minste eenmaal per jaar aan een controle op de naleving onderworpen.

4. Officiële controles die worden uitgevoerd conform artikel 9 van Verordening (EU) 2017/625 voor de controle op de naleving van deze verordening moeten:

b)  garanderen dat een minimumpercentage van aanvullende controles, naast de in lid 3 van dit artikel vermelde controles, wordt verricht;

Uitvoeringsverordening (EU) 2021/279

Artikel 7 Minimumpercentages controles en bemonstering

De volgende voorschriften inzake minimumpercentages zijn van toepassing op de in artikel 38, lid 4, van Verordening (EU) 2018/848 bedoelde officiële controles die elke bevoegde autoriteit of, in voorkomend geval, elke controleautoriteit of elk controleorgaan naargelang van het risico op niet-naleving moet verrichten:

b)  elk jaar wordt naast de in artikel 38, lid 3, van Verordening (EU) 2018/848 bedoelde controles ten minste 10 % aanvullende controles verricht;

# data[].attributes.proportionality
De wijze waarop Skal het toezichtmodel heeft vormgegeven voor de categorieën Hoog, Normaal en Laag is gebaseerd op de vereisten van de OCR 2017/625 en de Europese Biologische Verordening (EU) 2018/848. De risicofactoren die Skal gebruikt in het toezichtmodel worden voorgeschreven in Verordening (EU) 2018/848, artikel 38, lid 2 voor het risicomodel. De weging van de criteria is door Skal bepaald.

# data[].attributes.humanIntervention
De risicoprofielen worden op 1 oktober van het lopende jaar berekend door het toezichtmodel.

Daarna worden de uitkomsten eerst steekproefsgewijs door medewerkers van Skal gecontroleerd. Zijn de regels van het model goed toegepast. Hierbij hanteert Skal de regel dat bedrijven per jaar maximaal 1 niveau kunnen wisselen, een exploitant kan dus niet het daaropvolgend jaar van toezichtarrangement Laag naar Hoog, dit gaat altijd trapsgewijs via 1 jaar in toezichtarrangement Normaal.

Rond 1 december van het lopende jaar wordt de indeling in Hoog, Normaal en Laag voor het komende jaar per e-mail gecommuniceerd naar de exploitanten.

Exploitanten die in toezichtarrangement hoog worden ingedeeld krijgen hierbij de berekende scores toegestuurd.

Indien een exploitant het niet eens is met deze score of deze indeling kan de exploitant binnen 6 weken bezwaar aantekenen.

# data[].attributes.risks
De toezichtarrangementen zijn geïmplementeerd in 2021. Op basis van feedback van stakeholders wordt het toezichtmodel jaarlijks verder geoptimaliseerd. Willekeur en discriminatie worden voorkomen door met gelijke waarden te werken voor alle exploitanten en hier transparant over te communiceren. Het algoritme ‘toezichtmodel’ wordt alleen gevuld met bij de exploitant bekende gegevens.

De verantwoordelijkheid om te zorgen dat de juiste gegevens geregistreerd zijn bij Skal ligt bij de exploitant. Er worden in het toezichtmodel veel gegevens gebruikt die tijdens een Skal-inspectie zijn verkregen en vastgelegd.

Exploitanten worden jaarlijks geïnformeerd over de opbouw van het toezichtmodel en hoe exploitanten hun gegevens kunnen controleren en aanpassen. Op basis van de berekende toezichtmodel wordt de risico-indeling voor het komende jaar weer vastgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Per exploitant worden voor het Toezichtmodel de gegevens gebruikt die door de exploitanten bij Skal worden geregistreerd en die tijdens inspecties zijn geregistreerd / worden geverifieerd. Het gaat om:

a. Biologische omzet

De biologische omzet wordt verdeeld in de volgende categorieën:

- € 0 - € 50.000

- € 50.000 - € 250.000

- € 250.000 - € 1.000.000

- € 1.000.000 - € 5.000.000

- € 5.0000.000 - € 15.000.000

- meer dan € 15.000.000

b. Types biologische activiteiten

Dit wordt gebaseerd op de activiteiten die het bedrijf bij Skal heeft laten registreren. Registratie van de activiteiten kan alleen als deze na aanmelding via een succesvol doorlopen toelatingsonderzoek zijn geregistreerd.

Activiteiten worden gegroepeerd in de volgende algemene groepen:

- Landbouw

- Aquacultuur

- Bereiding

- Handel

- Import

- Overig

c. Biologische en niet-biologische activiteiten

Tijdens een inspectie wordt vastgesteld of de exploitant op de gecertificeerde locatie zowel biologische als niet-biologische activiteiten uitvoert.

d. Aantal en type geconstateerde afwijkingen de afgelopen 2 of 3 jaar

Alle afwijkingen die gedurende de afgelopen jaren zijn vastgesteld tijdens inspecties worden meegerekend in het toezichtmodel. Voor indeling in Toezichtarrangement Hoog wordt gekeken naar de afgelopen 2 jaar. Voor het toezichtarrangement laag, worden de afwijkingen van de afgelopen 3 jaar meegerekend.

Tijdens inspecties kunnen er verschillende afwijkingen worden geconstateerd.

- Lichte afwijking (Non compliance-C)

- Ernstige afwijking (Non compliance-B)

- Kritieke afwijkingen (Non compliance-A)

e. Registratieduur bij Skal Biocontrole

Dit wordt gerekend vanaf de datum van aanmelden bij Skal.

f. Aantal biologische producten op het Bio-certificaat

Dit wordt bepaald op basis van het aantal productspecificaties die de exploitant heeft geregistreerd bij Skal

g. Ontvangen ontheffingen

Voor bepaalde biologische criteria kan een tijdelijke ontheffing worden aangevraagd. De exploitant vraagt deze ontheffingen zelf aan bij Skal en Skal registreert het aantal afgegeven ontheffingen per exploitant.

# data[].attributes.provider
Het toezichtmodel is intern (binnen Skal) ontwikkeld.

# data[].attributes.goal
Het doel van de IKV is een overzicht opleveren van het inkomen en vermogen van de aanvrager.

De IKV kan voor verschillende doelen worden gebruikt. Met de IKV kan worden bepaald of de aanvrager korting krijgt op kosten, of deze niet hoeft te betalen (hierna: kwijtschelding). Het gaat om kosten van:

·         rechtshulpverlening (ook in het buitenland);

·         griffierechten (kosten voor een procedure) bij de rechtbank;

·         de notaris bij bijvoorbeeld bij familiezaken zoals het opmaken van een testament;

·         een aanvraag verblijf of verblijfsvergunning voor gezinshereniging.

Een aanvrager heeft recht op korting of kwijtschelding als het inkomen en vermogen onder een bepaalde grens uitkomt. Hierbij wordt gekeken naar het inkomen en vermogen van de aanvrager van 2 jaar geleden, deze informatie wordt opgehaald bij de BRP en de BD en bij elkaar opgeteld.

Indien het inkomen lager is dan de inkomens- en vermogensgrens, kan de aanvrager in bovengenoemde situaties in aanmerking komen voor korting of kwijtschelding van kosten. De aanvrager kan de IKV indienen bij de rechtbank, notaris of Raad voor Rechtsbijstand. Op basis van het IKV kan een verzoek om korting of kwijtschelding door (een van de) bovenstaande partijen worden toegewezen of afgewezen.

# data[].attributes.lawfulBasis
artikel 7b Wet op Rechtsbijstand

artikel 34 Wet op Rechtsbijstand

# data[].attributes.methodsAndModels
Op het moment dat een burger een aanvraag doet via het burgerportaal, wordt de aanvraag in ons systeem geregistreerd. De gegevens worden via een automatische koppeling opgehaald uit het BRP en BD, geautomatiseerd opgeteld en verwerkt in het systeem van de Raad voor Rechtsbijstand.

# data[].attributes.proportionality
Jaarlijks komen er bij de Raad voor Rechtsbijstand een paar duizend aanvragen binnen voor een inkomensverklaring. Er is voor gekozen om de inkomensverklaring automatisch te berekenen. Het automatisch berekenen in plaats van handmatig berekenen heeft vooral als voordeel dat er:

·         sneller aanvragen opgeleverd kunnen worden;

·         minder fouten worden gemaakt als de berekening geautomatiseerd plaatsvindt.

# data[].attributes.humanIntervention
Een IKV aanvraag wordt vanuit de mailbox of het Burgerportaal geregistreerd in het systeem van de Raad voor Rechtsbijstand. Daarna worden de berekende gegevens handmatig overgenomen door een medewerker in de IKV-brief. Hierna wordt deze brief verzonden naar de aanvrager.

Als de aanvrager het niet eens is met het overzicht van het inkomen en vermogen in de IKV, bijvoorbeeld omdat de financiële situatie inmiddels is veranderd, dan kan er een peiljaarverlegging worden aangevraagd. Dit kan betekenen dat er bijvoorbeeld niet naar het inkomen van 2 jaar geleden, maar het huidige inkomen van de aanvrager wordt gekeken. Hierdoor kan de IKV een ander inkomen en vermogen tonen.

# data[].attributes.risks
De beschikbaarheid van het IKV-portaal wordt gemonitord in een dashboard door de financiële afdeling van de Raad voor Rechtsbijstand.

# data[].attributes.sourceData
Op de IKV staan de volgende gegevens: Burgerservicenummer, naam, adres, woonplaats- gegevens en de inkomens- en vermogensgegevens van de aanvrager. Deze gegevens worden opgehaald bij de Belastingdienst (BD) en de Basisregistratie personen (BRP). De gegevens in het BRP worden bijgehouden door de gemeentes.

# data[].attributes.goal
Efficient en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand,
bijzondere bijstand, IIT, verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand.

Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 80 aangesloten gemeenten en controleert
gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria . De consulent krijgt gedurende de
hele behandeling de mogelijkheid om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met
als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Met behulp van PKO-kennissystemen worden (complexe) beslissingsprocessen, die te maken hebben met het
verstrekken van bijstand op grond van de Participatiewet, vertaald naar eenvoudige dialogen op basis van vraag
en antwoord. Hierbij wordt gebruik gemaakt van reeds opgeslagen informatie.
Het kennissysteem doorloopt op gebruiksvriendelijke wijze alle relevante vragen en registreert de daarbij
verzamelde gegevens rechtstreeks in de Suites voor het Sociaal Domein.
Het systeem genereert een juridisch correcte en volledige beschikking en rapportage. Er zijn kennissystemen
voor de processen aanvragen, aanpassingen en beëindigingen, heronderzoeken, terugvordering en verhaal op
onderhoudsplichtigen.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden.
Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen
eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het
algoritme zijn, mede vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies
niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers gebruiken het kennissysteem om aanvragen, aanpassingen en heronderzoeken goed af te handelen. Uiteindelijk is het altijd de medewerker zelf die de aanvraag controleert en afhandelt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, welke deels weer afkomstig zijn uit de
basisregistraties.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om persoons- en bedrijfsgegevens te beschermen bij publicatie van documenten.

De impact is laag.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat persoons- en bedrijfsgegevens veel sneller en beter gemaskeerd kunnen worden. Het alternatief is alles handmatig maskeren. Dit kost een medewerker veel meer tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert altijd het eindresultaat. Dit ligt vast in de werkinstructie.

# data[].attributes.risks
Risico: De anonimiseringssoftware detecteert niet de gegevens die gemaskeerd moeten worden. Maatregel: Een medewerker controleert altijd het eindresultaat.

# data[].attributes.sourceData
In theorie kunnen binnen dit algoritme alle categorieën (persoons)-gegevens worden verwerkt die binnen de gemeentelijke organisatie worden verwerkt.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een zeevarende is een persoon die werkzaam is op een zeeschip. Voor deze groep geldt onder voorwaarden een percentage van nul voor de Zorgverzekeringswet. Soms draagt de inhoudingsplichtige over het loon van zeevarenden ten onrechte de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet af. De Belastingdienst geeft deze ten onrechte afgedragen inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet spontaan terug aan de inhoudingsplichtige.

Het doel van het algoritme is het selecteren van de fiscale loongegevens van personen die bij de Belastingdienst als zeevarende bekend zijn, voor een juiste teruggave van de bijdrage zorgverzekeringswet.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet bestuursrecht:

2. Algemene verordening gegevensbescherming:

3. Archiefwet 1995:

4. Algemene wet bestuursrecht:

5. Algemene wet rijksbelasting:

6. Regeling zeevarenden

7. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming

8. Zorgverzekeringswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

De zeevarenden worden apart behandeld. Dit algoritme haalt de gegevens op die een behandelaar nodig heeft voor behandeling van het dossier. Het algoritme neemt geen beslissingen.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme Ambtshalve teruggaaf Zorgverzekeringswet (zeevarende) is belangrijk voor een juiste teruggaaf van de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Persoonsgegevens belastingplichtige (BSN, geboortedatum)

2. Fiscale loongegevens

3. Zvw gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.name
De informatievraag Gezag in de BRP API Personen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De API kan gebruikt worden via verschillende ingangen:

via de minderjarige bevragen wie de gezaghouders zijn;

via de meerderjarige bevragen over wie de persoon het ouderlijk gezag heeft;

via een adres(seerbaar object) bevragen welke gezagsrelaties de ingeschreven personen hebben.

De gezagsrelaties worden afgeleid op basis van afleidingsregels. Zie voor de details: https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/blob/master/docs/features/Stroomschema%20gezag%20in%20BRP%20API.pdf

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het wel of niet gebruik van een hoofdletter van het voorvoegsel bij de achternaam.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Burgerservicenummer persoon

Voornamen persoon

Geslachtsnaam persoon

Geboortedatum persoon

Geboorteland persoon

Documentgegevens persoon

Burgerservicenummer ouders

Voornamen ouders

Geslachtsnamen ouders

Geslacht ouders

Datum ingang familierechtelijke betrekking ouders

Burgerservicenummer (huwelijks)partner

Datum huwelijkssluiting/aangaan geregistreerd partnerschap

Plaats huwelijkssluiting/aangaan geregistreerd partnerschap

Land huwelijkssluiting/aangaan geregistreerd partnerschap

Datum ontbinding huwelijk/geregistreerd partnerschap

Plaats ontbinding huwelijk/geregistreerd partnerschap

Land ontbinding huwelijk/geregistreerd partnerschap

Reden ontbinding huwelijk/geregistreerd partnerschap

Datum overlijden

Indicatie geheim

Gemeente van inschrijving

Land vanwaar ingeschreven

Datum vestiging in Nederland

Burgerservicenummer kind

Voornamen kind

Geslachtsnaam kind

Geboortedatum kind

Indicatie gezag minderjarige

Indicatie curateleregister

Datum geldigheid Gezagsverhouding

# data[].attributes.provider
Intern ontwikkeld in samenwerking met Logius

# data[].attributes.goal
Het model geeft een inschatting van cliëntaantallen bij ongewijzigd beleid. Met deze informatie kan tijdig een beleidsverandering doorgevoerd worden om ongewenst hoge/lage cliëntaantallen (op specifieke jeugdzorgvormen) voortijdig bij te sturen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Er wordt geen gebruik gemaakt van persoonsgegevens, enkel geaggregeerde cliëntaantallen op het niveau van de gehele stad (geen uitsplitsing naar wijk/buurt bijv.). In besluitvorming rondom beleid heeft dit model geen doorslaggevende rol het biedt enkel inzicht naast andere bronnen van kwalitatieve en kwantitatieve informatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Jeugdwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het betreft een rekenmodel dat gebruik maakt van autoregressieve technieken. Dit betekent dat de cliëntaantallen volledig voorspeld worden op basis van schommelingen en trends van dit gegeven uit het verleden. Er worden dus geen andere gegevens gebruikt om mee te voorspellen. De specifieke toegepaste technieken zijn ARIMA en exponential smoothing (Holt-Winters).

De prestatie van het model wordt berekend op basis van diens voorspelling van de afgelopen 2 kwartalen. Deze kwartalen worden uit de trainingset gelaten en als testset gebruikt. De voorspelling van het model op deze kwartalen wordt vergeleken met de geobserveerde aantallen. De afwijking tussen deze gegevens wordt in het eindproduct getoond als percentage. Bij de productgroepen met veel cliënten ligt deze afwijking vaak rond 1%, bij productgroepen met weinig cliënten kan dit percentage hoger liggen.

# data[].attributes.proportionality
Het model kan een goede inschatting maken van de te verwachten cliëntaantallen, waar andere bronnen vaak enkel inzicht verschaffen in het heden/verleden.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft geen oordeel of advies. Het geeft een inzicht dat naast andere inzichten (zoals rapportages over de huidige en historische cliëntaantallen) gebruikt kan worden. Daarbij geeft het algoritme een inschatting van de waarschijnlijke juistheid van de prognose, hiermee kan gekozen worden om prognoses met een grote foutenmarge te negeren.

# data[].attributes.sourceData
Enkel geaggreerde cliëntgegevens afkomstig uit de gemeentelijke zorgadministratie

# data[].attributes.goal
De binnenstad en de omliggende straten worden in de toekomst autoluwer. Ook is er een nul-emissiezone voor stadsdistributie in de binnenstad. We moeten daarom goed nadenken over hoe we de toegang tot deze gebieden slim en efficiënt kunnen regelen. Dit geldt voor handhaving én ontheffingen.

We denken dat automatische kentekenherkenning (ANPR) het beste werkt. Deze camera’s kunnen een ingewikkeld systeem van regels goed en duidelijk controleren. Zo voldoen we ook aan de wet.

Het doel is om de verkeersregels in deze gebieden digitaal te handhaven. De software herkent en fotografeert kentekens van voertuigen die een inrijverbod negeren. De foto, met datum, tijd, locatie en voertuiggegevens, wordt daarna automatisch doorgestuurd naar ons handhaafsysteem.

Impact:

Een kenteken wordt herkend en opgeslagen. Een algoritme of controle selecteert kentekens die (misschien) fout zitten. Deze selectie komt bij een boa (buitengewoon opsporingsambtenaar). Die bekijkt of er een overtreding is. Soms gebeurt er niets, soms volgt er een boete.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 18 lid 1 WvW 1994 Regeling domeinlijsten buitengewoon opsporingsambtenaar, Domein 1. Punt 10: artikel 62 RVV 1990 juncto bijlage 1 hoofdstuk C

# data[].attributes.methodsAndModels
Beeldherkenning. ANPR-camera’s op 20 verschillende plaatsen registreren kentekens van motorvoertuigen. (gesloten verklaring, ZES en autoluw)Het algoritme controleert of een ontheffing is verleend en bepaalt of foto's ter beoordeling worden aangeboden in het handhaafsysteem. De voertuiggegevens worden in het handhaafsysteem verrijkt d.m.v. een koppeling met de RDW.

# data[].attributes.proportionality
De keuze voor een “zachte knip” (afsluiting d.m.v. camera) wordt vastgelegd in het verkeersbesluit. Hierin wordt de impact op belanghebbende afgewogen ten opzichte van het algemeen belang.

# data[].attributes.humanIntervention
Een handhaver (altijd een boa) ziet door de software geselecteerde kentekens op zijn scherm en kan op dat moment handmatig beoordelen of er sprake is van een overtreding. Vervolgens kan de handhaver een proces-verbaal opstellen en doorzenden naar het CJIB.

# data[].attributes.risks
Omdat er persoonsgegevens worden verwerkt, wordt extra aandacht besteed aan beveiliging. Alle gegevens worden verwerkt in een beveiligde omgeving.Veiligheidsmaatregelen zijn contractueel vastgelegd in Service Level Agreement met leverancier Brickyard. Alleen boa’s van de gemeente en medewerkers met een aanwijzing om politiegegevens in te zien, krijgen toegang tot de gegevens van de geconstateerde overtredingen. Gegevens van andere voertuigen worden ook voor hen afgeschermd. Afwijkingen worden direct gemeld bij de leverancier.

# data[].attributes.sourceData
Foto’s van kentekens bij een geslotenverklaring, vergunningen, kentekengegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie. Anonimisatie is het onomkeerbaar veranderen van persoonsgegevens zodat deze niet te herleiden zijn naar een persoon. Anonimiseren beschermt de persoonlijke informatie en waarborgt de privacy van individuen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning modellen die op basis van beelden en teksten in documenten bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd. Voor de doorontwikkeling van het algoritme maakt de leverancier gebruik van 'supervised machine learning'. Dit houdt in dat het algoritme in staat is om te leren en door de leverancier continue verbeterd wordt.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt het proces van het anonimiseren van documenten digitaal te houden en gedeeltelijk te automatiseren. Voorheen moesten documenten eerst geprint worden, daarna persoonsgegevens weggelakt. Vervolgens werd het document weer ingescand en geregistreerd. Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot de classificatie van de informatie. Het zal nooit de inhoudelijke informatie onthullen.

De technologie draagt bovendien bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme zijn een hulpmiddel. Een medewerker controleert de resultaten van het algoritme. Hij kan deze handmatig aanpassen en goedkeuren. Er is dus altijd menselijke tussenkomst nodig voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het algoritme constante evaluatie en updates vanuit de leverancier om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Medewerkers van de gemeente houden ook toezicht op de werking van het algoritme en kunnen aanpassingen doen om fouten te corrigeren.

De leverancier gaat voortdurend in gesprek met belanghebbenden van de software.

# data[].attributes.sourceData
Bijvoorbeeld interne documenten die geopenbaard moeten worden ten behoeve van de Wet Open Overheid (WOO) op basis van een WOO verzoek. Of documenten die op basis van de Wet Elektronische Publicaties (WEP) moeten worden gepubliceerd, zoals ruimtelijke plannen.

# data[].attributes.provider
eData B.V. Het algoritme wordt geleverd via ICT Rijk van Nijmegen (iRvN) en gebruikt door alle Rijk van Nijmegen gemeenten.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de website of de BuitenBeter App. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien een melding niet kan worden gekoppeld aan de aanwezige trefwoorden en derhalve niet aan een categorie of subcategorie kan worden geplaatst dan worden deze doorgestuurd naar de afdeling Beheer Openbare Ruimte.

Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de afdeling Openbare Ruimte bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als men op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Beschrijving categorie-identificatie in de BuitenBeter

1. Geen hoog risico volgens de EU AI-verordening

De categorie-identificatie is een ondersteunende functionaliteit die melders helpt bij het correct categoriseren van meldingen. Er is geen sprake van een besluitvormingsproces met juridische of ingrijpende gevolgen voor burgers, zoals bijvoorbeeld bij AI-gebruik in fraudedetectie of kredietbeoordeling. Hiermee valt het systeem niet onder de ‘hoog risico’-categorie zoals gedefinieerd in de AI-verordening van de EU.

2. Geen geautomatiseerde besluitvorming

De categorie-identificatie in BuitenBeter biedt slechts een suggestie voor een categorie en vervangt niet de menselijke beoordeling. De melder kan de suggestie aanpassen en de gemeente behoudt de volledige controle over de uiteindelijke verwerking van de melding. Er vind geen geautomatiseerde besluitvorming plaatsvindt zonder menselijke tussenkomst.

3. Transparantie en uitlegbaarheid

De werking van de categorie-identificatie is transparant en eenvoudig uit te leggen: het model baseert zijn suggesties op kenmerken uit eerdere meldingen en beschikbare categorieën. Er worden geen complexe, niet-uitlegbare algoritmes of zelflerende modellen gebruikt die ondoorzichtig kunnen zijn voor gebruikers.

4. Geen verwerking van bijzondere persoonsgegevens

De categorie-identificatie gebruikt alleen tekst uit de melding en openbare categorieën om een suggestie te doen. Er worden geen gevoelige of bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

5. Vergelijkbaar met reguliere zoek- en filterfuncties

De functionaliteit is vergelijkbaar met slimme zoekmachines of auto-aanvulsystemen die in veel overheids- en commerciële applicaties worden gebruikt. Dergelijke systemen hebben over het algemeen geen significante maatschappelijke of juridische impact.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Iemand die een melding doet, kan het telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als men dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: Privacy | Gemeente Eersel

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Met dit algoritme willen we akten zo snel mogelijk en zo juist mogelijk kunnen verwerken. Het helpt ons om efficiënt te werken en de kwaliteit van de akteverwerking te verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Volgens artikel 3 lid 1a Kadasterwet is het onze wettelijke taak om de Basisregistratie Kadaster te beheren en bij te werken. Daar helpt dit algoritme bij.

# data[].attributes.methodsAndModels
Wij maken gebruik van een set regels (reguliere expressies). Die helpen om inschrijfbare feiten te herkennen. De bewaarder heeft deze gecontroleerd en akkoord gegeven.

# data[].attributes.proportionality
Rechtsfeiten KIK 2e deel heeft geen negatieve gevolgen voor de maatschappij. Het proces is zo ingericht dat de rechtszekerheid niet minder wordt en waarschijnlijk zelfs beter wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Human on the loop. Dit algoritme wordt gebruikt in een geautomatiseerd proces. Er is geen directe, handmatige controle. Wij controleren door middel van een steekproef van 2%.

# data[].attributes.risks
Dit algoritme kent een minimaal risico.

# data[].attributes.sourceData
We toetsen de regelset op een testset van 83.414 akten. Deze trainingsset is statisch en wordt niet ververst. Dit betekent dat er geen nieuwe teksten bijkomen.

# data[].attributes.goal
Power BI wordt gebruikt om visualisaties te maken van verschillende data bronnen; deze visualisaties helpen vervolgens om inzichten te verkrijgen en deze inzichten over te brengen naar anderen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Provinciewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Power BI is een rapportage tool waarin verschillende databronnen kunnen worden gecombineerd om te visualisaties van te maken. Hiermee kunnen visualisaties gemaakt worden voor in rapporten op veel verschillende vlakken.

# data[].attributes.proportionality
De voordelen van het gebruik van het algoritme is het kunnen visualiseren van inzichten op basis van bepaalde data. Het nadeel hiervan is dat er verwerking van data nodig is, die in eerste instantie voor een ander doel is verwerkt. Het kunnen verwerken van deze data voor rapportagedoeleinden moet verenigbaar zijn met het originele doel. Indien het om persoonsgegevens gaat, zal dit middels het uitvoeren een DPIA worden vastgesteld.

# data[].attributes.humanIntervention
Power BI wordt toegepast om input te verkrijgen voor rapporten. Welke output Power BI geeft is afhankelijk van menselijke tussenkomst; deze output wordt door medewerkers gebruikt als onderdeel van rapporten. Daarna worden deze rapporten door mensen geïnterpreteerd alvorens keuzes te maken en/of actie te ondernemen. Er is dus in meerdere stappen sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Indien er persoonsgegevens worden verwerkt via Power BI, zal er een DPIA worden uitgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
Welke gegevens Power BI gebruikt is afhankelijk van de specifieke toepassing. Dit is omdat de toepassing dicteert welke datasets gebruikt moeten worden.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is inwoners en ondernemers helpen bij digitale aanvragen of aangiftes. Het algoritme verwerkt bepaalde aanvragen en aangiftes helemaal automatisch. Het algoritme controleert de gegevens van de inwoner. Alleen als de gemeente meer gegevens nodig heeft of controles of acties nodig zijn, springt een medewerker van burgerzaken bij.

Het algoritme kan alleen een aanvraag of aangifte goedkeuren. Afkeuren kan alleen de medewerker burgerzaken. Gebruik van het algoritme pakt nooit negatief uit voor de inwoner.

Inwoners die hun aanvragen liever niet digitaal indienen blijven welkom aan de balie. Bijvoorbeeld wanneer inwoners niet goed met computers kunnen omgaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente vraagt een inwoner of ondernemer een digitaal product of dienst aan. Tijdens het invullen controleert het algoritme al of de aanvraag volgens de wetten en regels is. Een volledig ingevulde digitale aanvraag of aangifte komt op een werklijst bij burgerzaken van de gemeente. Een medewerker beoordeelt de aanvraag en handelt deze af.

De gemeente kan kiezen welke aanvragen het algoritme automatisch mag afhandelen en welke altijd een medewerker moet afhandelen.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente krijgt het steeds drukker met aanvragen. Alle aanvragen aan de balie behandelen lukt niet meer. Bepaalde aanvragen die digitaal gedaan worden, kunnen verder geautomatiseerd worden aan de hand van een algoritme. Met een algoritme voor de eenvoudige aanvragen/aangiftes houdt de medewerker meer tijd over voor meer ingewikkelde aanvragen. Daardoor verbetert de kwaliteit van de dienstverlening. Ook de kwaliteit van de gegevens in de Basisregistratie Personen (BRP) verbetert.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme en het werkproces zijn zo ingericht, dat er geen risico's zijn op negatieve gevolgen voor inwoners.

Er worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf. De aanvraag/aangifte wordt verwerkt of afgewezen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme. Het algoritme leidt dus nooit tot automatische besluitvorming door het algoritme die een negatieve impact kan hebben op de inwoner.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de Basisregistratie Personen (BRP), burgerlijke stand registers, Kamer van Koophandel (KvK), Centraal Rijbewijzenregister (CRB) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van de chatbot is tijdsbesparing, verbetering van de dienstverlening aan inwoners en uniformere antwoorden. Dit doet de chatbot doordat medewerkers sneller relevante informatie vinden. Ook kunnen medewerkers doormiddel van de chatbot controleren of ze relevante informatie vergeten te vertellen.

IMPACT: De verwachtte impact van de chatbot is dat medewerkers van de Gemeente Rotterdam zich ondersteunt voelen in hun werkzaamheden. De verwachting is dat inwoners hierdoor tevredener gaan zijn met de dienstverlening.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deze chatbot is voor de medewerkers van de gemeente Rotterdam die werken bij de wijkhubs en het klantcontactcentrum. Voor het beantwoorden van vragen van Rotterdammers hebben medewerkers de kennisbank RoWiki om informatie op te zoeken. De chatbot is aangesloten op deze kennisbank en helpt met het zoeken naar informatie op RoWiki. Dat gebeurt op de volgende manier:

Er wordt een vraag gesteld aan de Chatbot. De vraag wordt omgezet in zoektermen om de juiste informatie uit RoWiKi te vinden. De gevonden informatie wordt samengevat als antwoord voor de gebruiker.

Het doel is om aanwezige kennis eenvoudiger en sneller beschikbaar te maken. De chatbot verwerkt en zoekt alleen in informatie die door de gemeente op de Rowiki kennisbank is gezet. Hierbij blijven de juistheid van de informatie uit Rowiki behouden. Het antwoord wordt aan de medewerker getoond met citaat naar bron en verwijst daarmee voor onderbouwing van het antwoord naar de oorspronkelijke artikelen uit de kennisbank.

# data[].attributes.proportionality
Het betreft een pilot om te leren of een chatbot voor medewerkers een bijdrage kan leveren aan het verbeteren van de dienstverlening. Zodat medewerkers van het klantcontactcentrum en de wijkhubs sneller informatie kunnen vinden. Het is belangrijk dat medewerkers de antwoorden altijd blijven controleren. Bij de evaluatie moet worden gekeken of dit voldoende het geval is en of de chatbot een goede bijdrage levert.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker stelt een vraag aan de Chatbot. De chatbot zoekt in de Rowiki database het antwoord. De medewerker beoordeelt dit antwoord en vult dit aan. De medewerker beantwoord de vraag van de inwoner.

# data[].attributes.sourceData
De artikelen van de interne kennisbank Rowiki.

# data[].attributes.goal
Met de inzet van het algoritme wordt het nemen van een besluit versneld, zodat zo veel mogelijk ondernemers op tijd subsidie kunnen krijgen. Het algoritme versnelt de besluitvorming voor de toekenning van een tegemoetkoming en het geeft een risicoduiding voor de handmatige stroom.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het algoritme wordt ingezet voor taken uit de Regeling Tegemoetkoming Energiekosten.

# data[].attributes.methodsAndModels
RVO zet een algoritme in als ondersteuning bij de beoordeling van aanvragen van ondernemers. Dit algoritme toetst of een aanvraag voldoet aan de voorwaarden die door de minister zijn gesteld. Dit wordt gedaan met behulp van een risicomodel: als een aanvraag binnenkomt bij RVO, wordt een inschatting gemaakt of de ondernemer daadwerkelijk recht heeft op de tegemoetkoming.

Hierbij vergelijkt RVO bijvoorbeeld de opgegeven informatie van de aanvrager met andere gegevens, zoals btw-aangiften bij de Belastingdienst en verbruikswaarden bij de netbeheerders.

Een aanvraag wordt automatisch goedgekeurd wanneer de aanvraag door het algoritme als laag risico is aangemerkt, bijvoorbeeld omdat het bedrag waarop de aanvrager aanspraak maakt laag is en er geen aanwijzingen voor misbruik of oneigenlijk gebruik zijn. In dat geval komt er geen medewerker meer aan te pas.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme bij TEK-aanvragen zorgt ervoor dat de aanvragen van ondernemers snel en doelmatig afgehandeld kunnen worden. Het grootste deel van de ondernemers heeft het geld snel op de rekening staan. Wanneer een aanvraag uitvalt naar handmatige controle, moet een medewerker de aanvraag beoordelen. In dat geval duurt het langer voordat er een beslissing wordt genomen over de tegemoetkoming, met als gevolg dat het geld later op de rekening van de ondernemer staat

# data[].attributes.humanIntervention
Het risicomodel bepaalt van elke aanvraag het kwalitatieve en kwantitatieve risico; die factoren samen vormen de algemene risicocategorie. In het geval dat het algoritme een aanvraag als hoog risico aanmerkt, valt deze uit naar een handmatige controle door een medewerker. Bijvoorbeeld omdat het een hoog bedrag betreft, de aanvraag incompleet is, of omdat er aanwijzingen zijn voor misbruik of oneigenlijk gebruik. De aanvraag wordt dan klaargezet voor een menselijke beoordeling. Het algoritme geeft een advies mee aan de medewerker waar deze op moet letten, zoals gegevens die incompleet of tegenstrijdig zijn. Dit kan nuttig zijn: het advies helpt de medewerker om zich snel een beeld te vormen van de situatie. De medewerker bekijkt vervolgens de gehele aanvraag. De medewerker kan aanvragen vervolgens goedkeuren of afwijzen, eventueel na een nadere uitvraag om informatie. Een negatief besluit (geen of lagere subsidie) volgt daardoor niet uit het risicomodel maar altijd uit de beoordeling door een medewerker. Bij afwijking van het klantverzoek en bij subsidiebedragen boven een bepaalde grens gebeurt dit altijd via het vierogenprincipe.

# data[].attributes.risks
Het risicomodel wordt ter goedkeuring voorgelegd aan een interdepartementaal samengestelde adviescommissie (rolling review) die de algemeen directeur RVO adviseert inzake de toepassing van het risicomodel. Pas nadat zij positief adviseren over het gebruik van het algoritme (of een wijziging daarop) wordt het algoritme in gebruik genomen.
Daarnaast wordt de technische werking van het algoritme uitgebreid getest, zowel bij ingebruikneming als tussentijds.

# data[].attributes.sourceData
In het algoritme worden gegevens over omzet, energieverbruik, energie-aansluitingen, KvK-gegevens en gegevens uit de aanvraag van de ondernemer zelf gebruikt.

# data[].attributes.goal
DOEL: Op een snelle, eenvoudige en minst dure manier in contact komen met Rotterdammers met een belastingschuld voor een passende manier van belastinggeld innen.
IMPACT: De doelgroepcode die wordt toegewezen door het algoritme heeft invloed op het soort dwangbevel. Namelijk: per post of met belastingdeurwaarder. Een belastingdeurwaarder zorgt ervoor dat er eerder contact is, zodat de Rotterdammer met belastingschuld hulp kan krijgen. Dat noemen we sociaal incasseren.

# data[].attributes.lawfulBasis
11.5 leidraad invordering (kosteloze invordering) en 1.1.6 leidraad invordering (efficiënte invordering)

# data[].attributes.methodsAndModels
Volgens de wet heeft een gemeente verschillende maatregelen om de gemeentelijke belastingen te innen. Het beleid van de gemeente Rotterdam is om te kiezen voor de eenvoudigste, snelste en minst dure manier. Dat geldt zowel voor het oogpunt vanuit de Rotterdammer met belastingschuld als vanuit de gemeente. In de beleidsregels (leidraad invordering) is dit principe vastgesteld. Het resultaat van de uitwerking van deze beleidsregels zijn de doelgroepcodes met de verschillende maatregelen (invorderingsstrategieën). De gemeente kiest de beste manier om snel met de Rotterdammer met belastingschuld in contact te komen. Daarom zijn er verschillende maatregelen. De gemeente kijkt hiervoor naar het betaalgedrag van de afgelopen 3 jaar. Dat gebeurt op basis van de opgelegde invorderingskosten: zijn er eerder aanmaningen en/of dwangbevelen verstuurd. De belastingschuldige zit in doelgroepcode 1, 2, 3, 4, 6 of 7. De criteria om in een bepaalde doelgroep te komen zijn voor iedereen gelijk. Iedere Rotterdammer met een belastingschuld krijgt een kosteloze herinnering, zonder te letten op de doelgroepcode. Daarna volgen invorderingskosten via een aanmaning en dwangbevel. Door de invorderingskosten stijgt een Rotterdammer met belastingschuld in classificatie. De doelgroepcode heeft invloed op het soort dwangbevel. Namelijk: per post of met een belastingdeurwaarder. Een belastingdeurwaarder zorgt ervoor dat er eerder contact is, zodat de Rotterdammer met belastingschuld hulp kan krijgen. Dat noemen we sociaal incasseren. Een medewerker kan de doelgroepcode niet handmatig aanpassen.

# data[].attributes.proportionality
Het hangt van het betaalgedrag van de Rotterdammer af of de classificatie van de doelgroepcode stijgt. De kosteloze herinnering is een extra service, een kans die iedere Rotterdammer met een belastingschuld ontvangt. Daarna volgen invorderingskosten via een aanmaning en dwangbevel. Door de invorderingskosten stijgt een Rotterdammer met belastingschuld in classificatie van de doelgroepcode.

# data[].attributes.humanIntervention
Tot aan de deurwaarder is er geen menselijke tussenkomst. Vanuit de menselijke maat kan een invorderingsambtenaar een bezoek van de deurwaarder voorkomen. Dit doet de invorderingsambtenaar in overleg met de deurwaarder. De Rotterdammer kent de eigen doelgroepcode niet. Vanuit de gevonden risico's uit de IAMA communiceert de gemeente wel op de betaal-op-tijd-webpagina.

# data[].attributes.risks
- Menselijk contact ontbreekt

- Correctie gebeurt alleen vanuit systemen gemeente

- Proces is moeilijk uit te leggen

- Geen communicatie over proces aan burger

- Rotterdammer kent eigen code niet

# data[].attributes.sourceData
Betaalhistorie met opgelegde invorderingskosten

# data[].attributes.goal
Doel: het digitaal handhaven van de autoluwe binnenstad. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Autoluwe Binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Gebruikers op de website snel helpen met informatie: dat is het doel van Chatbot Job. De chatbot beantwoordt vragen over veel verschillende onderwerpen, zodat gebruikers niet zonder antwoord de website verlaten. Een ander belangrijk doel is te zorgen dat het proces voor de gebruiker zo soepel mogelijk verloopt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model herkent de woorden die de gebruiker invoert. Door deze woorden te koppelen, bepaalt het model welke vraag of behoefte de gebruiker heeft. Wanneer het model voldoende zekerheid heeft, wordt een vooraf geschreven gesprek aangeboden. Dit kan leiden tot een direct antwoord op de vraag van de gebruiker, of naar een live chat met een medewerker bij het RSC voor meer gevoelige zaken.

# data[].attributes.proportionality
Chatbot Job is een extra manier om informatie te geven. Het vervangt geen andere kanalen, maar is een uitbreiding van de informatie die al via de website wordt aangeboden.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle teksten in Chatbot Job worden geschreven door het redactieteam. Dat bestaat uit interne politiemedewerkers. Ook het trainen van het systeem gebeurt door dit team. Er komt geen automatisch gegenereerde inhoud, dus we hebben altijd volledige controle over de antwoorden die gegeven worden.

# data[].attributes.risks
De techniek is ontwikkeld volgens de bestaande richtlijnen en valt binnen de afgesproken kaders. Voor de inzet van Chatlayer, de leverancier, zijn de Geb- (Gezamenlijk Evaluatie- en Beoordelingsproces) en LAC- (Lokaal Autorisatie Comité) processen doorlopen. Er worden regelmatig PEN-testen (penetratietesten) uitgevoerd op KOMBIJDEPOLITIE en Chatbot Politie. De resultaten van deze testen worden besproken in het devops-team en als er risico’s worden gevonden, worden die direct aangepakt. Wat betreft de inhoud wordt het model steeds opnieuw getraind.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alleen de ingevoerde tekst van de gebruiker.

# data[].attributes.goal
Het doel van Textmetrics is om organisaties te helpen duidelijke, toegankelijke en inclusieve teksten te schrijven. De tool geeft tijdens het schrijven tips over taalgebruik, toon en leesbaarheid. Zo worden teksten begrijpelijker en sluiten ze beter aan bij de doelgroep. De impact is dat burgers en bedrijven informatie krijgen die helder en eerlijk is. Dit maakt communicatie makkelijker en voorkomt dat mensen worden buitengesloten door moeilijke woorden of een verkeerde toon.

# data[].attributes.lawfulBasis
Textmetrics wordt ingezet om communicatie toegankelijk en inclusief te maken. Dit sluit aan bij wettelijke verplichtingen zoals:

Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG): deze wet beschermt persoonsgegevens en schrijft voor dat organisaties transparant omgaan met data.EU AI Act: deze verordening stelt eisen aan het verantwoord gebruik van AI, zoals transparantie, menselijk toezicht en het voorkomen van discriminatie.EU Toegankelijkheidswet (EAA) en WCAG-richtlijnen: deze regels zorgen ervoor dat digitale informatie begrijpelijk en toegankelijk is voor iedereen, inclusief mensen met een beperking.Het doel van deze wetten is om burgers te beschermen, gelijke toegang tot informatie te waarborgen en misbruik van data te voorkomen

# data[].attributes.proportionality
De keuze voor Textmetrics is gemaakt omdat het sneller en consistenter werkt dan handmatige controle. Het helpt om fouten, jargon en vooroordelen in teksten te voorkomen. Dit bespaart tijd en zorgt voor betere kwaliteit. Alternatieven zoals volledig handmatig schrijven of andere AI-tools zijn overwogen, maar die bieden minder grip op inclusiviteit en merkidentiteit. Textmetrics combineert AI met regels en richtlijnen, waardoor het risico op verkeerde toon of discriminatie kleiner is. Ethisch is het gebruik gerechtvaardigd omdat de tool organisaties ondersteunt bij eerlijke en begrijpelijke communicatie. De gebruiker blijft verantwoordelijk voor de inhoud en kan altijd aanpassingen doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Textmetrics werkt als een hulpmiddel. De schrijver krijgt tijdens het typen feedback en suggesties, maar beslist zelf wat hij overneemt. Er is dus altijd menselijke controle. De tool neemt geen besluiten en publiceert niets automatisch. De gebruiker kan de tekst aanpassen, controleren en goedkeuren voordat deze wordt

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor tekstuele aanpassingen De gebruiker doet altijd de laatste toets of de tekst juist is geformuleerd en kiest voor het overnemen van de tekstvoorstellen.

# data[].attributes.sourceData
Textmetrics verwerkt uitsluitend de tekst van vacatureteksten die door de gebruiker worden ingevoerd. Deze teksten worden geanalyseerd op leesbaarheid, inclusiviteit en toon. Er worden geen gevoelige persoonsgegevens gebruikt bij het schrijven of analyseren van de teksten.

# data[].attributes.goal
De taakstraf is een van de drie hoofdstraffen, naast de celstraf en de geldboete en wordt ook wel werkstraf genoemd. Het betekent dat iemand zinvolle onbetaalde arbeid in vrije tijd moet uitvoeren, gericht op genoegdoening naar de samenleving. Het dient samenleving en werkgestrafte omdat het de kans op recidive vermindert en resocialisatie vergroot. Deze straf wordt door de rechter of de Officier van Justitie opgelegd en wordt uitgevoerd door de Reclassering.

Wanneer een persoon een taakstraf opgelegd gekregen heeft, neemt de reclassering contact op met die persoon. In een eerste gesprek (een intake) wordt het proces uitgelegd waarna een werkstrafproject toegekend wordt. De persoon zelf mag de eigen wensen bespreken in dit gesprek. De reclassering beslist uiteindelijk waar en wanneer het werk uitgevoerd gaat worden.

Er zijn een heel aantal plekken waar de werkstraf uitgevoerd kan worden (dit noemen we werkstafprojecten). Op basis van een aantal vooraf bepaalde variabelen geeft de planhulp een advies voor een geschikt werkstrafproject voor de taakgestrafte.

Elk extern werkstrafproject is getoetst door het ministerie van Justitie en Veiligheid aan de hand van de criteria zoals opgenomen in artikel 3 van het Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen (https://wetten.overheid.nl/BWBR0042962/2024-07-01#Hoofdstuk3).

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de matchtool. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Reclasseringsregeling 1995

Besluit tenuitvoerlegging Strafrechtelijke beslissingen, paragraaf 3

Wetboek van Strafrecht, artikel 9

Wetboek van Strafvordering, artikel 6:3:1 e.v.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of werkstrafprojecten voortrekken.

Het algoritme stelt werkstrafprojecten voor waar de reclassering een samenwerkingsovereenkomst mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde informatie over de taakgestrafte (zoals genoemd onder kopje gegevens) en vergelijkt deze met de variabelen van werkstrafprojecten . Er wordt een lijst van tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn.

# data[].attributes.proportionality
Het matchen van cliënten met een geschikt werkstrafproject vergt kennis van de medewerkers over de diverse werkstrafprojecten waar de reclassering mee samenwerkt. Gezien de veelheid aan projectplaatsen is het lastig om alle informatie van de beschikbare projecten te kennen. De matchtool is ondersteunend in het maken van de juiste match. Dat is enerzijds helpend voor nieuwe medewerkers en anderzijds kan de tool voor ervaren medewerkers het gevaar van minder objectief plaatsen verkleinen. Wanneer de reclassering gebruikt maakt van de tool, doet de tool enkel een voorstel. De medewerker besluit uiteindelijk waar een taakgestrafte geplaatst gaat worden en kan dus gemotiveerd afwijken van de voorstellen. Richtlijn is dat de tool gebruikt wordt, er kan echter ook zonder de tool een werkstrafproject toegekend worden. Reden hiervoor is dat maatwerk voorliggend is en de tool niet met alle factoren rekening kan houden die van invloed kunnen zijn op een geschikt werkstraf project.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de matchingstool vindt altijd menselijke tussenkomst plaats. Een medewerker van de reclassering kijkt naar de lijst van voorgestelde werkstrafprojecten en besluit uiteindelijk welk werkstrafproject het best passend is. Het voorstel wordt gebaseerd op bepaalde filters zoals de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, afstand van het adres van de cliënt tot het adres van het werkstrafproject, match- en uitsluitcriteria en beschikbaarheid. Vervolgens worden er tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn. Daaruit kan gekozen of gemotiveerd van afgeweken worden als de voorgestelde werkstrafprojecten toch niet geschikt blijken te zijn. Het is belangrijk dat de taakgestrafte op tijd een passend werkstrafproject toegewezen krijgt.

# data[].attributes.risks
De reclassering heeft een overeenkomst met elk werkstafproject. Variabelen van het project worden ‘gematcht’ aan de mogelijkheden en beschikbaarheid van de werkgestrafte die tijdens het intakegesprek met de werkgestrafte zijn vastgesteld. Als de criteria in het systeem goed worden ingevuld, kan de matchtool het meest optimale voorstel doen. Er kan echter in bepaalde gevallen sprake zijn van specifieke contra-indicaties die belangrijk zijn bij het voorstellen van een werkstrafproject, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd.  Dit is de reden dat medewerkers altijd kijken of de uitkomst de best passende optie is voor de werkgestrafte en indien nodig kiest voor een ander werkstrafproject, zodat maatwerk geleverd wordt afgestemd op de persoon. Als het nodig is, kunnen de criteria worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Om een koppeling te kunnen maken met een geschikt werkstrafproject, worden een aantal gegevens gebruikt door de matchtool. Sommige hiervan zijn ook vastgelegd in de wet, in het besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen.

Zo dient bij het bepalen van de feitelijke werkzaamheden of verplichtingen rekening gehouden te worden met het gepleegde delict, de capaciteiten, mogelijkheden en specifieke omstandigheden van de taakgestrafte, en de reisafstand van de woonplaats tot de projectplaats.

Daarnaast wordt rekening gehouden met de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, en informatie over de taakgestrafte zoals geslacht, soort delict, fysieke belastbaarheid en mate van zelfstandigheid

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt voor en wordt beheerd door de reclassering.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel is om vergaderingen en informatie van de raad makkelijk te vinden voor inwoners, raadsleden en medewerkers. Dit zorgt voor meer openheid en maakt democratische processen toegankelijker. Het systeem neemt geen beslissingen en heeft geen directe gevolgen voor inwoners. Het systeem geeft zelf geen meningen.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG artikel 6(1)(e): taak van algemeen belang (openbare vergaderingen toegankelijk maken).

# data[].attributes.methodsAndModels
Spraakherkenning zet audio om naar tekst.

Zoekfunctie maakt tekst en metadata doorzoekbaar.

AI geeft korte samenvattingen en antwoorden.

Resultaten verwijzen naar originele bron.

# data[].attributes.proportionality
We hebben gekeken naar privacy en risico’s. De vergaderingen zijn openbaar. Soms komen persoonsgegevens of gevoelige informatie voor, maar het systeem gebruikt deze niet voor profielen of scores. Daarom vinden we het risico laag.

# data[].attributes.humanIntervention
Gebruikers zien altijd de originele video of documenten. Het systeem geeft alleen zoekresultaten en samenvattingen. Er is geen automatische besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Waarschuwing op de pagina dat AI wordt gebruikt en fouten mogelijk zijn.

Geen wijziging van originele data.

# data[].attributes.sourceData
Openbare vergadervideo’s, ondertiteling, metadata (datum, spreker, onderwerp).

# data[].attributes.name
Claim beoordelings- en borgingsysteem (CBBS)

# data[].attributes.goal
U bent (gedeeltelijk) arbeidsongeschikt als u door ziekte of een handicap minder of helemaal niet kunt werken. UWV beoordeelt of en hoeveel u nog kunt werken. Dat vertalen wij in een arbeidsongeschiktheidspercentage. De hoogte van dit percentage bepaalt of u (nog) recht heeft op een uitkering voor arbeidsongeschiktheid.

# data[].attributes.methodsAndModels
UWV heeft de wettelijke taak om te beoordelen wat iemand maximaal kan verdienen. Dat gebeurt als volgt:

Het CBBS maakt een overzicht van de mogelijk geschikte functies en ordent deze op het uurloon en het aantal uren van de functie.

Daarna geeft het CBBS voor iedere functie aan of deze mogelijk te zwaar voor u is.

De arbeidsdeskundige vergelijkt de zwaarte van de functie met uw belastbaarheid. En beoordeelt of u voldoet aan de opleidings- en ervaringseisen voor de functie.

Als de arbeidsdeskundige voldoende geschikte functies voor u heeft gevonden, berekent het CBBS wat u nog kunt verdienen. Dit gebeurt door het loon van de geschikte functies te vergelijken met het loon dat u verdiende voordat u ziek werd.

De uitkomst van deze vergelijking is het arbeidsongeschiktheidspercentage. De hoogte van dit percentage bepaalt of u (nog) recht heeft op een uitkering voor arbeidsongeschiktheid.

# data[].attributes.proportionality
Bij het vaststellen van het arbeidsongeschiktheidspercentage gebruiken we het Claim Beoordelings- en Borgingssysteem (CBBS). Hierin staan beschrijvingen van duizenden functies die in Nederland voorkomen. Een arbeidsdeskundige van UWV beoordeelt met behulp van het CBBS welke banen geschikt zijn voor u. Door de ondersteuning van het CBBS hoeft onze arbeidsdeskundige deze functies niet allemaal handmatig te onderzoeken. Zo kunnen wij u sneller helpen.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Een beoordeling over een uitkering is maatwerk en gebeurt op individueel niveau. Onze medewerkers voeren de beoordeling daarom altijd zelf uit. Zij kijken kritisch naar de resultaten van het CBBS.

Wij controleren regelmatig de kwaliteit van beoordelingen die willekeurig zijn geselecteerd.

Wij onderzoeken de manier waarop onze medewerkers het CBBS gebruiken. Dit doen wij op verzoek of als er aanleiding voor is.

Wij onderzoeken en gebruiken de resultaten van de beoordelingen om de kwaliteit van onze vestigingen onderling te vergelijken.

Verder gebruiken we deze resultaten op landelijk niveau. Bijvoorbeeld om de kwaliteit van de beoordelingen op hetzelfde peil te houden.

Tot slot gebruiken we de resultaten om verantwoording af te leggen aan bijvoorbeeld het ministerie of de toezichthouder.

Soms passen we het CBBS aan

Bijvoorbeeld in de volgende situaties:

Wetten en regels veranderen.

Functies en de zwaarte van functies veranderen.

Er komen nieuwe medische inzichten.

Processen en werkwijzen bij UWV veranderen.

We testen het systeem

Om te zorgen dat het CBBS goed blijft werken, testen wij het systeem iedere dag. Veranderingen bereiden wij zorgvuldig voor. Dat doen we met een groot aantal deskundigen. Denk aan juristen, ontwerpers, bouwers, testers, verzekeringsartsen en arbeidsdeskundigen. Wij testen doorgevoerde veranderingen in CBBS altijd uitgebreid. Pas als het systeem de testen succesvol heeft doorlopen, nemen wij het weer in gebruik.

# data[].attributes.risks
Alleen met de juiste kennis over het CBBS kunnen onze medewerkers uw arbeidsongeschiktheid goed beoordelen. Het is bijvoorbeeld belangrijk dat zij gebruikte definities begrijpen. Of weten hoe het systeem functies aan personen koppelt. Daarom kunnen zij alleen zelfstandig met het systeem werken als ze een opleiding hebben gevolgd en een certificaat hebben behaald. Bij grote wijzigingen vindt nascholing plaats. Ook scholen wij regelmatig onze arbeidsdeskundig analisten. En zijn er handleidingen beschikbaar voor gebruikers en medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling van het algoritme.

De volgende maatregelen zorgen voor het voorkomen van discriminatie:

Het CBBS gebruikt alleen gegevens die nodig zijn om de arbeidsongeschiktheid van iemand met een ziekte of handicap te beoordelen.

Het algoritme vergelijkt functies volgens vaste regels die voor iedereen gelden.

UWV gebruikt het CBBS voor iedereen op dezelfde manier. Hierdoor worden gelijke gevallen gelijk behandeld.

Onze medewerkers doen uiteindelijk de beoordeling.

# data[].attributes.sourceData
In het CBBS zit een bestand met beschrijvingen van duizenden functies. Deze functies geven een goed beeld van de Nederlandse arbeidsmarkt. Elke functieomschrijving geeft uitgebreide informatie over onder andere de werkomgeving, de taken in de functie, het aantal werkuren, de vereiste opleidingen en werkervaring en hoe zwaar het werk is (werkbelasting).

Daarnaast haalt het CBBS gegevens uit de volgende bronnen:

UWV-polisadministratie

Hierin staan alle gegevens over lonen, uitkeringen en arbeidsverhoudingen van alle werknemers en mensen met een uitkering in Nederland. Dit systeem levert naam, geboortedatum en geslacht aan het CBBS. Wij gebruiken deze gegevens om uw arbeidsongeschiktheid te beoordelen. Dat werkt als volgt:

Wij gebruiken uw naam en geslacht om zichtbaar te maken over wie de beoordeling gaat.

Uw leeftijd gebruiken wij voor het hanteren van de juiste regels en berekeningen. Ook controleren wij hiermee of u te jong of te oud bent om een bepaalde functie uit te mogen voeren.

Beoordeling van de verzekeringsarts

De verzekeringsarts legt in het CBBS de code vast die hoort bij de medische diagnose. Ook beoordeelt de verzekeringsarts uw belastbaarheid en registreert hij deze in het CBBS.

Aanvullende gegevens van de arbeidsdeskundige

De arbeidsdeskundige voert de volgende gegevens in het CBBS in:

het aantal uren dat u heeft gewerkt direct voordat u ziek werd

het bijbehorende loon

uw opleidingsniveau en de opleidingsrichting

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Culemborg heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimisere

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De RvdK geeft een strafadvies aan de officier van justitie en de kinderrechter voor jongeren van 12 tot 18 jaar oud. De RvdK gebruikt het Landelijk Instrumentarium Jeugdstrafrechtketen (LIJ), waarvan de Ritax een onderdeel is, bij het onderzoek om het meest passende strafadvies voor de jongere te geven. De onderzoeker van de RvdK praat met de jongere, ouders en vaak met school. Met deze informatie wordt een vragenlijst ingevuld. De RvdK maakt een rapport waarin de uitkomsten van de Ritax en het advies staat. Dit rapport krijgt de jongere, de ouders, de kinderrechter en de officier van justitie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van Ritax door de RvdK ligt in hun wettelijke taken. De taken die gelden bij het gebruik van Ritax liggen vast in het Wetboek van strafrecht (Sr) en in het Wetboek van Strafvordering (Sv). De adviestaak bij een gedragsbeïnvloedende maatregel staat beschreven in artikel 77w, lid 2 Sr, de adviestaak bij inverzekeringstelling en vroeghulp staat beschreven in artikel 490 Sv en de adviestaak in strafzaken van jeugdigen staat beschreven in de artikelen 494/494a/498 Sv. Hieronder staan hyperlinks naar de wetsartikelen in de bovengenoemde volgorde.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de Ritax worden alle vragen ingevuld door een bolletje aan te klikken. Bij alle antwoorden horen punten. De Ritax telt alle punten bij elkaar op. Deze punten worden toegewezen aan risicogroepen. De antwoordcategorieën van de meeste vragen hebben een schaal die loopt van geen risico tot en met veel risico. De keuze voor de puntentelling is wetenschappelijk onderbouwd. Met uitgebreide analyses is bepaald wanneer de jongere per onderwerp in heel laag/laag/midden/hoog/heel hoog risico of bescherming valt. De uitkomst wordt zichtbaar gemaakt in een schema waarbij de risicofactoren en beschermende factoren met rood en groen worden weergegeven per onderwerp. De Ritax kijkt met de beschermende- en risicofactoren van de jongere welke straf het beste zou passen, bijvoorbeeld een leerstraf of begeleiding door de jeugdreclassering. De onderzoeker van de RvdK beslist welke straf uiteindelijk wordt geadviseerd.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een inschatting op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument beter is dan de inschatting enkel gebaseerd op de ervaring van de onderzoeker. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren bij jongeren op recidive. De uitkomst van de Ritax, samen met de mening van de onderzoeker, leidt tot het strafadvies.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de Ritax is er altijd sprake van menselijke tussenkomst. De onderzoeker van de RvdK controleert de uitkomst van de Ritax en kijkt of deze overeenkomt met de eigen indruk van de jongere. De onderzoeker maakt, in overleg met een collega ('4 ogen-principe'), de uiteindelijke keuze voor het meest passende strafadvies voor de jongere.

# data[].attributes.risks
De effectiviteit van de Ritax wordt regelmatig wetenschappelijk getoetst. De uitkomsten van deze toetsen worden gecontroleerd door een onafhankelijke wetenschappelijke commissie. De Ritax wordt alleen gebruikt door bevoegde, getrainde medewerkers. Alleen betrokken medewerkers van de RvdK kunnen in het systeem kijken naar de uitkomsten van de Ritax. Indien nodig worden deze uitslagen gedeeld met justitiële organisaties zoals jeugdreclassering en Justitiële Jeugdinrichtingen. Dit vanwege de privacy van de jongere.

# data[].attributes.sourceData
De Ritax maakt gebruik van persoonsgegevens van de jongere en indien nodig van personen uit het huishouden van de jongere, waaronder ook bijzondere en strafrechtelijke persoonsgegevens. Deze gegevens worden alleen gebruikt als ze ook noodzakelijk zijn voor de analyse.

Gegevens van de jongere betreffen: naam, strafrechtketennummer (SKN), geboortedatum, psychische en gezondheidsproblemen, lichamelijke problemen, of er sprake is van medicatiegebruik direct gerelateerd aan een diagnose, overige persoonsgerelateerde problematiek, beschrijving van relevante contextfactoren en verwachte impact van beoogde interventie.

Gegevens van personen uit het huishouden van de jongere betreffen: of er sprake is van een justitieel/detentie verleden, of er sprake is van relevante psychische en gezondheidsproblemen, lichamelijke problemen, of persoonsgerelateerde problematiek, beschrijving van relevante contextfactoren en verwachte impact van beoogde interventie.

Gegevens van derden betreffen: naam, adres en contactpersoon van school en indien van toepassing van andere betrokken organisaties zoals hulpverleningsinstanties.

# data[].attributes.provider
 Het instrument is ontwikkeld door de UvA. Het systeem van de Ritax door Justid.

# data[].attributes.goal
Met Briefcam kunnen grote hoeveelheden videomateriaal sneller worden doorzocht. Normaal moeten medewerkers uren aan videomateriaal bekijken om bijvoorbeeld een persoon, een voertuig of gebeurtenis terug te vinden. Briefcam herkent automatisch bepaalde soorten objecten en bewegingen, zoals personen en auto's. Met behulp van zoekfilters kan gericht in het beeldmateriaal worden gezocht.

Omdat niet elk beeld handmatig bekeken hoeft te worden, kan de medewerker snel een eerste selectie maken van wat hij of zij zoekt. Dit bespaart tijd in het opsporingsonderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 3 Politiewet: handhaving van de rechtsorde en hulpverlening

# data[].attributes.methodsAndModels
Briefcam gebruikt slimme technologie, genaamd Convolutionele Neurale Netwerken, om video’s te analyseren en daarin objecten te herkennen. Dit zijn zogenaamde Deep Learning-modellen die vaker worden toegepast om objecten op foto- en videomateriaal te herkennen.

Het systeem maakt het mogelijk om bewegende objecten in video’s te herkennenen en te filteren. Eerst worden alle bewegende objecten in de video gevonden en geïndexeerd op onder andere soort, kleur, grootte en beweging. Aan de hand van gecombineerde zoekopdrachten (bijvoorbeeld personen man/vrouw/kind, soort en kleur kleding, soort en kleur voertuigen, beweegrichting in beeld) worden deze op een gebruiksvriendelijke manier getoond.

Dit maakt het mogelijk om in korte tijd grote hoeveelheden beelden te bekijken en op inhoud te beoordelen.

Voorbeeld van een gecombineerde filter (zoek)opdracht: Een persoon op een fiets, in een gele (regen)jas, die in beeld snel van links naar rechts rijdt. Wanneer het totale herkennings- en indexatieproces door Briefcam is doorlopen, worden personen die aan de genoemde voorwaarden voldoen vrijwel onmiddelijk getoond.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van Briefcam is de tijdsbesparing bij het beoordelen van grote hoeveelheden videomateriaal. Een nadeel kan zijn dat het algoritme objecten soms verkeerd herkent of juist mist. Daarom worden de resultaten die Briefcam toont altijd door medewerkers gecontroleerd.

# data[].attributes.humanIntervention
De filters en zoekopdrachten worden ingesteld door de medewerker. De resultaten die Briefcam toont, worden altijd gecontroleerd en beoordeeld door een mens. Het algoritme neemt geen beslissingen; het is slechts een hulpmiddel bij het zoeken in videobeelden.

# data[].attributes.risks
Briefcam is een hulpmiddel voor het bekijken van videomateriaal tijdens opsporingsonderzoeken. Zowel de applicatie als het videomateriaal zijn alleen toegankelijk voor bevoegde en geautoriseerde politiemedewerkers.

# data[].attributes.goal
Beschermen van bedrijfsgegevens

# data[].attributes.proportionality
Dit is ter behoeve van de informatiebeveiliging en verplicht in de BIO (baseline informatiebeveiliging overheid) 12.4.1.3. Het is onmogelijk om dit handmatig te realiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer er een indicatie is op een mogelijke beveiligingsincidenten zal de SOC-leverancier (Security Operation Center) onderzoek doen en wanneer zij ook de kans achten dat er iets aan de hand is, zullen zij Gemeente Oss contacteren.

# data[].attributes.risks
Controle door leverancier en medewerker

# data[].attributes.sourceData
Alle windows- en network-log

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra inspanning voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk ervoor te kiezen om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval (het niet automatisch onveilig versturen) kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anoniem maken van privacygevoelige informatie in bijvoorbeeld documenten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van personen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar het beperkt zich tot classificatie. Daardoor onthult het geen inhoudelijke informatie. Bovendien helpt de technologie om de kwaliteit van het anoniem maken te verbeteren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme werken alleen als hulpmiddel. Er zijn altijd mensen nodig voor het definitief anoniem maken.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te bewaken, wordt het algoritme steeds geevalueerd. Updates pakken eventuele nieuwe bedreigingen aan. Medewerkers kijken altijd mee met het algoritme en zij kunnen eventuele fouten herstellen. Daarnaast is er regelmatig overleg met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op  producten die onder de biologische wetgeving vallen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op zendingen met biologische producten. De wettelijke grondslag is Verordening (EU) 2018/848 van het Europees Parlement en de Raad van 30 mei 2018 inzake de biologische productie en de etikettering van biologische producten. De Douane treedt hier op in samenwerking met Stichting Keur Alternatief voortgebrachte Landbouwproducten (SKAL). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied Biologische producten ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Landbouwwet, Verordening (EU) Verordening (EU) 2018/848. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van biologische producten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van biologische producten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien nodig, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de identiteit van personen die zich inschrijven in de BRP te verifiëren. Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen. Hier wordt gewerkt met het "4-ogen principe".De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP-inschrijfproces verhoogt en de BRP-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststellingBesluit BRP art.35UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:ID-scannerA4 scannerScanserverKleine monitorGezichtsscannerHet proces verloopt als volgt:1. Het identiteitsdocument wordt gescand.2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het BRP-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De BRP-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving.

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie.De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

# data[].attributes.provider
ORIBI-ID Solutions ( Link naar externe pagina https://oribi.nl )

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
In Midden-Drenthe strijden we tegen armoede. Mensen die in armoede dreigen te raken proberen we zo vroeg mogelijk te helpen, om te voorkomen dat ze ernstige schulden krijgen of uit hun woning gezet worden. Als problemen nog klein zijn, kan een advies of een lichte interventie al voldoende zijn. Om dat te kunnen doen, moeten we weten wie er in de schulden dreigt te raken. Daarom krijgen we een melding van onder andere zorgverzekeraars, woningcorporaties, energieleveranciers, waterbedrijven en enkele overheden, als zij een klant hebben die een betalingsachterstand bij hen heeft. Dat de schuldeiser deze gegevens mag doorgeven aan de gemeente, ook persoonsgegevens, staat in de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening. Na de melding vult de gemeente de gegevens aan met informatie die bij ons bekend is over de gemelde persoon. Dat is informatie die nodig is om te bepalen of iemand wel of geen uitkeringsgerechtigden is, klant van IWO (de afdeling Inkomen, Werk en Onderwijs van de gemeente Midden-Drenthe) en om te bepalen naar welke hulpverlener de melding het best doorgestuurd kan worden. Het aanvullen van de melding met de informatie die bij de gemeente bekend is, gebeurt automatisch, na een druk op een knop. Er is altijd iemand nodig om een controle op data te activeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs): sinds 1 januari 2021 is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak.

# data[].attributes.methodsAndModels
De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem RIS Matching. Een keer per maand worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gecontroleerd. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Hierna stopt het geautomatiseerde proces met het algoritme. Daarna neemt de gemeente met gebruikmaking van het regiesysteem RIS Vroeg Eropaf op een bij de hoogte van de betalingsachterstanden passende wijze contact op met de inwoner om hulp aan te bieden.

# data[].attributes.proportionality
Op grond van de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak om inwoners met dreigende schulden-/armoedeproblematiek actief te benaderen en hulp aan te bieden. Woningverhuurders, drinkwaterbedrijven, energieleveranciers en/of zorgverzekeraars waarschuwen de gemeente als zij zien dat hun klanten hun rekeningen niet betalen. Ze hebben hiervoor niet eerst toestemming nodig van hun klant. De bedrijven en instanties geven een signaal als hun eigen inspanningen betalingsachterstanden niet oplossen, bijvoorbeeld door persoonlijk contact te zoeken en een betalingsregeling aan te bieden. Deze waarschuwingsmeldingen worden automatisch doorgezet naar de gemeente. Bij wijze van alternatief zouden schuldeisers de waarschuwingsmelding handmatig bij de gemeente kunnen doen, maar dit heeft uiteindelijk dezelfde uitkomst.

De uitwisseling van gegevens gebeurt op een veilige manier: alleen noodzakelijke gegevens worden gedeeld en de gegevens zijn voor niemand anders zichtbaar dan voor de daarvoor aangewezen medewerkers. Een inwoner kan uiteindelijk zelf kiezen om wel of niet gebruik te maken van het gemeentelijke hulpaanbod.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem maakt een aantal keuzes zelfstandig (geautomatiseerd), bijvoorbeeld om een sms, email of brief te versturen bij een betalingsachterstand lager dan 250 euro, of naar welk postcodegebied de melding doorgestuurd moet worden. Tijdens het proces van gegevens koppelen is er één moment van menselijk toezicht: het koppelen van de melding van de schuldeisers met de gegevens van de afdeling Armoedebestrijding gebeurt geautomatiseerd, maar voor het starten van de koppeling is wel een menselijke handeling nodig. Vanaf het moment dat de melding doorgestuurd is naar de hulpverleners in het juiste stadsdeel is het proces niet meer geautomatiseerd. De maatschappelijk dienstverlener gaat langs bij de gemelde burger als de burger zelf geen contact opneemt.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem ‘RIS Matching’ en het regiesysteem 'RIS Vroeg Eropaf' - beide webapplicaties - worden geleverd door XXLLNC. Zij voeren regelmatig beveiligingstesten uit om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden. Er wordt voldaan aan de (wettelijke en overige) vereisten met betrekking tot gegevensbescherming (AVG) en informatiebeveiliging.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, emailadres, eventuele aanwezigheid van inwonende minderjarige kinderen, signalering van een betalingsachterstand van meer dan 30 dagen bij een woningcorporatie, nutsbedrijf of zorgverzekeraars, alsmede hoogte en duur van die betalingsachterstand.

# data[].attributes.goal
De gemeente is op grond van de Participatiewet belast met het verstrekken van uitkeringen. Daarbij moet de gemeente het recht op uitkering vaststellen bij de aanvraag. Deze algoritmetoepassing, genaamd AVOLA, ondersteunt met een advies over het recht op bijstand bij deze vaststelling.

Het betreft een interpretatie van de Participatiewet waarbij we het belang van de burger vooropstellen. De kans dat er een fout wordt gemaakt is klein. Zoals elk algoritme, is deze toepassing afhankelijk van de aangeleverde informatie. Wanneer de door de burger aangeleverde informatie na controle door de medewerker onverhoopt niet juist is, kan dit leiden tot een ander advies. De rekenregels worden stelselmatig gecontroleerd en daar worden geen fouten in geaccepteerd. Onjuiste informatie is de enige mogelijkheid op een foutief advies vanuit AVOLA. Indien het advies uit AVOLA niet klopt, kan het mogelijk zijn dat de medewerker foutief wordt geïnformeerd bij het besluiten en daardoor besluit geen uitkering toe te kennen. Omdat de betrokkene zich in een kwetsbare positie bevindt, is deze afhankelijk van de verwerking om een uitkering te ontvangen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet (o.a. art. 7, 17, 40, 53a, 64); IOAW (o.a. art. 5, 11, 36, 44, 45); Wet Suwi (o.a. art. 54, 62).

# data[].attributes.methodsAndModels
Als u geldzorgen heeft kunt u een inkomensregeling bij de gemeente aanvragen. Om vast te stellen of u recht heeft gebruikt de gemeente beslisregels. Met deze automatisering wordt de medewerker ondersteunt met een advies of u op basis van de aangeleverde informatie recht heeft op de aangevraagde inkomensregeling.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme heeft veel voordelen. De gemeente kan namelijk door een objectieve set gegevens een check doen of er recht bestaat zonder dat het direct gevolgen heeft voor de aanvrager, omdat de medewerker uiteindelijk beslist.

# data[].attributes.humanIntervention
Er komt een rapport uit AVOLA met advies of er wel of geen recht is, hoe de wet- en regelgeving op de gegevens is toegepast en welke gegevens bepalend zijn. Er wordt door AVOLA geen besluit genomen, dit gebeurt altijd door de professional. Bij de beoordeling mag afgeweken worden van het advies uit AVOLA.

# data[].attributes.risks
Een medewerkers controleert altijd het advies dat het algoritme geeft.

# data[].attributes.sourceData
Profielgegevens vragenlijst,DigiD stelsel,

# data[].attributes.goal
Erfpachtkosten baseren we op de grondwaarde van de woning. We gebruiken de buurtstraatquote (BSQ) om de grondwaarde te bepalen voor bestaande erfpachtrechten met een woonbestemming. Dit is het percentage van de WOZ-waarde van een woning dat bestaat uit de waarde van de grond. Een BSQ doet recht aan de verschillen die er in een buurt zijn.

De grondwaarde wordt bepaald door de WOZ-waarde in de WOZ-beschikking van het vorig belastingjaar te vermenigvuldigen met de zogenaamde buurtstraatquote. Voor meergezins- en eengezinswoningen worden verschillende buurtstraatquotes gebruikt.

Het bepalen van de grondwaarde op basis van een eenduidige, objectieve wijze ten behoeve van het beheer van gemeentelijke erfpachtcontracten.

Berekening individuele grondquote en buurtstraatquote

De buurtstraatquote wordt berekend door individuele grondquotes van eengezins- of meergezinswoningen in een buurtstraat te middelen. De individuele grondquotes zijn bepaald door de WOZ-waarde te verminderen met de genormeerde opstalwaarde, waardoor de individuele grondwaarde wordt verkregen. De individuele grondwaarde gedeeld door de WOZ-waarde is de individuele grondquote. Omdat de grond altijd een waarde vertegenwoordigt, wordt de minimale individuele grondquote op 5% van de WOZ-waarde gesteld. De buurtstraatquote is hierdoor ook minimaal 5% van de WOZ-waarde. Daarnaast wordt een maximale buurtstraatquote van 49% van de WOZ-waarde gehanteerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vaststellen van de Verordening gronduitgifte met gebruikmaking van erfpacht Amsterdam 2017. (2017, NR. 199/425)

https://zoek.officielebekendmakingen.nl/gmb-2017-140580.pdf

# data[].attributes.methodsAndModels
De residuele grondwaardemethode gaat uit van de stelling dat de opbrengst (WOZ-waarde) verminderd met de kosten (opstalwaarde) de grondwaarde oplevert. Het gebruik van de BSQ voor het bepalen van de grondwaarde dient bezien te worden als een genormeerde toepassing van de residuele grondwaardemethode. Genormeerd, omdat:

gebruik wordt gemaakt van gestandaardiseerde normen en uitgangspunten en niet voor iedere woning specifieke uitgangspunten worden bepaald;

De BSQ wordt berekend door individuele grondquotes van eengezins- of meergezinswoningen in een buurtstraat te middelen. Er wordt niet uitgegaan van de woningspecifieke uitkomsten, maar van de gemiddelde grondquote op buurtstraat- of buurtniveau.

De BSQ-berekening is onderworpen aan beleidskaders en -regels ten aanzien van het gebruik van de WOZ-waarden, opstalwaarden en het bepalen van de BSQ. Ten behoeve van de BSQ berekening wordt ook een buurtquote (BQ) bepaald. De BQ heeft twee functies: enerzijds dient het als maatstaf waarmee de ‘bruikbaarheid/representativiteit’ van de BSQ wordt gemeten en anderzijds dient het als vervangende waarde indien de BSQ onbruikbaar wordt geacht.

Zie de volgende link voor een overzicht van het beleid: https://www.amsterdam.nl/wonen-leefomgeving/erfpacht/nieuw-beleid/archief-grondprijzen/

Samenvatting berekeningswijze

De BSQ wordt berekend conform de beleidsregels (zie bovenstaande tabel) die zijn vastgelegd in het gemeentelijke beleid. Op hoofdlijnen zijn de volgende elementen en processtappen van belang voor de berekening van de BSQ:

1. Werkbestand genereren: het berekenen van de BSQ geschiedt op basis van een werkbestand waarin WOZ-gegevens, -waarden zijn gekoppeld aan de gemeentelijke erfpachtadministratie (Hermes-data).

2. WOZ-object-filter: niet alle objecten worden meegenomen in de BSQ-berekening. Dit is onderworpen aan diverse criteria. Onbruikbare of niet geschikte objecten worden weggefilterd en niet meegenomen in de opstalwaarde- en individuele grondquote bepaling.

3. WOZ-waarden: voor de BSQ-berekening is van belang dat de WOZ-waarden beschikt zijn (WOZ-beschikking aan de belanghebbende afgegeven). De WOZ-waarde per object dient als input voor het bepalen van de individuele grondquote.

4. Opstalwaarden: per object wordt de opstalwaarde bepaald aan de hand van de genormeerde herbouwkostenramingen. De opstalwaarde wordt berekend aan de hand van de WOZ-objectkenmerken. Voor deze berekening worden geen andere gegevensbronnen dan de WOZ-data gehanteerd.

5. Individuele grondquotes: de individuele grondquote dient als input voor het bepalen van de BSQ en BQ. Per object wordt de individuele grondquote bepaald aan de hand van de volgende formule:

1. Bruto BSQ en BQ: per buurtstraat of buurt wordt de BSQ en BQ bepaald aan de hand van alle berekende individuele grondquotes.

2. BSQ-criteria ten aanzien van bruikbaarheid, representativiteit en aftoppingsgrenzen: de bruto BSQ en BQ worden onderworpen aan de beleidsregels en getoetst op representativiteit, bruikbaarheid en ook worden de minimale en maximale BSQ waarden gecorrigeerd. Per buurtstraat wordt een keuze gemaakt of de BSQ of BQ gehanteerd dient te worden. Daarnaast worden de BSQ-waarden ook getoetst aan minimale (5%) en maximale (49%) grenswaarden. Bij een overschrijding van de minimale grenswaarde, wordt de BSQ aan de onderkant begrensd op 5%, bij een overschrijding aan de bovenkant wordt een aftopping toegepast van 49%.

3. Netto BSQ (BQ): de definitieve BSQ wordt per buurtstraat geaggregeerd en weggeschreven in een output-bestand.

Zie onderstaand schema voor een overzicht van de hierboven beschreven berekeningswijze.

# data[].attributes.proportionality
De keuze voor de buurtstraatquote is door de raad genomen om de volgende redenen:

-        Het is zo niet noodzakelijk om voor elk individueel erfpachtrecht de opstalwaarde te berekenen. Wanneer voor een representatief aantal woningen de opstalwaarde kan worden berekend, kan de buurtstraatquote voor de hele straat worden bepaald. Als voor een woning de WOZ-waarde bekend is en de opstalwaarde niet (door een afwijkend woningtype of oppervlak), dan kan toch een grondwaarde worden bepaald.

-        De buurtstraatquote doet recht aan de locatieverschillen. Ook op zeer korte afstand, binnen een buurt, kan een aanmerkelijk verschil bestaan in de hoogte van de grondwaarde. Bij de keuze voor een hoger schaalniveau, bijvoorbeeld het rekenen met buurtquotes, zou het waardeverschil gedeeltelijk worden uitgemiddeld.

-        Door een quote van de WOZ-waarde te gebruiken, wordt recht gedaan aan de verschillen die op buurtstraatniveau tussen woningen bestaan. Zo krijgt een woning met een mooi uitzicht en dakterras of een woning met een tuin een hogere grondwaarde doordat de WOZ-waarde hoger is dan de WOZ-waarde van de woningen op de tussenverdiepingen. Individuele woningen krijgen door de quote een unieke grondwaarde.

De methodiek is consequent en transparant. De WOZ-waarde is voor iedereen bekend en de erfpachter heeft daar bezwaar tegen kunnen maken. Gelijke woningtypes met een gelijk onderhoudsniveau hebben dezelfde opstalwaarde gekregen.

# data[].attributes.humanIntervention
De BSQ wordt berekend door het data-team van Team Advisering Grondprijzen (TAG) onderdeel van Strategie en Advies, Grond en Ontwikkeling.

De berekening wordt jaarlijks zelfstandig, zonder tussenkomst van de gemeente, door externe onderzoekers opgesteld aan de hand van de door de raad vastgestelde beleidsregels. Het doel van de onderzoekers hierbij is het toetsen of de beleidsregels op adequate wijze tot uitvoering worden gebracht.

Afwijkingen in de interpretatie van beleidsregels (tussen onderzoekers en ambtenaren) worden nader onderzocht en mogelijke te constateren onvolkomenheden worden hersteld, bijvoorbeeld door het beleid aan te scherpen of technische uitgangspunten te wijzigen. Bij aansluiting van de BSQ uitvoeringsmethoden en -uitgangspunten wordt de BSQ-code goedgekeurd (voor gebruik in de grondwaardebepaling) door de externe onderzoekers.

Er is dus sprake van een dubbele controle (intern: uitgevoerd door ambtenaren, en door externe onderzoekers) en borging dat de beleidsregels op een juiste wijze worden uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Risico 1: foutieve BSQ / onjuiste uitvoering van de door de raad vastgestelde beleidsregels

Mitigerende maatregel 1: om dit risico te ondervangen worden de BSQ’s jaarlijks door externe onderzoekers beoordeeld.

Zie toelichting onder Menselijke tussenkomst

Combining datasets:

De BSQ algoritme wordt uitgevoerd aan de hand van gekoppelde gegevensbronnen. Dit betreft een koppeling van WOZ-gegevens aan Erfpacht-gegevens. Persoonlijke kenmerken worden uit de datasets verwijderd en worden niet gehanteerd.

# data[].attributes.sourceData
1.        Hermes (erfpachtgegevens): ter bepaling van woningen (objecten) die gehanteerd moeten worden voor het bepalen van de BSQ.

2.       WOZwaarde-deelcodeniveau: ter bepaling van de WOZ-waarde, hoogte van de herbouwkosten en de individuele grondquotes (input voor BSQ bepaling).

3.        BAG: voor het koppelen van Hermes en WOZ-data en voor het verifiëren van adresgegevens (Hermes / WOZ).

Herbouwkostenramingen: voor het bepalen van de hoogte van de herbouwkosten per object.

# data[].attributes.goal
Een goed algoritme zorgt ervoor dat we minder klantdossiers met de hand hoeven te verwerken. Dit bespaart kosten en onze medewerkers kunnen zich richten op maatwerk waar dat nodig is. Automatisering zorgt er ook voor dat we sneller kunnen werken, waardoor burgers eerder geholpen worden. Het maakt voor de uitkomst van de beoordeling niet uit of een mens of een algoritme de beoordeling doet: beiden volgen de wet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet VV

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd). Als u buiten Nederland gaat wonen, betaalt u geen belasting meer in Nederland. En daardoor stopt de opbouw van uw AOW. U of uw werkgever kunnen de verzekering voor de AOW en Anw door laten gaan. Hiervoor moet een premie betaald worden. Hoe hoog de premie is, hangt af van uw inkomen. Een algoritme berekent de hoogte van die premie.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een algoritme dat werkt volgens vaste regels. Hiermee kunnen we de uitvoering van de wetgeving voor de Vrijwillige Verzekering (VV) zoveel mogelijk automatiseren. In de wet staat ook welke gegevens we mogen gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien het algoritme een aanvraag voor de Vrijwillige Verzekering (VV) niet automatisch kan verwerken, stopt het geautomatiseerde proces. Dan nemen onze medewerkers het dossier over en handelen het verder af. Dit noemen we maatwerk. Ook als een burger het niet eens is met de uitkomst van het algoritme, kunnen ze contact opnemen en met een medewerker praten.

# data[].attributes.risks
Het Vrijwillegeverzekeringsproces AOW en Anw is een van de kern processen van SVB. De gehele organisatie is hierop ingericht. We onderkennen standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico’s. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen zijn:

- persoonsgegevens uit de bevolkingsadministratie van de Nederlandse gemeenten en van de klant

- inkomen en omstandigheden van de klant

- onze verzekeringsgegevens

# data[].attributes.website
Vrijwillige verzekering home | Vrijwillige verzekering | SVB

# data[].attributes.goal
Het doel is om zo goed als mogelijk te voorspellen wanneer een container geleegd moet worden. Dit om onnodige ritten van de chauffeurs te voorkomen, maar ook te voorkomen dat de containers vol zijn en inwoners hun oud papier niet kwijt kunnen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Sensoren meten hoe vol de container is. Op basis van de vulgraad en de gegevens uit het verleden over hoe snel de container vol raakte, wordt bepaald wanneer deze wordt opgenomen in een rijroute. Hierbij wordt ook gekeken naar de beschikbaarheid van chauffeurs.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van dit algoritme rijden de chauffeurs minder routes. Dit is goedkoper, maar het betekent ook minder CO2-uitstoot en minder verkeer op de weg. De vrachtwagens die worden gebruikt voor het legen van de containers gaan daardoor ook langer mee. Het nadeel van het gebruik van dit algoritme is dat chauffeurs minder vrijheid hebben in welke routes zij rijden.

# data[].attributes.humanIntervention
Door planners wordt elke dag een planning gemaakt van de rijroute. De voorgestelde rijroute kan worden aangevuld of aangepast. Bijvoorbeeld naar aanleiding van klachten van inwoners over bepaalde containers, of door onverwachte afwezigheid van chauffeurs zoals bij ziekte.

# data[].attributes.risks
Storingen van het systeem worden gemonitord. Er vinden regelmatig controles plaats van de containers en de sensoren.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt met sensoren gemeten hoe vol de container is. Daarnaast worden gegevens uit het verleden gebruikt over hoe snel een container vol raakte en wordt gekeken naar de beschikbaarheid van chauffeurs.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om schaderapporten milder, menselijker en makkelijker te beoordelen. Vroeger werd elk adviesrapport volledig gecontroleerd door een medewerker van het IMG. Met kwaliteitsgericht toetsen deelt het systeem de risico's van de kwaliteit van adviesrapporten en opnamerapporten in categorieën in. Dit gebeurt op basis van regels (business rules). Door deze indeling bepaalt het systeem welke rapporten een kleine controle of helemaal geen controle door een mens meer nodig hebben. Hierdoor kan de beoordeling sneller en gerichter gebeuren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het Instituut Mijnbouwschade Groningen is volgens artikel 2 van de Tijdelijke wet Groningen bevoegd om schade af te handelen.

# data[].attributes.proportionality
Het controleren van adviesrapporten werd sinds de start van het IMG altijd helemaal met de hand gedaan. Dit proces was betrouwbaar, maar het kostte team Toetsing veel tijd, vooral in drukke periodes. Bij handmatig controleren kunnen ook fouten ontstaan. Om het proces klaar te maken voor de toekomst, wilde team Toetsing op een modernere, efficiëntere en meer datagedreven manier gaan werken.

Met datagedreven werken kan team Toetsing kwaliteitscontroles systematischer en duidelijker uitvoeren. Dit gebeurt door controle-punten die zijn vastgelegd in regels (business rules). Door deze automatische ondersteuning kunnen toetsers zich beter richten op de moeilijkere adviesrapporten en andere bijzondere gevallen. Datagedreven toetsen vervangt de menselijke controle dus niet, maar maakt deze juist beter.

De drie belangrijkste voordelen zijn:

Mogelijke fouten worden automatisch gevonden, waardoor de kwaliteit van de adviesrapporten beter wordt;

Moeilijke rapporten worden meteen herkend, zodat ze gerichter en met extra aandacht kunnen worden gecontroleerd;

Adviesrapporten met een laag risico kunnen sneller worden gecontroleerd, waardoor het proces sneller gaat.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij kwaliteitsgericht toetsen bestaan er vier toetsmogelijkheden:

1. Een volledige, door mensen uitgevoerde toets;

2. Een toets op basis van regels (business rules);

3. Een interne toes op basis van regels;

4. Geen menselijke toets.

Artikel 22 van de AVG gaat over situaties waarin een volledig geautomatiseerd besluit met rechtsgevolgen wordt genomen. Bij de eerste drie manieren is er altijd een menselijke controle, waardoor dit niet valt onder artikel 22 van de AVG. Bij de vierde manier verloopt het iets anders. In dat geval controleert een IMG-medewerker de schaderapporten niet en worden vooraf geen regels vastgesteld. Ook hier geldt artikel 22 van de AVG niet. Het uiteindelijke 'besluit' is de beslissing die het IMG neemt op basis van een schadeaanvraag. Naast de controle van het adviesrapport, zijn er nog vele andere factoren en stappen in het proces die invloed hebben op het uiteindelijke besluit.

# data[].attributes.risks
Zoals hierboven uitgelegd, wordt de uiteindelijke beslissing van het IMG in alle gevallen gecontroleerd door een mens. Het algoritme helpt alleen om schadedossiers milder, menselijker en makkelijker te behandelen.

# data[].attributes.sourceData
Adviesrapporten: o.a. inhoudelijke fouten (verkeerd invullen van informatie door deskundigen/fouten in calculaties), bewijsvermoeden.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare buiten ruimte iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Afhankelijk van het type melding, maar vaak is het een gemeentelijke taak die wordt uitgevoerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de gemeente Leiden bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan contactgegevens (telefoonnummer en/ of e-mailadres) toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 150.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als collega’s van aangesloten afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
UWV wil dienstverlening bieden die past bij uw situatie. De Maatwerkscan laat ons zien of u een risico loopt om na de WW in de bijstand terecht te komen. Loopt u een risico? Dan nemen wij contact met u op om te kijken welke ondersteuning u nodig heeft om dit risico te verkleinen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WW-uitkering

# data[].attributes.methodsAndModels
Uit de Maatwerkscan komt een score. Deze score geeft ons informatie over het risico dat u na de WW een bijstandsuitkering moet aanvragen. Hoe hoger de score, hoe groter dit risico.

De Maatwerkscan wordt elke week opnieuw uitgevoerd. Hierbij blijven sommige gegevens hetzelfde, maar er zijn ook gegevens die altijd veranderen. Zo wordt het aantal maanden dat u nog WW krijgt steeds kleiner. Daarmee wordt het risico op de bijstand steeds iets groter. Het kan dus voorkomen dat wij pas contact met u opnemen als u al wat langer een WW-uitkering heeft.

Bent u nog niet door ons uitgenodigd voor een gesprek, maar wilt u wel graag advies? U kunt altijd een gesprek aanvragen. UWV helpt iedereen met een WW-uitkering, ongeacht de uitkomsten van de Maatwerkscan.

# data[].attributes.proportionality
Een klein deel van de mensen met een WW-uitkering krijgt na de WW een bijstandsuitkering. Met het algoritme van de Maatwerkscan schatten we in of u risico loopt om in de bijstand terecht te komen. Om dit te voorkomen, kunt u extra begeleiding van de gemeente krijgen. Het algoritme is nodig om deze inschatting te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme helpt ons om te kunnen zien of u extra ondersteuning kunt gebruiken. Maar uiteindelijk beoordeelt de UWV-medewerker of we contact met u opnemen. Verder houden we op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Onze specialisten controleren elke week of het algoritme de juiste (logische) uitkomsten geeft.

Wordt u uitgenodigd voor een gesprek? Dan bekijkt een UWV-medewerker samen met u wat er nodig is om werk te vinden. Het algoritme bepaalt dit niet.

Onze medewerkers kunnen altijd besluiten meer maatwerk aan te bieden. Ook al geeft de Maatwerkscan een lage score.

Onze medewerkers beoordelen zelf of wij u extra begeleiden. Het algoritme bepaalt dit niet. Het staat u ook vrij om onze hulp af te wijzen.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We gebruiken de uitkomsten van de Maatwerkscan niet voor andere doeleinden.

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We laten andere organisaties controleren of we ons aan de wettelijke en ethische normen houden.

Een externe en onafhankelijke organisatie voert kwaliteitscontroles uit om te testen of het algoritme zorgvuldig is. Dit is naast de controles die onze specialistische UWV-medewerkers standaard doen.

# data[].attributes.sourceData
Om duidelijk te krijgen of extra ondersteuning nodig is, gebruikt de Maatwerkscan verschillende gegevens. Veel van deze gegevens staan in onze systemen en zijn dus al bekend bij UWV. Ook gebruikt het algoritme informatie die u heeft doorgegeven bij de aanvraag van uw WW-uitkering. De Maatwerkscan gebruikt de volgende gegevens:

of u eerder een bijstandsuitkering heeft ontvangen

het totaal aantal maanden dat u recht heeft op WW

het aantal maanden dat u nog WW krijgt

de hoogte van uw WW-uitkering

of u nog inkomsten naast uw WW-uitkering heeft

of u een toeslag op uw WW-uitkering ontvangt

uw leeftijd op de eerste dag van uw WW-uitkering

de samenstelling van uw huishouden (alleenstaand, samenwonend)

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Tiel heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo

# data[].attributes.goal
Een van de taken van de reclassering, is het uitbrengen van een advies. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat onder andere het risico op recidive in. In het advies staat of interventies volgens de reclassering nodig zijn om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt en/of bescherming van de maatschappij/het slachtoffer. Zo kan een (deels) voorwaardelijke straf worden geadviseerd met de bijzondere voorwaarde van een behandeling door een zorgverlener, het volgen van een gedragsinterventie en/of een alcoholverbod. De reclassering moet toezicht houden op de naleving van deze voorwaarden. De voorgestelde interventies sluiten aan bij het door de reclassering vastgestelde recidiverisico en de belangen van het slachtoffer, de verdachte of dader en de maatschappij.

Om het risico op recidive in te schatten, onderzoekt de reclassering welke risicofactoren en beschermende factoren er aanwezig zijn. Uit wetenschappelijke literatuur blijkt dat deze risico- en beschermende factoren een versterkend of juist verkleinend effect hebben op risicovol (delict)gedrag. De reclassering doet hiervoor uitgebreid onderzoek naar de cliënt en diens omgeving. Dit doet zij door bijvoorbeeld met de cliënt te praten, referenten te raadplegen en uit justitiële gegevens informatie op te halen. De reclassering werkt binnen een digitale werkomgeving met meerdere onderdelen en vragenlijsten waarmee de oordeelsvorming van de reclasseringswerker gestructureerd wordt (een gestructureerd professioneel oordeel). Deze omgeving begeleidt de reclasseringswerker in het proces dat leidt tot een risico-inschatting en ondersteunt bij de onderbouwing van adviezen aan de partners in de strafrechtketen. Binnen deze omgeving vult de reclassering als onderdeel ook de vragen van de OxRec in. Doel hiervan is om op gestructureerde wijze te komen tot een onderbouwd oordeel in bijvoorbeeld het advies. Dit schrijft de reclassering op in een rapport waarin de uitkomsten van het advies en eventueel gebruikte instrumenten, waaronder die van de OxRec, uitgelegd worden. Dit adviesrapport krijgen de cliënt, officier van justitie en rechter.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de OxRec. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de OxRec worden de vragen ingevuld door een bolletje aan te klikken. Elke vraag heeft een eigen gewicht. Dit betekent dat niet elke vraag even zwaar meeweegt in het bepalen van de uiteindelijke risicoschatting door het instrument. De keuze voor deze gewichten is wetenschappelijk onderbouwd.

De OxRec telt alle uitkomsten van de vragen bij elkaar op. Dit geeft als uitkomst een waarschijnlijkheidskans op recidive. Dit betekent dat aangegeven wordt van 0 tot 100% wat de kans op recidive is voor zowel algemene recidive als geweldsrecidive binnen 1 en binnen 2 jaar. Deze percentages zijn zichtbaar.

Daarnaast wordt aangegeven of het percentage van de recidive binnen twee jaar valt in een risicocategorie. Deze categorieën zijn laag risico, gemiddeld risico en hoog risico. Ook deze categorie is zichtbaar. De afkapwaardes voor het risico voor deze categorieën zijn als volgt bepaald:

- Kans op recidive algemeen: 0%-29% = Laag; 30%-49% = gemiddeld; 50% of meer is hoog

- Kans op geweldsrecidive: 0%-9% = Laag; 10%-29% = gemiddeld; 30% of meer is hoog

De keuze voor de optelsom en de gewichten is wetenschappelijk onderbouwd. Met uitgebreide analyses is bepaald wat dit moet zijn. Dit geldt ook voor de categorieën en de bijbehorende afkapwaardes.

De OxRec is ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering en niet beschikbaar of afneembaar op papier. Bij elke vraag is toelichting en uitleg direct beschikbaar via zogenoemde i-teksten. Het model is ontwikkeld om het professioneel oordeel te ondersteunen, niet om het te vervangen. Het gebruik van de OxRec ondersteunt het gestructureerd professioneel oordeel.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een oordeel op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument samen met de inschatting van de professional beter is dan een oordeel enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de OxRec is niet leidend voor de uiteindelijke risicobeoordeling en het advies dat door de reclassering gegeven wordt, het is uiteindelijk de reclasseringswerker die in het individuele geval tot een oordeel komt. Het model ondersteunt het professioneel oordeel en vervangt het niet. De uitkomst van het gestructureerd professioneel oordeel, waarbij een veelheid aan factoren, waaronder de inschatting van de OxRec, wordt meegewogen, leidt tot het uiteindelijke advies.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de OxRec is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Het model is ontwikkeld om gebruikt te worden naast het professionele oordeel, als ondersteunend middel voor gestructureerde besluitvorming, niet ter vervanging van het professionele oordeel. Nadat een professional het brede onderzoek uitgevoerd heeft wordt de OxRec ingevuld. De inschatting op recidive die hieruit naar voren komt vergelijkt de professional met het eigen oordeel. De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (zoals het vier-ogenprincipe, maar denk ook aan casuïstiek). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel èn alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
De OxRec wordt alleen gebruikt door reclasseringswerkers. Zij zijn getraind om te werken met een gestructureerd professioneel oordeel (met als onderdeel de OxRec) en wegen daardoor alle informatie mee, voordat ze zelf tot een eindoordeel komen, dus niet alleen het gebruikte risicotaxatie-instrument zoals de OxRec. De reclassering heeft laten onderzoeken of deze werkwijze uitgevoerd wordt zoals bedoeld. Hieruit komt naar voren dat dat zo is.

In training voor reclasseringswerkers komt aan bod dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken. Het recidiverisico inschatten als laag betekent niet dat iemand zeker niet zal recidiveren en het inschatten van het risico als hoog betekent niet dat recidive bij een individu met zekerheid vast te stellen is. Dit is de reden dat de reclassering op gestructureerde wijze tot een gewogen en onderbouwd advies komt. Hierin wordt uitleg gegeven waaronder hoe het uiteindelijke oordeel afwijkt of overeenkomt met uitkomsten van het gebruikte instrument (zoals de OxRec).

De OxRec is ontwikkeld in Noord-Europa (Zweden) op een zeer grote en zuivere dataset, waarna deze in verschillende landen extern gevalideerd is. Zo ook in Nederland op Nederlandse data, voordat deze in gebruik genomen is door de reclassering. Deze validatie wordt momenteel herhaald.

De resultaten van de OxRec worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten van de OxRec verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de OxRec daarin is meegewogen.

# data[].attributes.sourceData
De OxRec bestaat uit dertien meerkeuzevragen die beantwoord worden in de digitale werkomgeving van de reclassering door de reclasseringsmedewerker. Ze kunnen hiervoor een bolletje aanklikken bij het juiste antwoord. Het betreft vragen met betrekking tot gezondheid, geslacht, leeftijd, gevangenisstraf, eerdere delicten, opleiding en sociale omgeving. Alle vragen en toelichting op de vragenlijst zijn terug te vinden op de site van de ontwikkelaar via onderstaande link naar OxRisk. Zoals de ontwikkelaar aangeeft zijn die ter informatie, niet voor professioneel gebruik.

Alle vragen zijn variabelen waarvan de kans op samenhang met recidive uit empirisch (wetenschappelijk) onderzoek bekend is.

# data[].attributes.provider
Het instrument is ontwikkeld door Oxford University.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst maakt gebruik van een algoritme om de openstaande schulden en gemaakte afspraken actief te volgen (monitoren). Dat algoritme noemen we ‘Dynamisch Monitoren’ (DM). DM werkt met gegevens uit diverse gegevensbronnen en met signalen uit de algoritmen ‘Willen Kunnen Kwadrant-GG’ (WKK-GG) en ‘Bellen na Aanmaning’ (BNA).

De algoritmen WKK-GG en BNA kunnen een signaal geven aan een medewerker van de Belastingdienst als het bellen van een belastingschuldige:

er aan bijdraagt dat de openstaande vordering wordt betaald, of

dat er afspraken worden gemaakt over de invordering.

De algoritmen WKK-GG en BNA geven alleen signalen na de aanmaning en vóór het dwangbevel. WKK-GG doet dit in het geval dat iemand voor het eerst sinds lange tijd een aanmaning heeft gehad.

Na het dwangbevel gaat het algoritme DM na of iemand met een belastingschuld over voldoende (nieuwe) inkomsten of eigendommen beschikt waar de Belastingdienst beslag op kan leggen.

Dat gebeurt bij alle openstaande vorderingen waar:

een dwangbevel geen resultaat heeft opgeleverd en

waar nog geen beslag is gelegd en geen afspraken (zoals een betalingsregeling) zijn gemaakt.

Signalen worden in de meest efficiënte volgorde gezet. Zo kan de Belastingdienst met de minste kosten het grootste deel van de openstaande schuld innen. Beschikt een persoon met een belastingschuld naar verwachting over voldoende (nieuwe) inkomsten of eigendommen? Dan wordt er een signaal gestuurd naar een medewerker van de Belastingdienst die de situatie beoordeelt. Het algoritme DM bewaakt de voortgang van de beslaglegging en de gemaakte afspraken wanneer er uitstel van betaling of een betalingsregeling is afgesproken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verzamelen en het gebruik van de hierna beschreven gegevens is geregeld in de:

Invorderingswet 1990

Algemene wet inzake rijksbelastingen

Uitvoeringsregeling algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet vereenvoudiging beslagvrije voet (en bijbehorende regelingen)

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Europees verdrag voor de bescherming van de rechten van de mens

Handvest van de grondrechten van de Europese Unie

Grondwet

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Leidraad Invordering 2008

Wetboek van Burgerlijke Rechtsvordering

Archiefwet 1995

Selectielijsten Belastingdienst

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle drie de algoritmen bestaan uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen en juristen. Deze beslisregels zorgen voor:

inschatten in welke gevallen telefonisch contact effectief zal zijn

het monitoren van mogelijke (nieuwe) inkomsten en eigendommen van schuldenaren

het bewaken van de gemaakte afspraken.

De algoritmen zijn niet zelflerend. Dat betekent dat ze zich niet ontwikkelen tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Met deze algoritmen kan de Belastingdienst zo efficiënt mogelijk gebruikmaken van gegevens die bij ons bekend zijn. Hierdoor gaat het innen van te lang openstaande schulden beter en succesvoller dan toen dit volledig handmatig werd gedaan. Bij de verhaalsmogelijkheden wordt er op gelet dat het bestaansminimum van een belastingplichtige niet wordt aangetast.

# data[].attributes.humanIntervention
De beslissing om een signaal wel of niet te volgen, wordt altijd door een medewerker van de Belastingdienst genomen. Dus niet door de algoritmen.

# data[].attributes.risks
Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in een van de algoritmen controleert de Belastingdienst of ‘Dynamisch Monitoren’ en ‘Bellen na Aanmaning’ nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoen. Het gebruik van de betreffende gegevens is getoetst aan de relevante wetgeving. De AVG schrijft voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt. BNA en WKK-GG verdelen belastingschuldigen over groepen. Dit gebeurt om de kans zo groot mogelijk te maken dat alleen gebeld wordt met belastingschuldigen waar de kans groot is dat de openstaande vordering daardoor (eerder) wordt betaald. De algoritmen gebruiken daarvoor alleen de gegevens die worden genoemd in bovenstaande tabel. Het gebruik van gegevens wordt getoetst om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt die niet is toegestaan.

# data[].attributes.sourceData
Status openstaande vorderingen | bron: Belastingdienst | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Betaalgegevens | bron: Belastingdienst | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Identificerende gegevens (BSN) | bron: Basisregistratie Personen (BRP) | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Financiële producten | bron: Banken | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Voertuiggegevens | bron: RDW | gebruikt in: DM

Vastgoedgegevens | bron: Kadaster | gebruikt in: DM

Loongegevens | bron: UWV | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Bezwaargegevens | bron: Belastingdienst | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Aangiftegegevens Omzetbelasting | bron: Belastingdienst | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting | bron: Belastingdienst | gebruikt in: DMA

Aangiftegegevens Loonheffing | bron: Belastingdienst | gebruikt in: DM

Aangiftegegevens Inkomstenbelasting | bron: Belastingdienst | gebruikt in: DM

Bedrijfsgegevens | bron: Kamer van Koophandel | gebruikt in: BNA, WKK-GG en DM

Resultaat eerder behandelde signalen van Dynamisch Monitoren | bron: Belastingdienst | gebruikt in: WKK-GG en BNA

Resultaat eerder telefonisch contact | bron: Belastingdienst | gebruikt in: WKK-GG en BNA

# data[].attributes.name
intelligente Verkeers Regel Installatie (iVRI)

# data[].attributes.goal
Doel:

1. Zorg dragen voor een efficiënte doorstroming op kruispunten met iVRI's op een veilige (zonder ongevallen) en geloofwaardige (zonder dat mensen voor niks staan te wachten / logische volgorde) manier. 2. Generen van data voor controle juiste werking door Provincie, en als input voor het centraal landelijk datapunt UDAP. 3. De inzet van de iVRI's draagt ook bij aan een betere bereikbaarheid, aan meer reiscomfort, aan verkeersveiligheid en aan vergroening van de mobiliteit.

Impact:

Het algoritme bepaalt de stand/kleur van de verkeerslichten en zodoende of een burger mag doorrijden of moet stoppen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het inzetten van iVRI's is een combinatie van de verschillende opgaves (met name: veiligheid-, mobiliteits-, ruimtelijke ordening-, en financiële opgave) van de provincie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een cluster van verschillende algoritme's van verschillende leveranciers die allemaal verschillende nuaces hebben. Voor elk kruispunt wordt een uniek algoritme ontwikkeld door verschillende leveranciers: https://vialis.nl, https://www.talking-traffic.com/nl/, en www.crow.nl.

# data[].attributes.proportionality
De verkeersintensiteit in en rond steden neemt toe, de beleidsdoelen die wegbeheerders dienen zijn veelvoudig: doorstroming, bereikbaarheid, verkeersveiligheid, leefbaarheid, duurzaamheid, economische vitaliteit dienen allemaal zoveel als mogelijk bevorderd te worden. Hierbij moet ook rekening gehouden worden met de verschillende gedragingen van verkeersdeelnemers (lopen, fietsen, personenauto’s, OV, vrachtwagens, nood en hulpdiensten) met elk hun eigen karakteristieken, noodzaken en beperkingen waarbij politiek-bestuurlijke prioriteiten regelmatig ander accenten vergen in het accommoderen van de ene groep boven de andere(bijv. meer voorrang voor fietsers boven personenauto’s) en het gebied zich ook blijft ontwikkelen en veranderen (denk aan nieuwe woonwijken en bedrijfsterreinen en/of kantoorlocaties). Binnen dit speelveld van doelen, belangen en veranderingen zijn iVRI's noodzakelijk om dit op een efficiënte manier in de praktijk uit te voeren.

# data[].attributes.humanIntervention
De formele wegbeheerder mag ingrijpen op de werking van de iVRI inclusief het algoritme. Voor elk kruispunt wordt een uniek algoritme ontwikkeld door leveranciers op basis van de inrichting van het kruispunt en het beleid van de provincie. Elk kruispunt bestaat uit honderden parameters die door verkeerskundigen aangepast kunnen worden om de doorstroming van de kruispunten te verbeteren op basis van beleid (verkeersveiligheid, doorstroming, leefbaarheid).

# data[].attributes.risks
De risico’s zijn veelvuldig maar ook klein. Zodra verkeersonveilige situaties zouden kunnen ontstaan (conflicteren richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en zullen de verkeerslichten gaan knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken gebeurd door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast is de algemene verkeerswet ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerp principe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van o.a. detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken dienen een dataverwerkersoverkeenkomst te ondertekenen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de burgerzakenmedewerker meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de Basisregistratie Personen (BRP).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

De gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken deze, zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. De gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog te controleren en te beoordelen voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Hierdoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De gemeente configureert de e-diensten zodanig dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Doel:

Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid.

Impact:

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De gemeente laat toe dat verhuisaangiftes geautomatiseerd worden verwerkt. De gemeente laat niet toe dat aanvragen geautomatiseerd worden verwerkt. Alle aanvragen worden in een wachtkamer geplaatst zodat een proces medewerker kan controleren en kan opvolgen.

of

Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens over personen die:

- gaan verhuizen;

- een paspoort vermissen;

- een brp of uitreksel burgerlijke stand nodig hebben;

- hun aanschrijfnaam willen wijzigen;

- geheimhouding persoongegevens willen wijzigen;

- een kiezerspas of vervangende stempas willen aanvragen;

- de beschikbaarheid van stembureauleden willen doorgeven.

# data[].attributes.goal
De provincie Zuid-Holland benoemt participatie als essentieel onderdeel van een slagvaardig bestuur in het coalitieakkoord 2023 - 2027. Met Polis maken we een nieuwe vorm van participatie mogelijk voor inwoners op het beleid van de provincie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Polis is een open source, realtime systeem voor het verzamelen, analyseren en begrijpen van wat grote groepen mensen in hun eigen woorden denken, mogelijk gemaakt door geavanceerde statistieken en machine learning.

Polis is in 2014 ontwikkeld dor de Computational Democracy Project (https://compdemocracy.org/). Een uitgebreide beschrijving van de werking van het algoritme is hier te vinden: https://compdemocracy.org/algorithms

In Nederland voert het Bernoulli Instituut onderzoek uit naar de werking van het Polis algoritme. Meer informatie hierover: https://www.rug.nl/research/bernoulli/

# data[].attributes.proportionality
Een groot deel van het publieke debat rondom maatschappelijke vraagstukken vindt momenteel plaats op commerciële platformen. De werking van- en welke keuzes door de algoritmen worden gemaakt, zijn alleen inzichtelijk voor de leverancier. In veel gevallen worden daarbij algoritmes gebruikt die het gesprek polariseren.

De algoritmes die worden gebuikt in het Polis platform, zijn gekozen om het meningenveld rondom een onderwerp in de breedte te verkennen en consensus te bereiken. Daarbij zijn de gebruikte algoritmes open source, opdat er verder onderzoek kan plaatsvinden naar de werking van de modellen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het inrichten van de Polis conversatie vindt plaats in samenspraak met de betrokken ambtenaren. Gedurende de Polis conversatie kijken moderatoren mee en keuren, indien nodig, nieuwe stellingen goed. Na afloop van de conversatie vindt de data analyse plaats met behulp van een data analist.

# data[].attributes.risks
Risico's ten aanzien van het gebruik van Polis worden doorlopend gemonitord, als onderdeel van de reguliere beheerprocessen binnen de organisatie. Er zijn geen specifieke risico's voorzien voor deze algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Polis gebruikers registreren zich via Keycloak (een Identity and Access Management applicatie). De admin kan instellen welke gegevens er moeten worden geregistreerd in de Keycloak database. De minimale gegevens is een gebruiker(naam), deze wordt gekoppeld aan een ID hash (een willikeurige code).

# data[].attributes.provider
De oorspronkelijke Polis codebase is ontwikkelddoor de Computational Democracy Project. In Nederland werken BetaBreak en ICTU momenteel aan de doorontwikkeling van de code.

# data[].attributes.goal
Het algoritme heeft als doel om jaarlijks de korting op afschakelbare capaciteit bij GTS (Gasunie Transport Services) in de 'Tarievencode Gas' vast te stellen. Deze korting wordt toegepast op de reguliere tarieven voor transportcapaciteit en is een tegemoetkoming op gecontracteerde afschakelbare capaciteit voor het feit dat GTS gastransport bij een dergelijk contract mag afschakelen wanneer voor de gecontracteerde capaciteit niet voldoende capaciteit in het netwerk is.​

# data[].attributes.lawfulBasis
Netcode betreffende geharmoniseerde transmissietariefstructuren voor gas, gebaseerd op de EU‑verordening 2017/460 (artikel 16)

# data[].attributes.methodsAndModels
De korting voor afschakelbare capaciteit wordt berekend op basis van de berekening artikel 16 NC TAR. Het aantal afsluitingen over de afgelopen 3 jaar wordt vermenigvuldigd met de gemiddelde duur van de afschakeling en de totaal afgeschakelde capaciteit. Dit totaal delen we door de totale geboekte afschakelbare capaciteit. Het resultaat noemen we "pro". De ACM hanteert een aanpassingsfactor van 1, waardoor het uiteindelijke kortingspercentage gelijk is aan "pro", afgerond op twee decimalen.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat het de mogelijkheid geeft om veel gegevens in een korte tijd te kunnen analyseren om tot een goed besluit te kunnen. Het gebruik van het algoritme verkort de tijd die nodig is voor het vaststellen van het kortingspercentage.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt voor de publicatie van het besluit zorgvuldig en handmatig gecontroleerd.

# data[].attributes.risks
Het model wordt voor gebruik getoetst op een correcte werking en uitkomsten worden handmatig nagekeken voordat er wordt overgaan tot publicatie van het kortingspercentage.​

# data[].attributes.sourceData
Afsluitingsgegevens van de afgelopen 3 jaar in combinatie met de gemiddelde duur van de afschakeling en de totaal afgeschakelde capaciteit

# data[].attributes.goal
Een goed algoritme zorgt ervoor dat we minder klantdossiers met de hand hoeven te verwerken. Dit bespaart kosten en onze medewerkers kunnen zich richten op maatwerk waar dat nodig is. Automatisering zorgt er ook voor dat we sneller kunnen werken, waardoor burgers eerder geholpen worden. Het maakt voor de uitkomst van de beoordeling niet uit of een mens of een algoritme de beoordeling doet: beiden volgen de wet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet AIO

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd). Algoritmes bepalen of er recht is op AIO-aanvulling. Ook bepalen algoritmes of u de AIO-aanvulling als uitkering of als lening krijgt. En hoe hoog de AIO-aanvulling is.Het algoritme neemt de beslissing met de gegevens die wij hebben en de gegevens die u levert. Medewerkers maken ook beslissingen in dit proces, bijvoorbeeld bij het uitvoeren van de vermogenstoets.

# data[].attributes.proportionality
Omdat er veel aanvragen zijn, bespaart automatisering kosten. Door de wet precies te volgen, is de kans op fouten klein. Als de beoordeling niet automatisch kan, bijvoorbeeld omdat er gegevens ontbreken, dan doen onze medewerkers dit handmatig. Burgers kunnen altijd contact opnemen met onze medewerkers als ze vragen hebben over de beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer het algoritme een AIO-aanvraag niet automatisch kan verwerken, stopt het geautomatiseerde proces. Dan nemen onze medewerkers het dossier over en handelen het verder af. Dit noemen we maatwerk. Ook als een burger het niet eens is met de uitkomst van het programma, kunnen ze contact opnemen en met een medewerker praten.

# data[].attributes.risks
Het AIO proces is een van de kern processen van SVB. De gehele organisatie is hierop ingericht. We onderkennen standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico’s. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen om gegevens uit te halen zijn:

- de bevolkingsadministratie van de Nederlandse gemeenten

- de inkomensgegevens van het UWV en de Belastingdienst

- vermogensgegevens van de Belastingdienst

- voertuiggegevens van de Rijksdienst voor het Wegverkeer (RDW)

- gegevens die u zelf aanlevert.

# data[].attributes.goal
Het omzetten van audiofragmenten van hoorzittingen naar tekst maakt de inhoud toegankelijk, doorzoekbaar en geschikt voor analyse en verslaglegging. Dit vergroot de transparantie, vindbaarheid en herbruikbaarheid van informatie voor betrokkenen en ondersteunt verantwoording in besluitvorming.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme helpt om zo accuraat mogelijk een geluidsopname om te zetten naar tekst. Dit gebeurt met behulp van spraakherkenningstechnologie (speech-to-text), waarbij het systeem getraind is op grote hoeveelheden geluidsdata om gesproken taal te herkennen en om te zetten naar geschreven tekst. Hierbij wordt rekening gehouden met verschillende sprekers met accenten, spreektempo’s en achtergrondgeluiden.

Met behulp van een aanvullend algoritme kan dit transcript vervolgens automatisch worden geanalyseerd en samengevat tot een accuraat en gestructureerd verslag. Hierbij worden relevante onderwerpen, kernpunten en context uit de tekst gehaald, zodat een begrijpelijke en bruikbare weergave van het gesprek ontstaat.

# data[].attributes.proportionality
Belangrijke afwegingen zijn het waarborgen van privacy tegenover tijdsbesparing, betere verslaglegging en het verminderen van de administratieve last aangevuld met aandacht voor transcriptiefouten en het correct vastleggen van nuance en context.

# data[].attributes.humanIntervention
De menselijke tussenkomst bestaat uit het invoeren van de audio-opname, controleren, herformuleren en zakelijk samenvatten van de transcriptie, waarbij wordt gelet op juistheid, volledigheid, nuance en context. Hierbij worden eventuele fouten gecorrigeerd en wordt privacygevoelige informatie zorgvuldig beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Het risicobeheer omvat dat audio-opnames niet worden opgeslagen in de tool en dat gegevens binnen de beveiligde omgeving van de gemeente Waalwijk blijven volgens de geldende bewaartermijn. De gegevens worden niet gebruikt voor training en alleen verwerkt met toestemming van de inwoner. Daarnaast vindt menselijke controle plaats door het herformuleren en controleren van de transcriptie. We delen het verslag met de bezwaarmaker voor verificatie en eventuele correcties.

# data[].attributes.sourceData
Tijdens de zitting van de commissie bezwaarschriften worden persoonsgegevens verwerkt, zoals naam en contactgegevens. Noodzakelijk voor de zitting kunnen ook bijzondere persoonsgegevens worden verwerkt, zoals medische of financiële informatie. Ook de inhoud van de inbreng van betrokkenen, inclusief argumenten en verklaringen, wordt vastgelegd voor een volledig en correct verslag.

# data[].attributes.goal
Doel

De IGJ moet gerichte keuzes maken in het toezicht op organisaties. Het algoritme helpt om meer objectief en structureel data uit verschillende bronnen mee te wegen in deze keuzes. Dit maakt het toezicht effectiever en efficiënter.

Impact

Deze keuzes kunnen bijvoorbeeld bestaan uit welke toezichtsactiviteit we gaan doen, welke onderwerpen op de agenda komen bij een toezichtsactiviteit of bij welke organisatie de toezichtsactiviteit plaatsvindt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De IGJ houdt toezicht op de verschillende zorgsectoren.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er wordt een rekenregel toegepast op variabelen om uitschieters zichtbaar te maken door een signaal. Dit signaal is onder andere afhankelijk van de sector, de gebruikte data en variabelen in de data.

# data[].attributes.proportionality
De omvang van het aantal organisaties waar we toezicht op houden en de hoeveelheid en diversiteit van data vraagt om een algoritme om sneller zicht te hebben op opvallendheden in de data.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme ondersteunt de inspecteur om de data mee te wegen in de keuzes, bijvoorbeeld welke toezichtsactiviteit gaan we doen, welke onderwerpen op de agenda komen bij een toezichtsactiviteit of bij welke organisatie de toezichtsactiviteit plaatsvindt. De definitieve beslissing voor deze keuzes, ligt altijd bij de inspecteur.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wordt regelmatig besproken met de inspecteurs op bruikbaarheid, en waar nodig aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Diverse, voornamelijk gegevens uit meldingen, eerdere inspecties, patiëntervaringen, zorginhoudelijke indicatoren en bedrijfsinformatie

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is vroegsignalering. Daarmee bedoelen we dat we als gemeente zo vroeg mogelijk onze inwoners willen helpen bij beginnende betalingsachterstanden. Betalingsachterstanden kunnen namelijk een voorspeller zijn voor de aanwezigheid of het ontstaan van financiële problemen of (problematische) schulden. Veel mensen met schulden vragen niet of heel laat om hulp. Door er op tijd bij te zijn en hulp aan te bieden willen we voorkomen dat de betalingsachterstanden groter worden en zich ontwikkelen tot een problematische schuldsituatie. Daarnaast helpt het maatschappelijke kosten voor schuldhulpverlening te verminderen en zorgt het ervoor dat schuldeisers hun geld eerder krijgen.

De impact van het algoritme zelf is niet zo groot. Vanuit wetgeving is vroegsignalering een gemeentelijke taak. Het algoritme is een belangrijk hulpmiddel voor de gemeente. Zonder het algoritme zou alles handmatig gedaan moeten worden, wat veel meer tijd zou kosten.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente ontvangt de signalen en biedt ondersteuning bij geldproblemen vanuit de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening en het bijbehorende Besluit gemeentelijke schuldhulpverlening. Deze wet en dit besluit regelt dat mensen met (dreigende) problematische schulden bij gemeenten terecht kunnen voor advies, schuldbemiddeling of een schuldregeling.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Groningen gebruikt de webapplicatie RIS matching. In deze applicatie worden de gegevens door een organisatie aangeleverd in excel of via een csv bestand. Voor de medewerkers van de gemeente is vervolgens zichtbaar welke dataleveranciers hun gegevens hebben doorgegeven en hoeveel signalen er in dit bestand staan. De gemeente bepaalt hoe er gematcht wordt. Standaard gebeurt dit op basis van postcode en huisnummer combinaties. Het programma sorteert de lijst op basis van de door gemeente bepaalde prioriteit (aantal signalen van verschillende dataleveranciers, soort achterstand, hoogte achterstand) maar ook op basis van de beschikbare capaciteit.

Dit bepaalt wie er benaderd wordt en op welke manier. Ook maakt de leeftijd hierbij uit. Zo worden jongeren bijvoorbeeld standaard eerst benaderd via een sms.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente krijgt allerlei signalen van andere organisaties binnen. Deze signalen moeten verwerkt worden. Een algoritme doet dit sneller en efficiënter dan wanneer we dit handmatig zouden doen. Daarnaast kun je prioriteren op urgentie en op de manier van benaderen. Er is een minder grote kans op willekeur.

Een nadeel is dat het systeem soms star is. Zo kan er meerdere keren het voorstel komen dat een huisbezoek de beste aanpak is, terwijl de inwoner meerdere keren niet thuis was. Dan blijft het systeem daarop sturen, terwijl een andere actie slimmer is in dit specifieke geval. Dit is wel handmatig te corrigeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Na het ontvangen van het signaal volgt er een beoordeling van het signaal. De gemeente controleert:

- de inschrijving van de inwoner in de BRP;

- of er al schuldhulpverlening betrokken is bij deze inwoner;

- de kwaliteit van het signaal, bijvoorbeeld een opvallend laag bedrag of een vermoeden van onvoldoende invulling van sociaal incasso (proportionaliteit).

De gemeente kan daarnaast ook bijsturen door een aantal criteria in de applicatie aan te passen, zoals bijvoorbeeld het aantal maanden achterstand waar naar gekeken wordt. Nadat er een lijst is samengesteld met op te pakken signalen, wordt deze doorgezet naar de uitvoerders binnend de gemeente die er mee aan de slag gaan. Dit gebeurt vanuit de applicatie RIS Vroeg eropaf.

# data[].attributes.risks
De gemeente verwerkt alle gegevens volgens de richtlijnen van de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

De gemeente is afhankelijk van kwaliteit en aanvoer van partnerorganisaties. Dit wordt goed gemonitord door de gemeente.

De gemeente houdt zich aan de wettelijke bewaartermijnen. De signalen en de communicatie hierover zijn zes maanden inzichtelijk. Daarna is deze informatie niet meer terug te vinden. Bij accepteren hulp door een inwoner kan deze termijn wettelijk verlengd worden.

# data[].attributes.sourceData
De gemeente krijgt zes soorten signalen door:

1. achterstand betalen huur;

2. achterstand betalen drinkwater;

3. achterstand betalen zorgverzekering;

4. achterstand betalen elektra;

5. achterstand betalen gas;

6. achterstand betalen warmte.

De gemeente ontvangt signalen van organisaties zoals Pandomo, Waterbedrijf Groningen, Zilveren Kruis en Essent. Op de website van de gemeente hebben wij een lijst met bedrijven en organisaties waarmee wij samenwerken.

De gemeente krijgt van de verschillende instanties naam, adres en woonplaatsgegevens, contactgegevens (emailadres en telefoonnummer), de hoogte van de betaalachterstand en het aantal maanden betaalachterstand. Daarnaast geven zorgverzekeraars ook het burgerservincenummer (BSN) door.

De gemeente Groningen volgt hierbij het Landelijke Convenant Vroegsignalering (LCV) van de NVVK.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
Niet van toepassing

# data[].attributes.risks
Niet van toepassing

# data[].attributes.sourceData
Content van de website

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.name
Geautomatiseerde voorselectie bij controle op rechtspersonen

# data[].attributes.goal
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.

# data[].attributes.lawfulBasis
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.

# data[].attributes.methodsAndModels
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.

# data[].attributes.proportionality
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.

# data[].attributes.humanIntervention
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.

# data[].attributes.risks
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.

# data[].attributes.sourceData
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).

# data[].attributes.name
SCIL (Screener voor intelligentie en licht verstandelijke beperking)

# data[].attributes.organization
Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering

# data[].attributes.goal
De SCIL helpt de reclassering om inzichtelijk te maken of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking bij personen die in aanraking komen met de reclassering. Dit is belangrijk om aan te kunnen sluiten bij dat wat de persoon nodig heeft. Aanpassingen kunnen gedaan worden in onder andere de manier van omgaan met de persoon, taalgebruik en de behoefte aan (extra) ondersteuning tijdens het doorlopen van het traject bij de reclassering. Dit is belangrijk in elke fase van het reclasseringstraject. In de eerste plaats om de persoon goed uit te kunnen leggen wat de reclassering doet en kan betekenen voor de persoon. Maar ook bij het uitbrengen van advies is het belangrijk te weten of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat hij het risico op recidive in. In het advies staat of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het  resocialiseren van de cliënt. De mogelijke aanwezigheid van een licht verstandelijke beperking weegt hierin mee en de kennis hierover draagt bij aan het schrijven van een haalbaar en uitvoerbaar advies waarin rekening gehouden wordt met de mogelijkheden van de cliënt en indien nodig verdiepende diagnostiek aangevraagd kan worden. Ook tijdens de toezichtsfase is het belangrijk te weten of er een vermoeden van een licht verstandelijke beperking is om in het contact met de persoon begrijpbare communicatie te gebruiken en om  passende ondersteuning in te kunnen zetten gedurende het toezichtstraject.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van de SCIL. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils  Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag moet gevonden worden in de wettelijke regelingen voor de uitvoering van de reclasseringstaken advies en toezicht.

De wettelijke reclasseringstaken staan vermeld in artikel 8 Reclasseringsregeling 1995 in combinatie met diverse wettelijke bepalingen op het gebied van het strafrecht. De reclassering mag gezondheidsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) verwerken op basis van artikel 30 lid 2 sub b UAVG

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De vragenlijst kan zowel op papier als digitaal afgenomen worden. Indien digitaal, dan wordt elke vragenlijst ingevuld op een zelfscorend formulier. Het afnemen van de vragenlijst duurt vijf tot tien minuten. Het berekenen van de score duurt hooguit twee minuten, of gebeurt automatisch indien digitaal afgenomen. De score geeft aan of er mogelijk sprake is van een vermoeden van een LVB (het is dus geen diagnose).

Het proces gaat als volgt:

1. Een medewerker stelt 14 vragen aan een persoon.

2. De antwoorden worden op een formulier ingevuld.

3. De score wordt berekend op basis van een vaste tabel.

4.  Als uit de uitkomst van de SCIL een vermoeden van LVB komt en er is een toezicht opgelegd met bijzondere voorwaarden, dan wordt er verdiepingsdiagnostiek aangevraagd bij een GGZ instelling. Bij twijfel door de reclasseringswerker over de uitkomst van de SCIL kan er ook verdiepingsdiagnostiek aangevraagd worden.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat er in Nederland veel mensen zijn met een licht verstandelijke beperking waarbij niet bekend is dat ze dit hebben. Omdat je het niet direct aan ze kunt zien (zelfs getrainde hulpverleners niet) en omdat ze het zelf soms ook niet weten, wordt er vaak te weinig rekening met hen gehouden. Als deze personen in aanraking komen met justitie en de reclassering, kunnen er misverstanden ontstaan met vervelende gevolgen voor de personen zelf. Zo kan het bijvoorbeeld lijken alsof iemand niet mee wil werken en afspraken niet nakomt. Dit kan echter ook komen doordat iemand meer hulp nodig heeft bij het helpen onthouden van de afspraak of doordat iemand je niet goed begrijpt (bijvoorbeeld omdat er veel vakterminologie of moeilijke woorden gebruikt worden). Dit soort misverstanden willen we voorkomen omdat het ervoor kan zorgen dat een traject bij de Reclassering niet lukt, doordat een aanpak niet goed aansluit bij personen of communicatie niet op een heldere manier plaatsvindt. Door de SCIL te gebruiken, kan de reclassering zorgen voor passende ondersteuning en een uitvoerbaar advies.

# data[].attributes.humanIntervention
De SCIL wordt altijd afgenomen door een reclasseringswerker die een training gevolgd heeft (de E-module SCIL). Dit kan op papier of digitaal. In de werkomgeving van de reclassering wordt na afname geregistreerd of er wel of geen vermoeden is van een LVB.

De regel is dat de SCIL bij elke cliënt uitgevoerd wordt, tenzij er sprake is van één of meerdere van de volgende uitsluitingscriteria:

·   Er is een diagnose wel/geen LVB.

·   Er is een recent afgenomen SCIL.

·   Er is verdere diagnostiek gepland en screening heeft geen meerwaarde.

·   De cliënt heeft een hoge opleiding (havo/vwo, hbo/universiteit) afgerond, en er is geen reden om te twijfelen aan het huidige niveau van functioneren

·   De afname is niet mogelijk doordat de cliënt de Nederlandse taal onvoldoende beheerst.

·   Dyslexie is geen uitsluitingscriterium. Voor dyslexie gelden aparte instructies bij het uitvoeren van de SCIL.

·   Situationele omstandigheden van de cliënt (zoals onder invloed zijn of acute psychiatrische problematiek)

Het resultaat wordt gedeeld met de cliënt en er zal gevraagd worden of het herkend wordt door de cliënt. Bij een vermoeden van LVB zal dit meegewogen worden in het advies en zal de begeleiding en communicatie hierop aangepast worden. Indien nodig, wordt aanvullende diagnostiek aangevraagd.

# data[].attributes.risks
Welke risico’s zijn er?

Privacy schending: De kans dat de uitslag van de SCIL in strijd met de geheimhoudingsplicht en/of AVG aan derden wordt verstrekt.

Foutieve inschatting: De SCIL geeft zicht op een vermoeden van LVB, geen diagnose. Het risico is aanwezig dat de uitkomst van de SCIL onjuist wordt geïnterpreteerd.

Taalproblemen: De test is niet geschikt voor mensen die onvoldoende Nederlands spreken. Dit kan tot verkeerde interpretaties leiden

Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

Reclasseringswerkers volgen de E-module SCIL waarbij zij leren hoe de SCIL te gebruiken en krijgen instructies bij het introduceren, afnemen en terugkoppelen van de uitslag van de SCIL.

Gegevens over de SCIL-score mogen alleen worden opgeslagen en gedeeld volgens de geldende wet- en regelgeving AVG.

De SCIL wordt niet afgenomen bij mensen die de Nederlandse taal niet voldoende machtig zijn.

De reclassering gebruikt de SCIL om passend te adviseren, de communicatie en bejegening aan te passen en de juiste interventies in te zetten. Het wordt dus niet gebruikt als diagnose.

# data[].attributes.sourceData
De test maakt gebruik van antwoorden op 14 vragen over: Opleiding en hulpverleningsgeschiedenis, Contact met familie en sociale ondersteuning, Rekenvaardigheid en taalbegrip.

# data[].attributes.provider
De SCIL is ontwikkeld door de volgende wetenschappers: Hendrien Kaal, Henk Nijman en Xavier Moonen en wordt uitgegeven door Hogrefe Uitgevers. Hogrefe Uitgevers is een wetenschappelijke uitgever.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor naleving opiumwetontheffing

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van de Opiumwet . Dit algoritme richt zich op Opiumwetmiddelen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland, of dat juist verlaten. Het gebruikt aangiftegegevens van bedrijven en kijkt of er wel of juist geen risico’s zijn op de in- en uitvoer van opiumwetmiddelen waarvoor een ontheffing is verleend. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op opiaten ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene douanewet en de Opiumwet. Deze wetten dragen zorg dat de invoer en uitvoer van opiaten op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer en uitvoer van opiaten zonder ontheffing. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van opiaten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Ten minste eens per jaar evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie volgend veld

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Best heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme van Datamask. De software gaat met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens onomkeerbaar gemaskeerd zijn. Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van het Hoogheemraadschap.

# data[].attributes.proportionality
Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de organisatie actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de anonimiseringssoftware worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De toepassing ondersteunt medewerkers bij het snel en zorgvuldig weglakken van gegevens. De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden na afloop altijd gecontroleerd door een medewerker en indien nodig aangepast. Het algoritme zelf wordt doorlopend opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat de software geen besluiten neemt. De software maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van het hoogheemraadschap doet altijd de laatste controle of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals naam en voorletters, mailadressen, telefoonnummers, financiële gegevens, bankrekeningnummers, adresgegevens, en handtekeningen. Indien er geanonimiseerd wordt op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker. De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Wet basisregistratie personen

2. Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling. Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel is om e-facturen te kunnen ontvangen en automatisch te verwerken. Het geautomatiseerd verwerken van inkomende facturen levert efficiency voordelen op, foutkans wordt verkleind en facturen worden op diverse aspecten gecontroleerd.

De impact op burgers is minimaal omdat een burger geen factuur verstuurd.

De impact op ondernemingen is minimaal, facturen worden automatisch gecontroleerd als een factuur uitvalt wordt de ondernemer automatisch geïnformeerd.

Er wordt gecontroleerd of alle verplichte gegevens opgenomen zijn op de factuur, is de adressering juist, is het factuurnummer al eerder voorgekomen en klopt de informatie op de factuur.

# data[].attributes.lawfulBasis
EU-wetgeving voor e-facturatie (richtlijn 2014/55/EU)

# data[].attributes.methodsAndModels
1. Herkennen en uitlezen van factuurdata

2. Controleren en valideren van factuurdata, alleen correcte facturen worden door het systeem gevalideerd voor de volgende stap. Klopt een factuur niet dan krijgt de leverancier een bericht met het verzoek de factuur aan te passen.

3. Converteren van de facturen

4. Exporteren naar het administratieve systeem

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van facturen gaat sneller en er is al controle aan de poort door de inzet van het algoritme. Hierdoor is de kans op dubbele facturen, onjuiste facturen en spookfacturen minimaal.

# data[].attributes.humanIntervention
Ingelezen facturen worden klaargezet in de administratie, deze facturen worden door mensen inhoudelijk gecontroleerd en eventueel vrijgegeven.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico, inhoudelijke controle door mensen.

# data[].attributes.sourceData
KVK, BTW en IBAN gegevens worden gebruikt voor controles.

# data[].attributes.goal
In 2018 heeft de Europese Commissie de richtlijn DAC6 (‘Directive on Administratieve Cooperation’) aangenomen. Deze richtlijn is bedoeld om de samenwerking tussen de lidstaten van de Europese Unie te stimuleren op het gebied van ongewenste belastingontwijking. In Nederland is deze richtlijn opgenomen in de Wet op Internationale Bijstandsverlening bij de heffing van belastingen (WIB). Hiermee is een meldingsplicht ingevoerd voor het melden van ‘grensoverschrijdende constructies’ door met name intermediairs, bijvoorbeeld belastingadviseurs, advocaten of accountants.

Kijk voor meer informatie over de DAC6 richtlijn.

https://www.belastingdienst.nl/wps/wcm/connect/nl/intermediairs/content/mandatory-disclosure-rules-dac6

Er worden circa 1.000 meldingen per jaar verwacht waar één of meerdere Nederlandse belastingplichtigen bij betrokken zijn. Ook is er een veelvoud hiervan ontvangen over constructies die zijn geïmplementeerd in de periode 25 juni 2018 tot en met 31 december 2021. Het algoritme zet al deze meldingen in de volgorde van belangrijkheid. Meldingen met het grootste risico op belastingontwijking worden bovenaan gezet. Het uitvoeren van toezicht is met het algoritme efficiënter en effectiever.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verzamelen en het gebruik van de hierboven beschreven gegevens is geregeld in de:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Er zijn algemene beslisregels en beslisregels die van toepassing zijn op een wezenskenmerk. Een wezenskenmerk is een kenmerk dat volgens de richtlijn wijst op mogelijke belastingontwijking. Hierbij wordt mogelijk naar de gegevens van naar meerdere belastingmiddelen tegelijk gekeken, bijvoorbeeld van de vennootschapsbelasting en de inkomstenbelasting. Het algoritme geeft op basis van de beslisregels elke melding een risicoscore. Voor elk wezenskenmerk worden de meldingen met de hoogste risicoscore gesignaleerd aan een medewerker van de Belastingdienst die de melding beoordeeld op de behoefte voor nader onderzoek. Naar aanleiding hiervan kan overgegaan worden tot vervolgacties, bijvoorbeeld het stellen van vragen aan de intermediair of het behandelen van de melding bij de beoordeling van een aangifte van de in de melding opgenomen belastingplichtige.

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

# data[].attributes.proportionality
Er worden circa 1.000 meldingen per jaar verwacht waar één of meerdere Nederlandse belastingplichtigen bij betrokken zijn. Ook is er een veelvoud hiervan ontvangen over constructies die zijn geïmplementeerd in de periode 25 juni 2018 tot en met 31 december 2021. Het algoritme zet al deze meldingen in de volgorde van belangrijkheid. Meldingen met het grootste risico op belastingontwijking worden bovenaan gezet. Het uitvoeren van toezicht is met het algoritme efficiënter en effectiever.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. Er vindt periodiek een kwalitatieve evaluatie plaats van het algoritme. Zo kan worden beoordeeld of het algoritme verbeterd moet worden.

Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De Belastingdienst voorkomt directe discriminatie met het algoritme door geen gebruik te maken van beschermde persoonsgegevens, zoals etnische afkomst. Wel worden de gegevens ‘country of residence’ en ‘tax resident’ verwerkt. Deze worden in het algoritme niet gebruikt als alternatief voor etnische afkomst.

Voor de ontwikkeling van algoritmes heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in het algoritme controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

Het gebruik van de betreffende gegevens is getoetst aan de relevante wetgeving.

De AVG en de WIB schrijven voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt.

Het algoritme zet meldingen over personen en bedrijven in een specifieke volgorde. Deze volgorde wordt alleen in het beschreven proces gebruikt. Daarbuiten worden deze niet gebruikt, om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt die niet is toegestaan.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens (adressen en relaties tussen natuurlijk personen, belastingplicht)

Basisregistratie Personen (BRP)

Bedrijfsgegevens (adressen en relaties, belastingplicht, fiscaalnummer)

Kamer van Koophandel

Financiële producten

Banken

Aangiftegegevens Inkomstenheffing (IH)

Belastingdienst

Toezichtgegevens (boekenonderzoeken)

Belastingdienst

Aangiftegegevens vennootschapsbelasting (VPB)

Belastingdienst

Meldingen en verklaringen omtrent DAC-6

Belastingdienst

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijkrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatie code. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens wordt er bepaald hoeveel vierkante meter woonoppervlak er per ingeschreven persoon aanwezig is op het adres. Adressen waarbij het woonoppervlak per persoon lager is dan het vastgelegde criterium, worden geselecteerd. Daarna worden er een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven personen op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG minder dan 1 vierkante meter woonoppervlak hebben; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben, worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De gemeente laat niet toe dat aanvragen/aangiftes geautomatiseerd worden verwerkt. Alle aanvragen worden in een wachtkamer geplaatst zodat een proces medewerker kan controleren en kan opvolgen.

# data[].attributes.sourceData
gegevens over personen die zijn overleden, die gaan verhuizen, die een paspoort vermissen, die een brp of uitreksel burgerlijke stand nodig hebben.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan de noodzakelijke bescherming van de persoonsgegevens op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO, AVG, WEP

# data[].attributes.methodsAndModels
De tool werkt met Natural Language processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam is. Door AI herkent de software steeds meer termen en wordt de software steeds efficiënter en nauwkeuriger.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is inefficiënt en foutgevoelig.

# data[].attributes.humanIntervention
De geanonimiseerde documenten worden altijd gecontroleerd door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Voor het in gebruik nemen van de tool heeft een uitgebreid testtraject plaatsgevonden. Nieuwe versies worden getest voordat deze in gebruik worden genomen. Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt controle door een mens plaats, afhankelijk van het type document steekproefsgewijs of een volledige controle.

# data[].attributes.sourceData
BSN, Naam, Adres, Woonplaats, Handtekening, Paraaf, Financiële gegevens

# data[].attributes.goal
De geautomatiseerde gezichtsvergelijking dient twee doelen:

1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identiteitsfraude; en

2. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Een baliemedewerker doet de controle. Als de applicatie met gebruik van het algoritme aangeeft dat de persoon wiens gezicht is vergeleken niet de persoon is die aan de balie staat, dan betrekt de baliemedewerker een collega (als tweede lijn) om deze bevinding te toetsen.

Deze medewerkers passen het 'vier-ogen-principe' toe bij twijfel over de bevinding van de gezichtsvergelijking. Als zij, mede op grond van eigen beoordeling en waarneming, tot de conclusie komen dat de bevinding van de gezichtsvergelijker correct is en de identiteit van de aanvrager niet overeenkomt met de identiteit op de foto, dan wordt de aanvraag tot een eerste inschrijving/hervestiging in de BRP of naturalisatie niet in behandeling genomen. Daarbij kan aangegeven worden of er een vermoeden is van fraude. Als er vermoeden is van fraude, dan wordt 112 gebeld en wordt de politie ingeschakeld voor nader onderzoek. In dit kader handelt de afdeling Burgerzaken conform de modelwerkinstructie bij identiteitsfraude van de WTI (Werkgroep Tegengaan Identiteitsfraude).

# data[].attributes.lawfulBasis
- Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: art. 2.67 lid 4 Wet BRP

- Toelaatbaarheid van biometrie: art. 29 UAVG, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evaluaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt medewerkers van de afdeling Burgerzaken met het vaststellen van de identiteit van de inwoner aan de balie. De gezichtsvergelijker kan de biometrische kenmerken in het gezicht nauwkeuriger vaststellen dan het menselijk oog.

# data[].attributes.humanIntervention
De gezichtsvergelijker is een middel, de uiteindelijke beoordeling wordt gemaakt door een medewerker. Zoals vermeld wordt het 'vier-ogen-principe' toegepast als de bevinding van de gezichtsvergelijker negatief is.

# data[].attributes.risks
Door de inzet van de gezichtsvergelijker bij de inschrijving voor de BRP of bij de aanvraag van hervestiging of naturalisatie wordt het risico op mogelijke profilering op voorhand uitgesloten.

Een volgend risico is dat de gezichtsvergelijker tot een geautomatiseerd besluit leidt. Dit risico wordt ondervangen doordat de bevinding altijd getoetst wordt door een medewerker. Bij twijfel door minimaal 2 medewerkers.

# data[].attributes.sourceData
Biometrische gezichtskenmerken

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben. De impact van het algoritme op de burger is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en vertrouwelijke bedrijfsgegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Natural Language Processing en Named Entity Recognition

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek hertraind.

# data[].attributes.sourceData
Database voor black- en whitelisting

# data[].attributes.goal
Gemeente Tilburg wil met dit algoritme erop toezien dat het geld dat aan zorgaanbieders wordt betaald om zorg te leveren ook daadwerkelijk aan deze zorg wordt besteed.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Maatschappelijke Ondersteuning, Jeugdwet & Algemene wet Bestuursrecht Artikel 5.20

# data[].attributes.methodsAndModels
Niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
Het nagaan van de jaarrekeningen is tijdrovend zonder dit algoritmen. We willen dat gemeenschapsgeld dat naar zorg gaat, ook daadwerkelijk ten goede komt van de mensen die deze zorg nodig hebben. Daarnaast bevorderd het algoritme de kwaliteit van de uitkomsten omdat het minder foutgevoelig is dan een individu.

# data[].attributes.humanIntervention
Het dashboard toont alleen een aantal cijfers met een duiding van deze getallen. Dit signaal levert geen besluiten op zichzelf op, maar is een indicatie van mogelijke onrechtmatige besteding van zorggeld. Het onderzoek wordt altijd gestart door een ambtenaar en uitgevoerd door een ambtenaar.

# data[].attributes.risks
Het algoritme bekijkt ook jaarrekeningen van eenmanszaken. Dit risico verkleinen we door afspraken te maken met deze zorgaanbieders over het aanleveren van de jaarrekeningen. Gemeente Tilburg werkt dus met jaarrekeningen die door deze ondernemers zelf zijn overhandigd.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Tilburg.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Tilburg biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM.

De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt GEM om de Tilburg beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de Gemeente Tilburg antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in Tilburg.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt gemeente Tilburg betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegangkelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geinformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Tilburg kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op Tilburg situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van Gemeente Tilburg zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in Tilburg.

# data[].attributes.website
Team Virtuele Assistent Gem · Common Ground

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch

# data[].attributes.proportionality
Het automatisch screenen en anonimiseren van documenten met privacy gevoelige gegevens. Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is in de praktijk niet te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek hertraind.

# data[].attributes.risks
Lage impact.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens, mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens, handtekeningen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is het toetsen en controleren van de verkeersregelingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Verkeerslichten verzamelen data en door middel van het algoritme wordt dit vertaald naar informatie over het verkeerslicht. Deze data verschijnt in een dashboard.

Zie voor meer informatie over de verzamelde informatie ook de algoritmes Intelligente Verkeersregel Installatie (iVRI) bij verkeerslichten en verkeerslichteninstallaties.

# data[].attributes.proportionality
Deze algoritmes geven inzicht in het verkeer en de verkeersstromen bij een verkeerslicht. De nadelen van dit algoritme is dat het soms valse meldingen kan geven. Een storing van een lus kan bijvoorbeeld een onterechte melding van een roodrijder geven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme verzamelt de data en presenteert dit in een dashboard. Deze data wordt door medewerkers van de gemeente gebruikt om het verkeersbeleid en de instellingen te toetsen en te controleren.

# data[].attributes.risks
De gemeente houdt zich aan geldende wetgeving met betrekking tot verstrekken van gegevens aan derden en bewaren van gegevens.

# data[].attributes.sourceData
Sensoren van verkeerslichten, lussen in de weg

# data[].attributes.provider
De leverancier is Technolution, de applicatie die wordt gebruikt is MobiMaestro STATS.

# data[].attributes.goal
Toezichtcapaciteit inzetten bij de bedrijven met de meeste milieurelevantie en waar naar inschatting meer kans is op overtredingen. Dit algoritme wordt gebruikt voor prioriteitstelling van preventieve controles. Buiten dit model om worden ook controles uitgevoerd, bijvoorbeeld naar aanleiding van overlastklachten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
De verstreken tijd sinds de laatste controle wordt eenvoudig uit het eigen zaaksysteem gehaald. Voor het naleefgedrag en de milieurelevantie geldt dat uit de genoemde databronnen gegevens worden gehaald die iets zeggen over het naleefgedrag dan wel de milieurelevantie. Deze gegevens worden omgezet in variabelen die ieder hun eigen wegingsfactor hebben. Voor het naleefgedrag wordt bijvoorbeeld ook gekeken naar de resultaten uit voorgaande controles. Voor de milieurelevantie wordt o.a. gekeken naar het energieverbruik, het afgegeven afval en de milieucategorie.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme zorgt ervoor dat meer informatie wordt meegenomen bij het bepalen van de prioriteiten van het toezicht. Hierdoor worden keuzes objectiever gemaakt. Toezichthouders hebben de vrijheid om op basis van eigen observaties in afwijking van het algoritme controles uit te voeren. Aanvullend kunnen coördinatoren het algoritme overrulen door handmatig een controle te prioriteren.

# data[].attributes.humanIntervention
Toezichthouders controleren de hoogst geprioriteerde bedrijven, maar koppelen ervaringen terug aan de coördinatoren, wat kan leiden tot bijstelling van het algoritme. Aanvullend worden de resultaten geanalyseerd en op basis van de resultaten van de analyse wordt het algoritme verbeterd.

# data[].attributes.risks
Bewustwording creëren bij de gebruikers van het model van de (on)mogelijkheden van het model en er is sprake van peer-review met andere omgevingsdiensten die hetzelfde of een vergelijkbaar model gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Voor het naleefgedrag wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem en naar gegevens uit Inspectieview (externe bron).

Voor de milieurelevantie wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem, het Landelijk Meldpunt Afvalstoffen (externe bron), het SCIOS register (externe bron), het KIWA register (externe bron), de Kamer van Koophandel (externe bron), de BAG (externe bron) en de RVO energiebesparingsplicht (externe bron).

De verstreken tijd sinds laatste controle wordt uit het eigen zaaksysteem gehaald.

# data[].attributes.goal
Het ging om een pilot die beëindigd is. Doel is efficiënte handhaving op drukte. Het algoritme is bedoeld om mensen niet herkenbaar te laten zijn. Zelfs persoonsgegevens als lengte en dikte mogen niet herleidbaar zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet. Artikel 172 Handhaving openbare orde (camerabeelden) en Artikel 151C (verwerking camerabeelden onder regie van de politie).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme herkent mensen in de beelden. Vervolgens worden deze bedekt door een overlay zoals bijv. een zwart blokje. Doel is onherkenbaarheid maar nog wel genoeg zien om de actie te kunnen bepalen.

# data[].attributes.proportionality
Het was een eerste experiment om met geblurrde (=geanonimiseerde) beeldfragmenten te werken, naast het alleen werken met handhavers.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de handhaver. Camera en algoritme kunnen elk moment worden gestopt. De handhavingsorganisatie kan ook de signalen negeren.

# data[].attributes.risks
Er is een DPIA uitgevoerd (DPIA druktemeting en groepsdynamiek) waarin de risico's en maatregelen zijn beschreven. Er is geen bias, want de blurring wordt bepaald zonder voorkeur op type personen. De keuze waar de camera's hangen is gemaakt samen met de handhavers.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden.

# data[].attributes.provider
Verwerking vond plaats door de leverancier Natix (Hamburg), met wie een verwerkingsovereenkomst is gesloten. 

# data[].attributes.name
Aanvraag uitkering Bijstand /Bbz Levensonderhoud

# data[].attributes.goal
Doel is om het proces van het aanvragen van een uitkering te standaardiseren zodat de kwaliteit geborgd is.

# data[].attributes.lawfulBasis
De juridische grondslag is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI) en WEU (wet eenmalige uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
De regels uit de Participatiewet zijn vertaald naar een regelgebaseerd algoritme.

GALO ontvangt de aanvraag van Den Haag. Voor de aanvrager(s) worden de brongegevens opgehaald bij de verschillende SUWI bronnen: UWV, SVB, RDW, BRP en DUO. De persoonsgegevens worden opgevoerd in het systeem Socrates vanuit de BRP. Hierna worden (onder andere) de volgende aspecten geanalyseerd: partner, adreshistorie, voorliggende voorzieningen, huisvesting, inkomen, vermogen, etc. Aan de hand van beslisregels analyseert het algoritme de brongegevens en rapporteert hierover in een GALO rapportage formulier aan de consulent. Iedere aanvraag leidt tot een besluit en een beschikking. Een besluit kan zijn toekennen, afwijzen, intrekken of buiten behandeling stellen. Het besluit wordt altijd gedaan door een medewerker. Er vindt in Socrates nooit een automatische afwijzing of toekenning plaats, zelfs als dat wel het advies is. Na ontvangst van het aanvraagformulier worden ingevulde gegevens door het algoritme in het systeem Galo gecontroleerd. Ook worden brongegevens uit de Suwi-keten gebruikt, een verplichting vanuit de Participatiewet. Op basis van deze informatie volgt een signalering aan de consulent die de aanvraag afhandelt. Besluitvorming is niet geautomatiseerd, de consulent beslist.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme heeft betrekking op bewoners van Den Haag die een aanvraag doen voor een uitkering Bijstand/ Bbz Levensonderhoud. We communiceren de uitkomst naar de ontvanger van de uitkering. De gebruikte beslisregels in het algoritme zijn verplicht vanuit de Participatiewet.

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt geen automatisch besluit genomen op basis van het algoritme, het besluit wordt altijd genomen door een medewerker.

Voor aanvragers zonder DIGID of iemand uit een kwetsbare doelgroep zal een consulent aan de gemeentebalie het formulier helpen invullen en dan doorzetten naar Galo. De aanvraag doorloopt daarna hetzelfde proces met het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het aanvraagformulier is dusdanig vormgegeven dat de ingevulde informatie eenduidig is (door bijv. vooringevulde waarden te selecteren en geen open tekstvelden te gebruiken) zodat er geen risico is om tot de verkeerde conclusie te komen. De signaleringen vanuit dit proces worden periodiek getoetst met de geldende wetgeving in de Participatiewet. De uitkomst beperkt zich tot een signalering, het besluit ligt altijd bij een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van de aanvrager(s) en personen die invloed hebben op de hoogte en het recht van de uitkering. BRP, persoons-, familie-en adresgegevens. UWV: dienstverbanden, uitkeringen, inkomsten RDW: voertuigbezit Kvk: gegevens onderneming DUO: Studie en ontvangst WSF.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld omdat de gemeente Den Haag beter voorbereid wil zijn op de toekomst. Als de gemeente weet hoeveel jongeren naar verwachting de komende zes jaar gebruik gaan maken van Jeugdhulp zonder verblijf en van de kosten die dat met zich meebrengt, kan zij beter anticiperen op deze vraag en de ondersteuning blijven bieden aan alle jongeren die daar in de toekomst behoefte aan hebben.

Het Jeugdvoorspelmodel wordt gebruikt in aanvulling op de kennis en kunde van medewerkers. Het instrument is vooral bedoeld voor beleid en het maken en onderbouwen van beleidskeuzes voor de langere termijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente is verantwoordelijk voor de uitvoering van de Jeugdwet en door het model kan de gemeente beter anticiperen op verwachte ontwikkelingen en burgers beter ondersteunen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gaat om een regressie model. De prestaties van dit model worden afgemeten aan de hand van de maten RMSE, MAE en MAPE. Dit zijn maten die op verschillende manieren vaststellen hoe groot de voorspelfout is.

# data[].attributes.proportionality
Met de inzichten uit het Jeugdvoorspelmodel wordt beleid en uitvoering ondersteund bij beantwoorden van tactische en strategische vragen. Dit zijn vragen en onderwerpen die op de langere termijn spelen (bijvoorbeeld 5 á 10 jaar). Het model is niet bedoeld voor het beantwoorden van operationele vragen (onderwerpen die op korte termijn spelen) en er is geen sprake van geautomatiseerde besluiten.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, er is geen sprake van een geautomatiseerd systeem. De inzichten uit het voorspelmodel kunnen alleen door tussenkomst van mensen en met de contextkennis en ervaring van betrokken medewerkers worden gebruikt. Indien besloten wordt dat het model niet langer bruikbaar is, dan zal dit besluit genomen worden door de modeleigenaar (portefeuille directeur Jeugdzorg) en worden de direct betrokken hiervan op de hoogte gesteld.

# data[].attributes.risks
De risico's van het algoritme zijn vooraf en tijdens het bouwen van het voorspelmodel in kaart gebracht. Omdat het voorspelmodel geen uitspraken doet over individuele personen maar over het gebruik van voorzieningen in wijken, was er geen risico dat met de uitkomsten uit het model de privacy van specifieke individuele personen zou kunnen worden geschonden. Verder is alleen gewerkt met wijken die voldoende groot zijn (meer dan 100 inwoners) en waar voldoende mensen gebruikmaakten van de Jeugdhulp (meer dan 70 gebruikers). Een reden hiervoor is dat hierdoor geen onthulling mogelijk is. Dat wil zeggen dat we niet door het combineren van kenmerken kunnen vaststellen wie de mogelijke gebruikers van Jeugdhulpvoorzieningen zijn. Verder is bij het bouwen van het model samen met de privacy officer en de ethical officer afgewogen welke variabelen wel en welke variabelen niet vanuit privacy overwegingen meegenomen konden worden. Hierbij vormde de AVG steeds het uitgangspunt. Daarnaast is uitlegbaarheid van het model en de uitkomsten een relevant en doorslaggevend criterium.

# data[].attributes.sourceData
Er is alleen gebruikgemaakt van open data, namelijk van het bestand Kerncijfers Wijken en Buurten CBS en van het bestand 'Jongeren met jeugdzorg en jeugdzorgtrajecten in natura; wijken' van het CBS.

# data[].attributes.name
Identiteitsverificatie op basis van vingerafdruk voor opname in reisdocument

# data[].attributes.goal
We zetten het algoritme in als technische ondersteuning voor het verifiëren of twee vingerafdrukken afkomstig van dezelfde vinger van dezelfde persoon zijn. Het gaat om de vingerafdrukken die opgenomen worden in het reisdocument.

# data[].attributes.lawfulBasis
De juridische basis voor zowel het eerste als het tweede geval liggen in de Verordening (EG) 2252/2004* en de Verordening (EU) 2019/1157** . Deze verordeningen bepalen onder andere dat de op te nemen vingerafdrukken in paspoorten, reisdocumenten en identiteitskaarten alleen gebruikt kunnen worden ter verificatie van: a) de authenticiteit van het document en b) de identiteit van de houder. De bepalingen zijn verankerd in nationale wetgeving, namelijk in artikel 3 van de Paspoortwet in samenhang met de daaronder liggende regelgeving: 1. Ten aanzien van het eerste geval waarin het algoritme wordt ingezet (kwaliteitsvergelijking) beschrijft artikel 28a van de Paspoortuitvoeringsregeling Nederland 2001 op welke wijze de vingerafdrukken van de aanvrager van een reisdocument worden opgenomen en in welke gevallen daarvan kan worden afgezien. De kwaliteit van de opgenomen vingerafdruk(ken) is daarin cruciaal (lid 2-3)***. 2. Dat het algoritme kan worden ingezet voor identiteitsverificatie bij uitreiking is verwoord in artikel 4.6 van het Paspoortbesluit. Met de inzet van het algoritme worden biometrische gegevens en daarmee bijzondere persoonsgegevens verwerkt in de zin van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG stelt in principe een verbod op het verwerken van bijzondere persoonsgegevens. De nationale wetgever heeft echter gebruik gemaakt van de ruimte voor lidstaten om uitzonderingen te creëren voor de verwerking van bijzondere persoonsgegevens om redenen van algemeen belang (artikel 9 lid 2 AVG). Op grond van artikel 29 van de Uitvoeringswet AVG is verwerking van biometrische gegevens met oog op de unieke identificatie toegestaan indien de verwerking noodzakelijk is voor authenticatie en beveiligingsdoeleinden. * Artikel 4 lid 3 van de Verordening (EG) 2252/2004 van de Raad van 13 december 2004 betreffende normen voor de veiligheidskenmerken van en biometrische gegevens in door de lidstaten afgegeven paspoorten en reisdocumenten. ** Artikel 11 lid 6 van de Verordening (EU) 2019/1157 van het Europees Parlement en de Raad van 20 juni 2019 betreffende de versterking van de beveiliging van identiteitskaarten van burgers van de Unie en van verblijfsdocumenten afgegeven aan burgers van de Unie en hun familieleden die hun recht van vrij verkeer uitoefenen. *** Zie ook artikel 40a van de Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen en artikel 42a van de Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland 2001.

# data[].attributes.methodsAndModels
Een algoritme voor het matchen van vingerafdrukken vergelijkt twee vingerafdrukbeelden en geeft een beslissing van overeenkomst of geen overeenkomst.

# data[].attributes.proportionality
Vingerafdrukken worden alleen ingezet om iemands identiteit te controleren (identiteitsverificatie) als er twijfel bestaat over de echtheid van het reisdocument en de identiteit van de houder. Voordat er vingerafdrukken worden afgenomen, controleren we eerst de echtheid van het reisdocument en de identiteit van de houder met een gezichtsopname. In overweging 19 van verordening 2019/1157 valt meer te lezen over het afnemen van vingerafdrukken in deze situatie. Het inzetten van vingerafdrukken voor identiteitsverificatie samen met gezichtsvergelijking is een passende manier om iemands identiteit vast te stellen. Het zorgt voor een lagere fraudegevoeligheid, waardoor we reisdocumenten beter kunnen beveiligen.

# data[].attributes.humanIntervention
We monitoren het verificatieproces en voeren dit uit onder de begeleiding van de daartoe aangewezen medewerker. Deze medewerker controleert onder andere: 1) of de vingertoppen van de aanvrager prothesen bevatten, of de vingerafdrukken vals zijn of dat de vingertoppen met opzet beschadigd zijn en 2) of de aanvrager geen vingers onjuist presenteert of vingers of handen verwisselt.

# data[].attributes.risks
Er is geen basisbeveiligingstoets afgenomen

# data[].attributes.sourceData
- Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming - Paspoortverordening (Verordening (EG) nr. 2252/2004) - Verordening identiteitskaarten EU 2019/1157 Voor het trainen, testen en valideren worden afzonderlijke datasets gebruikt. Training-, test- en validatiedatasets bevatten representatieve gegevens van wereldwijde bevolking.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het taxatieproces is een zo correct mogelijke WOZ-waarde vaststellen.
Op basis van de WOZ-waarde betalen Rotterdammers belasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet waardering onroerende zaken + Gemeentewet + Verordening Onroerende Zaak Belasting

# data[].attributes.methodsAndModels
Elk jaar stelt de gemeente Rotterdam de WOZ-waarde voor uw woning vast. De WOZ-waarde staat op het aanslagbiljet gemeentelijke belastingen. De WOZ-waarde is de waarde van een gebouw op een bepaalde peildatum. Op basis van deze waarde betaalt u belasting aan de gemeente, het waterschap en de Belastingdienst. Bij vaststelling van de WOZ-waarde gaat de gemeente uit van wat de waarde zou zijn op 1 januari van het vorige jaar. Deze datum is de waardepeildatum.

Op basis van de WOZ-waarde heft de overheid drie verschillende belastingen. De gemeente heft onroerendezaakbelasting (OZB) van eigenaren van een koopwoning. Daarnaast gebruikt de overheid de WOZ-waarde om de waterschapsbelasting vast te stellen, en voor de inkomstenbelasting het eigenwoningforfait te bepalen.

# data[].attributes.proportionality
Door de WOZ-waarde vast te stellen met behulp deze toepassing, kan de waarde sneller en effectiever worden vastgesteld. De waarderingskamer ziet toe op de goede uitvoer van de WOZ taxatie.

# data[].attributes.humanIntervention
Tussen uitkomst applicatie en versturen WOZ-waarde zit beoordeling van een taxateur.

# data[].attributes.sourceData
I-WOZ,Digitalis Works,Kadaster,Eigen taxateurs en werkvoorbereiders,Basisadministratie Adressen en Gebouwen,

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De gemeente laat niet toe dat aanvragen/aangiftes geautomatiseerd worden verwerkt. Alle aanvragen worden in een wachtkamer geplaatst zodat een proces medewerker kan controleren en kan opvolgen.

# data[].attributes.sourceData
Na uw inlog met DigiD bevraagt het systeem uw persoonsgegevens en vergelijkt deze met gestelde voorwaarde.

# data[].attributes.goal
Vroegsignaleren van (schuld)problemen bij inwoners. Als de problemen vroeg gesignaleerd worden kan een kleine interventie/advies al voldoende zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet gemeentelijke schuldhulpverlening

# data[].attributes.methodsAndModels
Schuldeisers maken melding van een betalingsachterstand, waarna de gemeente hiervan signaal krijgt en het op kan pakken.

# data[].attributes.proportionality
Meldingen van schuldeisers worden automatisch doorgezet naar de gemeente. Het alternatief zou zijn dat schuldeisers de melding handmatig doorzet, wat uiteindelijk dezelfde uitkomst heeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Om de gegevens van RIS matching te matchen met de gegevens van de gemeente dient een menselijke handeling uitgevoerd te worden. Deze match dient handmatig gestart te worden.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem genaamd ‘RIS Matching’ wordt geleverd door het bedrijf XXLLNC, een bedrijf dat dit systeem aan 200 gemeenten levert. Zij voeren regelmatig zogenaamde ‘pen- en hacktesten’ uit, om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden door derden. Ook zorgen zij ervoor dat persoonsgegevens veilig beheerd zijn en niet worden verkocht aan derden. Ook de beveiliging ligt bij XXLLNC. De beveiliging voldoet aan de BIO-standaard. Burgers kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld.

# data[].attributes.goal
Doel:

Leges zijn vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen bepalen wij grondslagsoorten en legessoorten. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden kan worden.

Impact :

De legesbedragen voor deze aanvragen worden aan de hand van door de gemeente in Centric Leefomgeving ingevoerde rekenregels berekent.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeentewet

Onze gemeentelijke legesverordening

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme berekent op basis van de gegevens in de aanvraag wat voor leges er van toepassing zijn.  De medewerker doet vervolgens een controle en hierna wordt de factuur verstuurd.

# data[].attributes.proportionality
Omdat er veel verschillende grondslagen en legessoorten zijn, die ook per jaar kunnen verschillen is het handig om dit zelf één keer in te vullen en daarna met de rekenregels de juiste legesbedragen te berekenen. Wanneer medewerkers dit handmatig moeten doen is de kans op fouten groter en duurt het langer om tot het juiste legesbedrag te komen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker die het verzoek afhandelt controleert altijd de bedragen van de leges. Ook zit er op het gehele besluit omtrent de aanvraag nog een collegiale toetsing door een andere collega. Het door het algoritme berekende bedrag wordt dus nog door twee medewerkers gezien voordat de factuur wordt verzonden.

# data[].attributes.risks
Het risico dat er foutieve bedragen aan leges in rekening worden gebracht is door de combinatie van het algoritme met de menselijke tussenkomst nihil.

# data[].attributes.sourceData
De legesverordening van de gemeente wordt gebruikt om de bedragen te bepalen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de werkwijze van de gemeente sneller, efficiënter en goedkoper te maken. De impact op burgers en bedrijven is niet groot, omdat het resultaat er niet anders van wordt. De werkzaamheden van het anonimiseren van documenten gaan vooral sneller.

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat persoonsgegevens veel sneller en beter gemaskeerd kunnen worden. Het alternatief is alles handmatig maskeren. Dit kost een medewerker veel meer tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker moet eindresultaat beoordelen en controleren

# data[].attributes.risks
Medewerker moet eindresultaat beoordelen en controleren

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het doel is om te onderzoeken hoe burgers denken over onderwerpen die het waterschap aangaan. Op basis van deze inzichten kan de communicatiestrategie of werkwijze van het waterschap worden aangepast.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van wat het algoritme aangeeft, kan het waterschap zijn communicatiestrategie of handelswijze aanpassen. Het waterschap heeft echter geen controle over hoe het algoritme precies werkt, omdat het een gesloten en door derden geleverde software-as-a-service (SaaS) applicatie is.

# data[].attributes.proportionality
Door het volgen van social media kan je veel te weten komen over hoe mensen denken over het waterschap en de acties die ze ondernemen. Hierdoor is het niet altijd nodig om burgers direct te ondervragen.

Het monitoren van social media kan waardevolle inzichten opleveren over de publieke opinie en de gevoelens van mensen over het waterschap en zijn activiteiten. Mensen uiten vaak hun meningen, klachten en complimenten op sociale media platforms, zoals Twitter, Facebook en online fora. Door deze kanalen in de gaten te houden, kan het waterschap een beter begrip krijgen van wat er onder het publiek leeft.

Het voordeel van deze aanpak is dat het minder opdringerig is voor de burgers, aangezien ze niet direct ondervraagd hoeven te worden. In plaats daarvan worden de meningen en feedbacks vrijwillig gedeeld op sociale media. Dit geeft het waterschap waardevolle informatie waarmee ze hun communicatiestrategie en handelen kunnen verbeteren en effectiever kunnen reageren op de zorgen en behoeften van het publiek.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van wat het algoritme aangeeft, kan het waterschap zijn communicatiestrategie of handelswijze aanpassen.

# data[].attributes.sourceData
twitter.com

facebook.com

linkedin.com

# data[].attributes.name
Algoritme boete en transactieraming Justitie en Veiligheid

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om met minder medewerkers betere inschattingen te maken. Voorspellingen weken voorheen sterk af van de echte aantallen. En het kostte veel tijd om na te gaan waar de verschillen door kwamen. Het algoritme gebruikt geen persoonsgegevens. In de gegevens staat het aantal boetes per overtreding (feitcode) en de plaats van overtreding (pleeglocatie). JenV controleert de juistheid en volledigheid van het algoritme. Bijvoorbeeld door te controleren of de gebruikte cijfers voor het aantal boetes overeenkomt met het aantal boetes dat binnen komen. Jaarlijks bepaalt JenV welke versie van het algoritme het gebruikt per handhavingsmiddel (bijvoorbeeld flitspalen, trajectcontroles of staande houding) en of ze deze moeten aanpassen aan nieuw beleid.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Directie Financieel-Economische Zaken (DFEZ) is verantwoordelijk voor het financieel beheer van het hele ministerie van justitie en veiligheid (artikel 4.1d en artikel 4.1f van het besluit FEZ van het Rijk).

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor het voorspellen van de boetes en transacties worden een aantal modellen gebruikt: Het gemiddelde, vorig jaar en twee tijdserie- algoritmen (ETS en Arima). Eerst wordt bepaald welk model gebruikt gaat worden. Voor het bepalen van het te gebruiken model worden de verschillende modellen gedraaid over een volledig jaar waarvoor de realisatiecijfers bekend zijn. Het model met de kleinste afwijking wordt uiteindelijk gekozen. Om de raming uiteindelijk op te stellen is het uiteindelijk geselecteerde model toegepast over de gehele dataset (inclusief de eerder gebruikte evaluatieperiode). Het resultaat van deze raming is de zogenoemde beleidsneutrale raming. Hier worden dan, op basis van beleidswijzigingen, nog een aantal bewerkingen op gedaan. Daarnaast wordt er een vertaalslag gemaakt naar inkomsten, wat gebeurt op basis van een gemiddeld boetebedrag. Dit bedrag wordt vervolgens bijgesteld op basis van vastgestelde indexering.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt om met minder medewerkers betere inschattingen te maken. Voorspellingen weken voorheen sterk af van de echte aantallen. En het kostte veel tijd om na te gaan waar de verschillen door kwamen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen automatische besluitvorming. Medewerkers kunnen de resultaten bekijken en op basis hiervan besluiten nemen. Bijvoorbeeld de verwachte uitgaven aanpassen of meer personeel inzetten. Het algoritme levert Excelbestanden waarin staat dat het om een voorspelling gaat.

# data[].attributes.risks
Het algoritme gebruikt geen persoonsgegevens. In de gegevens staat het aantal boetes per overtreding (feitcode) en de plaats van overtreding (pleeglocatie). JenV controleert de juistheid en volledigheid van het algoritme. Bijvoorbeeld door te controleren of de gebruikte cijfers voor het aantal boetes overeenkomt met het aantal boetes dat binnen komt voordat het model wordt getraind. Jaarlijks bepaalt JenV welke versie van het algoritme het gebruikt per handhavingsmiddel (bijvoorbeeld flitspalen, trajectcontroles of staande houding) en of ze deze moeten aanpassen aan nieuw beleid.

# data[].attributes.sourceData
Er is gebruik gemaakt van de maandelijks door het CJIB verstrekte rapportages met daarin het aantal uitgeschreven boetes per handhavingsmiddel en instantie van de afgelopen 5 jaar.

Er worden geen persoonsgegevens gebruikt bij dit algoritme.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld omdat de gemeente meer inzicht wil hebben in het gebruik en de kosten van de Wmo de komende jaren. De Haagse bevolking groeit en vergrijst waardoor het gebruik van de Wmo ook naar verwachting gaat toenemen. De vraag is met hoeveel mensen en in welke Haagse wijken en voor welke Wmo-voorzieningen? Het voorspelmodel beantwoordt deze vragen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Er is geen wettelijke grondslag voor het voorspelmodel, maar de gemeente is verantwoordelijk voor de uitvoering van de Wmo en door het model kan de gemeente beter anticiperen op verwachte ontwikkelingen en burgers beter ondersteunen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met een regressiemodel wordt de relatie tussen Wmo-gebruik en predictoren geschat. Daarbij wordt gezocht naar de kenmerken met de kleinste voorspelfout (vastgesteld aan de hand van de maten: RMSE, MAE en MAPE). De kenmerken die het best in staat zijn het gebruik van de Wmo te voorspellen worden gebruikt voor het maken van een forecast. Voorspellingen worden gedaan binnen een predictie interval van 80 procent.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn geen alternatieven overwogen om het doel te bereiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van een geautomatiseerd systeem. De inzichten uit het voorspelmodel kunnen alleen door tussenkomst van mensen en met de contextkennis en ervaring van betrokken medewerkers worden gebruikt.

# data[].attributes.risks
De risico's van het algoritme zijn vooraf en tijdens het bouwen van het voorspelmodel in kaart gebracht. Omdat het voorspelmodel geen uitspraken doet over individuele personen maar over het gebruik van voorzieningen in wijken, was er geen risico dat met de uitkomsten uit het model de privacy van specifieke individuele personen zou kunnen worden geschonden. Verder is alleen gewerkt met wijken die voldoende groot zijn (meer dan 100 inwoners) en waar voldoende mensen gebruikmaakten van de Wmo (meer dan 100 gebruikers). Een reden hiervoor is dat hierdoor geen onthulling mogelijk is. Dat wil zeggen dat we niet door het combineren van kenmerken kunnen vaststellen wie de mogelijke gebruikers van Wmo-voorzieningen zijn. Verder is bij het bouwen van het model samen met de privacy officer afgewogen welke variabelen wel en welke variabelen niet vanuit privacy overwegingen meegenomen konden worden. Hierbij vormde de AVG steeds het uitgangspunt. Daarnaast is uitlegbaarheid van het model en de uitkomsten een relevant en doorslaggevend criterium. Tenslotte is gebruikgemaakt van De Ethische Data Assistent van de Universiteit van Utrecht om mogelijke ethische problemen vooraf in kaart te brengen. Dit heeft geleid tot het opstellen van een ethisch kader. De vraag welke rol bias speelt in het gebruik van het algoritme is een veel te algemene vraag, aangezien er vele vormen van bias zijn. Als het gaat om vooringenomenheid gericht op specifieke bevolkingsgroepen, dan speelt dat bij dit model geen rol. We zijn niet op zoek naar specifieke individuele personen met specifieke kenmerken, maar willen een inschatting maken van het gebruik van de Wmo in de hele wijk en voor heel Den Haag.

# data[].attributes.sourceData
Er is alleen gebruikgemaakt van open data, namelijk van het bestand Kerncijfers Wijken en Buurten CBS en van het bestand Wmo-cliënten; type maatwerkarrangement CBS.

# data[].attributes.goal
Het ontwerpen van fasevolgordes van verkeerslichten. Als een burger gebruikmaakt van de openbare ruimte als deelnemer aan het verkeer komt men indirect in aanraking met de uitkomsten van COCON-berekeningen voor kruispunten. De burger merkt dit aan de volgordeverdeling en tegelijk of juist niet tegelijk mogen kruisen in de groenfases van verkeerslichten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit volgt uit de wettelijke taak van de wegbeheerder en de wegenverkeerswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie website https://dtvconsultants.nl/producten-en-diensten/cocon-en-graphium/

Met COCON worden de zogenaamde fasevolgordes op kruispunten met verkeerslichten bepaald. COCON ondersteunt en vergemakkelijkt de werkzaamheden voor verkeersdeskundigen. De software verricht ook (ontwerp) berekeningen voor variantenonderzoek. Bij het wijzigen van bepaalde uitgangspunten van een regeling, wordt duidelijk welke effecten dat oplevert. Met COCON kunnen verkeerskundigen ook elkaar adviseren: hoe kan een met verkeerslichten geregeld kruispunt het beste worden ingericht, rekening houdend met de indeling van de rijstroken, de opstellengten, verdeling van de verkeersbewegingen, enzovoort.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn geen alternatieven overwogen. Binnen de verkeerskundige wereld is dit product onomstreden. Een primaire overheidstaak in relatie tot de verkeersveiligheid is het ontwerp van (veilige) en optimaal functionerende kruispunten.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is puur gericht op het leveren van de input voor het regelprogramma. Dit proces kan elk moment worden stopgezet. De uitkomst van het programma wordt alleen gebruikt als input (gecombineerd met menselijk oordeel) voor het ontwerp.

De leverancier heeft een gebruikersgroep wegbeheerders en aan de hand van periodieke afstemming voeren ze verbeteringen door.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen specifieke risico's in de zin van privacyaspecten rondom persoonsgegevens. Bias speelt geen rol.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruikgemaakt van anonieme data over verkeersintensiteiten in relatie tot hoe een met verkeerslichten geregeld kruispunt het beste kan worden ingericht, rekening houdend met de indeling van de rijstroken, de opstellengten, verdeling van de verkeersbewegingen.

# data[].attributes.goal
Het is bedoeld als hulpmiddel voor de wegbeheerderstaken om de werkzaamheden adequaat te kunnen uitvoeren, eventueel verbeteren en keuzes te onderbouwen. De burger merkt niet direct iets van het programma. Uiteindelijk merkt de burger als verkeersdeelnemer iets van de keuzes die de gemeente als wegbeheerder, mede op basis van uitkomsten van simulaties, heeft gemaakt voor de verkeersafwikkeling/ een goede doorstroming.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis ligt in een goede uitvoering van de wegenverkeerswet. Het is een hulpprogramma voor het werk van de wegbeheerder.

# data[].attributes.methodsAndModels
zie website www.ptvgroup.com. Het programma geeft een visuele weergave van de verwachte verkeersstromen gegeven de beoogde inrichting van de weg en de beoogde instellingen van de verkeerslichten en de te verwachten verkeersstromen.

# data[].attributes.proportionality
Het programma wordt gebruikt als hulpmiddel bij (bestuurlijke) besluitvorming over voorgenomen herinrichting van wegen en/of kruispunten en analyse van de werking van verkeersregelingen voor kruispunten. Er wordt dan gekeken wat de herinrichting en/of het regelprogramma voor consequentie heeft in termen van verkeersafwikkeling.

Dit is het meest gebruikte en beproefde microsimulatiepakket voor verkeersafwikkeling. Er is geen aanleiding om iets anders te gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten zijn input voor verdere verkeerskundige analyse. Het is input in een afwegingsproces hoe je de weg inricht, de verkeerslichten instelt en om verkeerskundige inzichten te objectiveren. Het is puur een hulpmiddel voor het uitoefenen binnen de taak van de wegbeheerder. Dit proces kan elk moment worden stopgezet. Er zijn gebruikersgroepen van wegbeheerders waarmee periodiek wordt afgestemd door de leverancier om eventuele verbeteringen door te voeren.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen specifieke risico's in de zin van privacyaspecten rondom persoonsgegevens. Bias speelt geen rol.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruikgemaakt van anonieme verkeersdata (aantallen voertuigen, fietsers etc. per uur/etmaal), de indeling van de weg, instellingen van het verkeersregelprogramma.

# data[].attributes.goal
Het doel van het model is om de impact op de verkeersdoorstroming van een enkele activiteit of de samenhang tussen meerdere activiteiten te zien in een gemodelleerde en geabstraheerde omgeving. Een burger krijgt niet direct met het algoritme te maken. Als een burger gebruikmaakt van de openbare ruimte als deelnemer aan het verkeer en er zijn omleidingen dan merkt de burger dat het algoritme is gebruikt om te komen tot een zo optimaal mogelijke omleiding met zo min mogelijk overlast.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit volgt uit de wettelijke taak van de wegbeheerder en de wegenverkeerswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Dit is een intern gebruikt model t.b.v. input voor gesprekken met de initiatiefnemers van bouwwerkzaamheden, wegwerkzaamheden en evenementen om maatregelen te nemen om ook de verkeersdoorstroming voldoende te laten functioneren. Het is een objectieve berekening ter ondersteuning van de verkeerskundige toets op mogelijke knelpunten die ontstaan door activiteiten in de stad (bouwwerkzaamheden wegwerkzaamheden en evenementen). Dit model geeft een inschatting waar gegeven deze activiteiten en verkeersstromen het mogelijk gaat knellen. Dit geeft input voor de afstemming met de initiatiefnemers van de activiteiten, zodat de (omleidings)routes voldoende blijven functioneren. De output (hinder) wordt gekwalificeerd in termen van aantal gehinderden, reistijdvertraging, wachttijden, etc.

# data[].attributes.proportionality
De output van het model wordt gebruikt ter onderbouwing van het afgeven van een positief besluit voor een bouwwerk, wegwerk of evenement met impact op het Haagse hoofd verkeersnetwerk in het Stedelijke BereikbaarheidsOverleg (SBO). Daarmee vormt het input voor het instemmingsbesluit.

# data[].attributes.humanIntervention
Het model wordt door een medewerker gevoed met data waarna het kan gaan rekenen. Het model wordt gebruikt als analyse voor de duiding van verkeersstromen door activiteiten. De output wordt gewogen in relatie tot de gesprekken met initiatiefnemers. Menselijke tussenkomst is puur gericht om de input te leveren voor het programma en het duiden van de uitkomsten. Dit proces kan elk moment worden stop gezet. De uitkomst van het programma wordt alleen gebruik gebruikt als input (gecombineerd met menselijk oordeel) voor het ontwerp. Er zijn meerdere medewerkers van BVM (specifiek onderdeel van Stadsbeheer) die dit model mogen en kunnen gebruiken ter ondersteuning van hun professionele advies bij het beoordelen van maatregelplannen voor werken. Dit advies wordt in een breed gremium (Stedelijk BereikbaarheidsOverleg) besproken en al dan niet overgenomen en omgezet in een vergunning.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen specifieke risico's in de zin van privacyaspecten rondom persoonsgegevens. Bias speelt geen rol.

# data[].attributes.sourceData
Er is initieel gebruikgemaakt van het V-MRDH model (HB-matrix, routekeuzes en intensiteiten) aangevuld met anonieme data uit de koplussen (nullen en enen) van 50 geregelde kruispunten.

# data[].attributes.goal
De hoeveelheid verkeer op de weg ten gevolge van een plan wordt berekend. Het plan kan zijn: een nieuwe weg of de bouw van een aantal woningen. Het model berekent de hoeveelheid verkeer op hoofdlijnen., bedoeld om scenario's (varianten) met elkaar te vergelijken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit volgt uit de wettelijke taak van de wegbeheerder en de wegenverkeerswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
De algoritmes in het model behoren tot de standaard-software van de producent van de software: DAT-Mobility, Deventer. Den Haag is opgedeeld in 1.000 zones met elk gemiddeld ongeveer 500 inwoners. Die inwoners maken gemiddeld ongeveer 4 verplaatsingen per dag, verdeeld over de motieven werk, zakelijk, onderwijs, winkel en sociaal-recreatief. Het model schat het totaal aantal verplaatsingen en de verdeling over auto, OV en fiets. De bestemming is gebaseerd op de afstand die mensen gemiddeld bereid zijn af te leggen. De relatieve aantrekkelijkheid van auto, OV en fiets bepaalt de verhouding tussen deze drie modaliteiten. Het model is van het zwaartekrachtprincipe: een dichterbij gelegen bestemming heeft een grotere aantrekkingskracht dan een bestemming ver weg.

# data[].attributes.proportionality
Voor de hele MRDH is er een verkeersmodel om toekomstige situaties door te rekenen. Wanneer in een studie ook rijkswegen zijn betrokken, wordt vaak samengewerkt met RWS omdat RWS modellen heeft voor het verkeer op rijkswegen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van een berekening met het V-MRDH worden altijd geïnterpreteerd door specialisten. De uitkomsten worden gebruikt om een advies te formuleren.

# data[].attributes.risks
De uitkomsten van een berekening met het V-MRDH worden altijd geïnterpreteerd door specialisten. De uitkomsten worden gebruikt om een advies te formuleren. Met deze werkwijze wordt voorkomen dat een onwaarschijnlijke uitkomst of en foute berekening tot schade leidt.

# data[].attributes.sourceData
Aantallen inwoners en arbeidsplaatsen van het CBS. Plannen van alle betrokken wegbeheerders, rijk, gemeenten en provincie. Ook bestaande en toekomstige netwerken zijn input voor de berekeningen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om geluiden te herkennen. In de huidige toepassing wordt voor geluiden die boven een bepaald decibelniveau liggen vastgesteld wat de aard van het luide geluid was. Dit geeft inzicht in het soort geluiden dat overlast geeft. Het algoritme is bedoeld om een globaal beeld te krijgen waar, wanneer er wat voor soorten geluidsoverlast aanwezig zijn zodat daar verder onderzoek naar gedaan kan worden. De uitkomsten van het algoritme zijn niet bedoeld als grond voor directe besluiten of acties zonder verificatie van de uitkomsten.

Door een beter inzicht in de oorzaak van geluidsoverlast die wordt ervaren door burgers, kan de gemeente haar taak in het handhaven van een prettige comfortabele buitenruimte beter uitvoeren. Naast het kunnen vaststellen van het type geluid (geluidherkenning) werd in een testopstelling ook het geluidniveau (decibel) gemeten. Op dit moment zijn er geen burgers die in contact komen met het algoritme. Twee bewoners van de omgeving waar dit algoritme is getest zijn tijdens de duur van de test betrokken geweest om te onderzoeken of de beoogde concept toepassing werkt. Zij hebben middels een dashboard inzicht gekregen in de decibelniveau’s die gemeten worden in de buitenruimte (nb: het algoritme zelf meet geen decibels). Bij deze twee bewoners is een sensor aan hun gevel opgehangen om te kunnen verifiëren wat de geluidsniveau’s bij hun woning zijn. Naast deze twee intensief betrokken bewoners is tijdens de zomer van 2020 een groter evenement georganiseerd om bezoekers en bewoners van en aan de boulevard te informeren, tijdens het Smart @Sea festival.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het evalueren van het model wordt de confusion matrix gebruikt en de categorical-crossentropy als metric.

Het algoritme zet geluidsfragmenten van 4 seconden om in spectrogrammen, visuele weergaven van het geluid. De spectrogrammen zijn afbeeldingen van 128x128 pixels met grijswaarden. Deze spectrogrammen worden vervolgens door een beeldherkenningsalgoritme geclassificeerd in een aantal categorieën, zoals "stilstaand verkeer", "muziek", "getoeter", etc. Dit beeldherkenningsmodel is een relatief klein convolutional neural network van 5 lagen. (Drie convolutional lagen gevolgd door max-pooling en twee fully connected lagen.) Het model draait in python, gebruikmakend van de Tensorflow library.

# data[].attributes.proportionality
Er is geen alternatief voor het geluidsherkenningsalgoritme. Het algoritme is een toevoeging op het meten van geluidsniveau’s. Het algoritme wordt niet gebruikt voor besluitvorming.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme kan gestopt worden door de processen op de sensor stil te leggen. Dit kan op afstand door Cyrb worden gedaan of door de beheerder door de stroom naar de sensor uit te schakelen. Er vloeien niet direct processen voort uit de uitkomsten van het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is getraind op openbare datasets van vergelijkbare geluiden. Omdat deze niet altijd hetzelfde klinken en dezelfde karakteristieken hebben (en aard) als de geluiden die op locatie worden opgevangen zou het algoritme fouten kunnen maken in de geluidsherkenning. Omdat het algoritme alleen de beeldvorming dient levert het geen direct risico's op voor de betrokken burgers en ondernemers. Het risico op uitlekken van data (opgenomen geluiden) is ondervangen door het geluid niet op het apparaat op te slaan maar direct de geluidsherkenning op het apparaat uit te voeren.

Zo lang het systeem niet gebruikt wordt, is het ook niet nodig om de DPIA uit 2019 bij te werken.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme verwerkt uitsluitend spectrogrammen die weer zijn gegenereerd op basis van zelf ingewonnen audiobestanden.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
De digitale aangiften en aanvragen komen automatisch aan in de BRP registratie van de gemeente. De gemeente bepaalt per

e-dienst de methode van verwerken: volledig automatisch of na een beoordeling van een medewerker.

De gemeente kan ook een combinatie kiezen. In dat geval beoordeelt een medewerker alleen aanvragen die (bijvoorbeeld) een geüploade bijlage hebben, of waarbij de automatische controles hiertoe aanleiding geven.

Ook kan de gemeente kiezen voor een automatische verwerking van een binnengemeentelijke verhuizingen maar

hervestigingen (een inschrijving van buiten de gemeente) eerst te beoordelen.

De automatische controles op personen en/of adressen leiden, als dat nodig is, tot een waarschuwing voor de medewerker.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van documenten die de gemeente vaak gebruikt standaard ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Waalwijk heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 50 aangesloten gemeenten en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de provincie publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een (tijdelijk) kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt zwartgelakt.

# data[].attributes.proportionality
Provincie Gelderland moet steeds vaker informatie openbaar maken. Om bij de publicatie te voldoen aan – onder andere – privacywetgeving, moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacy risico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er is geen risico op geautomatiseerde besluitvorming of inbreuk op grondrechten, omdat het algoritme geen bindende beslissingen neemt, maar enkel voorstellen doet voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt daarnaast ook door de ontwikkelaar zelf gebruikt, wat helpt bij het snel identificeren van fouten. Verder wordt het algoritme regelmatig opnieuw getraind om de prestaties te verbeteren. Onze organisatie heeft specifiek verzocht dat onze documenten niet worden gebruikt om het algoritme te trainen. Mocht het algoritme onvoldoende nauwkeurig zijn, dan kunnen we het proces verfijnen door gebruik te maken van zogenaamde blacklists en whitelists. Een blacklist bevat termen of gegevens, zoals specifieke namen of adressen, die altijd gemarkeerd en geanonimiseerd moeten worden. De whitelist bevat daarentegen informatie die niet gemarkeerd hoeft te worden, bijvoorbeeld omdat het geen persoonsgegevens betreft of omdat het om informatie gaat die expliciet niet geanonimiseerd mag worden, zoals functietitels of algemene termen. Dit maakt het mogelijk om de nauwkeurigheid van de anonimisatie verder te verbeteren.

De laatste stap in het proces is altijd een handmatige controle door een medewerker van de provincie, die beoordeelt of de anonimisatie correct is uitgevoerd. Er bestaat echter een risico dat medewerkers niet goed controleren. Dit proberen we te beperken door medewerkers te wijzen op het belang van een grondige controle en zorgvuldige beoordeling van de door het algoritme gevonden gegevens.

Het overgebleven risico is het privacyrisico bij het gebruik van Azure. Vanwege de Patriot Act kan Microsoft in sommige gevallen verplicht worden gegevens over te dragen aan Amerikaanse autoriteiten. Om dit risico te verminderen, past de leverancier privacy by default toe. Dit houdt in dat de standaardinstellingen altijd privacy-vriendelijk zijn. Wanneer gegevens via de API naar de Azure-dienst worden gestuurd, kan dit synchroon of asynchroon gebeuren. De leverancier heeft ervoor gekozen de functie uit te schakelen waabrij Azure de via de API verstuurde gegevens tijdelijk opslaat voor debuggingdoeleinden. Hierdoor worden de gegevens onmiddellijk na verwerking verwijderd. Bovendien is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd, wat bevestigt dat de gegevensbescherming goed geregeld is. Het gebruik van deze software, met de genoemde voorzorgsmaatregelen, biedt meer voordelen dan de risico’s van het niet goed anonimiseren van gegevens zonder deze tool.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
DOEL: Door combineren van inkomstengegevens, voertuiggegevens, financiële informatie en huishouden bepalen of we automatisch gemeentelijke schulden mogen kwijtschelden.

IMPACT: Geen. Indien kwijtschelding niet automatisch wordt toegekend, kan de burger deze vooralsnog aanvragen via de reguliere route.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet; Invorderingswet; Uitvoeringsregeling Invorderingswet; Regeling kwijtschelding belastingen medeoverheden

# data[].attributes.methodsAndModels
Inwoners met een laag inkomen kunnen kwijtschelding van gemeentebelastingen aanvragen. Zij betalen dan maar een deel van de afvalstoffenheffing. Wanneer een burger de aanvraag niet elk jaar opnieuw wil of kan doen, kan de burger automatische kwijtschelding aanvragen. Op basis van onder andere inkomens- en vermogensgegevens wordt dan jaarlijks getoetst of deze burger opnieuw in aanmerking komt. Indien kwijtschelding niet automatisch wordt toegekend, kan deze alsnog handmatig aangevraagd worden.

# data[].attributes.proportionality
Er is een opt-in voor burger om automatisch voor kwijtschelding in aanmerking te komen. Aanvragen voor kwijtschelding blijven mogelijk via de reguliere route.

# data[].attributes.humanIntervention
Burgers kunnen na automatische afwijzing van de kwijtschelding altijd nog een handmatige herbeoordeling aanvragen via Rotterdam.nl.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico zit in het gebruik van peildata, het kan voorkomen dat de werkelijkheid in de tussentijd veranderd is. De gebruikte cijfers zijn transparant en men kan hiertegen in bezwaar.

# data[].attributes.sourceData
Voertuigbezit (RDW), Huishouden (GBA), Banksaldo (Belastingdienst), Inkomen (UWV)

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van dit algoritme is om te tellen hoeveel zonnepanelen in de gemeente Groningen aanwezig zijn. De telling is nodig om te kunnen zien of de gemeente op koers ligt om de gestelde doelstellingen te halen.

Wij verwachten dat de inzet van dit algoritme geen hoge impact heeft op burgers aangezien het voor de inwoner niet uitmaakt of het tellen met de hand gebeurd of met behulp van een algoritme.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het analysemodel maakt gebruik van een actueel hoogtebestand en luchtfoto’s. Het model analyseert de gegevens en detecteert of iets een zonnepaneel is of niet en telt daarbij het aantal zonnepanelen.

# data[].attributes.proportionality
Geautomatiseerd tellen is sneller en goedkoper. Daarnaast is het betrouwbaarder dan wanneer het met de hand geteld zou moeten worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer het voor het model te moeilijk is om zonnepanelen te identificeren en te tellen, worden deze gevallen geanalyseerd door medewerkers van Mapgear. Deze correcties trainen het model, zodat deze steeds beter in staat is om het aantal zonnepanelen te tellen.

# data[].attributes.risks
Het aantal zonnepanelen op daken is openbare informatie. De gemeente heeft geen inzicht in welke type zonnepanelen of omvormers er gebruikt worden.

# data[].attributes.sourceData
Het analysemodel maakt gebruik van een actueel hoogtebestand en luchtfoto’s.

# data[].attributes.goal
GitHub Copilot is een AI-ondersteunde code-assistent die ontwikkelaars helpt door automatisch codevoorstellen te doen tijdens het programmeren. Het doel van Copilot is om de productiviteit te verhogen, routinematige taken te verminderen en het leerproces te versnellen. Copilot werkt als een plug-in in populaire ontwikkelomgevingen en analyseert de context van de huidige code, het project en de gebruikte programmeertaal. Op basis hiervan genereert het relevante suggesties, variërend van kleine codefragmenten tot complete functies of algoritmes.

De suggesties van Copilot zijn gebaseerd op een groot aantal publiek beschikbare codevoorbeelden en best practices. Hierdoor kan het niet alleen standaardoplossingen bieden, maar ook alternatieve benaderingen en optimalisaties voorstellen. Ontwikkelaars kunnen de voorgestelde code direct overnemen, aanpassen of negeren.

Copilot ondersteunt veel verschillende programmeertalen en frameworks, waardoor het breed inzetbaar is in diverse softwareprojecten. Het helpt bij het schrijven van boilerplate code, het ontdekken van nieuwe programmeerpatronen en het sneller oplossen van problemen. Ondanks de slimme suggesties blijft de ontwikkelaar verantwoordelijk voor het controleren, testen en beveiligen van de uiteindelijke code. Copilot is daarmee een krachtig hulpmiddel dat het ontwikkelproces efficiënter en leerzamer maakt, zonder de controle uit handen te nemen.

# data[].attributes.proportionality
GitHub Copilot gebruikt kunstmatige intelligentie om codevoorstellen te genereren op basis van de context in je editor. Het analyseert je huidige code en invoer, stuurt deze (geanonimiseerd en zonder privégegevens) naar de Copilot-cloudservice, waar een getraind AI-model relevante suggesties genereert. Deze suggesties worden direct teruggestuurd naar je editor. De verwerking van data gebeurt veilig: Copilot gebruikt geen privécode voor training zonder expliciete toestemming en verwerkt gebruikersdata volgens strikte privacyrichtlijnen.

Op GitHub organisatie niveau hebben wij geen toestemming gegeven voor het verwerken van onze gebruikersdata.

# data[].attributes.humanIntervention
Voor dat code door programmeurs naar de main branch kan, moet deze door middel van een pull request door een tweede paar ogen bekeken en goedgekeurd worden.

# data[].attributes.risks
Door verplichte regels op de software repositories, zoals verplichte pull requests die bekeken moeten worden door een tweede developer voorkomen wij dat code zonder controle in een productie applicatie komt.

# data[].attributes.sourceData
GitHub Copilot is getraind op een grote dataset die bestaat uit openbaar beschikbare broncode van GitHub repositories en andere publiek toegankelijke tekst- en codebronnen. Privécode wordt alleen gebruikt als je daar expliciet toestemming voor hebt gegeven. De trainingsdata omvat veel programmeertalen en frameworks om relevante codevoorstellen te kunnen doen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de werkwijze van de gemeente sneller, efficiënter en goedkoper te maken. We denken dat de impact op burgers en bedrijven niet heel groot is, omdat het resultaat er niet anders van wordt. De werkzaamheden van het anonimiseren van documenten gaan vooral sneller.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente is verplicht om alle officiële publicaties te publiceren vanuit de Wet elektronische publicaties (WEP). Deze wet moet de toegankelijkheid van (voorgenomen) overheidsbesluiten vergroten, doordat je alle (voorgenomen) besluiten kan terugvinden op www.officielebekendmakingen.nl. De Wet Open Overheid (WOO) regelt het recht op informatie over alles wat de overheid doet.

De Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) legt vast hoe er om moet worden gegaan met persoonsgegevens, zoals adresgegevens en burgerservicenummers. Deze mogen niet zomaar vastgelegd en gedeeld worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt met natural language processing. Dit herkent persoonlijke gegevens in documentatie en anonimiseert deze.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt ervoor dat de gemeente sneller en makkelijker documenten geschikt kan maken voor publicatie. Het geautomatiseerd anonimiseren blijkt ook tot minder fouten te leiden. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd. De uitkomsten zijn niet anders dan wanneer dit werk handmatig door mensen zou worden gedaan.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van de gemeente upload het te anonimiseren document in de applicatie van Anonimizer. De medewerker download vervolgens het resultaat en controleert deze. Indien nodig wordt het document nabewerkt. Vervolgens wordt deze gepubliceerd.

# data[].attributes.risks
Uitzonderingen kunnen worden vastgelegd in een "allow-list" of een "deny-list". In de allow-list worden begrippen gezet die altijd mogen blijven staan, bijvoorbeeld het bezoekadres of algemeen telefoonnummer van de organisatie. In de deny-list worden begrippen gezet die altijd moeten worden weggelakt.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die door aflakken worden geanonimiseerd in documenten, zijn eigennamen, adressen, postcodes, telefoonnummers, e-mailadressen, burgerservicenummers (BSN), BTW-nummers, IBAN-bankrekeningnummers, medewerkers van de gemeente, handtekeningen en bouwkosten. Gegevens die door blurren worden geanonimiseerd in afbeeldingen zijn personen en kentekens van voertuigen.

# data[].attributes.goal
Gemeente Delft past beeldherkenning toe om de openbare ruimte meetbaar te maken. Dit gebeurt d.m.v. het vastleggen van straatbeelden en analyseren van deze beelden met behulp van beeldherkenningstechnieken. Deze toepassing biedt informatie over de fysieke toestand van de openbare ruimte en wordt in verschillende vormen ingezet in het kader van slimmer en datagedreven beheer en onderhoud van de openbare ruimte. Gemeente Delft zet deze techniek in om obv beoordelingscriteria (e.g. aantal gedetecteerde propjes zwerfafval) het kwaliteitsniveau te bepalen. De technologie van beeldherkenning in combi met beeldmeetlatten maakt het mogelijk om op efficiënte wijze inzicht te krijgen in de staat van onderhoud van de openbare ruimte.

Proces: 1. Beeldinwinning

De beeldinwinning wordt uitgevoerd door medewerkers of ingehuurde personen, met behulp van opnameapparatuur (zoals GoPro’s of 360°-camera’s). Deze zijn bevestigd op voertuigen, fietsen, of worden gedragen door personen te voet. Er wordt uitsluitend geregistreerd vanaf openbare wegen of andere locaties waar het maken van beelden is toegestaan. Als de routes worden gepland, in samenwerking met een gemeentelijke opdrachtgever, kan deze opdrachtgever ervoor kiezen om inwoners vooraf te informeren via bijvoorbeeld de gemeentelijke website, nieuwsbrief of wijkkrant. De camera’s zijn primair gericht op relevante objecten in de openbare ruimte, zoals wegen, bomen en straatmeubilair. Toch kunnen mogelijk identificeerbare elementen onbedoeld in beeld komen; deze zijn echter niet het doel van de opname.

De uitkomst van de analyse is een dataset bestaande uit numerieke scores, telwaarden of gebiedsgebonden classificaties (bijvoorbeeld per straatvak of rasters). Na de inwinning worden de beelden zo snel mogelijk, en uiterlijk binnen 24 uur, overgezet naar een beveiligde opslagomgeving of direct geüpload via een versleutelde verbinding naar de beveiligde on-premise serveromgeving.

Alles wat tot personen kan herleiden wordt geblurd. Blurren is het proces van het onduidelijk maken of vervagen van bepaalde delen van een afbeelding of video zodat niet meer herleidbaar is naar personen.

2. Vernietiging ruwe beelden op opnameapparatuur

Na succesvolle overdracht van de beelden naar de beveiligde serveromgeving van UrbanVue worden de ruwe beelden op de gebruikte opslagmedia (zoals SD-kaarten) direct vernietigd.

De inzet van camera's is niet bedoeld om de huidige werkwijze te vervangen, maar om deze te ondersteunen en te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG artikel 6 lid 1 sub e: openbaar belang

# data[].attributes.methodsAndModels
De leverancier maakt gebruik van on-premise servers en algoritmes die systematisch gezichten en voertuigkentekens en andere mogelijk identificeerbare objecten in de beelden detecteren. Deze elementen worden direct gepixeleerd, op een wijze die onomkeerbaar is (d.w.z. niet met redelijke middelen te reconstrueren). De geanonimiseerde beelden worden vervolgens geanalyseerd met behulp van algoritmes voor objectdetectie en classificatie. Deze algoritmes herkennen en tellen objecten of kenmerken in de openbare ruimte (zoals afval, onkruid, scheefstand of kapotte elementen). De uitkomst van deze analyse is een dataset bestaande uit numerieke scores, telwaarden of gebiedsgebonden classificaties (bijvoorbeeld per straatvak of rasters).

# data[].attributes.proportionality
Beeldmateriaal van de openbare ruimte met (eventuele) persoonsgegevens worden binnen 24 uur geblurd en deze geanonimiseerde beelden worden na 2 weken automatisch verwijderd. De camera's worden niet structureel ingezet.

De data die op deze manier worden ingewonnen, kunnen efficiënt worden ingezet t.b.v. het onderhouden en schoonmaken van de buitenruimte. De kwaliteit van de buitenruimte wordt verbeterd, wat weer leidt tot een leefbaarder omgeving.

De leverancier heeft onderzocht of er minder ingrijpende alternatieven beschikbaar zijn (zoals luchtfoto’s, meldingen van bewoners, handmatige schouwen), maar concludeert dat deze geen gelijkwaardig detailniveau, actualiteit of operationele schaal bieden.

• Lucht- of satellietbeelden bieden onvoldoende resolutie om zwerfafval, defect straatmeubilair of onderhoudsniveaus te herkennen.

• Meldingen van bewoners zijn subjectief, versnipperd en niet systematisch.

• Handmatige inspecties vergen veel fysieke aanwezigheid op straat, wat – hoewel niet digitaal – eveneens privacy-impact kan hebben (structurele observatie zonder waarborgen), en zijn bovendien kostbaar, traag en niet opschaalbaar.

De inzet van camera's is niet bedoeld om de huidige werkwijze te vervangen, maar om deze te ondersteunen en te versterken. Het vakmanschap van de medewerkers en de betrokkenheid van inwoners via meldingen blijven waardevol – de vraag is hoe wij deze schaarse capaciteit zo effectief mogelijk inzetten.

De inzet van camerabeelden met geautomatiseerde analyse biedt de mogelijkheid om: Vakmanschap gericht in te zetten: routinematige inventarisatie wordt ondersteund door beeldherkenningstechnieken, zodat medewerkers zich kunnen richten op beoordeling, prioritering en complexe situaties waar hun expertise echt nodig is. Schaarse capaciteit effectiever te benutten: in plaats van het hele areaal handmatig te doorlopen, kunnen medewerkers gericht aan de slag op basis van actuele data. Meldingen van inwoners beter op te volgen: met een actueel en dekkend beeld kunnen wij meldingen sneller prioriteren en afhandelen. Kosten te beheersen: structureel extra personeel aannemen voor gebiedsdekkende schouwen is kostbaar en op de huidige arbeidsmarkt niet realistisch. Geautomatiseerde ondersteuning biedt een schaalbaar alternatief. De camera's zijn niet bedoeld voor toezicht op personen, maar voor het in beeld brengen van de fysieke staat van de openbare ruimte.

# data[].attributes.humanIntervention
Ter controle vindt periodiek een handmatige steekproef plaats op een representatieve selectie beelden. Hierbij wordt gecontroleerd of de automatische anonimisering correct is uitgevoerd. Indien tijdens deze controle blijkt dat bepaalde elementen niet of onvolledig zijn geanonimiseerd, worden deze gecorrigeerd voordat verdere verwerking plaatsvindt.

Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming door gebruik te maken van de beeldherkenningsvoorziening.

# data[].attributes.risks
• Alleen beelden van de openbare ruimte (of ruimtes waar het is toegestaan) worden verwerkt; geen binnenterreinen of privéruimten;

• Camera’s worden incidenteel ingezet per project, niet structureel of permanent;

• Er wordt alleen opgenomen in gebieden die relevant zijn voor de opdracht (bijvoorbeeld geselecteerde buurten of meetroutes), niet willekeurig overal;

• Persoonsgegevens (gezichten, kentekens) worden binnen 24 uur automatisch geblurd;

• Geblurde beelden worden na 2 weken automatisch verwijderd;

• UrbanVue voert geen profilering, tracking of gedragsanalyse op individuen uit;

• Eindproducten bevatten uitsluitend geanonimiseerde of geaggregeerde informatie.

# data[].attributes.sourceData
Objecten of kenmerken in de openbare ruimte (zoals afval, onkruid, scheefstand of kapotte elementen) worden herkend en geteld.

Eventuele persoonsgegevens (gezichten, kentekens) deze worden binnen 24 uur automatisch geblurd.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Beekdaelen kan een bezoeker gebruik maken van Readspeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.1, niveau A en AA zijn verplicht.

Vanaf 5 oktober 2023 wordt WCAG 2.2 A en AA aanbevolen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt -die gebaseerd is op neurale netwerken- om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing 100% foutloos gegarandeerd. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (alle content) op de website worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

AVG

Omgevingswet

Wmebv

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie en is dit vele malen effienter dan handmatig anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie. Daarvoor worden meestal steekproeven gehouden.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
De markten waar de ACM toezicht op houdt worden steeds meer digitaal. Om goed toezicht op deze digitale markten te kunnen houden is het Detectie- en Monitoringsalgoritme Digitale Economie ontwikkeld. Dit algoritme geeft een goed beeld van de actuele onderwerpen die op de digitale markt spelen. Als uit verder onderzoek blijkt dat het nodig is kan de ACM ingrijpen. Dit kan door extra uitleg te geven, een waarschuwing te geven, een bindende aanwijzing te verstrekken, een last onder dwangsom op te leggen, of een boete op te leggen. Met dit algoritme draagt de ACM bij aan een gezonde economie door markten goed te laten werken voor alle mensen en bedrijven, nu en in de toekomst.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deze tool omvat eigenlijk twee algoritmes. Om data inzichtelijk te maken wordt gebruik gemaakt van een tagging-algoritme. Dit algoritme analyseert en categoriseert de verzamelde informatie door deze te taggen op basis van vooraf gedefinieerde zoektermen. Deze zoektermen zijn door inspecteurs van ACM geselecteerd als relevant voor het ACM-toezicht. Het tagging-algoritme doorzoekt de dataset en identificeert elk bericht dat een relevante zoekterm bevat. Dit stelt inspecteurs in staat om snel inzicht te krijgen in de voor hen interessante onderdelen van de data. Nadat de data is getagd, wordt de informatie gepresenteerd in een dashboard. Op dit dashboard worden de berichten die relevante tags bevatten per tag weergegeven. Inspecteurs kunnen deze tags verder filteren op basis van datum, bron, of door specifieke zoektermen in te voeren. Dit dashboard biedt een overzichtelijke en gebruiksvriendelijke weergave van de getagde data, waardoor inspecteurs gemakkelijk toegang hebben tot de informatie die voor hen van belang is.

Daarnaast wordt gebruikt gemaakt van een topic modeling algoritme om de overkoepelende onderwerpen te identificeren binnen een verzameling berichten. Topic modeling is een algoritme dat wordt gebruikt om abstracte onderwerpen te identificeren binnen een verzameling van documenten. Het proces begint met het converteren van tags naar zogenaamde "sentence embeddings", wat een reeks getallen is die de betekenis van de tags vertegenwoordigt. Vervolgens wordt gekeken naar hoe deze reeksen getallen het beste gegroepeerd kunnen worden, waarbij de berichten die het dichtst bij elkaar liggen qua getallen in logische groepen worden geplaatst en geclusterd tot onderwerpen. Het model weet zelf topics te ontdekken binnen een verzameling van teksten en kan eigenhandig thema’s identificeren. Hierdoor kan exploratief worden vastgesteld welke onderwerpen en eventuele marktproblemen spelen. Het algoritme maakt gebruik van een large language model om zelf onderwerpen te ontdekken en trends te bepalen op basis van de beschikbare informatie. Per forum worden de topics door een algoritme toegekend aan stukken tekst. Het proces van topic modeling omvat twee belangrijke stappen: het gebruik van het onderliggende model en het clusteren van de documenten. Hoe meer data er beschikbaar is, hoe beter de clusters kunnen worden gevormd en hoe nauwkeuriger de onderwerpen kunnen worden geïdentificeerd.

# data[].attributes.proportionality
Het aantal meldingen van bedrijven en consumenten over de digitale markt dat de ACM ontvangt, is laag. De ACM kan dus niet alleen afgaan op deze meldingen als het goed toezicht wil houden op of bedrijven zich aan de regels houden. De ACM ziet dat er op veel websites meldingen worden gemaakt over de digitale markt. Deze meldingen kunnen helpen om trends, ontwikkelingen en problemen in de digitale markt te ontdekken.

# data[].attributes.humanIntervention
De informatie die dit algoritme geeft, wordt door inspecteurs beoordeeld en als dat nodig is verder onderzocht. Er is dus altijd sprake van menselijke tussenkomst omdat iemand de informatie controleert. De informatie die het algoritme geeft leidt op zichzelf niet tot het nemen van maatregelen, maar kan wel een reden voor de ACM zijn om verder onderzoek te doen naar een mogelijke overtreding van de wet.

# data[].attributes.risks
De informatie die dit algoritme geeft, is één van de vele bronnen die de ACM gebruikt om toezicht te houden. Inspecteurs controleren altijd of de informatie relevant en betrouwbaar is. De uitkomsten van het algoritme worden gemonitord en op basis van de resultaten en nieuwe inzichten kan het algoritme worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Online bronnen

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme herkent zoveel mogelijk privacygevoelige gegevens in een document en doet een voorstel om dit te anonimiseren. Een medewerker beoordeelt dit voorstel en corrigeert daar waar nodig handmatig en keurt daarna de aanpassing goed. Daarna is het document gereed voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De software doet een voorstel, een medewerker beslist om dit over te nemen en corrigeert desgewenst.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

# data[].attributes.goal
De Referentieraming laat de verwachte ontwikkeling zien van de aantallen leerlingen en studenten aan instellingen in het bekostigde onderwijs in Nederland. De raming dient primair als onderbouwing van de onderwijsbegroting van het Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap (OCW).

Naast het onderbouwen van de begroting, wordt de raming gebruikt om recente en verwachte ontwikkelingen in het onderwijs te beschrijven. Het jaarlijkse rapport waarin de Referentieraming wordt toegelicht en www.ocwincijfers.nl zijn de belangrijkste producten hiervoor.

Tot slot wordt de referentieraming ook gebruikt als input voor andere ramingen. Voor een aantal van deze ramingen wordt data uit deze referentieraming tot en met 2070 geleverd. De belangrijkste gebruikers voor vervolgramingen zijn:

• de studiefinancieringsraming van OCW;

• instellingsprognoses van DUO;

• arbeidsmarktramingen van Project Onderwijs-Arbeidsmarkt door ROA;

• ramingen voor de arbeidsmarkt voor onderwijspersoneel door Centerdata;

• ramingen voor studentenhuisvesting door ABF Research;

• het Mobiliteitsbeeld van Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid (KiM).

# data[].attributes.lawfulBasis
Het opstellen van de begroting van het ministerie van OCW is een taak van algemeen belang. Zonder begroting zou het ministerie van OCW niet in staat zijn om op al haar manieren het publieke belang te dienen. In artikel 105, lid 1 van de Grondwet wordt beschreven dat een Rijksbegroting moet worden opgesteld. In artikel 2.5 van de Comptabiliteitswet 2016 wordt beschreven dat een raming een vereist onderdeel is van de begroting. In artikel 15 van de WRO wordt beschreven dat basisgegevens uit het register onderwijsdeelnemers gebruikt mogen worden voor de begrotingsvoorbereiding door de minister. De gegevens in de onderwijsmatrix zijn allemaal afkomstig uit (de basisgegevens van) het register onderwijsdeelnemers en worden gebruikt om de raming te maken.

De onderwijsmatrix wordt door DUO gemaakt op basis van het register onderwijsdeelnemer (ROD). Het oorspronkelijke verzameldoeleinde van de gegevens in het ROD is het verstrekken van gegevens voor allerlei doeleinden, waaronder ook begrotingsvoorbereidingen vallen (zie WRO artikel 5). Het doeleinde van de verwerkingen van de onderwijsmatrix en referentieraming is de voorbereiding van de begroting.

# data[].attributes.methodsAndModels
De referentieraming wordt uitgevoerd met een leeftijdsafhankelijk doorstroommodel. Hiermee worden stromen van personen in, door, uit en buiten het onderwijs geraamd om tot verwachte, toekomstige aantallen leerlingen en studenten te komen.

Het uitgangspunt voor de referentieraming is de onderwijsmatrix. Deze vermeldt de aantallen personen die in, door en uit het onderwijs stromen. Hieruit worden overgangskansen, de kans dat iemand van het ene onderwijsniveau of leerjaar naar het andere gaat, afgeleid. De aantallen personen en kansen worden gebruikt om de stromen in de toekomst in te schatten.

Bijvoorbeeld: als 70 van de 100 vwo-6 leerlingen afgelopen jaar doorstroomden naar het wo, dan is de overgangskans 70% om van vwo-6 naar het wo te gaan. Stel dat het huidige aantal vwo-6 leerlingen 130 is, dan gaat het model ervan uit dat 70% daarvan (91 leerlingen) het volgende jaar naar het wo zullen gaan.

In de basis wordt de meest recente overgangskans gebruikt om de aantallen in de toekomst te schatten. Van een aantal overgangskansen wordt gekeken naar de trend van de afgelopen jaren. Het gaat hierbij om de kansen van de 'strategische overgangen'. Dat zijn overgangen tussen onderwijssoorten waarop beleidsveranderingen de meeste invloed hebben, zoals van het primair onderwijs naar het voortgezet onderwijs en van het voortgezet onderwijs naar vervolgonderwijs. De overgangskansen voor deze stromen worden bepaald met extrapolatie op basis van de laatste 12 waarnemingen (jaren). Deze geëxtrapoleerde overgangskansen worden wel eerst geëvalueerd. Bij goede reden wordt afgezien van de extrapolatie van een bepaalde overgangskans.

De raming groeit mee met de bevolking in Nederland. Aan de hand van de bevolkingsprognose van het CBS wordt er rekening gehouden met het aantal geboorten en gecorrigeerd voor sterfte, immigratie en emigratie.

Voor meer informatie, zie paragraaf 5.1 van het publieksrapport op https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2024/04/24/referentieraming-ocw-2024

# data[].attributes.proportionality
De Referentieraming is nauwkeurig genoeg gebleken voor de onderbouwing van de begroting van het Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap. Ook is de Referentieraming niet te complex: hierdoor kan een nieuwe raming in redelijke tijd worden berekend. Dit is belangrijk, omdat er slechts beperkte tijd is om de Referentieraming te maken. Tussen de ontvangst van de nieuwste data en het opleveren van de raming voor het doorrekenen van de begroting zitten enkele maanden. Een incorrecte raming kan echter leiden tot een tekort of overschot op de begroting van heel OCW.

Voor het opstellen van de Referentieraming wordt geen gebruik gemaakt van persoonsgegevens en worden geen individuele onderwijsloopbanen meegenomen. Er wordt slechts gebruik gemaakt van totale aantallen personen in de stromen van het onderwijs. Bijvoorbeeld: totaal aantal kinderen dat van groep 7 naar groep 8 ging.

Doordat de individuele onderwijsloopbanen niet worden meegenomen, zou het kunnen dat in de huidige raming waardevolle informatie wordt gemist. Een alternatief voor het huidige model zou bijvoorbeeld een microsimulatiemodel zijn, waarbij informatie over individuele leerlingen en studenten wel wordt meegenomen. Deze methode is echter complexer dan de huidige methode. Hierdoor is er meer computerkracht nodig, wat het proces trager maakt. Ook is er gedetailleerde data nodig, waarbij de kwaliteit van de data moeilijker te garanderen is. Complexer gedrag kan onderdeel zijn van een gedetailleerder ramingsmodel, wat de kwaliteit van de raming kan verbeteren. Het kost alleen ook meer tijd in het uitvoeren van de raming. Vanwege de tijdsdruk voor het opstellen van een nieuwe raming zijn deze kwetsbaarheden niet wenselijk.

# data[].attributes.humanIntervention
Een van de meest waardevolle aspecten van het algoritme is de stuurbaarheid. Dit betekent dat de raming door een analist aangepast kan worden aan de hand van extra informatie en er rekening kan worden gehouden met verwachte ontwikkelingen in het onderwijs, zoals effecten van beleid en de invloed van werkloosheid op onderwijsdeelname.

Voor het sturen van de referentieraming wordt advies ingewonnen van onderwijsexperts. Op basis van hun advies wordt bepaald hoe en hoeveel er gestuurd moet worden.

Het maken van de referentieraming is een iteratief proces, waarbij na elke stap de uitkomsten worden geanalyseerd. Eerst wordt er een raming zonder sturingen gemaakt. Daarna worden een voor een sturingen toegevoegd. Bij elke stap wordt gecontroleerd of de sturingen onverwachte of onrealistische uitkomsten genereren.

Wanneer het iteratieve proces is doorlopen wordt de raming voorgelegd aan de zogenaamde CLR (Coördinatiegroep Leerlingenramingen). In de CLR zitten beleidsdirecties van het ministerie van OCW. Het zijn de beleidsdirecties van de verschillende sectoren (primair onderwijs, voortgezet onderwijs, etc.). Zij kijken kritisch naar de raming en geven advies aan de directeur Kennis van het ministerie van OCW om de raming vast te stellen.

Pas na vaststelling van de prognoses worden deze ook daadwerkelijk gebruikt voor de begroting van het ministerie.

# data[].attributes.risks
Bij het maken van de raming wordt een 4-ogen check uitgevoerd. Dit houdt in dat 2 analisten afzonderlijk van elkaar met dezelfde afgesproken instellingen de raming maken. Vervolgens wordt er gecontroleerd of de resultaten hetzelfde zijn. Deze 4-ogen check is belangrijk om fouten tijdens het ramingsproces te voorkomen.

Voordat er wijzigingen worden doorgevoerd in de methodologie, wordt advies ingewonnen van de Begeleidingscommissie Leerlingen- en Studentenraming (BLS). Deze commissie bestaat uit experts van o.a. CBS, SCP, CPB en onderwijsorganisaties. De taken en samenstelling van de BLS zijn vastgelegd in een formeel instellingsbesluit, dat hier te vinden is: https://wetten.overheid.nl/BWBR0047356/2022-10-25.

De prognoses worden afgestemd met de Coördinatiegroep Leerlingenramingen (CLR). In de CLR zitten de beleidsdirecties van de verschillende sectoren (zoals primair onderwijs, voortgezet onderwijs, etc.). Dit zijn beleidsdirectie van het ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap. Vanuit hun domeinkennis kunnen zij advies geven over de resultaten.

# data[].attributes.sourceData
De Bevolkingsprognose van het CBS: deze prognose bevat de verwachte aantallen geboorten, sterfte, immigratie en emigratie.

De onderwijsmatrices van de afdeling Informatieproducten van DUO: in de onderwijsmatrices staan de aantallen personen per stroom in, door en uit het onderwijs. De onderwijsmatrices zijn gemaakt op basis van de inschrijvingsdata van onderwijsinstellingen en geven inzicht hoe studenten en leerlingen in een bepaald jaar door het onderwijs zijn bewogen.

De werkloosheidsverwachting van het CPB. Dit wordt gebruikt om te schatten welk deel van de mbo-studenten een bolopleiding volgt en welk deel een bbl-opleiding.

# data[].attributes.goal
Het doel is het efficiënt en uniform berekenen van belastingbedragen. De impact hangt samen met de belastingplicht van burgers en bedrijven. De uitkomst van de algoritmes is het belastbare bedrag. Dit wordt formeel door de heffingsambtenaar vastgesteld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Waterschapswet, AWR, Wet WOZ.

# data[].attributes.methodsAndModels
De meestvoorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met een tarief. In enkele gevallen is sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk zijn van de maatstaf.

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze eenvoudige algoritmes is het niet mogelijk efficiënt, maar ook uniform belastingbedragen voor burgers en bedrijven te berekenen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
Geen

# data[].attributes.goal
Het toezicht van de AP op de meldplicht datalekken is risicogestuurd. Sommige datalekmeldingen zijn zo ernstig dat inspecteurs van de AP deze met spoed moeten oppakken. Om de ernst van een datalek te bepalen, kijkt de AP naar het risico op schade dat de slachtoffers van het datalek lopen. Hoe hoger het risico, hoe eerder en hoe intensiever inspecteurs de datalekmelding behandelen. De AP heeft een aantal criteria opgesteld om ervoor te zorgen dat de inspecteurs datalekken met ernstige gevolgen met spoed in behandeling nemen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 33 AVG

Artikel 33a Wpg

Artikel 26g Wjsg

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor de prioritering maakt de AP gebruik van een beslisboom. Op basis van kennis en ervaring van inspecteurs zijn bepaalde velden van het meldformulier aangewezen als input voor het algoritme. Komt de ingevulde waarde uit boven een vastgestelde grenswaarde, dan pakt een inspecteur de betreffende melding met spoed op. Deze inspecteur bepaalt vervolgens de te nemen stappen.

# data[].attributes.proportionality
Datalekken kunnen ernstige gevolgen hebben voor slachtoffers. Daarom moet een organisatie die een datalek heeft snel handelen: het datalek snel dichten en ook snel de slachtoffers waarschuwen voor de gevolgen van het datalek. Daarnaast moet de organisatie het datalek binnen 72 uur melden aan de AP. Door deze meldplicht kan de AP controleren of de organisatie het datalek zorgvuldig afhandelt. De AP ontvangt per jaar circa 20.000 datalekmeldingen. Om de meldingen van de ernstigste datalekken met spoed te kunnen oppakken en om de beschikbare capaciteit van de AP optimaal te kunnen inzetten, is prioritering van datalekmeldingen noodzakelijk. Met behulp van een algoritme wordt die prioritering bepaald. Het gaat om een eenvoudig algoritme waarin verschillende eigenschappen van een datalekmelding worden gewogen. De werking van het algoritme is eenvoudig inzichtelijk voor inspecteurs: het is goed na te gaan waarom een bepaalde melding wel of geen hoge prioriteit heeft gekregen. Hierbij gebruikt de AP geen persoonsgegevens en het resulteert ook niet in een direct automatisch besluit.

# data[].attributes.humanIntervention
Na prioritering van de datalekmeldingen handelen inspecteurs de meldingen af. Zo is er bij deze datalekmeldingen altijd sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Wanneer inspecteurs van de AP datalekmeldingen afhandelen, letten zij ook op de kwaliteit van de meldingen (bijvoorbeeld of die volledig zijn en of er genoeg relevante informatie in staat). Ook monitoren zij de uitkomsten van het algoritme. Op basis hiervan kan de AP risico-indicatoren die in het algoritme worden gebruikt eventueel aanpassen. Verder publiceert de AP elk jaar de rapportage datalekken, waarin de AP inzicht geeft in alle ontvangen datalekmeldingen en afhandeling hiervan. Tot slot gebruik de AP ook de kennis en ervaring opgedaan bij de andere toezichtstaken van de AP om eventuele risico’s van of afwijkingen in de prioritering van meldingen op te sporen.

# data[].attributes.sourceData
Het gaat om gegevens die organisaties hebben ingevuld op het datalekformulier op de website van de AP. Het algoritme verwerkt geen persoonsgegevens die organisaties invullen, zoals gegevens van de contactpersoon.

# data[].attributes.goal
DOEL: De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijk bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.
IMPACT: De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert c.q. verwijdert deze ongeacht de verdere inhoud van de documenten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme herkent (persoons)gegevens en anderszins vertrouwelijke informatie in een document en doet een voorstel om dit te anonimiseren. Een medewerker beoordeelt het voorstel en voert de aanpassing definitief door, zodat het document geschikt is voor publicatie. Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt ervoor dat de gemeente sneller en makkelijker documenten geschikt kan maken voor publicatie. Het geautomatiseerd anonimiseren blijkt ook tot minder fouten te leiden. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd. De uitkomsten zijn niet anders dan wanneer dit werk handmatig door mensen zou worden gedaan.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft altijd de mogelijkheid om de suggestie van het algoritme aan te passen.

# data[].attributes.sourceData
Eigennamen, adressen, postcodes, telefoonnummers, e-mailadressen, BSN, BTW-nummers, IBAN-rekeningnummers, ID's, medewerkers van gemeente handtekeningen, bijzondere persoonsgegevens, kentekens, gezicht

# data[].attributes.goal
Het doel van de algoritmen is dubbele inschrijvingen te vinden zodat we ze kunnen controleren en oplossen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor een kwaliteitsinstrument als PMD vloeit voort uit artikel 1.9 derde lid, artikel 1.11 tweede lid en artikel 4.3 derde lid van de Wet BRP.

# data[].attributes.methodsAndModels
Technische documentatie is opvraagbaar bij RvIG via een e-mail naar info@rvig.nl

# data[].attributes.proportionality
We controleren dubbelinschrijvingen in de BRP door te kijken naar overeenkomsten tussen persoonslijsten. Hierbij controleren we zwakheden in het inschrijvingsproces. Hierbij is een ongevoeligheid ingebouwd die ervoor zorgt dat inschrijvingen niet worden meegenomen die veel lijken op dubbelinschrijvingen, maar het niet zijn (zoals bij tweelingen).

# data[].attributes.humanIntervention
De PMD-algoritmen gebruiken we om op een reproduceerbare manier persoonslijsten met elkaar te vergelijken. Of er een dubbelopname is gevonden, bepaalt een deskundige van RvIG. Als deze van oordeel is dat het een dubbelopname is leggen we de persoonslijsten voor aan de gemeente(n) waarin de personen is/zijn ingeschreven. De gemeentee kan alsnog tot de conclusie komen dat het geen dubbelopname is en geen wijziging aanbrengen.

# data[].attributes.risks
Het onterecht afvoeren van een BRP-inschrijving.

# data[].attributes.sourceData
De identificerende gegevens van een persoon: voornamen, achternaam, geboortedatum, plaats en land van herkomst.

# data[].attributes.provider
Niet van toepassing. Het algoritme is in eigen beheer ontwikkeld en wordt nog steeds doorontwikkeld.

# data[].attributes.name
Afwijken van de regels uit het Omgevingsplan

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is om inwoners en ondernemers te helpen een digitale aanvraag in te laten dienen (omgevingsvergunningen/vooroverleggen). Daardoor kan deze aanvraag (juist en volledig) worden ingediend. Daarnaast voorziet het algoritme in een vergunningcheck: is er wel of geen omgevingsvergunning nodig (hieraan kunnen echter geen rechten aan worden ontleend).

Een inwoner of ondernemer dient een aanvraag volledig zelf in, zonder tussenkomst van een medewerker van de gemeente. Echter, bij onduidelijkheden bij de inwoner of het bedrijf, kan er sprake zijn van tussenkomst van een medewerker van de gemeente. De gemeente Beekdaelen biedt graag eenieder hulp bij het invullen van de aanvraag als dit tot moeilijkheden leidt.

Een aanvraag komt altijd terecht in het zaaksysteem (Rx.Mission) van de gemeente Beekdaelen. Dit wordt door een medewerker van de administratie gecontroleerd en vervolgens doorgezet naar de juiste afdeling. Per afdeling wordt de werkvoorraad onder de medewerkers verdeelt. Het algoritme ziet alleen op het kunnen doen van een (digitale) aanvraag en het ontvangen daarvan in het digitale zaaksysteem van de gemeente. Een aanvraag goedkeuren of afkeuren (verlenen of weigeren) kan alleen met tussenkomst van een casemanager Omgevingswet (medewerker gemeente Beekdaelen).

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt en ten allen tijde (op voorkeur van de inwoner) kan worden ingediend bij de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de casemanager Omgevingswet meer tijd overhoudt voor de inhoudelijke aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit en efficiëntie van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet en de daarbij behorende besluiten (Omgevingsbesluit, Besluit kwaliteit leefomgeving, Besluit activiteiten leefomgeving, Besluit bouwwerken leefomgeving), het (tijdelijk deel van het) Omgevingsplan (o.a. bestemmingsplannen, verordeningen), het Omgevingsvisie en het beleid van de gemeente.

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle aanvragen via de balie of telefonisch afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers de mogelijkheid om aanvragen digitaal in te dienen. Dit ook mede gelet op het (vergevordere) digitale tijdperk. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om onder begeleiding de aanvraag digitaal in te dienen. Tevens bestaat er altijd nog de mogelijkheid om een aanvraag fysiek (op papier per post) in te dienen. Alle aanvragen (ook die op papier) worden digitaal verwerkt of ontvangen in het zaaksysteem.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag verloopt via een vragenboom waarbij vooraf toetsing op wet- en regelgeving al plaatsvindt (vergunningcheck). Daarop volgend vindt altijd een menselijke beoordeling plaats door de casemanager én intern/extern adviseur(s). Elke aanvraag wordt dus altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een positieve beoordeling maakt de medewerker een beschikking en stuurt deze naar de aanvrager. Bij een afwijzing stuurt de medewerker een afwijzing naar de aanvrager. In alle gevallen beoordeelt en behandelt de medewerker en niet het algoritme de aanvraag.

# data[].attributes.risks
Het Rijk heeft de vragenboom zodanig ingericht dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen. Daarnaast bij wijzigingen of toevoegingen op de vragenboom richt de gemeente ook de vragenboom zodanig in dat zij rekening houdt met risico's en probeert deze per definitie te voorkomen. Daaropvolgend vindt in alle gevallen beoordeling en verdere behandeling plaats door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de LV-BAG, NHR (KvK,) BRK (kadastrale gegevens).

# data[].attributes.goal
Gemeenten zijn verantwoordelijk voor de registratie van personen in de Basisregistratie Personen (BRP). Op basis van deze gegevens verstrekt de gemeente onder andere uitkeringen en subsidies. Andere overheidsinstellingen maken ook gebruik van de gegevens in de BRP. Het is daarom van groot belang dat de gegevens in de BRP correct zijn.

Er zijn verschillende redenen waarom gegevens in de BRP niet juist zijn. Het kan zijn dat burgers zich vergeten in te schrijven of dat zij niet weten dat het moet. Maar het kan ook zijn dat burgers zich moedwillig niet inschrijven, zich inschrijven op een onjuist adres om fraude te plegen met sociale voorzieningen, of zich moedwillig niet inschrijven om schuldeisers te ontlopen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP

Wet AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt ingezet omdat de kwaliteit van de BRP wettelijk op orde moet blijven. Bij elke verhuizing is er een risico op fouten die gecontroleerd moeten worden om de kwaliteit van de BRP op orde te houden.

Bij fouten in de BRP moeten er correcties uitgevoerd worden en aanvullend onderzoek gedaan worden per verhuizing. Met de inzet van het algoritme kunnen we fouten voorkomen en daarmee veel werk achteraf voorkomen. Dit zorgt voor betere dienstverlening naar de inwoners en minder maatschappelijke kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft alleen een signaal van mogelijke fouten in de BRP bij een verhuizing. Bij mogelijke fouten op een van de indicatoren van het algoritme wordt de verhuizing gecontroleerd door een ambtenaar. De ambtenaar beoordeeld of er contact opgenomen wordt met de verhuizende inwoner indien er verder onderzoek nodig is.

# data[].attributes.risks
Elke indicator bevind zich in een juridisch kader en is hierop getoetst, bescherming van de privacygegevens worden in dit algoritme geborgd. Hierbij is glashelder afgesproken welke gegevens gebruikt mogen worden en dat deze na de inzet van het algoritme niet meer toegankelijk zijn.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt inspecteurs bij het toezicht door grote hoeveelheden data te analyseren en mogelijke verstoringen te detecteren. Verstoringen in de civiele luchtvaartband kunnen dag en nacht voorkomen, waarbij sommige verstoringen meer prioriteit hebben dan andere. Het algoritme is erop ingericht om belangrijke verstoringen direct te signaleren en inzichtelijk te maken voor inspecteurs, zodat tijdige opvolging mogelijk is. Hierdoor kunnen ook verstoringen die buiten kantooruren plaatsvinden gemakkelijker worden opgespoord. Dit geeft inspecteurs meer ruimte om hun expertise in te zetten in andere delen van het proces.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) communicatienetwerken en -diensten. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging en stelt verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van statistische analyse. Het analyseert op basis van 2 jaar aan historische meetdata wat gemiddeld genomen de normale situatie is per frequentie. Er wordt daarbij gekeken naar signaal amplitude, bezettingsgraad en signaalbreedte. Op basis van die analyse worden afkapwaarden gedefinieerd. De dagelijkse metingen worden vervolgens naast de afkapwaarden gelegd en de uitschieters worden gemarkeerd als verstoringen. Elke maand wordt het algoritme opnieuw getraind.

# data[].attributes.proportionality
Het is niet mogelijk om dag en nacht handmatig de civiele luchtvaartband te monitoren vanwege de grote hoeveelheid frequenties en data. De inspecteurs worden daarom ondersteund door storingsmeldingen van organisaties. Door de inzet van het algoritme dat meekijkt met de inspecteurs wordt de kans kleiner dat verstoringen gemist worden. Uiteindelijk beslist de inspecteur altijd zelf of de uitkomst van het algoritme ook daadwerkelijk een verstoring is en of er daarop moet worden gehandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd sprake van menselijke tussenkomst, er wordt dus niet automatisch gehandeld op basis van het algoritme. De uitkomst van het algoritme is een lijst met mogelijke verstoringen en een frequentie grafiek per meetlocatie in Nederland. Deze lijst wordt elke ochtend aan de inspecteur aangeboden. De inspecteur beslist op basis van ervaring of er daadwerkelijke verstoringen in de lijst staan en of er moet worden gehandeld.

# data[].attributes.risks
Er bestaat een kans dat het algoritme fouten maakt. Zo kan het voorkomen dat verstoringen worden gedetecteerd die geen daadwerkelijke verstoring zijn, maar behoren tot legitieme luchtvaartcommunicatie. Ook kan het algoritme verstoringen missen terwijl er wel sprake is van een daadwerkelijke verstoring. Dit risico wordt gemitigeerd doordat altijd sprake is van menselijke tussenkomst door een inspecteur die beoordeelt of en hoe aan de uitkomsten opvolging wordt gegeven. Daarnaast wordt het algoritme maandelijks opnieuw getraind om de uitkomsten zo betrouwbaar mogelijk te maken.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruikt van het Landelijk Meetnet Telecom (LMT). Het LMT bestaat uit 15 meetposten in Nederland die elke minuut een "scan" van het gehele radiospectrum maken. Deze scan bestaat uit amplitude metingen van alle frequenties binnen het meetbereik. Alleen de civiele luchtvaartband (108-137 MHz) wordt gebruikt door het algoritme.

# data[].attributes.name
Persoonlijke Impact Analyse - Immateriële Schade

# data[].attributes.goal
Doel: de PIA wordt door het IMG gebruikt om te bepalen hoeveel (geestelijke) last iemand gehad heeft van de aardbevingen. Dit is van belang voor de schadevergoeding die een aanvrager zou moeten krijgen. Het invullen van de PIA-vragenlijst is niet verplicht bij het doen van een aanvraag. Bovendien kan de uitkomst van de PIA alleen leiden tot een gelijke of een hogere schadevergoeding.

Impact: De PIA heeft effect op de hoogte van de schadevergoeding. Ieder antwoord op een vraag uit de PIA-lijst krijgt een score. Op basis van alle scores uit de PIA-vragenlijst wordt er een zogenaamd PIA-profiel opgesteld. Dit PIA-profiel kan ervoor zorgen dat een aanvrager recht heeft op meer schadevergoeding.

Soms kunnen aanvragers de PIA heftig vinden, omdat zij worden herinnerd aan de angst- en schrikgevoelens die zij hebben gehad gedurende of na een aardbeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 2 lid 3 sub a onder 3 Tijdelijke wet Groningen: Het Instituut heeft tot taak en is bevoegd schade af te handelen en daartoe de omvang van de vergoeding van schade of, indien de aanvrager dit wenst en de schade zich daarvoor leent, de te treffen maatregelen in natura vast te stellen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De aanvrager krijgt tijdens een aanvraag voor immateriële schadevergoeding de mogelijkheid om de PIA-vragenlijst in te vullen. Per vraag kan een aanvrager kiezen tussen een aantal antwoordmogelijkheden. Deze mogelijkheden geven aan in welke mate de situatie uit de vraag voor de aanvrager van toepassing is. Voor iedere subset vragen zijn er andere antwoordmogelijkheden. De mogelijkheden variëren in algemene zin van 'helemaal niet' of 'nooit' tot 'bijna elke dag' of 'voortdurend'. De vragen uit een PIA gaan bijvoorbeeld over depressie of angstgevoelens. Aan iedere antwoordmogelijkheid is een score gekoppeld. Deze scores zijn terug te vinden in een tabel in Microsoft Excel. Bij een volledig ingevulde PIA-vragenlijst worden de scores van alle antwoordmogelijkheden bij elkaar opgeteld. Deze optelsom bepaalt de PIA-score van een aanvrager. Die PIA-score bepaalt vervolgens of en in welke mate de uit te keren schadevergoeding moet worden verhoogd.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

De PIA maakt het mogelijk om individuele gevallen te beoordelen

De PIA doet recht aan de situatie van een individuele aanvrager

De PIA geeft een aanvrager de kans om zijn persoonlijke situatie en de impact die dit op hem heeft gemaakt te beschrijven in zijn aanvraag voor immateriële schadevergoeding.

Nadelen:

De PIA moet door de aanvrager zelf ingevuld worden. Daarmee zegt de PIA iets over de ervaringen van een aanvrager. De uitkomst van de PIA  kan dus niet zeggen of de aanvrager daadwerkelijk immateriële schade heeft geleden, alleen hoe de aanvrager de omstandigheden ervaren heeft.

Het invullen van de PIA kan heftig zijn voor een aanvrager, aangezien de kans aanwezig is dat dit opnieuw angstgevoelens en stress oproept.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de PIA heeft invloed op de hoogte van de schadevergoeding waar een aanvrager bij een IMS aanvraag recht op heeft. De uitkomst van de PIA kan alleen zorgen voor een gelijke of een hogere schadevergoeding, nooit voor een lagere schadevergoeding. De PIA bevat een aantal vragen en stellingen, de aanvrager moet voor iedere vraag of stelling een cijfer geven. Het cijfer 1 betekent dat de aanvrager het helemaal niet eens is met de stelling of dat de situatie niet voor de aanvrager geldt, 5 betekent dat de aanvrager het eens is met de stelling of dat de situatie wel voor de aanvrager geldt. Aan ieder antwoord uit de PIA wordt een score toegekend. Deze scores worden bij elkaar opgeteld. De optelsom van de scores bepaalt of en hoeveel de aanvrager recht heeft op verhoging van de schadevergoeding. De scores worden altijd overgenomen, er vindt dus geen menselijke controle plaats. Er is ook geen menselijke controle nodig, omdat de PIA-score eigenlijk gewoon een optelsom is van de antwoorden die iemand tijdens het invullen van de PIA geeft. De uitkomst is dus eenvoudig na te rekenen en zal bovendien in soortgelijke gevallen hetzelfde zijn.

# data[].attributes.risks
Bij de ontwikkeling van de PIA is een DPIA uitgevoerd. Uit deze DPIA zijn risico’s voortgekomen. Op basis daarvan heeft het IMG besloten om de PIA zo te ontwikkelen dat de uitkomst er alleen voor kan zorgen dat de schadevergoeding waar de aanvrager recht op heeft gelijk blijft of hoger wordt.

Risico: het invullen van de PIA kan gevoelens van angst en stress bij een aanvrager oproepen omdat de vragen gaan over de ervaringen van een aanvrager. Maatregel: dit risico kan op dit moment niet weggenomen worden.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die door een aanvrager moeten worden ingevuld:

Naam

Adres

Woonplaats

Antwoorden op de vragen uit de PIA (waaronder gezondheidsgegevens)

Gegevens die de PIA produceert:

PIA scores

PIA scoreprofiel

# data[].attributes.goal
Een goed algoritme zorgt ervoor dat we minder klantdossiers met de hand hoeven te verwerken. Dit bespaart kosten en onze medewerkers kunnen zich richten op maatwerk waar dat nodig is. Automatisering zorgt er ook voor dat we sneller kunnen werken, waardoor burgers eerder geholpen worden. Het maakt voor de uitkomst van de beoordeling niet uit of een mens of een algoritme de beoordeling doet: beiden volgen de wet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Algemene Kinderbijslag Wet (AKW)

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd algoritme). De gemeente levert gegevens aan van het kind en de ouders. Een van de algoritmes combineert al deze gegevens. Hiermee bepalen wij of het nodig is om u een aanvraagformulier voor de kinderbijslag te sturen. Eenvoudige wijzigingen als een verhuizing van het hele gezin binnen Nederland of de geboorte van een volgend kind worden automatisch verwerkt.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een regelgebaseerd algoritme dat werkt volgens vaste regels. Hiermee kunnen we de uitvoering van de AKW-wetgeving zoveel mogelijk automatiseren. Daardoor kunnen we grote hoeveelheden automatisch verwerken. Door het gebruik van deze algoritmes kunnen we 90% van de beslissingen helemaal automatisch nemen. Hierdoor hoeven we u om minder informatie te vragen en worden de kosten per uitkering lager. In de wet staat ook welke gegevens we mogen gebruiken, zodat we deze gegevens niet opnieuw bij u hoeven op te vragen.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer het algoritme een aanvraag voor Kinderbijslag niet automatisch kan verwerken, stopt het geautomatiseerde proces. Dan nemen onze medewerkers het dossier over en handelen het verder af. Dit noemen we maatwerk. Ook als een burger het niet eens is met de uitkomst van het algoritme, kunnen ze contact opnemen en met een medewerker praten.

# data[].attributes.risks
Het Kinderbijslagproces is een van de kern processen van SVB. De gehele organisatie is hierop ingericht. We onderkennen standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico’s. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen om gegevens uit te halen zijn:

- de bevolkingsadministratie van de Nederlandse gemeenten

- de administratie die wij bijhouden over de verzekering voor de volksverzekeringen

- internationale systemen voor klanten buiten Nederland

# data[].attributes.name
SCIL (Screener voor intelligentie en licht verstandelijke beperking)

# data[].attributes.goal
De SCIL helpt de reclassering om inzichtelijk te maken of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking bij personen die in aanraking komen met de reclassering. Dit is belangrijk om aan te kunnen sluiten bij dat wat de persoon nodig heeft. Aanpassingen kunnen gedaan worden in onder andere de manier van omgaan met de persoon, taalgebruik en de behoefte aan (extra) ondersteuning tijdens het doorlopen van het traject bij de reclassering. Dit is belangrijk in elke fase van het reclasseringstraject. In de eerste plaats om de persoon goed uit te kunnen leggen wat de reclassering doet en kan betekenen voor de persoon. Maar ook bij het uitbrengen van advies is het belangrijk te weten of er mogelijk sprake is van een licht verstandelijke beperking. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat hij het risico op recidive in. In het advies staat of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het  resocialiseren van de cliënt. De mogelijke aanwezigheid van een licht verstandelijke beperking weegt hierin mee en de kennis hierover draagt bij aan het schrijven van een haalbaar en uitvoerbaar advies waarin rekening gehouden wordt met de mogelijkheden van de cliënt en indien nodig verdiepende diagnostiek aangevraagd kan worden. Ook tijdens de toezichtsfase is het belangrijk te weten of er een vermoeden van een licht verstandelijke beperking is om in het contact met de persoon begrijpbare communicatie te gebruiken en om  passende ondersteuning in te kunnen zetten gedurende het toezichtstraject.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van de SCIL. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag moet gevonden worden in de wettelijke regelingen voor de uitvoering van de reclasseringstaken advies en toezicht.

De wettelijke reclasseringstaken staan vermeld in artikel 8 Reclasseringsregeling 1995 in combinatie met diverse wettelijke bepalingen op het gebied van het strafrecht. De reclassering mag gezondheidsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) verwerken op basis van artikel 30 lid 2 sub b UAVG

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De vragenlijst kan zowel op papier als digitaal afgenomen worden. Indien digitaal, dan wordt elke vragenlijst ingevuld op een zelfscorend formulier. Het afnemen van de vragenlijst duurt vijf tot tien minuten. Het berekenen van de score duurt hooguit twee minuten, of gebeurt automatisch indien digitaal afgenomen. De score geeft aan of er mogelijk sprake is van een vermoeden van een LVB (het is dus geen diagnose).

Het proces gaat als volgt:

1. Een medewerker stelt 14 vragen aan een persoon.

2. De antwoorden worden op een formulier ingevuld.

3. De score wordt berekend op basis van een vaste tabel.

4.  Als uit de uitkomst van de SCIL een vermoeden van LVB komt en er is een toezicht opgelegd met bijzondere voorwaarden, dan wordt er verdiepingsdiagnostiek aangevraagd bij een GGZ instelling. Bij twijfel door de reclasseringswerker over de uitkomst van de SCIL kan er ook verdiepingsdiagnostiek aangevraagd worden.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat er in Nederland veel mensen zijn met een licht verstandelijke beperking waarbij niet bekend is dat ze dit hebben. Omdat je het niet direct aan ze kunt zien (zelfs getrainde hulpverleners niet) en omdat ze het zelf soms ook niet weten, wordt er vaak te weinig rekening met hen gehouden. Als deze personen in aanraking komen met justitie en de reclassering, kunnen er misverstanden ontstaan met vervelende gevolgen voor de personen zelf. Zo kan het bijvoorbeeld lijken alsof iemand niet mee wil werken en afspraken niet nakomt. Dit kan echter ook komen doordat iemand meer hulp nodig heeft bij het helpen onthouden van de afspraak of doordat iemand je niet goed begrijpt (bijvoorbeeld omdat er veel vakterminologie of moeilijke woorden gebruikt worden). Dit soort misverstanden willen we voorkomen omdat het ervoor kan zorgen dat een traject bij de Reclassering niet lukt, doordat een aanpak niet goed aansluit bij personen of communicatie niet op een heldere manier plaatsvindt. Door de SCIL te gebruiken, kan de reclassering zorgen voor passende ondersteuning en een uitvoerbaar advies.

# data[].attributes.humanIntervention
De SCIL wordt altijd afgenomen door een reclasseringswerker die een training gevolgd heeft (de E-module SCIL). Dit kan op papier of digitaal. In de werkomgeving van de reclassering wordt na afname geregistreerd of er wel of geen vermoeden is van een LVB.

De regel is dat de SCIL bij elke cliënt uitgevoerd wordt, tenzij er sprake is van één of meerdere van de volgende uitsluitingscriteria:

·   Er is een diagnose wel/geen LVB.

·   Er is een recent afgenomen SCIL.

·   Er is verdere diagnostiek gepland en screening heeft geen meerwaarde.

·   De cliënt heeft een hoge opleiding (havo/vwo, hbo/universiteit) afgerond, en er is geen reden om te twijfelen aan het huidige niveau van functioneren

·   De afname is niet mogelijk doordat de cliënt de Nederlandse taal onvoldoende beheerst.

·   Dyslexie is geen uitsluitingscriterium. Voor dyslexie gelden aparte instructies bij het uitvoeren van de SCIL.

·   Situationele omstandigheden van de cliënt (zoals onder invloed zijn of acute psychiatrische problematiek)

Het resultaat wordt gedeeld met de cliënt en er zal gevraagd worden of het herkend wordt door de cliënt. Bij een vermoeden van LVB zal dit meegewogen worden in het advies en zal de begeleiding en communicatie hierop aangepast worden. Indien nodig, wordt aanvullende diagnostiek aangevraagd.

# data[].attributes.risks
Welke risico’s zijn er?

Privacy schending: De kans dat de uitslag van de SCIL in strijd met de geheimhoudingsplicht en/of AVG aan derden wordt verstrekt.

Foutieve inschatting: De SCIL geeft zicht op een vermoeden van LVB, geen diagnose. Het risico is aanwezig dat de uitkomst van de SCIL onjuist wordt geïnterpreteerd.

Taalproblemen: De test is niet geschikt voor mensen die onvoldoende Nederlands spreken. Dit kan tot verkeerde interpretaties leiden

Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

Reclasseringswerkers volgen de E-module SCIL waarbij zij leren hoe de SCIL te gebruiken en krijgen instructies bij het introduceren, afnemen en terugkoppelen van de uitslag van de SCIL.

Gegevens over de SCIL-score mogen alleen worden opgeslagen en gedeeld volgens de geldende wet- en regelgeving AVG.

De SCIL wordt niet afgenomen bij mensen die de Nederlandse taal niet voldoende machtig zijn.

De reclassering gebruikt de SCIL om passend te adviseren, de communicatie en bejegening aan te passen en de juiste interventies in te zetten. Het wordt dus niet gebruikt als diagnose.

# data[].attributes.sourceData
De test maakt gebruik van antwoorden op 14 vragen over: Opleiding en hulpverleningsgeschiedenis, Contact met familie en sociale ondersteuning, Rekenvaardigheid en taalbegrip.

# data[].attributes.provider
De SCIL is ontwikkeld door de volgende wetenschappers: Hendrien Kaal, Henk Nijman en Xavier Moonen en wordt uitgegeven door Hogrefe Uitgevers. Hogrefe Uitgevers is een wetenschappelijke uitgever.

# data[].attributes.name
Preventie & Handhaving: risico gericht onderzoek

# data[].attributes.goal
Handhaving omvat alle maatregelen en activiteiten die de SVB neemt om fouten en misbruik door burgers en anderen te voorkomen. Als dat niet lukt, proberen we deze fouten te ontdekken, te corrigeren en zo nodig te beboeten. Preventie en maatwerk staan hierbij voorop. Risicogericht onderzoek helpt door risico’s op onrechtmatigheid te signaleren, te onderzoeken en te analyseren. Het doel is om deze risico’s te verminderen. Door data-analyse wordt het onderzoek gerichter. Risicogericht onderzoek is een belangrijk hulpmiddel om te bepalen in welke situaties er onrechtmatigheid kan zijn. Als een burger in een risicoprofiel valt, is de kans groter dat hij of zij wordt geselecteerd voor verder onderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Handhavingstaken binnen de Algemene Ouderdoms Wet (AOW), Algemene Kinderbijslag Wet (AKW), Algemene nabestaanden wet (Anw), de Wet Algemene Inkomensvoorziening Ouderen (AIO). Artikel 34 Wet SUWI. Artikel 6 lid 1 sub e AVG.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd).

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een impactvol algoritme dat risico’s in kaart brengt met risicoprofielen en maatregelen adviseert om deze risico’s te verminderen. In de wet staat welke gegevens we mogen gebruiken. Voor het programma is een procesbeschrijving gemaakt en er komt nog een DPIA. Elk risicoprofiel wordt voor gebruik gecontroleerd door juristen. Er is ook een ethische toets die voor elk risicoprofiel apart wordt ingevuld.

# data[].attributes.humanIntervention
Als de uitkomsten van het algoritme betrekking hebben op een kleine groep burgers, wordt binnen die groep een willekeurige steekproef gedaan. De geselecteerde dossiers worden door SVB-medewerkers verder onderzocht. De medewerker bepaalt per onderzoek welke middelen passend zijn om te gebruiken. Met de onderzoeken wordt gekeken of de feitelijke situatie overeenkomt met de gegevens die bij de SVB bekend zijn.

# data[].attributes.risks
Wij toetsen onze risicoprofielen op verschillende manieren. Zo wordt onder andere gebruik gemaakt van de mensenrechtelijke toetsingskader van het College Rechten van de Mens om te controleren of het signaal waarop het profiel is gebaseerd discriminerende elementen bevat. Daarnaast wordt er per risicoprofiel een juridische toets en een ethische toets afgelegd alvorens het gebruik. De burgers die onder het risicoprofiel vallen worden op aselecte wijze geselecteerd voor nader onderzoek door toezichthouders. Aan de hand van de uitkomsten van het onderzoek wordt door het service team een beslissing genomen met betrekking tot de gevolgen voor de uitkering.

# data[].attributes.sourceData
Risicoprofielen zijn bijna altijd gebaseerd op gedragingen van mensen, zoals verhuizingen, en niet gebaseerd op persoonskenmerken. Er wordt geen gebruik gemaakt van (direct) discriminerende selectiecriteria, zoals ras of etnische afkomst, nationaliteit, politieke opvattingen, geslacht, seksuele voorkeur, religieuze of levensbeschouwelijke overtuigingen, strafrechtelijke gegevens en medische kenmerken. De enige uitzondering hierop is leeftijd, omdat hier in sommige gevallen een objectieve rechtvaardiging voor is. Leeftijd wordt dan ook niet in alle signalen gebruikt, maar er wordt per signaal gekeken of er een objectieve rechtvaardiging aanwezig is. Het risicoprofiel wordt voor gebruik altijd getoetst door een jurist. Selectiecriteria die (direct) discriminerend zijn, kunnen wel worden gebruikt voor een bias toetsing. De selectiecriteria zijn niet voor elk signaal hetzelfde en kunnen uiteenlopend zijn. Enkele voorbeelden van selectiecriteria zijn:

• Wet(ten)

• Soort recht

• Aantal ingeschreven personen op een adres

• Ingeschreven bij derde(n)

• Wel/niet aanwezig van een ouder-kind relatie op een adres

• Het hebben van een correspondentieadres of briefadres

• Gehuwd/ongehuwd zijn

• Een partner in het buitenland hebben

• Wel/geen inkomen hebben

• Geen personen die een eigen bijdrage betalen in verband met het ontvangen van zorg vanuit de Wet langdurige zorg (WLZ). Zij verblijven in een zorginstelling.

• Geen personen die in een verpleeghuis verblijven. Van deze personen is met zekerheid te zeggen waar zij verblijven.

• Persoon is de afgelopen x niet onderzocht door P&H om te voorkomen dat iemand buiten proportioneel vaak wordt geselecteerd voor onderzoek.

# data[].attributes.name
Belasting van personenauto's en motorrijwielen - Wegenrisico’s (BPM - Wegenrisico’s)

# data[].attributes.goal
Het algoritme BPM - Wegenrisico’s wordt gebruikt in het BPM Parallelimport-proces. In dit proces importeren burgers en bedrijven zowel gebruikte als nieuwe voertuigen uit het buitenland naar Nederland. Voor parallelimport is de importeur, dat wil zeggen de burger of het bedrijf dat de auto invoert, verplicht om BPM-aangifte te doen. De Belastingdienst int vervolgens de verschuldigde BPM. Het algoritme Wegenrisico’s controleert of de BPM-aangifte correct is ingevuld door de importeur.

Op basis van de ingediende aangifte en de voertuiggegevens van de RDW wordt het BPM-bedrag dat de importeur moet betalen gecontroleerd. Het algoritme Wegenrisico’s voert een eerste controle van de aangifte uit. Als er geen bijzonderheden worden gevonden, gaat de aangifte door naar de fase waarin de BPM wordt berekend. Aangiften die onjuist zijn ingevuld, worden doorgestuurd naar een medewerker van de Belastingdienst voor verdere beoordeling. Dit kan leiden tot een naheffingsaanslag voor de importeur of een verzoek om de aangifte opnieuw en correct in te dienen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet op de belasting van personenauto's en motorrijwielen (BPM) 1992

Uitvoeringsbesluit BPM 1992

Uitvoeringsregeling BPM 1992

Besluit bestuurlijke boeten Belastingdienst

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Op basis van deze beslisregels en de aangeleverde gegevens beoordeelt het algoritme of de BPM-aangifte verder mag gaan in het proces waarin de BPM wordt berekend. Als dat niet het geval is, wordt de aangifte handmatig gecontroleerd door een medewerker van de Belastingdienst.

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

# data[].attributes.proportionality
Door de inzet van het algoritme hoeven medewerkers minder BPM-aangiften handmatig te controleren. Hierdoor wordt het proces efficiënter en effectiever.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme controleert de aangifte op mogelijke onjuistheden. Als er geen bijzonderheden worden gevonden, gaat de aangifte door naar de fase waarin het te betalen BPM-bedrag wordt gecontroleerd. Worden er wel bijzonderheden gedetecteerd, dan wordt de aangifte eruit gehaald en doorgestuurd naar een medewerker voor handmatige controle.

# data[].attributes.risks
De kwaliteitswaarborging van het algoritme BPM - Wegenrisico’s wordt via verschillende controlemechanismen uitgevoerd. Daarnaast voert de Auditdienst Rijk (ADR) controles uit op dit algoritme. Hierbij wordt specifiek gelet op de configuratie, specificatie, testprocedures en de productiefase van het algoritme.

Het algoritme BPM - Wegenrisico's maakt uitsluitend gebruik van de voertuiggegevens uit de BPM-aangifte en de gegevens die de RDW aanlevert. Persoonsgegevens worden hierbij niet gebruikt. Ook wordt het algoritme regelmatig gecontroleerd om de werking te blijven waarborgen.

# data[].attributes.sourceData
Aangiftegegevens Belasting van personenauto's en motorrijwielen (BPM)

Voertuiggegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare ruimte iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het online meldingensysteem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld 'overlast' of 'straatmeubilair'), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld 'afval' en 'stoep'. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welk team de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij het juiste team terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden ('TF-IDF' of 'term frequency-inverse document frequency'). Een woord als 'de' of 'bedankt' krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als 'vuilnis' krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welk team binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het KlantContactCentrum (KCC). Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de medewerkers van het KCC handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico's aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt ervoor dat het sneller bij het juiste team onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie 'Overig' terecht. Medewerkers van het KCC bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij het juiste team is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingsteksten worden gebruikt voor het algoritme. Tijdens het maken van een melding kan de melder op een nieuwe pagina ervoor kiezen een telefoonnummer of e-mailadres achter te laten, maar deze gegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling bij statusverandering. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt ook niet voor het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.provider
Signalen is ontwikkeld door de Gemeente Amsterdam en als open source software beschikbaar gesteld. Het technisch applicatiebeheer is belegd bij Delta10; hosting vindt plaats via Equalit.

# data[].attributes.goal
Het efficiënter en kosteneffectief inspecteren van de staat van onze waterkeringen.

De consequenties zijn voor inwoners, burgers en bedrijven (ingelanden) minimaal.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Waterwet geeft de veiligheidsnormen voor waterkeringen, zowel primair als regionaal.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het te scannen gebied wordt eerst in kaart gebracht met behulp van een drone. De drone maakt foto’s die vervolgens worden samengevoegd tot een orthomozaïek. Dit orthomozaïek wordt opgedeeld in kleinere segmenten, die elk door een segmentatie-algoritme worden geanalyseerd om scheuren te detecteren.

Om de groei, grootte, lengte en breedte van de scheuren te monitoren, wordt per pixel vastgelegd of deze deel uitmaakt van een scheur. Deze pixels zijn te relateren aan coördinaten waardoor al deze monitoring waardes zijn te berekenen. Het detecteren van de pixels van scheuren gebeurt specifiek met behulp van een U-net segmentatie-algoritme. Dit algoritme is gevoed met afbeeldingen waarbij de scheuren zijn gelabeld door middel van polygonen die om de scheuren heen zijn getrokken.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Minder inspectielast

Gerichter inzet personeel

Uniforme werkwijze

Meer gedetailleerd inspecteren

Nadelen:

Technische beperkingen, weersafhankelijk

Kering met bomen moeilijker te inspecteren

Bewerkelijk proces (nog geen realtime bewerking van de dronebeelden)

# data[].attributes.humanIntervention
Dit digitale hulpmiddel blijft parallel lopen aan het huidige werkproces.

Het algoritme is niet autonoom, is een hulpmiddel voor de beheerders.

De trainingsdata wordt door eigen deskundigen zorgvuldig beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Situaties die worden aangemerkt als een scheur worden achteraf altijd gecontroleerd door een ervaren inspecteur (fout positief gelabeld).

Alle waterkeringen worden periodiek fysiek gecontroleerd door een ervaren inspecteur om fout negatief gelabelde scheuren te voorkomen.

Op basis van nieuwe inzichten wordt het algoritme blijvend verbeterd en gemonitord.

# data[].attributes.sourceData
Dronebeelden, waterkeringkarteringen

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt een inspecteur bij het vergelijken van op locatie geconstateerde inspectiegegevens met geregistreerde vergunde gegevens. Hiermee is de kans op fouten kleiner. Verder bevordert dit algoritme een efficiënte en consistente werkwijze.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Telecommunicatiewet is een Nederlandse wet die regels stelt voor (aanbieders van) communicatienetwerken en -diensten. Het regelt onder andere de bescherming van gebruikers, de zorgplicht van aanbieders voor veiligheid en beveiliging en stelt verplichtingen voor netwerkbeheerders.

# data[].attributes.methodsAndModels
Naast directe vergelijking van coördinaten en het aanwezig zijn van een vergunning, wordt een berekening toegepast om het zendvermogen te bepalen. Hierbij wordt de gemeten signaalsterkte, de lengte en aard van de bekabeling en de kenmerken van de gebruikte apparatuur gebruikt. Het algoritme is niet getraind of zelflerend.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt gebruikt in een tool die is voorzien van te inspecteren vergunningen. Inspecties vereisen veel reistijd en inspanning van inspecteurs. De tool ondersteunt het inspectieproces doordat geïnspecteerde gegevens uniform worden verwerkt waarbij de verschillen met de vergunde gegevens direct zichtbaar zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een zuivere toepassing van berekeningen op door de inspecteur geconstateerde meetdata, waarvan de uitkomst wordt vergeleken met de vergunde gegevens. Verschillen leiden tot bevindingen, die de inspecteur eerst altijd handmatig beoordeelt. Er vindt dus geen automatische besluitvorming plaats op basis van de uitkomsten van het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het algoritme brengt geen specifieke risico’s met zich mee. Het is belangrijk de kwaliteit van het algoritme te borgen. Dit wordt gedaan door controle en onderhoud van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt geen persoonsgegevens. Vergunninggegevens die worden gebruikt zijn vergund vermogen, frequentie en eventuele coördinaten van de antenne. Deze worden vergeleken met het gemeten en berekend zendvermogen op de betreffende locatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is een hulpmiddel voor de medewerker van CIZ om voor de cliënt het best passende zorgprofiel te kiezen. Het gaat hierbij om hoeveel en welke zorg toegekend wordt.

Ondersteuning door het algoritme helpt het CIZ om bij vergelijkbare situaties hetzelfde zorgprofiel af te geven.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet langdurige zorg (Wlz) beschrijft de criteria voor toegang tot zorg vanuit de Wlz en de rol van het CIZ om dit te onderzoeken (indicatiestelling).

De zorgprofielen staan beschreven in de Regeling langdurige zorg (Rlz)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het functioneren en de zorgbehoefte van de cliënt worden door de medewerker in kaart gebracht tijdens het indicatieonderzoek. De bevindingen van het onderzoek worden geregistereerd door het invullen van een vragenlijst over de stoornissen en (functie-)beperkingen te scoren. Deze vragen zijn gegroepeerd in negen domeinen van zelfredzaamheid, en op elk van deze domeinen wordt een schaalscore berekend. Het algoritme berekent uit deze schaalscores, door middel van wegingscoëfficiënten en afkapwaarden, welke zorgprofiel het best past en wat daarna het beste alternatief is. Beide worden getoond met een eigen percentage 'juistheid'.

De wegingscoëfficiënten en afkapwaarden zijn afkomstig uit een regressieanalyse uitgevoerd op historische data. Er vindt geen automatische aanpassing plaats van deze waarden op basis van nieuwe data. Het algoritme is dus niet zelflerend. Dat betekent dat het CIZ altijd kan uitleggen op basis van welke logica het algoritme tot het advies is gekomen.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is in gebruik om in vergelijkbare situaties ook een vergelijkbare soort en hoeveelheid zorg toe te kennen.

Het algoritme ondersteunt de medewerkers die het besluit nemen.

Ook is dit een reflectiemoment voor de medewerkers. Die toetsen of het beeld wat ze van de situatie hebben en het vastgelegde dossier overeenkomen met de uitkomst van het algoritme.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van CIZ bepaalt eerst of er toegang is tot de Wet langdurige zorg (Wlz). Als de toegang is vastgesteld, wordt het best passende zorgprofiel gekozen. Het algoritme helpt bij het kiezen welk zorgprofiel het best past bij de situatie, dus hoeveel en welke zorg er bij de situatie past.

Het algoritme laat het best passende zorgprofielen zien en het best passende alternatief, waarna de medewerker besluit of één van deze twee voorgestelde zorgprofielen passend is óf dat de medewerker een ander zorgprofiel toch beter vindt passen.

# data[].attributes.risks
CIZ verwerkt gevoelige persoonlijke informatie en is zich bewust van de mogelijke risico’s die dat met zich meebrengt. Er worden bij dit algoritme daarom ook geen persoonlijke gegevens gebruikt als naam, adres of gegevens over etniciteit. Het algoritme kijkt dus alleen naar gevulde gegevens over de gezondheidssituatie.

De medewerker neemt het besluit, niet het algoritme. Deze medewerker is bekend met de inhoud van de verschillende zorgprofielen en en heeft op basis van zijn vakmanschap de mogelijkheid om een andere keuze te maken dan het zorgprofiel dat door het algoritme is voorgesteld.

Om de werking van het algoritme te beoordelen is het algoritme na enige tijd opnieuw beoordeeld. Het algoritme leert zichzelf niet bij, waarmee het risico op onjuiste interpretaties door het algoritme wordt weggenomen.

Verdere acties ter controle van het algoritme staan niet gepland, omdat dit algoritme niet meer wordt gebruikt in het nieuwe systeem van CIZ dat in 2025 in gebruik genomen wordt.

# data[].attributes.sourceData
De medewerker van CIZ doet onderzoek en vult scores voor de ernst van stoornissen en beperkingen van de cliënt. Het algoritme gebruikt deze scores en maakt een berekening om te bepalen welke zorgprofielen het best passen. Het algoritme kan dit doordat het getraind is op heel veel besluiten uit het verleden waardoor het heeft geleerd welk zorgprofiel het best bij een combinatie van scores past.

# data[].attributes.provider
Intern ontwikkeld in samenwerking met Equalis(sirm)

# data[].attributes.name
Risicomodel Loonheffingen – Toezicht op juiste kwalificatie arbeidsrelaties (TKA)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst houdt toezicht op een juiste en volledige inhouding en afdracht van de loonheffingen. Loonheffingen zijn belastingen en premies die ondernemingen als werkgever inhouden (loonbelasting en premie volksverzekeringen) en betalen over het loon van hun werknemers (premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekeringswet).

Het risicomodel Loonheffingen helpt de medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op de juiste naleving van de voor de loonheffingen relevante wetgeving. Het algoritme TKA is bedoeld om de inzet van extra arbeidskrachten die niet in loondienst werken te kunnen detecteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verzamelen en het gebruik van de hierboven beschreven gegevens is geregeld in de:

Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de Loonbelasting 1964

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet op de Vennootschapsbelasting 1969

Wet op de Omzetbelasting 1968

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen en juristen.

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

# data[].attributes.proportionality
Wanneer er bijvoorbeeld sprake is van schijnzelfstandigheid, worden er ten onrechte geen loonheffingen afgedragen. Er kan bijvoorbeeld sprake zijn van schijnzelfstandigheid wanneer een onderneming (als opdrachtgever) gebruik maakt van ingehuurde arbeidskrachten die feitelijk in een afhankelijke en/of ondergeschikte relatie werkzaam zijn voor deze onderneming, waardoor er eigenlijk sprake is van een dienstbetrekking (in loondienst werken).

Schijnzelfstandigheid heeft onder andere de volgende nadelige gevolgen:

De schijnzelfstandige is minder goed beschermd dan wanneer deze persoon in loondienst zou zijn geweest.

De schijnzelfstandige kan ten onrechte gebruikmaken van fiscale regelingen voor ondernemingen.

De opdrachtgever draagt te weinig loonheffingen af.

De concurrentie met ondernemingen (die wel gebruik maken van personeel in loondienst) wordt verstoord.

Om deze redenen intensiveert de Belastingdienst het toezicht op de juiste kwalificatie van arbeidsrelaties.

Het algoritme TKA combineert verschillende soorten gegevens om indicaties op te sporen van situaties waar er sprake is van inhuur van derden. Op basis van deze indicaties kan contact gezocht worden met de opdrachtgevers voor aanvullende vragen, om vast te stellen of een onderzoek moet worden gestart naar de kwalificatie van arbeidsrelaties.

Met dit algoritme kan de Belastingdienst de beperkte capaciteit voor toezicht efficiënter inzetten. Het gebruik van het algoritme verhoogt de kans dat de juiste opdrachtgever wordt benaderd voor een gesprek of onderzoek. Door het gebruik van het algoritme zal het toezicht efficiënter en effectiever kunnen worden uitgevoerd dan toen de detectie en selectie handmatig gebeurden.

Via de resultaten uit het algoritme kan de Belastingdienst ook proactief handelen via bijvoorbeeld extra voorlichting.

# data[].attributes.humanIntervention
Het instellen van een toezichtsactie (bellen, vragenbrieven, controlebezoek ed.) om te beoordelen hoe hoog het risico is op te weinig afgedragen loonheffingen, gebeurt altijd door een Belastingdienstmedewerker.

# data[].attributes.risks
Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in een van de algoritmen controleert de Belastingdienst of de algoritmen nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoen.

Het gebruik van de betreffende gegevens is getoetst aan de relevante wetgeving. De AVG schrijft voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. BSN)

Identificerende bedrijfsgegevens (o.a. fiscaalnummer)

Aangiftegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Omzetbelasting (fiscaalnummer en omzet)

Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting (fiscaalnummer en diverse aangifte-, aanslaggegevens)

Aangiftegegevens Inkomstenbelasting (fiscaalnummer en diverse aangifte-, aanslaggegevens)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. De beslisregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.goal
Met een tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit gebeurt bij het ter inzage leggen van besluiten en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld bezwaren, Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken. De anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), de Wet Open Overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De xxlinc software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De toepassing ondersteunt medewerkers bij het snel en zorgvuldig weglakken van gegevens. Er wordt gebruik gemaakt van een whitelist en blacklist.

Een whitelist is een lijst met specifieke gegevens, velden, of identificatoren die expliciet zijn goedgekeurd om te worden behouden tijdens het anonimiseringsproces.

Een blacklist is daarentegen een lijst met gegevens, velden, of identificatoren die expliciet zijn verboden en moeten worden geanonimiseerd of verwijderd tijdens het anonimiseringsproces.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gemaskeerde tekst in een document wordt door een medewerker goedgekeurd of afgekeurd.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog controleert.

Er is een retention policy ingesteld in de applicatie.

De maskeringen zijn onomkeerbaar. De gegevens zijn niet te herleiden.

# data[].attributes.goal
PZH-Assist is ontwikkeld als veilig alternatief voor ChatGPT en soortgelijke chatbots. PZH-Assist is alleen beschikbaar voor ambtenaren van provincie Zuid-Holland. PZH-Assist is bedoeld als assistent en heeft geen directe impact op bedrijven en burgers. PZH-assist heeft niet noodzakelijk een directe en grote impact op inwoners, omdat het voornamelijk intern wordt gebruikt. De gebruiker bepaalt echter zelf het specifieke doel waarvoor PZH-assist wordt ingezet.

Het experiment is afgerond. PZH-Assist blijft tot eind 2024 beschikbaar.

# data[].attributes.methodsAndModels
PZH-Assist maakt gebruik van privé instantie van GPT4O (Azure OpenAI) om antwoorden op vragen te formuleren. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview

# data[].attributes.proportionality
PZH-Assist mitigeert een aantal privacyrisico's die commerciele taalmodellen wel hebben. Zo worden de gesprekken en ge-uploade bestanden niet gebruikt om de taalmodellen te trainen. Verder monitort PZH-Assist niet het gebruik van de interface.

# data[].attributes.humanIntervention
PZH-Assist wordt niet gebruikt voor geautomatiseerde besluitvorming. Medewerkers stellen vragen en krijgen antwoorden van de chatbot. Medewerkers zijn zelf verantwoordelijk voor het juiste gebruik van de antwoorden.

# data[].attributes.risks
Privacy:

- Gesprekken en bestanden worden gebruikt om taalmodellen te trainen. Dit risico is gemitigeerd doordat we een eigen omgeving gebruiken waar de gesprekken en bestanden in opgeslagen worden. De gebruikte taalmodellen draaien ook in onze eigen omgeving en leren niet van de gesprekken en bestanden.

- Monitoring van gebruik van de interface. Dit risico is gemitigeerd doordat we onze eigen interface hebben gebouwd. Deze eigen interface monitort niet het gebruik van de interface.

- Onttrekken van persoonsgegevens uit het onderliggende taalmodel. Door een proces van promptengineering hebben we geprobeerd om persoonsgegevens van derden uit het onderliggende taalmodel te krijgen. Uit dit proces bleek dat niet mogelijk en de onderliggende beveiligingsmaatregelen te werken.

# data[].attributes.sourceData
Deze chatbot is niet getraind op interne data en heeft daar ook geen kennis van. Wel is het mogelijk om ad-hoc een document in te voegen in de chatbot en om daar vragen over te stellen.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl   Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
De inzet van de iVRI's draagt bij aan een efficiënte doorstroming en bereikbaarheid op kruispunten op een veilige en rechtvaardige manier (zonder dat mensen voor niks staan te wachten en een logische volgorde). Het draagt bij aan de opgave mobiliteit van de provincie. De inzet van verkeerslichten in hte algemeen is noodzakelijk om de taak als wegbeheerder van provinciale wegen op een efficiënte manier uit te kunnen voeren.

Het algoritme heeft invloed op verkeersdeelnemers (automobilisten, voetgangers, fietsers, vrachtwagens, openbaar vervoer (OV), nood- en hulpdiensten, etc) omdat het de kleur van de verkeerslichten bepaalt en hoe lang iedere verkeersdeelnemer moet wachten. iVRI’s kunnen een vorm van prioriteit geven aan verkeersdeelnemers. Bijvoorbeeld als een ambulance met spoed aan komt rijden, maar ook aan bijvoorbeeld een groep fietsers of een colonne vrachtwagens. Er zijn verschillende vormen van prioriteit. Absolute prioriteit (afkappen van andere richtingen) wordt bijvoorbeeld gebruikt voor nood- en hulpdiensten en geconditioneerde prioriteit (het verkeerslicht probeert naar een weggebruiker “toe te regelen”) in andere gevallen. Het prioriteitenkader van de provincie en lokale omstandigheden bepalen de mate van prioriteit per verkeersdeelnemer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Domein Uitvoering is verantwoordelijk voor een vlotte veilige afhandeling van het wegverkeer

# data[].attributes.methodsAndModels
De methode en modellen zijn landelijk vastgesteld vanuit het project Talking Traffic en worden beheerd door het LVMB.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk, vanwege verschillende belangen, om te bedenken wanneer de ene groep verkeersdeelnemers boven de andere groep verkeersdeelnemers voorrang krijgt. Dit hangt af van economische redenen (vrachtverkeer voorrang), de omgeving (woonwijk, bedrijventerrein, etc), gewenste modaliteit (OV en/of fietsvoorrang) of noodzaak (ambulance voorrang).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criteria (bv.: Hoe lang mag een verkeerslicht maximaal op groen staan)

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situatie kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast zijn de algemene verkeersregels ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerpprincipe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend.

De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:

1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.

2. Videocamera's: Ze bieden visuele data en kunnen worden gebruikt voor objectherkenning en -tracking.

3. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid.

4. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen.

Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl.

Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
De provincie Zuid-Holland heeft een belangrijke rol in de verkeersdoorstroming binnen de regio door het bedienen en onderhouden van meer dan 100 bruggen. Slimme ICT-oplossingen bieden nieuwe kansen om via sensoren en algoritmes haarfijn actuele verkeersinformatie te koppelen aan realtime scheepvaart informatie.

Van deze 100 bruggen zijn er 55 die sensoren hebben, waarmee gemonitord wordt of de brug open of dicht is. Voor een steeds groter wordend aantal van deze bruggen staat de provincie voor een uitdaging om de verkeersstroom optimaal af te stemmen met de scheepvaart en een toenemende verkeersdrukte. De provincie zet zich in voor een slimmere, veiligere en efficiëntere doorvaart om deze uitdagingen te verwezenlijken.

In het project ‘Impactmonitor Brugopeningen’ is hierin een wezenlijke stap gezet in het voorspellen van verkeersintensiteiten rondom een aantal belangrijke bruggen in de provincie Zuid-Holland. De gebruikte Long Short-Term Memory neurale netwerken kunnen met een correlatiecoëfficiënt nauwkeurigheid van 75-95% voorspellingen doen tot 21 minuten vooruit. De ontwikkelde algoritmes zijn uitgerold binnen een Azure cloud omgeving. Het is opgeleverd als gebruiksvriendelijke webapplicatie waarin live scheepvaart en verkeersinformatie gepresenteerd wordt. Deze informatie wordt door de applicatie gebruikt om het optimale moment voor een brugopening te adviseren aan een brugbediener.

In een volgende fase kan deze informatie direct teruggevoerd worden aan het verkeersnetwerk waarmee bijvoorbeeld navigatie software rekening kan gaan houden met geplande brugopeningen. Samenvattend, de ontwikkelde webapplicatie gebruikt recente technologie op het gebied van kunstmatige intelligentie waarmee brugbedieners vakkennis kunnen combineren met de laatste technologie.

De Impactmonitor Brugopeningen is gebouwd om brugbedieners te ondersteunen in het kiezen van het optimale moment voor een brugopening. De applicatie is uitgerust om de verkeersdrukte tot 21 minuten vooruit te voorspellen in combinatie met actuele scheepsverkeer informatie. De Impactmonitor Brugopeningen is aangepast op het gedrag en werkproces van brugbedieners. De brugbedienaar ziet in de applicatie bij een brug 3 tijdvakken van 7 minuten. De app berekent in welke van de drie tijdvakken een brugopening de minste overlast voor het wegverkeer veroorzaakt. De brugbedienaar neemt vervolgens het besluit wanneer en hoe lang de brug opengaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
De provincie Zuid-Holland heeft een belangrijke rol in de verkeersdoorstroming binnen de regio en is verantwoordelijk voor het beheer, onderhoud en bedienen van meer dan 100 bruggen in Zuid-Holland. Zie onder andere: https://lokaleregelgeving.overheid.nl/CVDR431299/1

# data[].attributes.methodsAndModels
LSTM Long short term memory. Deep learning algoritme

Verkeersintensiteitenmodel ontwikkeling Deep learning modellen zijn ontwikkeld in de Keras library (versie 2.2.4), een open-source neural netwerk pakket geschreven in Python. Keras stelt onderzoekers in staat om snel te experimenteren met deep neural networks. Keras was gebruikt in samenhang met TensorFlow (versie 1.5.0) als backend waarbij in de experimentele fase de GPU variant van het gekozen model (sectie 3) is gebruikt. Een grid-search was toegepast ontleed aan de Scikit-learn machine learning library voor Python. Alle analyses voor het opschonen van data en het modelleren van verkeersintensiteiten zijn uitgevoerd in Python.

Artificiële Neurale Netwerken (ANN) zijn een set aan algoritmes geïnspireerd door de enorm efficiënte werking van het menselijk brein om patronen te herkennen. Een ANN bestaat uit artificiële neuronen en kan in recente jaren tot in vergaande diepte en complexiteit effici ̈ent getraind worden door zogenoemde deep learning algoritmes. Voor tijdseries data zoals in deze casus zijn Recurrent (Terugkerend) Neuraal Netwerken (RNN) vaak een geschikte oplossing omdat hierbij neuronen niet alleen informatie uit vorige lagen van het netwerk meewegen, maar ook informatie uit vorige tijdspunten meenemen. Een krachtige variant op RNN’s is het Long Short-Term Memory (LSTM) netwerk die speciaal is ontwikkeld om lange tijdsreeksen te modelleren. In het hier gepresenteerde werk zijn LSTM gekozen als uiteindelijk algoritme om real-time verkeersintensiteiten te voorspellen voor drie bruggen.

Als eerste is een LSTM model getraind op historische verkeersdata waarbij een tijdsreeks aan input gebruikt is om een vector aan stappen vooruit te voorspellen (script 1). In het tweede geval is een encoder-decoder LSTM gebruikt (script 2) waarbij de invoer tijdreeks aan data gecodeerd wordt (encode). De decoder gebruikt deze gecodeerde data en maakt een voorspelling een stap vooruit voor elk element in de output reeks. Het verschil is klein, aangezien in de praktijk beide modellen een reeks vooruit voorspellen. Het belangrijkste verschil is dat een LSTM model encoder decoder model informatie heeft over zowel de voorgaande stap die voorspeld is als ook de geaccumuleerde informatie uit de encoder stap wordt meegewogen in het voorspellen van de output sequentie

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme verwerkt geen persoonsgegevens (zoals leeftijd, geslacht, inkomen, gezondheid, enzovoort). De informatie is op geen enkele wijze herleidbaar tot een natuurlijk persoon. Bovendien is er altijd nog een menselijke tussenkomst en bepaalt de brugbedienaar uiteindelijk nog altijd op welk moment een brug het beste open kan. Het algoritme zelf is enkel beslissingondersteunend.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme zelf is enkel beslissingsondersteunend. De brugbediende maakt zelf de eindbeslissing. Hiermee is de brugbedienaar verantwoordelijk. Er zit nog menselijke interactie tussen. Het algoritme bepaalt niet zelf wanneer de brug open en dicht gaat.

# data[].attributes.risks
De gebruikte Long Short-Term Memory neurale netwerken kunnen met een correlatiecoëfficiënt nauwkeurigheid van 75-95% voorspellingen doen tot 21 minuten vooruit. Dit is niet 100%. De nauwkeurigheid van het algoritme zou te laag kunnen zijn, waardoor je minder inzicht krijgt en je minder goed een beslissing kan maken als brugbedienaar.

Ook kan het algoritme mogelijk verkeerd worden geïnterpreteerd door de brugbedienaar. Die kans bestaat, maar de impact ervan is heel klein. Daarom wordt er nu een pilot gedaan om brugbedienaars hierin mee te nemen, zodat zij het algoritme goed begrijpen.

# data[].attributes.sourceData
De data die worden gebruikt, worden real-time ingelezen uit de Nationale Databank Wegverkeergegevens (NDW). Data over vaarwegen zit er nu nog niet in.

- Aantal voertuigen

- Soort voertuigen

- Snelheid per voertuigen

HIG Meetlusgegevens

In de provinciale wegen liggen meetlussen die de doorstroom van het verkeer in aantal voertuigen, soort voertuig en snelheid per voertuig registreert. Slechts een subset van deze lussen wordt real-time ontsloten aan het NDW (Nationale Databank Wegverkeersgegevens) – de rest wordt gebruikt voor monitoring en evaluatie. Omdat niet alle voor het project relevante meetlussen beschikbaar waren in het NDW is bij de leverancier een ruwe dataset opgevraagd voor de drie in de inleiding genoemde bruggen. Hierin stonden de meest gedetailleerde data van alle voertuigen die over een meetlus rijden, waarbij elke regel in de dataset ́een voertuig is. Voor het verdere gebruik van deze data zijn de individuele regels geaggregeerd per minuut met de som van aantal voertuigen, gemiddelde snelheid en gemiddelde lengte en aantallen per voertuigclasses. Hierbij is tussen de ́e ́en en twee jaar aan historische data gebruikt voor het maken van het voorspelmodel afhankelijk van beschikbaarheid per meetlus.

NDW real-time wegverkeersintensiteiten:

NDW heeft actuele verkeersgegevens van het aantal voertuigen dat per minuut een meetpunt passeert.

Centrale Object Bediening Analyse Log Data (COBALD) brugopening data. COBALD is een voor de Provincie ontwikkeld systeem dat gekoppeld staat aan de bediencentrale. Alle historische brugopeningen met daarin het moment (start datum/tijd) en de duur van de brugopening staan hierin. Deze historische data zijn gebruikt voor het prepareren en analyseren van de meetlusgegevens.

Bridge Sense real-time data:

Op de meeste bruggen zijn extra sensoren geplaatst die real-time brugopeningen detecteert en doorstuurt aan de Blauwe Golf Verbindend en het NDW – die het beschikbaar stellen als Open Data. Deze real-time data wordt gebruikt voor de actuele brugstatus in de ontwikkelde webapplicatie.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl.
Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
De uitkomsten van het algoritme helpen bij de ontwikkeling van een meerjaren onderhoudsplanning voor provinciale wegen. Het is nu nog een pilot. Het model voorspelt in bepaalde jaren wanneer een weg onder bepaalde drempelwaardes komt. Dit is een signaal dat er onderhoud moet plaatsvinden. Het einddoel is om proactieve wegonderhoud uit te voeren.

Het algoritme helpt om een betere meerjarenonderhoudsplanning te maken voor de wegen. Daardoor heb je in theorie minder kans op onnodig onderhoud. Het onderhoud doe je alleen waar het nodig is en op het juiste moment. Bij een perfecte werking van het algoritme is er ook minder onverwacht onderhoud. Het voordeel voor weggebruikers is dat de kwaliteit van de wegen hoger is. Hiermee kunnen ongevallen worden voorkomen. Het onderhoud wordt tijdig gerealiseerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegbeheersystematiek CROW

# data[].attributes.methodsAndModels
Random Forest

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt om betere voorspellingen te maken over het onderhoud aan de weg en zet in op uitlegbaarheid. Provincie Zuid-Holland vindt het belangrijk dat het algoritme geen black box is, maar dat het duidelijk is hoe het algoritme tot een bepaalde voorspelling is gekomen. Er wordt een weging toegepast om te kijken welk type wegschade leidt tot een bepaalde voorspelling. Ook wordt toelichting gegeven op de interventies op wegonderhoud aan de hand van hoofdwaardes.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, het algoritme dient puur als een hulpmiddel voor de meerjarenonderhoudsplanning (MJOP) aan wegen. Er zal altijd een check worden gedaan op de input van de data (onder andere de indicatoren voor wegonderhoud) en de output (hoe komt een algoritme tot een voorspelling) van het algoritme, voordat een menselijke beslissing wordt gemaakt voor in de onderhoudsplanning. Daarnaast is een voorspelling van einde levensduur maar één van de factoren voor het bepalen van het onderhoudsmoment: de omgeving, verkeersmanagement, financiën, capaciteit, strategie, etc. spelen ook een rol waardoor er altijd een menselijke afweging wordt gemaakt voor het MJOP.

# data[].attributes.risks
Er kan mogelijk onnodig onderhoud en kosten  plaatsvinden als de voorspellingen uit het algoritme achteraf niet blijken te kloppen. Deze risico's zijn alleen van toepassing als je ervan uitgaat dat er alleen op het algoritme wordt afgegaan. Dit is echter niet het geval.

# data[].attributes.sourceData
Telpunt data, KNMI weer data, ARAN, DBI areaal data

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl.

Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/.

# data[].attributes.provider
Deze webapp is gemaakt door Geronimo.AI in opdracht van de provincie Zuid-Holland in een Startup in Residence.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra inspanning voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk ervoor te kiezen om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval (het niet automatisch onveilig versturen) kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De doelen zijn:

1. De inschrijving van een eenmanszaak voor de starters is uitgebreid met de Invoerhulp. Hierdoor kan de starter zelfstandig een eenduidige, gestructureerde activiteitenomschrijving opstellen door middel van vraag en antwoord met kunstmatige intelligentie.

2. De vertaling van de bedrijfsactiviteiten naar SBI codes voor de KVK medewerker vereenvoudigen. Doordat de aangeleverde teksten van hogere kwaliteit zijn en voorstellen voor passende SBI codes gedaan wordt, kan er sneller en eenvoudiger geclassificeerd worden en kan het inschrijfgesprek over het starten van de onderneming gaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Handelsregisterwet artikel 13, Handelsregisterwet 2007

# data[].attributes.methodsAndModels
1. Ondernemer vult activiteitenomschrijving in

2. Er wordt een spellingscontrole gedaan

3. Invoerhulp bekijkt of er meerdere activiteiten in de omschrijving zitten

4. Activiteitenomschrijving wordt geclassificeerd en toont 3 meest passende SBI code (met bepaalde zekerheid) voor de branches bouw, webwinkels en zorg

5. Voor de overige branches krijgt de ondernemer een beknopte omschrijving van voorgestelde/geclassificeerde SBI code (samenvatting van de data vanuit CBS)

6. Daarna komt te controle vraag of dit klopt. Indien ja: ondernemer gaat verder met eigen activiteitenomschrijving

7. Ondernemer is nog vrij om de voorgestelde activiteitenomschrijving aan te passen.

# data[].attributes.proportionality
Actoren:

(Aspirant) Ondernemers

KVK medewerkers

Belangen:

De belangen en de kaders van de twee groepen liggen vast in de Handelsregisterwet. Deze toepassing raakt niet de belangen van de KVK medewerkers, anders dan dat de kwaliteit van de data verbeterd wordt.

Voor de (aspirant) ondernemers geldt dat hun (individuele) belangen beter gediend zijn met deze oplossing doordat hij/zij beter geholpen wordt bij het afnemen van verplichte dienstverlening

Waarden:

De oplossing voldoet aan de waarden eerlijkheid, vrijheid. De waarde gelijkheid gaat niet direct op, immers worden eerst de grote volumegroepen bediend. Dit wil niet zeggen dat er groepen worden uitgesloten, maar dat veel voorkomende situaties nog beter worden bediend. Dit is vergelijkbaar met het topsectorenbeleid en/of het toptakenbeleid.

# data[].attributes.humanIntervention
Ondernemer kan suggesties overschrijven/aanpassen in de voorinschrijving

Ondernemer kan de omschrijving bij de (verplichte) registratie/inschrijving aan de front office (op een KVK kantoor) wijzigen

Ondernemer kan deze na inschrijving/registratie wijzigen

Er is geen sprake van een geautomatiseerd besluit.

# data[].attributes.risks
Er is geen sprake van een geautomatiseerd besluit

Er is geen sprake van verwerking van persoonsgegevens

Het proces wordt gemonitord op Customer Satisfaction (CSAT) en Customer Effort Score (CES)

# data[].attributes.sourceData
De ondernemer wordt aan de hand van ingevoerde tekst door middel van vervolgvragen geholpen om tot een juiste (bedrijfs)activiteitenomschrijving te komen. Idealiter leidt dit tot een enkele SBI code.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Bedrijven, maatschappelijke instellingen, en een enkele particulier, rapporteren vierjaarlijks over de energiebesparingsplicht. Dit per locatie met een energiegebruik vanaf 50.000 kWh elektriciteit of 25.000 m3 aardgasequivalent. De energiebesparingsplicht verplicht deze partijen energiebesparende maatregelen uit te voeren. De informatieplicht energiebesparing verplicht deze partijen hierover te rapporteren.

Er moet gerapporteerd worden in een centraal, landelijk digitaal loket. Dit loket wordt door de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO) beheerd.

Formeel wordt aan het lokale bevoegd gezag (gemeenten, provincies) gerapporteerd. Via het basistakenpakket is toezicht en handhaving op deze plichten belegd bij de omgevingsdiensten. De gerapporteerde gegevens worden dan ook onverwijld ter beschikking gesteld aan het bevoegd gezag en de omgevingsdiensten.

De bovengenoemde, enkele particulier is dan de eigenaar van een gebouw dat hij verhuurd aan een bedrijf of maatschappelijke instelling. Dan geldt er een informatie- en energiebesparingsplicht voor de gebouwmaatregelen. Het gaat om circa 200 locaties waarover door een particulier gerapporteerd is ten opzichte van een totaal van circa 50.000 locaties waarover momenteel gerapporteerd is.

De informatieplicht is in 2019 aan de energiebesparingsplicht om informatiegestuurd toezicht mogelijk te maken. Informatiegestuurd toezicht houdt in dat omgevingsdiensten als eerste gaan controleren bij bedrijven die minst voldoen aan de energiebesparingsplicht.

Een bedrijf of maatschappelijke instellingen voldoet aan de energiebesparingsplicht door alle toepasselijke maatregelen van de Erkende maatregelenlijst energiebesparing (EML) uit te voeren. Een bedrijf vinkt in het digitaal loket aan welke maatregelen wel of nog niet zijn uitgevoerd, en welke niet van toepassing zijn. Op basis van deze antwoorden wordt een rubriceringscode gegenereerd. Deze code geeft aan in welke mate men voldoet aan de energiebesparingsplicht. Deze code wordt meegegeven aan de rapportages die ter beschikking gesteld worden aan het bevoegd gezag en de omgevingsdiensten zodat de omgevingsdiensten op basis hiervan hun werkzaamheden kunnen prioriteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
De informatie- en energiebesparingsplicht zijn vastgelegd in artikelen 5.15, 5.15a en 5.15c van Besluit activiteiten leefomgeving (Bal) en artikelen 3.84 en 3.84a (Bbl) van Besluit bouwwerken leefomgeving.

In artikel 10.49b van het Omgevingsbesluit is vastgelegd dat de ingediende gegevens onverwijld binnen het bereik van het bevoegd gezag gebracht moeten worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bepaalt eerst of afgeweken wordt van de EML-systematiek (R3) of dat de rapportage niet onder de plicht valt vanwege een te laag energiegebruik (R5).

Het algoritme telt vervolgens het aantal toepasselijke maatregelen.

Vervolgens wordt gekeken of er maatregelen nog niet zijn uitgevoerd en hoeveel. Zo ja, dan wordt de code R1 gegenereerd met eventueel 1, 2 of 3 uitroeptekens als er meer dan 25%, 50% of 75% van de toepasselijke maatregelen niet zijn uitgevoerd.

Vervolgens wordt gekeken of er geen maatregelen zijn die nog niet zijn uitgevoerd, maar wel maatregelen zijn die gedeeltelijk zijn uitgevoerd en hoeveel. Zo ja, dan wordt de code R2 gegenereerd met eventueel 1, 2 of 3 uitroeptekens als er meer dan 25%, 50% of 75% van de toepasselijke maatregelen niet zijn uitgevoerd.

Als er geen toepasselijke maatregelen zijn die nog (volledig) uitgevoerd moeten worden, wordt de code R4 gegenereerd. De locatie voldoet dan aan de energiebesparingsplicht.

Er wordt een A aan de code R4 toegevoegd als men voldoet door voor tenminste één erkende maatregel een alternatieve maatregel te hebben uitgevoerd.

Er wordt een E aan de code R4 toegevoegd als het gebouw voldoet aan de renovatiestandaard https://www.rvo.nl/onderwerpen/renovatiestandaard .

Zie ook: https://www.rvo.nl/onderwerpen/toelichting-rubriceringscode-informatieplicht .

# data[].attributes.proportionality
Er zijn geen nadelen van de inzet van het algoritme. Ook spelen er geen ethische afwegingen. In feite betreft het een samenvatting van wat de rapporteurs zelf hebben ingevuld in het digitale loket.

Het alternatief is geen rubriceringscode mee te geven. Omgevingsdiensten moeten dan zelf een dergelijke berekening uitvoeren om te bepalen welke bedrijven als eerste aan de beurt komen voor toezicht en handhaving.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van de gegenereerde rubriceringscodes kunnen omgevingsdiensten hun werkzaamheden prioriteren. Een terugkoppeling van de daadwerkelijke prioritering van de werkzaamheden van de omgevingsdiensten vindt niet plaats.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico’s. Er wordt slechts een kwalificatie aan een rapportage toegevoegd op basis van de gegevens die de indiener zelf heeft opgegeven.

# data[].attributes.sourceData
De indiener kan de volgende antwoorden geven per erkende maatregel:

-      Volledig uitgevoerd

-      Gedeeltelijk uitgevoerd

-      Nog niet uitgevoerd

-      Alternatief uitgevoerd

-      Niet van toepassing (meerdere redenen)

Deze antwoorden worden gebruikt voor het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van de scanauto is om een efficiënte en effectieve parkeercontrole te waarborgen in de gebieden met betaald parkeren binnen de gemeente Zaanstad. Door gebruik te maken van Automatic Number Plate Recognition (ANPR) technologie, kan de scanauto snel en nauwkeurig controleren of voertuigen over de juiste parkeerrechten beschikken. Dit helpt bij het handhaven van de parkeerregels en het verhogen van de naleving.

De scanauto verbetert de naleving van parkeerregels door regelmatige en nauwkeurige controles, wat leidt tot een eerlijker gebruik van parkeerplaatsen. Het systeem is efficiënter dan handmatige controles en bespaart tijd en middelen. De verzamelde data biedt waardevolle inzichten voor betere parkeerregulatie zonder de privacy van kentekenhouders te schenden, aangezien de gegevens geanonimiseerd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 225: Dit artikel geeft gemeenten de bevoegdheid om parkeerbelastingen te heffen.

Artikel 234 en 235: Deze artikelen regelen de invordering van gemeentelijke belastingen, waaronder parkeerbelastingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto maakt gebruik van Automatic Number Plate Recognition (ANPR) camera’s op het dak die kentekens herkennen en controleren of er betaald is voor parkeren via het Nationaal Parkeer Register (NPR). Binnen 24 uur worden alle kentekens in het controlecentrum (Backoffice systeem van de scanauto) anoniem gemaakt. Kentekens zonder parkeerrecht worden doorgestuurd naar het controlesysteem. In dit systeem worden de kentekens aangevuld met voertuiggegevens om de parkeerbelasting te innen.

# data[].attributes.proportionality
Efficiënt en effectief parkeertoezicht. De scanauto kan per uur ca. 1.200 kentekens scannen. Dit is minder arbeidsintensief dan het handmatig scannen van kentekens.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de scanauto stuurt foto's van het kenteken en foto's van de omgeving naar het stadhuis. Op het stadhuis controleren medewerkers van afdeling Handhaving de foto’s van de scanauto. Zij kijken naar de situatie op de foto en beoordelen of een naheffingsaanslag parkeerbelasting (parkeerboete) terecht is. Alleen de foto’s van de kentekens die geen parkeergeld betaald hebben, komen op het stadhuis. De bestuurders die niet of te weinig parkeergeld betaald hebben, krijgen een parkeerboete thuisgestuurd. In alle gevallen is het aan medewerkers van afdeling Handhaving die controleert of er daadwerkelijk niet is betaald. En in alle gevallen leggen zij de naheffing op.

# data[].attributes.risks
Alle gegevens worden veilig verwerkt. De scanauto maakt kentekens binnen 24 uur anoniem. Alleen kentekens zonder parkeerrecht worden doorgestuurd naar het handhaafsysteem. De veiligheidsregels zijn vastgelegd in een overeenkomst met de leverancier. Er is altijd een mens die de boetes controleert.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken. En bij een boete worden alleen het kenteken, de locatie en voertuiggegevens verwerkt. Er worden geen persoonlijke gegevens (zoals naam en adres) gebruikt. Pas als er een parkeerboete wordt opgelegd, voegt de belastingorganisatie Gouw de persoonlijke gegevens toe.

# data[].attributes.name
Risicomodel Loonheffingen – Toezicht op buitenlandse dienstverrichters voor de loonheffingen (TBD)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst houdt toezicht op een juiste en volledige inhouding en afdracht van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet en dienen door werkgevers te worden afgedragen via de aangifte loonheffingen. Het risicomodel Loonheffingen helpt de medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op de juiste naleving van de voor de loonheffingen relevante wetgeving.

Er zijn verschillende wetten en regelingen die effect hebben op dit toezicht. Eén van die wetten is de Wet arbeidsvoorwaarden gedetacheerde werknemers in de EU (WagwEU). Daarin wordt het recht op de belangrijkste arbeidsvoorwaarden geregeld voor arbeidskrachten die tijdelijk in Nederland komen werken. Er zijn een aantal administratieve verplichtingen die deel uitmaken van deze wet. Eén van deze verplichtingen betreft het melden van in Nederland gedetacheerde werknemers door de buitenlandse dienstverrichter. Dit gebeurt via een specifiek online meldloket. De Belastingdienst ontvangt deze meldingen van in Nederland gedetacheerde werknemers van de Sociale Verzekeringsbank voor het uitvoeren van toezicht.

Het algoritme TBD is bedoeld om buitenlandse dienstverrichters te detecteren die mogelijk ten onrechte geen loonheffingen hebben afgedragen voor in Nederland gedetacheerde werknemers. Vervolgens kan worden onderzocht of er inderdaad ten onrechte geen loonheffingen worden afgedragen. Dit gebeurt onder andere door te bellen, een brief te sturen of via een controlebezoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de loonbelasting 1964

Wet financiering sociale verzekeringen

Wet arbeidsvoorwaarden gedetacheerde werknemers in de Europese Unie

Wet inkomstenbelasting 2001

Wet op de vennootschapsbelasting 1969

Wet op de omzetbelasting 1968

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen en juristen.

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

# data[].attributes.proportionality
Met dit algoritme kan de Belastingdienst de beperkte capaciteit voor toezicht efficiënter inzetten. Het gebruik van het algoritme verhoogt de kans dat de juiste buitenlandse dienstverrichter wordt benaderd voor een gesprek of onderzoek.

Door het gebruik van algoritmen wordt het toezicht efficiënter en effectiever uitgevoerd dan wanneer de detectie en selectie handmatig zou gebeuren. Aan de hand van de resultaten uit het algoritme kan de Belastingdienst ook proactief handelen door bijvoorbeeld extra voorlichting te geven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme TBD is bedoeld om buitenlandse dienstverrichters te detecteren die mogelijk ten onrechte geen loonheffingen hebben afgedragen voor in Nederland gedetacheerde werknemers. Vervolgens kan worden onderzocht of er inderdaad ten onrechte geen loonheffingen worden afgedragen. Dit gebeurt onder andere door te bellen, een brief te sturen of via een controlebezoek.

# data[].attributes.risks
Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). De Belastingdienst voorkomt directe discriminatie met de algoritmen door zo min mogelijk gebruik te maken van beschermde persoonsgegevens, zoals etnische afkomst.

Het algoritme TBD verwerkt wel de nationaliteit van de gedetacheerde werknemers. De nationaliteit is echter geen selectiecriterium, maar wordt gebruikt zodat medewerkers van de Belastingdienst bij de behandeling van een signaal vast kunnen stellen welke wetgeving er van toepassing is.

De beslisregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om, onder andere, te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld (een kwaliteitsframework). Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in een van de algoritmen controleert de Belastingdienst of de algoritmen nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoen.

Het gebruik van de desbetreffende gegevens wordt getoetst aan de relevante wetgeving. De AVG schrijft voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende persoonsgegevens (o.a. BSN)

Identificerende bedrijfsgegevens (o.a. fiscaal nummer)

Loongegevens (BSN werknemer)

Aangiftegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Omzetbelasting (fiscaal nummer)

Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting (fiscaal nummer)

WagwEU meldingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het vergemakkelijken van begrijpen, categoriseren en analyseren van grote hoeveelheden input van inwoners binnen participatieprocessen. Enkel de inhoud van de bijdragen worden gedeeld, geen persoonsgegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

# data[].attributes.methodsAndModels
De functionaliteit die samenvattingen genereert maakt gebruik van een Large Language Model gehost door Microsoft Azure. De verzamelde contributies worden gestructureerd doorverstuurd naar het model, en het model wordt gevraagd een complete samenvatting te genereren, met referenties naar relevante contributies waar van toepassing.

De auto-tagging functionaliteit voor het clusteren van contributies maakt gebruik van een Large Language Model om de thema's te detecteren en te classificeren. Voor het detecteren van sentiment en taal worden klassiekere classificatie algoritmes ingezet.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de tool leidt tot veel tijdsbesparing, geeft een beter begrip van de data en door de ingebouwde transparantie blijft de mens in staat om de inhoud van de analyse te controleren. Enkel de inhoud van de input wordt gedeeld, de persoonsgegevens niet (tenzij een inwoner persoonsgegevens deelt in diens input).

# data[].attributes.humanIntervention
De applicatie is helemaal opgebouwd volgens de human-in-the-loop filosofie. Lees hier meer: https://support.govocal.com/nl/articles/8316692-ai-analyse

# data[].attributes.risks
De gebruikersinterface waarschuwt de gebruiker voor fouten of hallucinaties van de generatieve AI. De gebruikersinterface is opgebouwd rond het human-in-the-loop concept, waar de ruwe brondata ten alle tijden op het scherm wordt getoond tijdens het genereren van samenvatting. Dit stimuleert de gebruiker om het algoritme te controleren en een eigen invulling te geven waar gewenst. Samenvattingen kunnen worden verwijderd en aangepast. De samenvatting bevat referenties naar de bron ideeën.

De data wordt geminimaliseerd; er wordt structureel geen PII verstuurd naar 3e partijen.

# data[].attributes.sourceData
Ideeën, contributies (comments), resultaten van enquetes

# data[].attributes.goal
Met dashboards leveren van stuur- en verantwoordingsinformatie ter verhoging van de inzetbaarheid en de gereedheid van de krijgsmacht. Het algoritme heeft geen directe impact op burgers en bedrijven. Het dashboard vult een reproduceerbare, controleerbare en valideerbare totstandkoming van managementinformatie in. Het inrichten van het dashboard is het resultaat van een aanbeveling van de Algemene Rekenkamer, wiens wettelijke taak het is om de inkomsten en uitgaven van het Rijk te controleren. De Algemene Rekenkamer onderzoekt of de rijksoverheid publiek geld zinnig, zuinig en zorgvuldig uitgeeft, en het dashboard zorgt ervoor dat zij deze taak beter kunnen uitvoeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Leveren verantwoordingsinformatie: De Comptabiliteitswet 2016 (CW) vereist deugdelijke verantwoordingsinformatie in het jaarverslag. In het kader van de arbowet heeft Defensie als werkgever een zorgplicht. In de stuur- en verantwoordingsrapportages wordt aandacht besteed aan de zorgplicht van de werkgever. Wettelijke verplichting. Art. 2.29 Compatibiliteitswet 2016

2. Verbetering van inzicht op de inzetbaarheid van wapensystemen, eenheden en in te zetten defensiepersoneel: De hoofdtaken van Defensie zijn opgenomen in artikel 97 van de Grondwet, de wet ambtenaren defensie vormt de grondslag voor de militaire inzetbaarheid. Taak van algemeen belang

# data[].attributes.methodsAndModels
Het dashboard maakt gebruik van business intelligence. De onderliggende algoritmes zijn simpele rekenregels. De data die in het dashboard wordt verwerkt, wordt afgezet tegen vooraf opgestelde basisprofielen. Op basis van het wel of niet overeenkomen met de profielen wordt er door middel van kleur (groen, oranje, rood) in het dashboard een waardering gegeven aan de mate van operationele gereedheid en inzetbaarheid van bepaalde onderdelen van de krijgsmacht.

# data[].attributes.proportionality
Het dashboard brengt data uit verschillende bedrijfsvoeringssystemen bij elkaar om snel en efficiënt zicht te krijgen op informatie over operationele gereedheid en inzetbaarheid. Door de veelheid aan bronnen en data is het niet werkbaar om dit handmatig te doen, dit zou te veel tijd en capaciteit kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Een mens beoordeelt de informatie in de dashboards ter ondersteuning van eventueel te nemen besluiten. Defensie gebruikt het algoritme ter onderbouwing van de beoordeling van de operationele gereedheid.

# data[].attributes.risks
Privacy risico's voor Defensiemedewerkers worden verkleind dan wel voorkomen met verschillende maatregelen. Bijvoorbeeld door pseudonimisering van persoonsgegevens, logging, autorisatiebeheer en het toepassen van data minimalisatie. Een volledig overzicht van maatregelen is opgenomen in de DPIA.

# data[].attributes.sourceData
Er worden gepseudonimiseerde gegevens gebruikt van actief dienend militair personeel (beroeps en reserve), burgerpersoneel en niet-werknemers zoals inhuurpersoneel en stagiaires boven de 18 jaar geplaatst bij Defensie. Voorbeelden van gegevens die verwerkt worden zijn gegevens over aanstelling, plaatsing, uitzending, opleidingen, ziekteverzuim en geoefendheid. Zie voor een volledig overzicht het verwerkingsregister via https://www.avgregisterrijksoverheid.nl/verwerkingen/stuurinformatie-(bi-vest)-(2021). Naast persoonsgegevens worden er ook andere gegevens verwerkt, zoals gegevens over inkoop, onderhoud, opslag, materiaal en voorraad.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie. Anonimisatie is het onomkeerbaar veranderen van persoonsgegevens zodat deze niet te herleiden zijn naar een persoon. Anonimiseren beschermt de persoonlijke informatie en waarborgt de privacy van individuen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning modellen die op basis van beelden en teksten in documenten bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd. Voor de doorontwikkeling van het algoritme maakt de leverancier gebruik van 'supervised machine learning'. Dit houdt in dat het algoritme in staat is om te leren en door de leverancier continue verbeterd wordt.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt het proces van het anonimiseren van documenten digitaal te houden en gedeeltelijk te automatiseren. Voorheen moesten documenten eerst geprint worden, daarna persoonsgegevens weggelakt. Vervolgens werd het document weer ingescand en geregistreerd. Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot de classificatie van de informatie. Het zal nooit de inhoudelijke informatie onthullen.

De technologie draagt bovendien bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme zijn een hulpmiddel. Een medewerker controleert de resultaten van het algoritme. Hij kan deze handmatig aanpassen en goedkeuren. Er is dus altijd menselijke tussenkomst nodig voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het algoritme constante evaluatie en updates vanuit de leverancier om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Medewerkers van de gemeente houden ook toezicht op de werking van het algoritme en kunnen aanpassingen doen om fouten te corrigeren.

De leverancier gaat voortdurend in gesprek met belanghebbenden van de software.

# data[].attributes.sourceData
Bijvoorbeeld interne documenten die geopenbaard moeten worden ten behoeve van de Wet Open Overheid (WOO) op basis van een WOO verzoek. Of documenten die op basis van de Wet Elektronische Publicaties (WEP) moeten worden gepubliceerd, zoals ruimtelijke plannen.

# data[].attributes.provider
eData B.V. Het algoritme wordt geleverd via ICT Rijk van Nijmegen (iRvN) en gebruikt door alle Rijk van Nijmegen gemeenten.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Dit algoritme helpt om het beoordelingsproces te versnellen. Hierdoor hoort de aanvrager sneller of de subsidie wordt toegekend of afgewezen. Bij een positieve beslissing kan de aanvrager meteen starten met de realisatie van het project.

# data[].attributes.lawfulBasis
Afhandelproces beoordeling aanvragen aanvraagronde SDE++

# data[].attributes.methodsAndModels
De risicoanalyse is een regel gebaseerde algoritme dat niet zelflerend is.

Het algoritme kent de volgende regels:

Regels die op basis van claim en categorie van de aanvraag bepalen of de aanvraag volledig of d.m.v. een risicoanalyse wordt getoetst.

Regels die controleren of de aanvraag voldoet aan de specifieke voorwaarden voor de betreffende categorie.

Regels die een aanvraag controleren op volledigheid van de aanvraag. Een aanvraag krijgt een risico-indicatie bij ontbreken van een verplichte bijlage.

Regels die een aanvraag controleren op inhoudelijke punten en deze een risico-indicatie geven als de aanvraag inhoudelijk verder beoordeeld moet worden.

Eerst worden de regels van het algoritme opgesteld. Daarna wordt de steekproef uitgevoerd om de regels te controleren en worden de regels op basis van resultaten uit de steekproef aangescherpt. Vervolgens wordt er een data-analyse uitgevoerd op basis van de regels.

Aanvragen krijgen op basis van deze analyse een risico-indicatie mee.

In het dossier van alle aanvragen wordt een toetsingsdocument aangemaakt waarin een aanvraag wordt beoordeeld. Welk type toetsingsdocument bij een dossier wordt aangemaakt is afhankelijk van of een aanvraag volledig wordt beoordeeld of dat er risicogericht wordt getoetst. Bij de aanvragen die na de risicoanalyse geen risico-indicatie hebben meegekregen wordt er een document aangemaakt met de uitkomst van de risicoanalyse. Deze aanvragen worden niet verder beoordeeld en ontvangen geautomatiseerd een positieve beslissing op hun aanvraag.

Nadat een aanvraag is beoordeeld in het toetsingsdocument, volgt er een beslissing op de aanvraag.

# data[].attributes.proportionality
Per ronde komen er duizenden aanvragen binnen. Het algoritme geeft elke aanvraag een risico-indicatie. Daarna kijkt een adviseur naar de risico’s die bij de aanvraag horen. Door deze risico-indicatie gaat het beoordelen sneller omdat meteen duidelijk is waar de aanvraag onvolledig is of inhoudelijk niet klopt. Als een aanvraag geen risico’s heeft, dan wordt een positieve beslissing op de aanvraag automatisch aangemaakt. Dit is op basis van de gegevens die de aanvrager heeft ingevuld.

Het alternatief is dat alle aanvragen handmatig door een adviseur beoordeeld worden op volledigheid en inhoud. Dat proces duurt langer waardoor aanvragers ook langer op een beslissing moeten wachten. Bij veel aanvragen wordt het dan moeilijker om binnen de wettelijke termijnen alle aanvragen te beoordelen.

Per aanvraagronde wordt er besloten of het algoritme wel of niet wordt ingezet. Dit is afhankelijk van het aantal aanvragen dat is binnengekomen.

We richten ons bij deze werkwijze op aanvragen tot een bepaald aanvraagbedrag, binnen een bepaalde categorie. Aanvragen voor ingewikkelde technieken of voor hogere bedragen worden altijd volledig beoordeeld.

Naast het algoritme wordt een steekproef gedaan. Aanvragen die in deze steekproef vallen worden volledig gecontroleerd om te zien of het algoritme goed werkt.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke aanvraag met een risico-indicatie wordt beoordeeld door een adviseur. De adviseur bekijkt het onderdeel met een risico-indicatie. Als de aanvraag niet volledig is of als de informatie niet voldoende is, dan kan de aanvrager de kans krijgen om extra informatie aan te leveren of iets uit te leggen. Het algoritme zorgt nooit voor een directe afwijzing.

Aanvragen voor ingewikkelde technieken of aanvragen boven een bepaald bedrag worden altijd helemaal door een adviseur beoordeeld en niet alleen op het onderdeel met een risico. Vanaf welk aanvraagbedrag dit geldt, wordt per ronde bepaald.

Het algoritme wordt gecontroleerd met een steekproef. Hierbij wordt gekeken of het algoritme de juiste risico-indicaties geeft of dat het moet worden aangepast. Er kan ook besloten worden om het algoritme niet te gebruiken en alle aanvragen handmatig e beoordelen. Dit hangt af van het aantal binnengekomen aanvragen en de resultaten van de steekproef.

# data[].attributes.risks
Risico: Aanvragen krijgen niet de juiste risico-indicatie mee

Doordat aanvragen zonder risico-indicatie niet worden beoordeeld door een adviseur, is er het risico dat een aanvraag onterecht een positieve beschikking ontvangt. De consequentie van een onterecht verleende beschikking is dat een ander project geen beschikking ontvangt als er sprake is van budgetuitputting. Een onterecht verleende beschikking wil niet zeggen dat de subsidie ook daadwerkelijk wordt uitbetaald. Pas als er aan alle voorwaarden van de realisatiefase (fase vanaf ontvangst van de positieve subsidiebeschikking tot exploitatie van productie-installatie) is voldaan, worden er voorschotten uitbetaald. We richten ons bij deze werkwijze op aanvragen tot een bepaald aanvraagbedrag en aangevraagd in een bepaalde categorie. Aanvragen voor complexe technieken en voor een hoog subsidiebedrag zullen altijd volledig beoordeeld worden.

Het algoritme kan aanvragen onterecht een risico-indicatie geven met als gevolg dat het beoordelingsproces langer duurt.

Om bovenstaande risico’s te voorkomen wordt het algoritme gecontroleerd met een steekproef. Aanvragen die in de steekproef vallen, worden integraal beoordeeld door een adviseur. Met de steekproef wordt getest of de regels van het algoritme juist zijn gekozen en kunnen de regels worden aangescherpt. Als uitkomst van de steekproef kan er ook worden besloten het algoritme niet te gebruiken en alle aanvragen handmatig te beoordelen.

# data[].attributes.sourceData
- Gegevens uit de aanvraagformulieren met bijbehorende bijlagen.

Op het aanvraagformulier worden gegevens over de aanvrager (naam, kvk nummer, rechtsvorm en adresgegevens) en (technische en financiële) gegevens over de beoogde installatie ingevuld.

- Gegevens andere aanvragen uit eerdere of dezelfde aanvraagronde.

# data[].attributes.goal
Het doel is het efficiënt en uniform berekenen van belastingbedragen. De impact hangt samen met de belastingplicht van burgers en bedrijven. De uitkomst van de algoritmes is het belastbare bedrag. Dit wordt formeel door de heffingsambtenaar vastgesteld

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Waterschapswet, AWR, Wet WOZ.

# data[].attributes.methodsAndModels
De meestvoorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met
een tarief. In enkele gevallen is sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk
zijn van de maatstaf

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze eenvoudige algoritmes is het niet mogelijk efficiënt, maar ook uniform belastingbedragen voor

burgers en bedrijven te berekenen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen
vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
Er is geen sprake van risico's bij dit algoritme.

# data[].attributes.sourceData
BRP, BR WOZ, BRK, BAG, NHR en Centric Belastingen

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor naleving vergunningplicht strategische goederen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van strategische goederen. Er gelden strikte voorwaarden voor de overbrenging of overdracht van strategische goederen naar een andere lidstaat en voor de uit- en de doorvoer, vanwege veiligheidsredenen en (inter)nationale afspraken. Die voorwaarden kunnen betrekking hebben op het goederenverkeer tussen de Europese Unie (EU) en derde landen, maar ook tussen de lidstaten van de EU. Dit algoritme richt zich op de uitvoer en doorvoer van strategische goederen en kijkt naar aangiften van goederen die de EU gaan verlaten. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningplicht geldt voor dual use en militaire goederen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op strategische goederen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Besluit Strategische goederen. Deze wetten zorgen dat de uitvoer en doorvoer van strategische goederen de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer en doorvoer van strategische goederen. Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van strategische goederen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke douaneaangiften mogelijk betrekking hebben op het uitgaan van voertuigen die in de Europese Unie zijn gestolen. Het algoritme geeft aan welke douaneaangiften gaan over goederen met een risico dat de uitgevoerde voertuigen gestolen zijn. Het algoritme helpt bij het selecteren van douaneaangiften die de Douane kan controleren. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle op voertuigcriminaliteit ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU) en de Algemene douanewet. Het gebruik van risicoprofielen in het algemeen is gebaseerd op artikel 46 DWU. Daarin staat dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer van gestolen voertuigen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere gericht op voertuigcriminaliteit. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane de douaneaangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden douaneaangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in douaneaangiften met betrekking tot de douanewaarde

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op het aspect douanewaarde van de aangiften en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU) en de Algemene Douanewet. Deze wetten zorgen dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens waar het gaat om het aspect douanewaarde van de aangiften. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand, bijzondere bijstand, IIT, verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 80 aangesloten gemeenten en controleert gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria. De consulent krijgt gedurende de hele behandeling de mogelijkheid om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn mede vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.name
Detecteren risico's op onjuistheden in douaneaangiften voor verbruiksbelasting

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op verbruiksbelastingproducten. Dat zijn alcoholvrije dranken, zoals vruchten- en groentesappen en limonade. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op smokkel, onjuiste gegevens of fraude. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme wordene aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de verbruiksbelastingcontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene douanewet en de Wet op de verbruiksbelasting van alcoholvrije dranken. Deze wetten dragen zorg dat verbruiksbelastingheffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op smokkel, fraude of op onjuiste gegevens op het gebied van verbruiksbelasting. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld:

-       als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben,

-       (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie.

-       Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van verbruiksbelasting. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. De douanemedewerker vraagt om meer informatie als dit nodig is. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt ook altijd door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douane medewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt dat profiel elke week gecontroleerd. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten. Bijvoorbeeld als een profiel niet specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in de douaneaangiften mbt ingestelde antidump- en compenserende rechten

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen waarvoor een antidumpingrecht of compenserend recht is ingesteld. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene douanewet en Verordeningen antidump- en compenserende (antisubsidie) rechten. Deze wetten dragen zorg dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens ten aanzien van ingestelde antidumprechten en compenserende rechten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s voor naleving vergunningsplicht voor de uitvoer sanctiemaatregelen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van sanctiemaatregelen. Dit algoritme richt zich op de uitvoer sanctiemaatregelen en kijkt naar aangiften van goederen die de Europese Unie gaan verlaten. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningplicht geldt voor dual use en militaire goederen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. De Douane gebruikt dit algoritme om aangiften efficiënter te behandelen. En daardoor aangiften sneller te controleren en eventueel sneller vrij te geven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uniebepalingen

Verordeningen van de Raad van de EU betreffende beperkende maatregelen tegen bepaalde landen en/of personen, entiteiten en lichamen (in verband met de situatie in bepaalde landen).

Verordening 2368/2002 tot uitvoering van de Kimberleyprocescertificering voor de internationale handel in ruwe diamant

Nationaal bepalingen

Wettelijke basis voor de controles op sanctiemaatregelen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en Sanctiewet 1977 en de daarop gebaseerde ministeriële regelingen en besluiten. Ook is de Regeling goederen voor tweeërlei gebruik van toepassing en Besluit en Uitvoeringsregeling strategische goederen. Zie onderstaande links.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer sanctiemaatregelen. Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van sanctiemaatregelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Als dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de medewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente Noordwijk kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een medewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de medewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

De gemeente Noordwijk kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een medewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij een verhuizing binnen Nederland, als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme biedt inwoners en ondernemers 24/7 begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een juist en volledig ingevulde aanvraag die aan de daarvoor geldende criteria voldoet kan direct worden verwerkt. Controles door medewerkers kunnen altijd plaatsvinden. Voor mensen die niet of minder digitaal vaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer één of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. De medewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Eén van de belangrijkste maatschappelijke opgaven waar het CJIB voor staat, is maatschappelijk verantwoord innen en incasseren. Het CJIB wil mensen zo goed mogelijk ondersteunen bij het voldoen aan betalingsverplichtingen en een onnodige toename van schulden bij burgers voorkomen. Daarom heeft het CJIB de afgelopen jaren geïnvesteerd in het persoonsgericht benaderen van schuldenaren en het mogelijk maken van het treffen van betalingsregelingen voor mensen die niet (direct) kunnen betalen. Hiervoor heeft het CJIB aanvullende diensten en mogelijkheden ontwikkeld.

Het algoritme ‘Telefonisch innen (Wahv)’ ondersteunt één van deze ontwikkelde diensten. Door proactief telefonisch contact op te nemen met mensen die vorderingen open hebben staan (verkeersovertreders), kan het CJIB achterhalen waarom niet (volledig) betaald is. In dit gesprek kan de medewerker van het CJIB eventuele zorgen over extra kosten en spanningen door de inzet van een deurwaarder wegnemen door een directe betaling te laten plaatsvinden, een betalingsafspraak te maken of de persoon in contact te brengen met schuldhulpverlening.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet administratiefrechtelijke handhaving verkeersvoorschriften (ook bekend als de Wet Mulder of Wahv) regelt in Nederland de administratieve afhandeling van veelvoorkomende verkeersovertredingen. Op grond van deze wet is het CJIB belast met de inning van verkeersovertredingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme voorspelt voor welke persoon de kans groter is dat een persoonlijk gesprek via de telefoon het geschikte middel is voor een betaling of tot het komen van een betaalafspraak. Dit gebeurt met behulp van een zogenaamde beslisboom. Een beslisboom werkt door vragen te stellen die met ‘ja’ of ‘nee’ worden beantwoord. Hierdoor is het algoritme makkelijk uitlegbaar en transparant.

# data[].attributes.proportionality
Als een persoon een tweede aanmaning ontvangt voor een verkeersboete en deze niet (volledig) betaalt, wordt vervolgens de deurwaarder ingezet. Deze stap volgt ook vanuit de wet. De inzet van de deurwaarder gaat o.a. gepaard met extra kosten voor de persoon. Zoals aangegeven is het doel van telefonisch innen dat het CJIB proactief deze personen belt die de tweede aanmaning niet (volledig) betalen om in een persoonlijk gesprek tot passende betaalafspraken te komen én extra kosten door de inzet van de deurwaarder voor burgers te voorkomen. Het CJIB kan voor deze aanvullende dienst niet iedereen bellen. Vandaar dat een algoritme wordt ingezet dat voorspelt voor welke persoon de kans groter is dat een persoonlijk gesprek via de telefoon het geschikte middel is voor een betaling of tot het komen van een betaalafspraak.

Door proactief telefonisch contact op te nemen met mensen die vorderingen open hebben staan (verkeersovertreders), kan het CJIB achterhalen waarom niet (volledig) betaald is. In dit gesprek kan de medewerker van het CJIB eventuele zorgen over extra kosten en spanningen door de inzet van een deurwaarder wegnemen door een directe betaling te laten plaatsvinden, een betalingsafspraak te maken of de persoon in contact te brengen met schuldhulpverlening.

Tevens worden hiermee extra maatschappelijke kosten door het inzetten van kostbare incassomiddelen zoals een deurwaarder voorkomen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft aan welke mensen met een openstaande verkeersboete, het CJIB het best kan bellen zodat de inzet van de deurwaarder voorkomen kan worden. Het is vervolgens aan de CJIB-medewerker om te beslissen wie er gebeld wordt. Hiervoor vindt een persoonsgerichte beoordeling plaats. Dit houdt in dat er bijvoorbeel gekeken wordt of er recent contact is geweest of dat er net een aanvraag voor een betalingsregeling is binnengekomen.

Of een burger dus gebeld wordt, is uiteindelijk aan de CJIB-medewerker zelf. Zo zorgt het CJIB voor een betekenisvolle menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Het CJIB neemt verschillende maatregelen om de risico's van het algoritme 'Telefonisch innen (Wahv)' te beheersen en te minimaliseren:

1. Transparantie: Het CJIB publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister, zodat burgers inzicht hebben in hoe het algoritme werkt en welke beslissingen het ondersteunt. Door het gebruik van een beslisboom is het algoritme duidelijk en transparant.

2. Menselijke tussenkomst: Hoewel het algoritme voorspelt welke personen het meest gebaat zijn bij een telefonisch contact, blijft de uiteindelijke beslissing en het gesprek in handen van een medewerker. Dit zorgt ervoor dat er altijd een menselijke beoordeling plaatsvindt.

3. Privacybescherming: Het CJIB zorgt ervoor dat de gegevens die worden gebruikt door het algoritme zorgvuldig worden beheerd en beschermd, in overeenstemming met de geldende privacywetgeving.

4. Verantwoordelijkheid: Bij het verzamelen van de data en het maken van het algoritme wordt gekeken naar de kwaliteit, eerlijkheid en veiligheid van de data en het algoritme.

5. Monitoring en evaluatie: Het CJIB monitort continu de prestaties van het algoritme en evalueert regelmatig of het algoritme de gewenste resultaten oplevert zonder onbedoelde negatieve effecten.

6. Verantwoording en feedback: Het CJIB staat open voor feedback van burgers en andere belanghebbenden om het algoritme te verbeteren en eventuele zorgen aan te pakken.

# data[].attributes.sourceData
Bij het ontwikkelen en toepassen van het algoritme maakt het CJIB gebruik van datasets. Deze datasets bestaan alleen uit gegevens van het CJIB over de verkeersboetes van een persoon. Het gaat hierbij om de volgende gegevens:

het openstaand bedrag;

de feitgroep waartoe het overtreden feit behoort;

de Wahv betaalhistorie.

# data[].attributes.goal
De WOZ-taxatiemodellen helpen elk jaar om de WOZ-waarde van woningen in de gemeente Ede vast te stellen. Het algoritme helpt taxateurs om de waarderingen eerlijk en consistent te controleren. De WOZ-waarde is belangrijk voor de hoogte van de onroerendezaakbelasting (OZB).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
De AI/ML modellen worden gebruikt om woningen te waarderen op basis van een combinatie van statistische technieken en Hedonic Pricing Model. Dit model vormt de basis van de analyse. Het uitgangspunt is dat de waarde van een woning bepaald wordt door de som van de afzonderlijke bijdragen van kenmerken zoals:

Woningkenmerken (bijv. gebruiksoppervlakte, grondoppervlakte, bouwjaar)

Locatiekenmerken (bijv. nabijheid van voorzieningen, demografie van de buurt).

Marktconditie (bijv. trends in vraag en aanbod).

Verkoopcondities

Bij het waarderen van woningen maakt het AI-model gebruik van LightGBM (beslisbomen). Het algoritme analyseert miljoenen combinaties van kenmerken (bijv. bouwjaar, type, gebruiksoppervlakte) en de invloed hiervan op de prijs. Het leert daarbij welke combinaties en patronen statistisch relevant zijn. Een beslisboom verdeelt de data in segmenten (bijv. woningen van hetzelfde type of vergelijkbare locatie) en bepaalt welke kenmerken het meeste gewicht hebben bij het voorspellen van de waarde. Er wordt vervolgens visueel gemaakt welke kenmerken het meest bijdragen aan de uiteindelijke waardering.

Het model wordt getraind en gevalideerd in twee stappen:

Trainingset (80% van de data): het model leert hier verbanden tussen kenmerken en transactieprijzen.

Testset (20% van de data): het model wordt hierop gevalideerd om te controleren of het ook nieuwe, onbekende data correct kan waarderen.

Als het model goed presteert wordt het toegepast op alle woningen. Zo niet, dan wordt het opnieuw getraind en bijgesteld. Om de nauwkeurigheid te borgen worden er ratiocontroles uitgevoerd en wordt het model getoetst aan internationale standaarden zoals die van de IAAO.

# data[].attributes.proportionality
De WOZ-taxatiemodellen helpen taxateurs om de WOZ-waarden van woningen goed en op dezelfde manier vast te stellen.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt officieel vastgesteld door de heffingsambtenaar volgens artikel 22 van de Wet WOZ. Volgens artikel 17 van de Wet WOZ wordt de waarde bepaald. In de praktijk doet de WOZ-taxateur dit. Het algoritme helpt bij het controleren en ondersteunen van de taxaties.

# data[].attributes.risks
De taxatiefunctie in het algoritme controleert de waardes. De taxateurs controleren de resultaten met de hand en passen ze aan als dat nodig is.

# data[].attributes.sourceData
Voor de waardebepaling worden de volgende gegevens gebruikt:

1. Objectkenmerken: primaire en secundaire kenmerken zoals o.a. gebruiksoppervlakte, grondoppervlakte, bouwjaar, type woning, staat van onderhoud, voorzieningenniveau.

2. Marktgegevens: verkoopprijzen van vergelijkbare woningen rondom de waardepeildatum.

3. Locatiekenmerken: afstand tot voorzieningen, sociaal-economische context en fysieke omgeving

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met haar onderliggende algoritmes is inwoners en ondernemers van gemeente Ede maximaal te ondersteunen bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzaken-medewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente Ede; een inwoner of bedrijf heeft diverse stappen al uitgevoerd, waardoor de medewerker meer tijd overhoudt voor de ingewikkelde aangiften en aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente Ede kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag of aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzaken-medewerker.

De gemeente Ede kan voor een enkele digitale aanvragen kiezen om zonder tussenkomst van een burgerzaken-medewerker, automatisch een aanvraag te verwerken. Voorwaarde is dan dat er geen bijzondere gegevens worden aanlevert. De burgerzaken-applicatie verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente Ede ook zelf kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt.

# data[].attributes.proportionality
Gemeente Ede biedt verschillende kanalen aan voor het ontvangen van burgerzaken-aanvragen. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digitaal vaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario, waarbij eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch worden verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzaken-medewerker beoordeeld. De burgerzaken-medewerker controleert deze dan. Bij afwijzing is het altijd de burgerzaken-medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Gemeente Ede borgt het risicobeheer door het formuleren en onderhouden van processen, die borgen dat onze privacy en informatiebeveiliging continu up-to-date is, waarmee we de persoonsgegevens van onze inwoners veilig kunnen onderhouden en hergebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is inwoners en ondernemers helpen bij digitale aanvragen of aangiftes. Het algoritme verwerkt bepaalde aanvragen en aangiftes helemaal automatisch. Het algoritme controleert de gegevens van de inwoner. Alleen als de gemeente meer gegevens nodig heeft of controles of acties nodig zijn, springt een medewerker van burgerzaken bij.

Het algoritme kan alleen een aanvraag of aangifte goedkeuren. Afkeuren kan alleen de medewerker burgerzaken. Gebruik van het algoritme pakt nooit negatief uit voor de inwoner.

Inwoners die hun aanvragen liever niet digitaal indienen blijven welkom aan de balie. Bijvoorbeeld wanneer inwoners niet goed met computers kunnen omgaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente vraagt een inwoner of ondernemer een digitaal product of dienst aan. Tijdens het invullen controleert het algoritme al of de aanvraag volgens de wetten en regels is. Een volledig ingevulde digitale aanvraag of aangifte komt op een werklijst bij burgerzaken van de gemeente. Een medewerker beoordeelt de aanvraag en handelt deze af.

De gemeente kan kiezen welke aanvragen het algoritme automatisch mag afhandelen en welke altijd een medewerker moet afhandelen.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente krijgt het steeds drukker met aanvragen. Alle aanvragen aan de balie behandelen lukt niet meer. Bepaalde aanvragen die digitaal gedaan worden, kunnen verder geautomatiseerd worden aan de hand van een algoritme. Met een algoritme voor de eenvoudige aanvragen/aangiftes houdt de medewerker meer tijd over voor meer ingewikkelde aanvragen. Daardoor verbetert de kwaliteit van de dienstverlening. Ook de kwaliteit van de gegevens in de Basisregistratie Personen (BRP) verbetert.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme en het werkproces zijn zo ingericht, dat er geen risico's zijn op negatieve gevolgen voor inwoners.

Er worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf. De aanvraag/aangifte wordt verwerkt of afgewezen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme. Het algoritme leidt dus nooit tot automatische besluitvorming door het algoritme die een negatieve impact kan hebben op de inwoner.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de Basisregistratie Personen (BRP), burgerlijke stand registers, Kamer van Koophandel (KvK), Centraal Rijbewijzenregister (CRB) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Verbeteren bedrijfsvoering (efficiënt en effectief werken) en uiteindelijk daarmee de dienstverlening aan inwoners en bedrijven

# data[].attributes.lawfulBasis
Niet van toepassing het betreft kantoorautomatisering

# data[].attributes.proportionality
Binnen de gemeente is verhoging van de arbeidsproductiviteit van belang gelet op de taken tegenover de gemeentelijke middelen. Verbetering van de kantoorautomatisering door AI helpt de arbeidsproductiviteit omhaag te krijgen. Bijvoorbeeld het handmatig uitschrijven van verslagen is erg tijdrovend. Medewerkers moeten dan een bandje gaan afluisteren en zijn dan al gauw uren bezig met het maken van een verslag. Met het AI-algoritme kan dit in minuten gedaan worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle output wordt door een persoon gecontroleerd. De uitkomsten van de ingegeven opdracht worden eerst aan de opdrachtgever aangeboden (op de vraag wordt een antwoord genereerd naar de vrager toe, deze kan daar zelf verder vervolg aan geven).

# data[].attributes.risks
Het platform hanteert dataretentie regels. Deze staan standaard ingesteld op 30 dagen (chat en media) of 60 dagen (speech). Aangeboden informatie kan maximaal 60 dagen gedragen worden binnen het platform. Gegevens worden niet gebruikt om het model te trainen of te verbeteren (geen machine learning).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO & AVG.

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van documenten die de gemeente vaak gebruikt standaard ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Noordwijk moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt dan bij een handmatige aanpak.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt altijd gecontroleerd door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van documenten die de gemeente vaak gebruikt standaard ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). Octobox software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Zundert heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van Octobox worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat Octobox geen besluiten neemt. Octobox maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.goal
Om de werkzoekende te ondersteunen in zijn oriëntatie of zoektocht naar werk biedt de gemeente Gennep de burger een online matchingsplatform als instrument aan.

De werkzoekende kan een persoonlijk profiel aanmaken, eventueel met ondersteuning van de klantbegeleider. Dit persoonlijke profiel bestaat uit een aantal onderwerpen: kwaliteiten, beschikbaarheid, belastbaarheid, motivatie, interesses en ervaring.

Vanuit dit persoonlijke profiel kan de werkzoekende ter oriëntatie inzicht krijgen in potentiële functies en beroepen die bij het profiel en daarmee deze werkzoekende passen, inclusief een overzicht van de actuele arbeidsmarktdata over de beroepen/ functies.

De werkzoekende kan zelf in de vacatures zoeken of op basis van zijn profiel of filters zoekopdrachten aanmaken, waarmee de werkzoekende automatisch vacatures ontvangt (met een notificatie via e-mail).

Binnen het online matchingsplatform kunnen werkzoekende zoeken in alle online gepubliceerde vacatures in Nederland plus de vacatures die de gemeente en het UWV voor hen hebben geacquireerd.

Het persoonlijke profiel kan worden ingezien door professionals die de Gennepenaar ondersteunen in het oriënteren op en vinden van werk. Nadat zowel de Gennepenaar als de klantbegeleider het persoonlijke profiel zichtbaar hebben gemaakt, wordt het persoonlijke profiel inzichtelijk voor werkgevers die vanuit het Werkgeversservicepunt toegang hebben gekregen tot het platform. Het profiel is niet zichtbaar voor andere werkzoekenden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beschrijving van de systeemarchitectuur

We ontvangen gegevens vanuit een van de applicaties van WPI en bieden deze ter validatie aan, aan de werkzoekende. De gegevens worden verwerkt in de applicatie en gebruikt voor het persoonlijke profiel, de zoekopdrachten en filters. De werkzoekende kan het profiel, de zoekopdrachten en de filters zelf aanpassen.

Prestatie:

Het is een praktische methode, wanneer de werkzoekende niet tevreden is met het resultaat kan hij deze aanpassen.

# data[].attributes.proportionality
Er wordt voor het matchen van werkzoekende op vacatures alleen gebruik gemaakt van gegevens die noodzakelijk zijn voor het realiseren van een goede match. Bijzondere persoonsgegevens worden niet gebruikt voor de match. Zie voor de persoonsgegevens het voorbeeldprofiel.

In het persoonlijke profiel worden vragen gesteld over:

Taal: Voor taal wordt alleen gevraagd naar de taalbeheersing.

Belastbaarheid: Er wordt gevraagd aan te geven wat de fysieke belastbaarheid is in relatie tot werk. Daarbij wordt niet gevraagd om medische onderbouwing, maar alleen om fysieke mogelijkheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het is een praktische methode, wanneer de werkzoekende niet tevreden is met het resultaat kan hij deze aanpassen. Het heeft geen gevolgen voor de besluitvorming en/of de dienstverlening vanuit de directies WPI.

De applicatie wordt door de werkzoekende en de klantbegeleider gebruikt voor matching met vacatures, maar zoekopdrachten kunnen door beiden worden aangepast. Een werkzoekende is niet verplicht om te solliciteren op een vacature die uit de match naar voren is gekomen.

Niveau van menselijke controle:

human-in-command

# data[].attributes.sourceData
Naam:Jobport

Datasetbeschrijving

Het online matchingsplatform is een instrument dat wordt ingezet voor de begeleiding die wordt geboden vanuit de Participatiewet. Werkzoekenden worden bij het gebruik van het online matchingsplatform begeleid door een klantbegeleider. Wanneer de werkzoekende gebruik maakt van het online matchingsplatform, krijgt deze een voor-ingevuld profiel met de data afkomstig van de applicatie, die wordt gebruikt voor het begeleiden van werkzoekende in het kader van de Participatiewet. De werkzoekende kan gegevens in het persoonlijke profiel vervolgens aanvullen, corrigeren en/of verwijderen. Zie voor een voorbeeld van het profiel hier.

De werkzoekende logt in, in het online matchingsplatform. Hij krijgt een welkomstpagina vanuit de gemeente Amsterdam en start met een vragenlijst waarin de werkzoekende stapsgewijs ziet welke informatie al bekend is. De werkzoekende kan deze informatie corrigeren/ aanvullen. Dit betreft informatie over:

Algemene informatie/ beschikbaarheid

Ervaring

Interesses

Kwaliteiten

Vervolgens komt de werkzoekende op de homepage van waaruit verschillende activiteiten kan worden gedaan:

Berichten sturen/ ontvangen binnen het online matchingsplatform

Het persoonlijke profiel aanpassen/ verrijken

Tips krijgen voor het solliciteren

Oriënteren op beroepen

Vacatures zoeken en zoekopdrachten maken voor nieuwe vacatures

De helpfunctie bekijken

Op basis van het persoonlijke profiel krijgt de werkzoekende suggesties voor mogelijke beroepen/functies. De werkzoekende kiest zelf of hij deze in zijn lijst met favorieten opneemt.

Vervolgens kan de werkzoekende zien welke vacatures beschikbaar zijn en kan deze besluiten om zoekopdrachten op te slaan, zodat de werkzoekende automatisch notificaties ontvangt wanneer er nieuwe, vergelijkbare vacatures beschikbaar zijn.

Licentie

Overeenkomst met leverancier PinkRoccade Local Government, waarbij Jobport onderaannemer is. Deze overeenkomst is afgesloten inclusief een verwerkersovereenkomst.

Persoonlijke gegevens:

Bron

Voor het matchen van werkzoekende op vacatures worden verschillende (online) bronnen gebruikt. De reeds beschikbare informatie vanuit WPI wordt aangevuld met informatie/ aanvullingen/ wijzigingen van de werkzoekende (zie plaat). Vacature-data: de online beschikbare vacatures worden verzameld en ontdubbeld in het online matchingsplatform, deze worden aangevuld met de vacatures van het UWV (bron: WBS) en werkgevers kunnen zelf vacatures toevoegen.

# data[].attributes.goal
De ENSOC, een consortium van landelijke adviesinstanties op het gebied van cybersecurity in Europa, heeft veel regels en afspraken om de samenwerking te definiëren. Voorbeelden hiervan zijn de verantwoordelijkheidsverdelingen of de gezamenlijke inkoop van materialen en middelen. Het systeem stelt ENSOC-medewerkers in staat om snel door documenten te zoeken en een passend antwoord op hun vraag te genereren op basis van deze documenten, vervolgens kan het systeem deze informatie ook verwerken en formatteren in een meegegeven of aangevraagde structuur Een gebruiker zou kunnen vragen naar de verantwoordelijkheden van verschillende landen en deze laten structureren in een overzichtelijke tabel.

# data[].attributes.humanIntervention
ENSOC-medewerkers gebruiken de chatbot als hulpmiddel om sneller de benodigde informatie te vinden.

# data[].attributes.risks
Het systeem wordt voortdurend geëvalueerd op diverse risico's, waaronder ethische aspecten, juridische implicaties en cyberveiligheid. Deze risicoanalyse wordt regelmatig bijgewerkt om in lijn te blijven met de evolutie van het systeem. Proactieve maatregelen worden genomen om potentiële risico's te identificeren en te mitigeren.

Met de chatbot kunnen ENSOC-medewerkers tijd besparen door niet langer in uitgebreide documenten te hoeven zoeken. Daarnaast ondersteunt de chatbot de onboarding van nieuwe medewerkers.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme in Signalen is dat meldingen (die gedaan worden bij de gemeente) direct in de juiste categorie worden geregistreerd. De lijst met categorien waar een melding over gedaan kan worden bij de gemeente is uitgebereid en niet overzichtelijk voor melders van buiten de organisatie. Het algoritme schat op basis van de meldtekst in wat de correcte catagorie is van de melding. Hierdoor hoeft er geen menselijke handeling meer worden gedaan om meldingen bij de juiste afhandelteams te krijgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet

Algemeen plaatselijke verordening

Drank- en Horecawet

Wegenwet

Wet geluidhinder

Wet bodembescherming

Wet milieubeheer

Woningwet

Wet Ruimtelijke Ordening

Natuurbeschermingswet

Flora- en faunawet

Warenwetbesluit Attractie- en speeltoestellen

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
Aan het gebruik van dit algoritme zitten weinig risico's en het heeft toegevoegde waarde voor de burger en medewerkers die meldingen afhandelen. Dit algoritme is technisch overgenomen van gemeente Amsterdam. Onze ontwikkelingen doen we graag via het community-principe waar we samenwerking met andere gemeentes verkiezen boven zelfbouw. Gekozen is voor common ground, de architectuur voor samenwerking.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. De dataset waarmee de het algoritme wordt getraind is op basis van meldingenomschrijvingen die in het verleden gemaakt zijn door melders. Melders kunnen in deze tekst alle informatie schrijven die ze willen en daar zouden persoonsgegevens in kunnen zitten.

# data[].attributes.sourceData
Training is op basis van de tekst van oude meldingen over de stad, zonder contactgegevens. Voor iedere nieuwe training wordt de dataset uitgebreid met de "laatste" set meldteksten met daaraan de juiste categorien gekoppeld.

# data[].attributes.goal
Het doel is mutaties (veranderingen) in de buitenruimte - in het bijzonder panden - gemakkelijker te kunnen detecteren. Luchtfoto's worden geanalyseerd en de toepassing geeft middels een kleurenvlak op de foto aan waar mutaties ten opzichte van de kaart plaats hebben gevonden. Het gaat hier bijvoorbeeld om een schuurtje dat in het afgelopen jaar geplaatst is. Een medewerker controleert altijd de resultaten die worden opgeleverd en of de geometrie aangepast moet worden in de Basisregistratie Adressen en Gebouwen en de Basisregistratie Grootschalige Topografie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente heeft de wettelijke plicht om veranderingen in geometrie van panden in de BGT en BAG bij te houden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Afhankelijk van de wensen van de gemeente vergelijkt het algoritme de huidige registratie met een of meerdere vormen van beeldmateriaal om verschillen te identificeren. De verschillen worden zoveel mogelijk opgewerkt tot direct op te voeren objecten/wijzigingen in de Landelijke Voorziening. Denk bijvoorbeeld aan classificatie en kartering van de objecten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van ChangeMapp levert een (grote) efficiëntieslag in een al bestaand proces op. Waar mutaties voorheen handmatig geïdentificeerd moesten worden, kan dit nu geautomatiseerd. Dit kost een stuk minder tijd en geeft een accurater beeld van veranderingen in de buitenruimte aan panden.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes identificeren veranderingen in de buitenruimte en geven dit visueel weer door wijzigingen met een kleur te markeren. Dit wordt vervolgens gecontroleerd door een medewerker alvorens verwerkt te worden in de basisregistraties.

# data[].attributes.risks
De gebruikte orthogonale luchtfoto's hebben een bepaalde resolutie, waardoor individuen niet te herkennen zijn op de foto's. Uitkomsten van de algoritmes worden alvorens ze verwerkt worden, gecontroleerd door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Pandgeometrie zoals vastgelegd in de BAG en BGT en luchtfoto's (2,5 cm grondpixel, Orthogonaal. 5cm +/- precisie)

# data[].attributes.goal
Het preventief voorkomen van foute, onzakelijke, dubbele en/of frauduleuze betalingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Er is sprake van het ‘gerechtvaardigd belang’ m.b.t. de verwerking van persoonsgegevens. Wat betreft de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur (Abbb) gaat het hier om het zorgvuldigheidsbeginsel.

# data[].attributes.methodsAndModels
Per transactie wordt op basis van elk algoritme een risico-score berekend die ervoor zorgt dat mogelijke verkeerde, frauduleuze betalingen worden geïdentificeerd aan de gebruiker die deze vervolgens moet beoordelen. Het betreft rule-based algoritmes.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het SafeSpend-algoritme is gerechtvaardigd vanwege de toegevoegde waarde die het de gemente Den Haag biedt met betrekking tot de efficiëntie en met name risicobeheersing binnen de betalingsprocessen. Hier staan weinig tot geen (potentiële) risico's tegenover, mits de 'blacklist'-optie niet wordt gebruikt. De inzet van het algoritme is hiermee redelijk gerechtvaardigd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme neemt geen beslissingen, maar wijst op afwijkingen die de gebruiker moet beoordelen in de SafeSpend-applicatie. De gebruiker bekijkt deze afwijkingen en beslist of de transactie wel of niet wordt uitbetaald. Bij een besluit om (nog) niet uit te betalen, volgt verder onderzoek en/of gerichte actie.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer vindt plaats door periodieke monitoring en evaluatie van de risico's en het - op basis hiervan - treffen van benodigde en passende beheersmaatregelen. Door de strenge beveiligingstechnieken vormt dit algoritme geen risico op de betrokkenen.

# data[].attributes.sourceData
- Bankgegevens (betaalopdrachten en bankafschriften): bankrekeningnummer, totaalbedrag, naam begunstigde, omschrijving/betalingskenmerk

- Externe gegevens (KvK, big data)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Geautomatiseerde handhaving milieuzone centrum ring Arnhem

# data[].attributes.goal
Een milieuzone is een gebied in een stad waar bepaalde vervoersmiddelen niet mogen rijden. Bewoners en bezoekers van de gemeente Arnhem hebben recht op schone lucht en een leefbaar klimaat. De lucht die bezoekers en bewoners nu inademen is niet schoon genoeg en dit komt grotendeels door het stadsverkeer. De gemeente Arnhem wil hiermee de luchtkwaliteit in de stad verbeteren en daarmee haar beleid op dit gebied nastreven.

De milieuzone centrum ring is voor personenauto’s, vrachtauto’s, bestelauto’s, taxi’s, autobussen en brom- en snorfietsen in de gemeente Arnhem ingesteld met als doel om de meest vervuilende voertuigen te weren. Ieder voertuig met Nederlands kenteken die ongeoorloofd binnen de milieuzone rijdt krijgt een boete. Overige voertuigen merken niets van deze controle.

# data[].attributes.lawfulBasis
Beleidsregels ontheffingen milieuzone Arnhem 2022

Een overtreding kan “op geautomatiseerde wijze” worden vastgesteld op basis van artikel 3 lid 2 van de Wet administratiefrechtelijke handhaving verkeersvoorschriften (“Wet Mulder”).

# data[].attributes.methodsAndModels
Binnen de milieuzone centrum ring van de gemeente Arnhem worden ANPR-camera's (automatic number plate recognition) met algoritmen gebruikt om kentekens van voorbijrijdende voertuigen te kunnen lezen. Het kenteken wordt vervolgens gekoppeld aan informatie, zoals aan voertuiginformatie van de RDW (Rijkdienst voor het wegverkeer), aan een datum, tijdstip en locatie.

De handhaving van de milieuzone wordt ondersteund door diverse andere op regels gebaseerde algoritmes. Al deze algoritmes dragen bij aan een besluit met rechtsgevolg wanneer een overtreding wordt begaan in de milieuzone (boetebeschikking).

# data[].attributes.proportionality
De impact voor het gebruik van het algoritme staat in verhouding tot de doelen die de gemeente Arnhem nastreeft: het recht van Arnhemmers en bezoekers op een schone lucht, een leefbaar klimaat, verkeersveiligheid, een bereikbare stad en een aangename leefomgeving. Door middel van de ingestelde milieuzone worden de meest vervuilende voertuigen uit de stad geweerd. Daarmee verbetert de luchtkwaliteit in de stad.

# data[].attributes.humanIntervention
De kentekens die door het algoritme worden aangemerkt als onrechtmatig aanwezig in de milieuzone, worden altijd handmatig door een BOA gecontroleerd voordat een boetebeschikking wordt uitgevaardigd.

# data[].attributes.risks
In het kader van de milieuzone centrum ring Arnhem zijn er twee soorten risico's.

Risico 1: Het ten onrechte vaststellen van overtredingen

Wanneer een kenteken verkeerd wordt gelezen en het onjuist gelezen kenteken blijkt te bestaan en gekoppeld is aan een voertuig dat geen toegang heeft tot de milieuzone, dan krijgt de verkeerde persoon een boete opgelegd. Het risico op een foutieve boete wordt geminimaliseerd vanwege een handmatige controle die een BOA uitvoert. Daarnaast bestaat altijd de mogelijkheid om bezwaar aan te tekenen tegen de opgelegde boete. Om bovengenoemde redenen bevat het kentekenherkenningsalgoritme een minimaal risico.

Risico 2: Overtredingen worden niet opgemerkt

Wanneer een kenteken van een voertuig - dat geen toegang heeft tot de milieuzone - door het kentekenherkenningsalgoritme onjuist wordt gelezen, krijgt de eigenaar van het voertuig ten onrechte geen boete opgelegd. Dit gebeurt zelden. Anders dan de maatregelen die worden getroffen bij het eerst genoemde risico, valt dit risico niet te mitigeren. Het betrouwbaarheidsinschattingsalgoritme verlaagt in dit kader het eerder genoemde risico, het opleggen van een boete aan een verkeerd persoon.

# data[].attributes.sourceData
Beeldmateriaal, voertuiggegevens.

Bronnen: RDW, RVO

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in douaneaangiften tot plaatsing onder een bijzondere regeling

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op aangiften tot plaatsing onder een bijzondere regeling en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU) en de Algemene douanewet. Deze wetten zorgen dat dat de heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens in aangiften tot plaatsing onder een bijzondere regeling. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die door de overheid openbaar wordt gemaakt. Bescherming van de uitzonderingsgronden die zijn vastgelegd in de AVG- en Woo-wetgeving, zoals privacygevoelige persoons- en bedrijfsgegevens.

De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsgegevens en privacygevoelige informatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik zorgt voor een verbetering, versnelling en vereenvoudiging van het proces voor openbaarmaking en transparantie. De automatisering maakt het proces minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Een suggestielijst brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld. Zo is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De herkenning van persoons- en bedrijfsgegevens resulteert in een suggestielijst die wordt voorgelegd aan de Woo-behandelaar. Er is vervolgens altijd sprake van menselijke tussenkomst. De beoordeling of de gesuggereerde term als privacygevoelige persoons- of bedrijfsgegevens correct is en moet worden overgenomen is aan de Woo-behandelaar.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, maar voorziet juist in de bescherming daarvan. Het algoritme neemt geen besluiten met rechtsgevolgen, maar doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is een hulpmiddel om op basis van een groot aantal verschillende datasets te komen tot meer, betere en snellere inzichten m.b.t. verkeersveiligheid. De uitkomsten van het voorspelmodel worden ter advisering gebruikt door verkeerskundige experts voor (beleids)keuzes die de kans op verkeersongevallen verminderen. Daarnaast kan het model worden ingezet om in concrete projecten twee of meer ontwerpen met elkaar te vergelijken op de score van verkeersveiligheid. Het algoritme is daarmee alleen bedoeld voor intern gebruik door (beleids)medewerkers van de Provincie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet (artikel a4, c) en Besluit Verkeersveiligheid Weginfrastructuur (artikel 3, e.v.)

# data[].attributes.methodsAndModels
Opbouw van een risico:

- Risico: een (regionaal) verkeersveiligheidsrisico van bijvoorbeeld het CROW, SPV of gedefinieerd door de wegbeheerder.

- Indicator: een meetbaar onderdeel van een risico. Elke indicator bestaat uit een of meervariabelen die samen een indicatorscore (een waarde tussen 0 - 1) opleveren.

- Variabele: een uit data afl eidbare eigenschap.

Berekening risicoprofiel: De eindscore van een wegvak wordt bepaald door een gewogen optelsom van allerisico-scores te maken. Het risicoprofi el is, net als een risico-score en een indcicator-score,alti jd een getal tussen 0 en 1.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel is dat het voorspelmodel de relevante data m.b.t. verkeersveiligheid (ongevalcijfers en wegkenmerken) overzichtelijk analyseert. Daarmee worden risico's voor de verkeersveiligheid geïnventariseerd, kunnen prioriteiten worden gesteld of vragen worden beantwoord.

Het nadeel is dat de uitkomsten van het voorspelmodel op een goede manier moeten geïnterpreteerd door gebruikers. Niet alle bestaande risico's m.b.t. verkeersveiligheid kunnen in data/risico-indicatoren worden uitgedrukt, en data kan mogelijk fouten bevatten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is een analyse-instrument. De uitkomsten zijn adviserend en worden dus door mensen geinterpreteerd en gecontroleerd. Modeluitkomsten worden nooit 1-op-1 overgenomen. Er is dus geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
De datakwaliteit wordt periodiek gecontroleerd en jaarlijks geüpdatet. Risicoprofielen worden ook jaarlijks gevalideerd met werkelijke ongevalsdata waardoor de betrouwbaarheid wordt gewaarborgd. Voor de uitlegbaarheid van de risico-voorspellingen worden waardes zo transparant mogelijk getoond. Daarnaast is er een disclaimer aanwezig op de applicaties dat uitkomsten altijd een advies zijn en daarmee af kan wijken van de werkelijke veiligheidsrisico's. De uitkomsten worden altijd door een verkeerskundig expert beoordeeld voor gebruik. Tot worden er geen persoonsgegevens verwerkt noch getoond.

# data[].attributes.sourceData
Onder andere NWB, BGT, Openstreetmap, NDW V85 en OpenOV.

# data[].attributes.goal
Met dit algoritme bieden we een dienst aan aan vrijwilligers door middel van maatwerk aanbod locaties, functies en trainingen. Het gevolg van het algoritme is dat vrijwilligers eerst bepaalde ervaring moeten hebben opgedaan, voordat ze bepaalde verantwoordelijkere functies mogen vervullen. Ook de eerder gevolgde training is van invloed op het huidige wel/niet verplichte trainingsaanbod. De Stembureaumanager helpt hiermee de kwaliteit van de verkiezingen te waarborgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet

# data[].attributes.proportionality
Aanbod in locatie is een gemak die we vrijwilligers aanbieden, alle locaties met beschikbare functies kunnen gekozen worden. Door ook de functies met de ervaring te matchen en passende trainingen aan te bieden, waarborgen we de kwaliteit van de verkiezingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem bepaalt na configuratie. De configuratie kan zo ingesteld zijn dat uitzonderings/bijzondere gevallen naar een validatiebak gaan. Dan controleert een medewerker de aanmelding. Daarnaast is er een dashboard waarmee de voortgang van de aanmeldingen in de gaten gehouden kan worden.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers, maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo), Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerker altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.name
Matchen justitiabele aan forensische zorglocatie - IFZO (algoritme)

# data[].attributes.goal
In deze tekst komen wat moeilijke termen voor, die leggen we hieronder uit:

Justitiabelen: zijn alle mensen die bij DJI zijn ingesloten. In deze tekst bedoelen we er alle mensen mee die forensische zorg krijgen.

Indicatiestelling: dit is een advies van een deskundige over wat voor zorg en beveiliging een justitiabele nodig heeft. Op basis daarvan wordt gekeken wat de beste plek is voor een justitiabele.

Plaatsingskader: in het plaatsingskader staan de afspraken gemaakt over het systeem van plaatsing. Dit document is openbaar. Er staan in dit document bijvoorbeeld afspraken over de criteria en contra-indicaties. Zo kunnen zorgaanbieders en justitiabelen zien hoe er wordt geplaatst. Dit moet ook van de Wet forensische zorg.

Criteria: dit zijn de gegevens over justitiabelen die belangrijk zijn voor het plaatsen. Dit zijn de harde criteria. Denk aan geslacht, leeftijd, zorgvraag etc. Die criteria sluiten weer aan bij de indicatiestelling. Zie voor de volledige lijst van criteria het kopje 'Gegevens' in deze tekst. Elke zorgaanbieder heeft bepaald voor welke criteria hij zorg kan leveren.

Contra-indicaties: dit zijn gegevens die tot een andere beslissing kunnen leiden dan de gewone criteria. Dit noemen we ook wel de zachte criteria. Denk aan een gebiedsverbod, incidenten, de geschikte instelling is vol of iets anders bijzonders.

Efficiënt (ook wel ‘doeltreffend’ genoemd): met zo min mogelijk moeite, zo veel mogelijk bereiken.

Transparant: dat voor iedereen duidelijk is waarom je iets doet.

Uniform (ook wel ‘eenvormig’ genoemd): dat het elke keer op dezelfde manier gebeurt.

Er zijn veel zorgaanbieders en duizenden plaatsingen per jaar. Overigens is het niet alleen DJI die plaatsingen doet. Ook 3RO (drie reclasseringsorganisaties) doet plaatsingen. In deze tekst hebben we het enkel over de werkwijze van DJI.

Het algoritme stelt op een efficiënte, transparante en uniforme manier de juiste plek bij een zorgaanbieder voor. De medewerker van DJI kan hierdoor gemakkelijk en snel justitiabelen plaatsen. Dat kan bij een forensische zorgaanbieder zijn. Daaronder valt ook een speciale afdeling in een gevangenis (dit noemen we een Penitentiair Psychiatrisch Centrum of PPC).

De afspraken uit het plaatsingskader zijn de basis van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet forensische zorg artikel 2.6

Wet Justitiële en Strafvorderlijke Gegevens artikel 51a

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of zorgaanbieders voortrekken.

Het algoritme stelt een zorgaanbieder voor waar DJI een contract mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde criteria van justitiabelen (gebaseerd op de indicatiestelling) en vergelijkt deze met de criteria van zorgaanbieders. Alleen zorgaanbieders die aan alle criteria voldoen, worden aan de medewerker getoond.

Er zijn contra-indicaties die wel belangrijk kunnen zijn bij het voorstellen van een zorgaanbieder, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd. Zoals wachtlijsten of de belangen van een slachtoffer.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme kan niet met alles rekening houden. Daarom beoordeelt een medewerker altijd het voorstel van het algoritme. Voor de zorgaanbieder is het belangrijk dat de zorg die de justitiabele nodig heeft, past bij de zorg die de zorgaanbieder biedt.

Het is heel belangrijk voor een justitiabele dat hij of zij op de juiste plek terechtkomt om de juiste zorg te krijgen. Er zijn regels voor het plaatsen van een justitiabele. Deze regels zijn:

De justitiabele moet de zorg en beveiliging krijgen die nodig is

De justitiabele moet op tijd de juiste zorg krijgen (denk aan wachtlijsten)

De plek waar de justitiabele verblijft moet bereikbaar zijn, ook voor familie, vrienden en bekenden (in de juiste regio).

Een justitiabele zou ook zonder algoritme geplaatst kunnen worden. Maar dat is moeilijk, omdat er veel zorgaanbieders zijn en veel justitiabelen. Daarom gebruikt DJI een algoritme. Het algoritme maakt het kiezen van een zorgaanbieder efficiënter, transparanter en uniform. Justitiabelen en zorgaanbieders worden gelijk behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Een DJI-medewerker kijkt naar de zorgaanbieders die het algoritme voorstelt. Het algoritme stelt meestal meerdere zorgaanbieders voor. De medewerker maakt dan een keuze volgens het plaatsingskader.

Als er geen zorgaanbieder is die aan de criteria voldoet, stelt het algoritme geen zorgaanbieder voor. Dit komt doordat er geen passende zorgaanbieder in de buurt van de justitiabele is gevonden. Als het algoritme geen zorgaanbieder in de buurt kan vinden, vraagt de medewerker van DJI het algoritme om buiten de regio te kijken naar een passende zorgaanbieder. Het algoritme zoekt dan opnieuw naar zorgaanbieders die de justitiabele de benodigde zorg kunnen geven.

Een medewerker van DJI mag afwijken van het voorstel van het algoritme. Daar moet de medewerker wel goede redenen voor hebben en dit motiveren. Welke redenen dit kunnen zijn, staat in het plaatsingskader en we noemen dit contra-indicaties. Bijvoorbeeld als het slachtoffer in de buurt woont of als er een lange wachtlijst is. Een medewerker van DJI kijkt naar de situatie en kiest de best passende zorgaanbieder voor de justitiabele. Want het is belangrijk dat de justitiabele de benodigde/passende zorg krijgt. Een justitiabele wordt niet geplaatst zonder tussenkomst van een DJI-medewerker.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zit in het plaatsingssysteem van DJI. In dat systeem staan veel gevoelige gegevens, zoals medische gegevens en gegevens uit het strafdossier. De medewerker van DJI heeft medisch-vertrouwelijke gegevens nodig om de justitiabele zo goed mogelijk te kunnen plaatsen. Daarom krijgen medewerkers van DJI training in hoe ze met vertrouwelijke gegevens moeten omgaan. Alleen medewerkers die hiervoor toestemming hebben, kunnen in het plaatsingssysteem en bij de gegevens die erin staan.

Het risico bestaat dat medewerkers om het algoritme heen werken. Om dat te voorkomen, moeten medewerkers bij het afwijken van het voorstel van het algoritme motiveren waarom ze dat doen. Het is dus niet mogelijk een justitiabele te plaatsen zonder dat het algoritme een voorstel heeft gedaan.

DJI heeft contracten met zorgaanbieders van forensische zorg. Daarin staan de criteria van die zorgaanbieder. Als de criteria niet goed worden ingevuld, kan het plaatsingssysteem een verkeerde keuze maken. Het is dus belangrijk dat zorgaanbieders en medewerkers van DJI goed opletten bij het invoeren van de criteria. Als het nodig is, kunnen de criteria worden aangepast.

Het plaatsingssysteem en het algoritme moeten voldoen aan de Baseline Informatiebeveiliging Overheid (BIO). In de BIO staan de regels van de Rijksoverheid voor informatieveiligheid. Volgens de wet moeten de gegevens die het algoritme gebruikt 20 jaar bewaard blijven.

# data[].attributes.sourceData
Hieronder staat welke gegevens (criteria) het algoritme gebruikt voor plaatsingen bij tbs met dwangverpleging en bij klinische zorg. Bij tbs en klinische zorg is een justitiabele opgenomen in een zorglocatie.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: DSM-hoofdgroep, verstandelijke vermogens, zedendeliquentie aanwezig, zorgsetting, verblijfsoort, toelichting hoofddiagnose ‘’Aan middelen gebonden stoornis’’.

Een justitiabele kan ook ambulante zorg krijgen. Ambulante zorg is forensische zorg waarbij de justitiabele niet (meer) verblijft in een kliniek. De justitiabele komt naar de kliniek voor de behandeling en gaat daarna weer naar huis. Als een justitiabele in een penitentiaire inrichting zit, komt een zorgaanbieder naar de gevangenis om de justitiabele daar te behandelen.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

# data[].attributes.contactEmail
Heeft u een vraag over dit algoritme? Deze kunt u stellen aan Informatie Rijksoverheid https://www.rijksoverheid.nl/contact/informatie-rijksoverheid. Als men uw vraag niet kan beantwoorden, stuurt Informatie Rijksoverheid uw vraag door naar de Dienst Justitiële Inrichtingen die uw vraag dan beantwoordt. De Dienst Justitiële Inrichtingen is eigenaar van dit algoritme.

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt en wordt beheerd door de Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het beheren van armaturen op afstand. Als er vanuit het systeem wordt aangegeven dat een armatuur niet brandt, wordt er een aannemer ingeschakeld. Dit heeft als impact een vermakkelijking van beheer van armaturen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet

# data[].attributes.methodsAndModels
De provinciale wegen beschikken over verlichting en deze verlichting bevat armaturen. In het Interact City-systeem wordt energieverbruik van de armaturen gemonitoord. Het systeem houdt het energieverbruik van de armaturen bij en geeft een foutmelding bij afwijking in energieverbruik. Dit kan betekenen dat de armutuur kapot is of dat het systeem een foutmelding geeft. Het Interactcity systeem zal in de foutmelding aangeven dat het aangeraden wordt om een aannemer naar de armatuur te sturen. Vervolgens wordt door een medewerker bepaald of er een aannemer op de defecte armatuur afgestuurd gaat worden. Het Interactcity systeem kan echter zelf niet de beslissing maken om een aannemer op de armatuur af te sturen. Dit kan alleen door menselijk contact gedaan worden. Aan de hand van een astronomische klok wordt er met donker worden spanning op het netwerk gezet.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme vermakkelijkt het beheer van armaturen aan provinciale wegen. Als er door het systeem een storing wordt waargenomen kan dit snel worden waargenomen. Langzamerhand wordt er gewerkt aan het slimmer maken van een groter aantal armaturen. In het geval van oude armaturen is de provincie afhankelijk van burgers of eigen waarneming. Een potentieel nadeel zou een kans op hacking kunnen zijn. Echter zijn de gevolgen van een hacking beperkt, armaturen zullen enkel uitgeschakeld worden. Er wordt geacht dat de risico's hetzelfde blijven, en deze risico's worden dan ook niet periodiek afgewogen.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij een melding van een afwijking op een armatuur wordt er door een medewerker gecontroleerd of er een aannemer op de armatuur afgestuurd gaat worden voor reparatie. Het systeem zou in staat kunnen zijn tot het maken van eigen acties naar aanleiding van meldingen. Echter wordt hier nu en in de toekomst geen gebruik van gemaakt en zal er menselijke tussenkomst blijven plaatsvinden.

# data[].attributes.risks
Er is geen risico op geautomatiseerde besluitvorming of inbreuk op grondrechten, omdat het algoritme geen bindende beslissingen neemt, maar enkel meldingen geeft bij het signaleren van een afwijking. Aangezien dit risico niet zal veranderen in de nabije toekomst is er geen sprake van periodieke monitoring van risico's. Signify is eigenaar van het algoritme en de Provincie Groningen werkt in het systeem als operator. Er is schriftelijk besproken dat 1 persoon binnen de Provincie Groningen beschikt over de rechten van het systeem. In het geval dat personen aan het systeem toegevoegd of verwijderd moeten worden zal de persoon in het bezit van de rechten deze acties uitvoeren. Het beheer van het Interactcity vindt extern plaats en hier zijn onderhoudsovereenkomsten voor getekend. Er vinden regelmatig controles en contact plaats tussen de medewerker van de Provincie Groningen en de leverancier van het algoritme om de aansluiting tussen de invoer en uitvoer om de juistheid en volledigheid van de verwerking te garanderen. Het algoritme maakt enkel gebruik van gegevens van de gebruikers. Er worden geen gegevens gebruikt van externe personen, het beheer van informatie vormt dus ook geen risico.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens over energieverbruik van de armaturen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is bij te dragen aan de juiste beveiliging van informatie die per e-mail wordt verzonden. Het wordt gebruikt door Gemeente Veenendaal bij het verzenden van e-mails naar ontvangers buiten de organisatie. Dat zijn bijvoorbeeld bedrijven en burgers. Het algoritme zorgt ervoor dat er niet te weinig, maar ook niet te veel beveiligingsmaatregelen worden genomen. Het attendeert de verzender van een e-mail op mogelijke gevoelige informatie en moedigt hen aan deze veilig te versturen. De e-mail wordt beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, de mogelijkheid om de e-mail in te trekken en logging. Ook biedt de applicatie de mogelijkheid om in te zien of de mail en/of de bijlage zijn ingezien door de ontvanger.

Op deze manier wordt gevoelige informatie beveiligd, terwijl ongevoelige informatie zonder extra frictie toegankelijk blijft voor de ontvanger. Het algoritme heeft uitsluitend invloed op het proces van e-mailverzending en heeft geen impact op de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het opstellen van een nieuwe e-mail worden door het algoritme de gebruikte termen in het bericht en de bijlagen vergeleken met eerdere verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken beveiligd verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt eraan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl het algoritme tegelijkertijd geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten. Van deze berichten is bekend of ze wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten niet uit de data terug te halen.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico’s in douaneaangiften met betrekking tot douanevrijstellingen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op aangiften waarin beroep wordt gedaan op douanevrijstellingen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene douanewet en de Algemene douaneregeling. Deze wetten zorgen dat de heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens in aangiften waarin beroep wordt gedaan op een douanevrijstelling. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het geautomatiseerd vergelijken van vinger- en handafdrukken (hierna vingerafdrukken). Het vaststellen van de identiteit van een persoon is van groot belang in de politieprocessen. Het staat aan de basis van de onderzoeken. Het vergelijken van veel vingerafdrukken is voor een mens onmogelijk en onuitvoerbaar. Daarom is het vergelijken van vingerafdrukken geautomatiseerd. Dit algoritme draagt bij aan efficiënt en effectief politiewerk, het verhogen van de pakkans en daarmee aan de veiligheid.

De politie gebruikt vingerafdrukken om de identiteit van iemand vast te stellen of te verifiëren. Dit kan gaan om verdachten, slachtoffers van misdrijven, onbekende doden en getuigen. De forensische opsporing stelt vingerafdruksporen op plaatsen delict veilig en verricht daarmee onderzoek. Het doel is om de donor van het spoor te vinden voor de waarheidsvinding in opsporingsonderzoeken en voor bewijsvoering. In HAVANK zitten vingerafdrukken van verdachten en veroordeelden van misdrijven waar vier jaar of meer celstraf op staat.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van de vergelijking van biometrische gegevens valt onder de Wet Politiegegevens artikel 13 lid 1c, identificatie van personen of zaken. In het bijzonder worden nog de volgende artikelen toegelicht in het kader van de verwerking:

·        artikel 5 (bijzondere categorieën van politiegegevens): De verwerking van politiegegevens waaruit ras, etnische afkomst, politieke opvattingen, religieuze of levensbeschouwelijke overtuiging, of het lidmaatschap van een vakbond blijkt, en de verwerking van genetische gegevens, biometrische gegevens met het oog op de unieke identificatie van een natuurlijke persoon, of gegevens over gezondheid, seksuele leven en seksuele gerichtheid vindt slechts plaats wanneer dit onvermijdelijk is voor het doel van de verwerking, in aanvulling op de verwerking van andere politiegegevens betreffende de persoon en de gegevens afdoende zijn beveiligd.

·        artikel 7a: Een besluit dat uitsluitend op geautomatiseerde verwerking is gebaseerd, met inbegrip van profilering, dat voor de betrokkene nadelige rechtsgevolgen heeft of hem in aanmerkelijke mate treft, is verboden, tenzij wordt voorzien in voorafgaande menselijke tussenkomst door of namens de verwerkingsverantwoordelijke en in specifieke voorlichting aan de betrokkene.

·        Wetboek van Strafvordering artikelen 22 lid4, 27a, 29a, 55c, 61a en 190

·        Wetboek van Strafrecht artikelen 14c, 15a, 38, 38p, 38ab, 77f, 77ta, 77w, 77z en 447e

·        Vreemdelingenwet 2000, artikelen 50 (identificatie) en 107 (verwerking vingerafdrukken)

·        Wet en Besluit identiteitsvaststelling verdachten en veroordeelden

·        Prüm-besluit en andere internationale verdragen, voor uitwisselen van biometriegegevens met het buitenland

·        Wetboek van Strafvordering artikel 55 c lid 4: De vingerafdrukken kunnen ook worden verwerkt voor het voorkomen, opsporen, vervolgen en berechten van strafbare feiten en het vaststellen van de identiteit van een lijk.

# data[].attributes.methodsAndModels
HAVANK zet een afbeelding van een vingerafdruk met behulp van een algoritme om in een “rekenkundige sleutel”. Deze sleutel wordt onder een unieke registratie opgeslagen in een database. De afbeelding wordt ook opgeslagen onder de unieke registratie.

Als er een nieuwe vingerafdruk wordt aangeboden aan het systeem dan zal het algoritme opnieuw de “rekenkundige sleutel” bepalen en opslaan onder een nieuwe unieke registratie. Met deze rekenkundige sleutel wordt een vergelijking uitgevoerd met alle rekenkundige sleutels in de database. Met behulp van het algoritme wordt vervolgens, per vergelijking, een score bepaald.

Het algoritme vingerafdrukken voor identiteitsvaststelling levert een hit-no-hit-resultaat op. Dit gebeurt op basis van een score: is de score boven een bepaalde waarde dan is het een hit, is de score onder een bepaalde waarde dan is het een no-hit. Het algoritme sporen van hand- en vingerafdrukken levert een kandidatenlijst op met scores.

Het algoritme is niet zelflerend.

# data[].attributes.proportionality
Het handmatig vergelijken van de grote hoeveelheden vingerafdrukken en sporen is voor een mens onmogelijk en onuitvoerbaar. Daarom is het vergelijken van vingerafdrukken en sporen geautomatiseerd. Hierdoor is de kans op herkenning veel groter en de kans op fouten kleiner.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme vingerafdrukken voor identiteitsvaststelling levert een hit-no-hit-resultaat op. Dit gebeurt op basis van een score: is de score boven een bepaalde waarde dan is het een hit, is de score onder een bepaalde waarde dan is het een no-hit.

Het algoritme sporen van hand – en vingerafdrukken levert een kandidatenlijst op met scores. Een expert onderzoekt de door het systeem gepresenteerde vingerafdrukken met het spoor en onderzoekt of er mogelijk een match is. Is er geen match dan wordt het onderzoek gesloten met ‘geen herkenning’. Is er een match dan gaan twee andere experts deze match vergelijken. Zij doen dit zelfstandig en onafhankelijk van elkaar. Pas als de drie experts tot dezelfde conclusie komen, is er sprake van formele individualisatie en wordt dit vastgelegd in een rapport.

# data[].attributes.risks
·        Alleen getrainde en geautoriseerde experts hebben toegang tot het algoritme en de vingerafdrukken.

·        Om bevooroordeling tegen te gaan weten experts niet aan welke zaak ze werken, weten de experts onderling van elkaar ook niet wie aan welke zaak werkt, en zien de experts elkaars resultaten niet.

·        De automatische resultaten worden alleen boven een betrouwbare scoredrempel gegenereerd. Een mens controleert of de gegevens kloppen of dat er mogelijke afwijkingen zijn.

·        De resultaten van het vergelijkingsalgoritme van sporen worden altijd door minimaal drie gecertificeerde experts van de politie beoordeeld volgens een gestandaardiseerd werkproces onder ISO 17025 accreditatie (norm voor test en kalibratielaboratoria). De uitkomst van de verwerking is dus de conclusie van drie menselijke experts.

# data[].attributes.sourceData
Afbeeldingen van vingerafdrukken en sporen van hand- en vingerafdrukken.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI).

AI helpt GEM om de inwoner beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker.

Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen. GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegankelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geïnformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van de gemeente zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in de gemeente.

# data[].attributes.website
Team Virtuele Assistent Gem Common Ground

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI).

AI helpt GEM om de inwoner beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker.

Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen. GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegankelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geïnformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van de gemeente zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in de gemeente.

# data[].attributes.website
Team Virtuele Assistent Gem Common Ground

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.website
Wet open overheid (Woo) | Gemeente Huizen

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s op witwassen en terrorismefinanciering met liquide middelen in douaneaangiften

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke douaneaangiften betrekking hebben op het binnenkomen en uitgaan van liquide middelen en waardevolle goederen. Het algoritme geeft aan welke douaneaangiften goederen betreffen waarbij een risico bestaat op witwassen en terrorismefinanciering. Het algoritme helpt bij het selecteren van douaneaangiften die door de Douane gecontroleerd kunnen worden en waarvoor een kennisgevingsverplichting kan worden opgelegd. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle op liquide middelen en waardevolle goederen controle ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de EU verordening 2018/1672. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer van liquide middelen en waardevolle goederen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder meer gericht op liquide middelen en waardevolle goederen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane de douaneaangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden douaneaangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker krijgt van de software een melding wanneer niet alle pagina zijn gecontroleerd. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit beperken we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Microsoft kan verplicht worden om gegevens aan de Amerikaanse autoriteiten te geven vanwege de Patriot Act. Om dit risico te verkleinen, heeft de leverancier standaard privacybescherming toegepast. Tekst die via de API naar de Azure-dienst wordt gestuurd, kan tijdelijk worden opgeslagen voor foutopsporing, maar deze optie is uitgeschakeld. Dit vermindert het risico. Direct na de verwerking door Azure wordt de data verwijderd. De leverancier heeft ook een ISO 27001-certificaat. De voordelen voor privacy zijn groter dan de risico's van het niet gebruiken van deze software.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker van burgerzaken. Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een medewerker van burgerzaken. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de medewerker van burgerzaken.

Dit betekent dat de gemeente een dergelijke aanvraag efficiënt kan afhandelen. De inwoner/ het bedrijf heeft al diverse stappen uitgevoerd waardoor de medewerker meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aanvragen/aangiften die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Wet basisregistratie personen

2. Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een medewerker van burgerzaken, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de medewerker van burgerzaken zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken deze aanvragen automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag alleen wanneer er geen bijzondere of afwijkende gegevens worden aangeleverd. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld wanneer er sprake is van overbewoning op het nieuwe adres bij verhuizing binnen Nederland.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de medewerker van burgerzaken aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario, waarbij alleen eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch worden verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker van burgerzaken beoordeeld. De medewerker van burgerzaken controleert deze en besluit vervolgens tot verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de medewerker van burgerzaken die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.name
WOZ taxatie met modelmatige waardebepaling

# data[].attributes.goal
Jaarlijks bepalen we de WOZ-waarde van alle woningen in Nijmegen. Om dit proces uit te kunnen voeren gebruiken we een rekenmodel (het algoritme). Dit zorgt ervoor dat we het werk beter en sneller kunnen doen. Ook zorgen we zo dat we alle woningen op dezelfde manier behandelen.

Het algoritme heeft invloed op de eigenaren van woningen, doordat de WOZ-waarde bepaalt hoeveel onroerendezaakbelasting iemand voor zijn woning moet betalen. Daarnaast heeft het invloed op de inkomstenbelasting en de verhuurdersheffing. Voor huurders kan de WOZ-waarde invloed hebben op de maximale huurprijs. De WOZ-waarde is namelijk onderdeel van het puntensysteem waarmee men de maximale huurprijs berekent.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet waardering onroerende zaken (WOZ). Deze wet is bedoeld om de bepaling van deze waardes te regelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme rekent met genoemde informatie van verkochte woningen en berekent op basis hiervan een WOZ-waarde voor verkochte en niet-verkochte woningen. De WOZ-waardes worden altijd nog door een van onze taxateurs gecontroleerd en als dat nodig is aangepast.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief voor dit algoritme is het compleet met de hand berekenen van de waarde. Door het grote aantal woningen kost dit heel veel tijd. Ook is er daardoor meer kans op fouten. Het is beter om het algoritme te gebruiken, omdat dat voor minder handwerk zorgt. Daarmee hebben we meer tijd voor controles. Ook is het belangrijk om gelijke gevallen gelijk te behandelen. Dit kan beter door een standaard proces te volgen, wat we kunnen automatiseren. Zo zorgen we dat de lasten eerlijk verdeeld worden onder inwoners.

# data[].attributes.humanIntervention
De gegevens waar het algoritme mee gaat rekenen zijn van verkochte woningen. Wij controleren deze gegevens voordat hiermee gerekend wordt. We kijken of de eigenschappen van de woning kloppen. Denk hierbij aan de volgende gegevens: onderdelen van de woning zoals de gebruiksoppervlakte, aanbouwen, dakkapellen en garages. Ook gebruiken we informatie over de toestand van de woning: zoals hoe goed het onderhouden is, de kwaliteit van de voorzieningen zoals keuken en badkamer en de kwaliteit van de woning zelf.

Nadat het algoritme een waarde heeft berekend, controleert onze taxateur deze. De taxateur controleert de waarde met verkoopcijfers van woningen die vergelijkbaar zijn. En er wordt gecontroleerd op het jaar daarvoor gemaakte bezwaren. Ook controleert de Waarderingskamer (de landelijke toezichthouder) regelmatig ons werk en dat van andere gemeenten.

# data[].attributes.risks
Belangrijke risico’s zijn: de kwaliteit van gegevens over woningen, de hoeveelheid verkochte woningen, de inrichting van het model en de kwaliteit van de controle op de uitkomsten van het rekenmodel.

De verschillende gegevens moeten betrouwbaar zijn om de juiste resultaten te kunnen berekenen. Dit risico beperken we door menselijke controle op verschillende momenten in het proces. De Waarderingskamer doet een externe controle op de berekening van onze WOZ-waardes en moet toestemming geven voor we definitieve WOZ-waardes kunnen vaststellen.

Ook is het belangrijk dat we de uitkomsten van het rekenmodel goed kunnen uitleggen. Dit kunnen we omdat we weten hoe de waardes berekend worden. U kunt via de website van de gemeente het taxatieverslag bekijken voor een onderbouwing van de waarde van uw woning.

# data[].attributes.sourceData
Bij het berekenen van de WOZ-waardes gebruiken we verschillende basisregistraties: Hierin houdt de Nederlandse overheid verschillende gegevens bij. Gegevens over van wie een woning is en hoe groot het stuk grond is komen uit de Basisregistratie Kadaster. Daarnaast gebruiken we de Basisregistratie Adressen en Gebouwen. Hieruit komen gegevens zoals de oppervlakte van de woning en het bouwjaar. Voor de Wet WOZ zelf verzamelen wij de volgende gegevens: onderdelen van de woning zoals de gebruiksoppervlakte, aanbouwen, dakkapellen en garages. Ook verzamelen wij gegevens over de toestand van de woning zoals het kwaliteits-, onderhouds- en voorzieningenniveau. Deze gegevens verzamelen wij via gegevens uit verkoopadvertenties, koopinlichtingenformulieren en informatieformulieren.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in documenten. Er zijn wetten en regels die de privacy van burgers beschermen en misbruik van persoonsgegevens voorkomen. Deze regels verplichten het anonimiseren van persoonsgegevens. Bij het anonimiseren worden gegevens verborgen, zodat ze niet meer gebruikt kunnen worden om iemand te identificeren. Zo wordt de persoonlijke informatie van burgers en bedrijven beschermd.

De gemeente Veenendaal gebruikt deze applicatie voor het anonimiseren van documenten. De applicatie geeft suggesties voor welke gegevens geanonimiseerd moeten worden. Ook wordt de juridische grondslag aangegeven die het anonimiseren ondersteunt. Medewerkers die de applicatie gebruiken, beslissen zelf welke gegevens geanonimiseerd worden en welke grondslag daarvoor geldt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatie maakt gebruik van deep learning-modellen die zowel visuele als tekstuele informatie analyseren om te bepalen welke gegevens als privacygevoelig worden beschouwd. Deep learning is een technologie die de applicatie helpt te leren door veel voorbeelden te bekijken en deze juist te classificeren. Het algoritme herkent privacygevoelige informatie en biedt suggesties voor anonimisering, inclusief de juridische grondslagen voor het anonimiseren. De medewerker besluit vervolgens welke informatie geanonimiseerd wordt en op basis van welke juridische grondslag dit gebeurt.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind om privacygevoelige informatie te herkennen. Het is beperkt tot classificatie en zal daardoor geen inhoudelijke informatie onthullen. Het algoritme draagt bij aan de verbetering van de kwaliteit en nauwkeurigheid van de anonimisatie, evenals aan het verhogen van de snelheid waarmee het anonimiseren plaatsvindt. Dit is van belang, aangezien door wet- en regelgeving, zoals de Wet open overheid (Woo) en de Wet elektronische publicaties (Wep), de hoeveelheid documenten die door overheidsinstanties gepubliceerd moeten worden, toeneemt.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat de applicatie constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren.

# data[].attributes.sourceData
De categorie van persoonsgegevens die worden verwerkt in de applicatie is afhankelijk van het door de gemeente aangeboden document. Dit kunnen dus alle soorten persoonsgegevens zijn, afhankelijk van de publicatieverplichting of -doel waarvoor de oplossing wordt gebruikt. Het kan gaan om de volgende persoonsgegevens:

NAW-gegevens;

Contactgegevens (e-mailadres, telefoonnummer);

Handtekeningen en parafen;

Inhoud die zaaktype-gerelateerd is.

Het kan voorkomen dat bijzondere en gevoelige persoonsgegevens worden verwerkt. Er kunnen dus theoretisch de volgende bijzondere/gevoelige persoonsgegevens worden verwerkt:

Gegevens over de gezondheid;

Gegevens waaruit ras of etnische afkomst blijken;

Gegevens waaruit politieke opvattingen blijken;

Gegevens waaruit religieuze of levensbeschouwelijke overtuigingen blijken;

Gegevens waaruit het lidmaatschap van een vakbond blijken;

Biometrische gegevens;

Gegevens met betrekking tot iemands seksueel gedrag of voorkeur;

Strafrechtelijke gegevens;

BSN;

Financiële gegevens

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt ingezet om de door de raad vastgestelde regels over voertuigen in het centrum winkel binnengebied te kunnen handhaven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering raadsbesluit

# data[].attributes.methodsAndModels
Niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt gebruikt omdat het handhaven met ambtenaren buiten proportie is in kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar beoordeeld op basis van de situatie of de bestuurder van het voertuig in overtreding is van de door de raad gestelde regels over voertuigen in de bekeken ruimte.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO, WDO, UAVG, WEP, WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO, AVG

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Almelo heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige gegevens bevatten. Daarbij is het van belang dat deze gegevens worden geanonimiseerd. Het handmatig anonimiseren is foutgevoelig en tijdrovend en kan datalekken tot gevolg hebben. Met behulp van de anonimiseringstool worden gebruikers in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiente en effectieve wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
In het werkproces voor het gebruik van de anonimiseringstool is vastgelegd dat er altijd sprake is van menselijke controle; dat wil zeggen dat altijd een medewerker het eindresultaat controleert en beoordeelt voordat de betrokken informatie verder verwerkt wordt.

# data[].attributes.risks
Het risico van het gebruik van de anonimiseringstool is verwaarloosbaar, omdat de tool geen besluiten neemt. De anonimiseringstool genereert een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente Almelo voert altijd de toets uit of een document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens zoals naam, adres, geboortedatum, geslacht, BSN, et cetera

# data[].attributes.goal
Met dit algoritme ontstaat begrip of met de gemaakte planning doelen worden bereikt. Dit is aan de ene kant geld (hoeveel kan worden uitgegeven) en aan de andere kant het resultaat. Burgers en bedrijven zien hiermee voor iedere regeling hoe deze meewerken aan het halen van een bepaald resultaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
VERORDENING (EU) 2021/2115 VAN HET EUROPEES PARLEMENT EN DE RAAD van 2 december 2021 tot vaststelling van voorschriften inzake steun voor de strategische plannen die de lidstaten in het kader van het gemeenschappelijk landbouwbeleid opstellen (strategische GLB-plannen) en die uit het Europees Landbouwgarantiefonds (ELGF) en het Europees Landbouwfonds voor plattelandsontwikkeling (Elfpo) worden gefinancierd, en tot intrekking van Verordeningen (EU) nr. 1305/2013 en (EU) nr. 1307/2013

VERORDENING (EU) 2021/2116 VAN HET EUROPEES PARLEMENT EN DE RAAD van 2 december 2021 inzake de financiering, het beheer en de monitoring van het gemeenschappelijk landbouwbeleid en tot intrekking van Verordening (EU) nr. 1306/2013

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gaat hier om een niet zelflerend algoritme.

In de tool worden alle openstellingen zichtbaar gemaakt en kunnen naast elkaar worden gezet. Dit gebeurt door het genereren van een openstellingscode. Met deze openstellingscodes kan elke bijdrage van alle openstellingen op output (aantal x vaste prijs) en resultaat naast de output (aantal x vaste prijs) en resultaat van een interventie (verschillende regels en plannen waarvoor subsidie mogelijk is) gezet worden. In de tool wordt per interventie bepaald of is voldaan aan de planning van elke interventie zoals opgenomen in het NSP. Dit gebeurt via een interventiecode.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme helpt mee aan meer werken met data en is onderdeel van automatisch verslag uitgeven. Hiermee is beter te begrijpen en wordt uitgelegd of er een gat zit in de gemaakte planning. (geld en resultaat). Met deze cijfers kan uitgelegd worden welke keuzes of beslissingen te verdedigen zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Het resultaat van het algoritme wordt gebruikt door mensen om goede keuzes te maken.

# data[].attributes.risks
Risico -> medewerkers die geen toegang tot de tool mogen hebben, krijgen toegang.

Toegang tot de tool verloopt via een vast proces. Voor zowel interne medewerkers als van buiten moet de manager die beslist een aanvraag doen. Voor de medewerkers van buiten is steeds toestemming nodig van de eigenaar van de tool.

Risico -> medewerkers met toegang kunnen niet toegestane wijzigingen doen in de tool.

Er zijn vier verschillende rollen te zien in de tool. Alleen de functioneel beheerder van de tool kan alle handelingen in de tool uitvoeren. De rollen Planner en Openstellingenplanner kunnen alleen handelingen uitvoeren die ze hebben gekregen. De rol Raadplegen heeft alleen leesrechten en kan geen wijzigingen maken.

Risico -> planningsgegevens uit de tool worden gebruikt om besluiten te nemen en verkeerde maatregelen te nemen.

Er wordt gewerkt met een OTAP-straat. Deze afkorting staat voor Ontwikkel (daarmee wordt ontwerpen bedoeld), Test, Acceptatie (omgeving waar het programma dat goedgekeurd is, staat) en Productie (wat er is gemaakt). Door op deze manier te werken komt testdata niet automatisch op de Productie-omgeving te staan. Op die omgeving mogen namelijk alleen gegevens van dit moment staan. Pas na akkoord van de eigenaar van de tool worden programma’s en/of gegevens over data naar de OTAP-straat gezet.

# data[].attributes.sourceData
Planningsgegevens van alle door Nederland gebruikte interventies (hiermee bedoelen we de verschillende regels en plannen waarvoor subsidie mogelijk is) binnen het Nationaal Strategisch Plan (NSP). Deze gegevens zijn gesplitst in aantallen en vaste prijs (= output) en resultaat.   Het resultaat is verdeeld in jaarlijkse mijlpalen (hiermee wordt een graadmeter bedoeld) en een streefwaarde (het gaat om het proberen halen van een waarde) aan het einde van het deze landbouwperiode (jaar 2028). Elke interventie werkt op zijn eigen manier mee aan het resultaat dat gehaald moet worden. Dit is gecombineerd in een Plan met streefcijfers per resultaatindicator (hier wordt het te halen resultaat in cijfers duidelijk gemaakt).

Ook op het niveau van openstellingen worden planningsgegevens gebruikt. Deze kunnen we bij elke openstelling laten zien op output en resultaat.

Ook worden activiteiten (zoals een handeling van een aanvrager die uitgevoerd moet worden om subsidie te krijgen) verbonden aan een bepaalde resultaatindicator gebruikt in de tool.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in de douaneaangifte tbv vergunningsplicht in, uit- en doorvoer folterwerktuigen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van folterwerktuigen. Er gelden strikte voorwaarden voor de in- uit en doorvoer van folterwerktuigen.

In Verordening (EU) 2019/125 staat hoe de Douane optreedt met betrekking tot de handel in bepaalde goederen die gebruikt zouden kunnen worden voor de doodstraf, foltering of andere wrede, onmenselijk of onterende behandeling of bestraffing.

De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Unie bepalingen

Verordening (EU) 2019/125 van 16 januari 2019, hierna de Verordening.

Nationaal bepalingen

Wettelijke basis voor de controles op sanctiemaatregelen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene Douanewet en Douaneregeling. Ook is de wet strategische diensten van toepassing.  Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevens verwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de in – uit en doorvoer van folterwerktuigen. Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van folterwerktuigen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Lachgas emissie reductie RWZI Amsterdam-West

# data[].attributes.goal
Lachgas is een sterk broeikasgas. Lachgas emissies van rioolwaterzuiveringen zijn verantwoordelijk voor een groot deel van de klimaatimpact van waterschappen. Het doel van dit algoritme is het reduceren van de lachgasemmisie van RWZI Amsterdam West. Door op één van de zeven straten van RWZI Amsterdam West gebruik te maken van dit algoritme, wordt de emissie van lachgas verlaagd.

# data[].attributes.proportionality
De voordelen van dit algoritme is het significant reduceren van lachgasemmisies.

Voordelen:

Reduceren lachgasemmisie

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt door de bedrijfsvoerders geactiveerd, gedeactiveerd en gecontroleerd.

De trainingsdata wordt door eigen deskundigen zorgvuldig geselecteerd en beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is begrensd door de bedrijfsvoerders.

De werking van het algoritme wordt door een mens beoordeeld

# data[].attributes.sourceData
Sensordata van onder andere lachgas-, zuurstof-, ammonium- en nitraatconcentraties en water- en luchtdebieten

# data[].attributes.name
De informatievraag Aantal bewoners op adres

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor het beantwoorden van de informatievraag gelden de volgende voorwaarden:

1. De persoon woont in een Nederlandse gemeente;

2. De persoon is niet overleden;

3. Voor de persoon is een geldig adres geregistreerd in de BRP;

4. Het actuele adres van de persoon is een woonadres, niet een briefadres.

Voldoet de persoon niet aan één of meer van deze voorwaarden, dan wordt in het antwoord gemeld dat het aantal bewoners niet kon worden opgevraagd.

Voldoet de persoon met het BSN aan alle bovenstaande voorwaarden, dan:

1. Worden alle personen gezocht die geregisteerd zijn op hetzelfde adres;

2. Wordt gecontroleerd alle gevonden personen voldoen aan de voorwaarden die gelden voor de gevraagde persoon;

3. Worden alle personen geteld die voldoen aan de bovenstaande voorwaarden, inclusief de gevraagde persoon zelf.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het abusievelijk meetellen van personen met een briefadres of overledenen als bewoner.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Burgerservicenummer

Identificatiecode verblijfplaats

Datum opschorting bijhouding

Functie adres

Aanduiding gegevens in onderzoek adres

# data[].attributes.provider
Intern ontwikkeld, in samenwerking met Logius.

# data[].attributes.goal
Verbeteren van teksten in helder & begrijpelijk taalgebruik.

Betere communicatie naar burgers en bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatie Klinkende Taal is een plug-in in Word. Deze controleert enkel op expliciet verzoek van schrijver de geschreven tekst op grammatica en schrijfstijl om het om te zetten naar B1 niveau. Er wordt gecontroleerd aan de hand va 6 basismodules: Dure woorden, vaktermen, passieve zinnen, lange zinnen, ingewikkelde zinnen en lange alinea's.

# data[].attributes.proportionality
Het verbeteren van het imago en de kwaliteit van de dienstverlening.

# data[].attributes.humanIntervention
De schrijver kiest zelf bewust met welke tekst, wanneer en op welke tekstgedeelte hij/zij Klinkende Taal wil gebruiken. De schrijver doorloopt de tekstmarkeringen van Klinkende Taal en wijzigt de tekst handmatig met inachtneming van de voorgestelde suggesties. De schrijver bepaalt óf en welke suggesties hij/zij overneemt.

# data[].attributes.risks
Klinkende Taal maakt geen gebruik van generatieve AI. Voor de inzet van deze specifieke tool geldt dat de Osse principes voor het gebruik van generatieve AI van toepassing zijn en gevolgd moeten worden.

# data[].attributes.sourceData
Teksten en normen van Nederlandse taalniveaus

# data[].attributes.goal
Passport for Work heeft als doel om mensen met afstand tot de arbeidsmarkt te helpen met het vinden van een duurzame baan. Het maakt daarvoor gebruik van online tools, gamification, toegepast marktonderzoek en mobile  micro-learning. Passport for Work geeft inwoners en bedrijven extra mogelijkheden en ondersteuning bij het vinden van passend werk of werknemers.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Participatiewet wil zoveel mogelijk mensen die kunnen werken, begeleiden naar werk en/of ondersteunen bij hun werk. De gemeente heeft de taak om inwoners met een afstand tot de arbeidsmarkt te begeleiden naar passend werk. Passport for Work is een hulpmiddel dat kan helpen  om een goede koppeling te maken tussen de beschikbare banen en werkzoekenden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Onderstaand de functionele uitleg van de werking van het algoritme.

Algoritme om het skillprofiel van een werkzoekende te bepalen: Passport for Work brengt de skills van werkzoekenden in kaart door een combinatie van zelf-assessment, neurogames en online rollenspellen. Op basis van deze tests bepaalt het algoritme het skillprofiel. Dit is een schematisch overzicht van de competenties van een werkzoekende.

Skillprofiel van beroepen en banen: Elk beroep binnen Passport for Work heeft een eigen skillprofiel. Dit skillprofiel bestaat uit een overzicht van competenties die een kandidaat moet hebben voor dat beroep. Een werkgever kan een vacature invoeren voor een bepaald beroep. De werkgever kan het skillprofiel voor dat beroep een-op-een overnemen of het profiel aanpassen.

Matchings-algoritme: Het matchings-algoritme kijkt eerst naar de harde vereisten zoals het bezit van een rijbewijs, afstand van woon-werk verkeer of beschikbare werkdagen. Dit zijn de zogenaamde ‘knock-out criteria’. Maar het belangrijkste is de beoordeling of een werkzoekende de skills heeft of kan ontwikkelen die bij de baan horen. Het algoritme kijkt in hoe verre het profiel van een werkzoekende overeenkomt met het profiel van de baan. Dit doet het op basis van een wegingsmatrix. Deze vertaalt de uitkomsten van de tests naar een score op elk van de competenties uit het O*NET systeem. De hoogste score betekent dat de competentie precies overeenkomt met wat nodig is. De score voor alle competenties samen bepaalt de mogelijke geschiktheid van een persoon voor een beroep en baan. De mate van mogelijke geschiktheid wordt aangegeven van meest geschikt tot minst geschikt waarbij altijd alle resultaten getoond worden.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme maakt zoveel mogelijk gebruik van wetenschappelijke inzichten en ervaring (empirische informatie) om een zo betrouwbaar mogelijke uitkomst te krijgen. Toch kan een algoritme nooit helemaal de geschiktheid van iemand voor een beroep of baan bepalen. De kenmerken die aan de beroepen gekoppeld zijn, de wegingsfactoren die het skillprofiel bepalen en hoe iemand zich voelde tijdens het maken van de tests, zijn mede bepalend voor de uitkomst. Het algoritme is een hulpmiddel om een werkzoekende op een leuke manier inzicht te geven in zijn/haar talenten en welke beroepen hier goed bij zouden passen. De resultaten worden met de kandidaten besproken om na te gaan of de uitkomst herkenbaar is. De resultaten van het algoritme worden over een langere periode bijgehouden om te beoordelen of het algoritme in praktijk effectief is.

# data[].attributes.humanIntervention
Een casemanager, loopbaanbegeleider of begeleider bespreekt het skillprofiel met de werkzoekende. Zij bespreken of zij vinden dat het skillprofiel klopt en of de baan-suggesties die Password for Work doet, passen.

Een werkzoekende bepaalt zelf of het skillprofiel zichtbaar wordt voor werkgevers.

Een werkzoekende krijgt altijd alle banen te zien en een werkgever alle kandidaten. Het algoritme bepaalt alleen de volgorde van de banen en werkzoekenden.

# data[].attributes.risks
Omstandigheden tijdens het invullen van de tests kan een negatieve invloed hebben op de uitkomst. Als de werkzoekende bijvoorbeeld gestoord wordt, zich niet goed kan concentreren, de computer of het internet niet goed werkt, dan kan onterecht de conclusie getrokken worden dat de werkzoekende niet snel genoeg is en daardoor een lagere beoordeling krijgt.

Subjectiviteit of cultuurgebonden invloed: Het matchingssysteem is gebaseerd op de huidige kennis binnen de psychometrie. Cultuurgebonden invloeden of subjectiviteit zijn echter niet uit te sluiten. De kans op zulke effecten is moeilijk in te schatten, maar als ze optreden kan dat negatieve gevolgen hebben voor de betrokkenen.

Incorrecte matching: De kans betaat dat door bugs of onvoorziene zaken de gemeten competenties of de berekening van de match niet correct is. Dan kan de uitkomst een minder passend advies zijn.

Beperkte matching: Passport for work kan niet  adviseren in de richting van beroepen en/of sectoren die niet in Passport for Work zijn opgenomen. Hierdoor kan de werkzoekenden een kans op (beter) passend werk mislopen.

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens worden  gebruikt door het algoritme:

Skills van werkzoekenden:  De opbouw hiervan bestaat uit gegevens over het gedrag, persoonlijkheid (gemeten door een wetenschappelijk onderbouwde persoonlijkheidsvragenlijst), vaardigheden, motivatie (gemeten aan de hand van het RIASEC model), self-assessment en ervaring op basis van CV.

Skills die bij een baan horen: Een landelijk onderzoek onder werkgevers, werknemers en sectorvertegenwoordigers heeft de informatie geleverd over welke skills van belang zijn voor een bepaald beroep, en op welk niveau de skills belangrijk zijn. Dit is in eerste instantie gedaan voor 24 beroepen, in de sectoren bouw, zorg en techniek.

# data[].attributes.goal
Door het gebruik van het algoritme kunnen we meer/sneller illegale dempingen opsporen. Goed waterbeheer in Nederland is nodig om ons land te beschermen tegen bijvoorbeeld overstromingen en een teveel of te kort aan regenwater. Een goed waterpeil is belangrijk voor onder andere het behoud van natuur, recreatie, visserij en transport over het water. Het is belangrijk om illegale dempingen op te sporen want deze kunnen het watersysteem verstoren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Waterschapsverordening

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model leert om water te herkennen op luchtfoto’s. Het kijkt naar de kleuren op de foto’s en gebruikt die om te bepalen of er water is. Bijvoorbeeld: Een hele donkere kleur, bijna zwart, kan wijzen op de aanwezigheid van water. Door te oefenen met foto's waar water op staat, leert het model hoe water eruit ziet.

Als het model klaar is met leren, kunnen we het gebruiken om op luchtfoto’s te zien waar water is. Zo zien we precies waar sloten liggen. Daarna vergelijken we wat het model heeft gevonden met bestaande gegevens over water. Hierdoor zien we of er iets veranderd is. De veranderingen die we hebben gevonden, controleren we handmatig om zeker te weten of het om dempingen gaat.

# data[].attributes.proportionality
Door het inzetten van dit algoritme kunnen we als waterschap sneller illegale dempingen opsporen, waardoor we sneller actie kunnen ondernemen om de oorspronkelijke situatie te herstellen. Dit draagt bij aan een beter functionerend watersysteem.

Door het gebruik van het algoritme werken we efficienter, omdat we meer dempingen kunnen opsporen in korte tijd. Waar voorheen een medewerker van Wetterskip met behulp van een luchtfoto naar dempingen zocht, doet nu de computer dit. Het algoritme werkt op basis van kleurherkenning en kan op die manier dempingen herkennen. Het algoritme werkt daardoor alleen als opsporingsmiddel, want een medewerker controleert de resultaten van de computer handmatig. Naast de visuele controle op een beeldscherm, bezoekt een veldmedewerker de locatie van de mogelijke demping. Er is daarom altijd sprake van menselijk toezicht op de werking van het algoritme.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van het waterschap controleert of de waargenomen dempingen kloppen.

Daarna kijken ze of er vergunningen zijn uitgegeven voor gevonden dempingen, want dan is de demping niet illegaal.

Vervolgens controleert een medewerker in het veld de dempingen die als illegaal zijn bevonden. Waar nodig wordt direct actie ondernomen door handhaving.

Door deze menselijke tussenkomst weten we of het algoritme goed blijft werken en trainen we het algoritme indien nodig wanneer deze afwijkingen vertoont.

# data[].attributes.risks
Met menselijk toezicht. Er is een werkbeschrijving. In de DPIA zijn maatregelen opgenomen.

# data[].attributes.sourceData
Luchtfoto's en Basis Grootschalige Topografie (BGT).

# data[].attributes.goal
Doel is de laatste versie op een efficiënte manier zo hoog mogelijk krijgen, door de werkvoorraad op te splitsen. Dit doel halen we door herkenning van gelijk gebleven percelen, waardoor het overzicht bijgewerkt blijft.

Percelen die mogelijk wel veranderd zijn, worden hierdoor zo snel en goed mogelijk door een menselijke medewerker bekeken.

Het gevolg is dat RVO veel sneller haar overzicht bijgewerkt heeft, waardoor er minder fouten in het grond overzicht zitten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Een actueel en correct beheer van de landbouwpercelen zijn cruciaal voor het uitvoeren van het gemeenschappelijk landbouwbeleid voor wat betreft de rechtstreekse betalingen en conditionaliteiten. Dit komt terug in verschillende nationale en internationale wet- en regelgeving.

Nationale wet- en regelgeving

Nederlands Nationaal Strategisch Plan GLB 2023–2027

Uitvoeringsregeling GLB 2023

Regeling van de Minister van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit van 1 november 2022, nr. WJZ/22031065.

Europese wet- en regelgeving

Diverse verordeningen rondom het Europese landbouwbeleid en de uitvoering daarvan (zie paragraaf 2.2.6.)

# data[].attributes.methodsAndModels
Stap 1. Generen True Orthofoto

In de stereo luchtfoto’s van Beeldmateriaal is elk gebied zichtbaar in twee of meer luchtfoto’s.

Met behulp van dit stereobeeld kunnen we diepte zien in de luchtfoto. We gebruiken dit om een

luchtfoto zonder omvalling (perspectief) te genereren: de True Orthofoto.

Stap 2. Segmentatie landbouwpercelen, gebouwen, water, wegen, overig

We gebruiken een AI-model dat de luchtfoto bekijkt. Het model verdeelt de

luchtfoto en het hoogtemodel in aaneengesloten gebieden met de volgende klassen:

1. Landbouwpercelen

2. Gebouwen

3. Water

4. Wegen

5. Overige gebieden.

De overige gebieden bevatten alle delen die niet bij de overige klassen horen, zoals bomen.

Het model is getraind om deze topografie te herkennen op basis van voorbeelden uit de

Basisregistratie Grootschalige Topografie.

# data[].attributes.proportionality
Nederland heeft de regel om elke 3 jaar het hele overzicht bijgewerkt te hebben.

Dit betekent dat erg veel mensen betrokken zijn om met de hand vast te stellen dat de overgrote deel niet is gewijzigd. Dit is een erg duur proces om helemaal met de hand uit te voeren, waardoor de overheid hier meer geld uitgeeft. Resultaat van de mutatieherkenning is een goede en snelle filtering zonder negatieve financiële gevolgen voor de subsidieaanvragers.

# data[].attributes.humanIntervention
Als een stuk grond veranderd lijkt, kijken mensen dit na. Ze doen dit met de scherpste foto uit de lucht. Deze groep wordt voor 100% met de hand beoordeeld. Daar waar de mens geen verandering ziet, wordt het mutatiesignaal genegeerd.

# data[].attributes.risks
Het risico dat het algoritme een mutatie ziet, wordt afgevangen door deze allemaal met de hand te controleren.

Verschillen in werking van het algoritme per type gebied worden gereviewd op basis van cultuurhistorisch landschapstype. Hierop worden kleine aanpassingen per gebied aan het model gedaan. Dit wordt in een technische rapportage en in een operationele rapportage uiteengezet.

# data[].attributes.sourceData
Actuele luchtfoto's van Beeldmateriaal

Actuele referentiepercelen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijkrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatie code. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens worden er adressen geselecteerd waarop in ieder geval 1 persoon woont die minstens het bepaalde aantal keer is verhuisd in de afgelopen 2 jaar; daarnaast wonen op het adres momenteel meer dan het bepaalde aantal huisgezinnen; de veelverhuizer (ook wel de ‘trigger’ genoemd) moet momenteel 16 jaar of ouder zijn. Daarna worden er een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven personen op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben ‘Bijeenkomstfunctie’ of ‘Logiesfunctie’ hebben waarop meer dan bepaalde aantal personen staan ingeschreven.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben. De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (Wabo) ,  Algemene Wet Bestuursrecht (AWB), Bekendmakingswet, Wet Open Overheid (WOO) , Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
De anonimiseringstool werkt met Natural Language Processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam  is. Door AI herkent de software steeds meer termen.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De door de anonimiseringstool voorgestelde anonimiseringen worden door een medewerker in alle gevallen goedgekeurd dan wel afgekeurd als het gaat om formeel te publiceren beschikkingen en ook als het gaat om WOO verzoeken. Voor te anonimiseren bodemrapporten wordt steekproefsgewijs een controle uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Voor het in gebruik nemen van de tool heeft een uitgebreid testtraject plaatsgevonden. Nieuwe versies worden getest voordat deze in gebruik worden genomen.

Om het risico dat documenten  onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt controle door een mens plaats, afhankelijk van het type document steekproefsgewijs of een volledige controle.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van waardenlijsten: welke gegevens mogen niet zichtbaar zijn en welke juist wél.

# data[].attributes.goal
We willen ervoor zorgen dat aanvragers de subsidie volgens de voorwaarden besteden. Daarom controleren wij of ze de gesubsidieerde activiteiten ook echt uitvoeren. Dat doen we dan specifiek met een steekproef. Dit algoritme maakt automatisch een selectie van de bedrijven die subsidie hebben aangevraagd. De geselecteerde bedrijven krijgen een administratieve controle of een bedrijfsbezoek door bijvoorbeeld NVWA.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoeringsregeling GLB 2023

Nationale subsidies

ELGF:

Verordening (EU) nr. 2021/2116; 2021/2115; 2022/126; 2022/127; 1308/2013; 1144/2014; 2015/1829; 2015/1831

ELFPO:

Verordening (EU) nr. 1305/2013; 809/2014; 2021/2115

VIS:

EFMZV: Verordening (EU) nr. 508/2014; 1303/2013

EMFAF: Verordening (EU) nr. 2021/1139; 2021/1060

Nationaal:

Regeling Europese EZK- en LNV-subsidies 2021 (REES 2021)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme kent vanuit de opgestelde populatie iedere aanvraag een willekeurig getal toe. Hierna bepaalt het algoritme op basis van de volgorde van deze willekeurige getallen of de aanvraag in aanmerking komt voor een controle of niet.

Het algoritme is niet zelflerend.

RAND-functie van SAS wordt gebruikt. Deze wordt op de volgende plek uitgelegd: https://go.documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/default/lefunctionsref/p0fpeei0opypg8n1b06qe4r040lv.htm

# data[].attributes.proportionality
Het controleren van een bepaald deel van het uit te betalen geld is gebruikelijk en vaak verplicht. Het is wenselijk om de te selecteren bedrijven aan te wijzen door middel van een geautomatiseerd systeem. Dit algoritme is aangemaakt om de menselijke willekeur uit te sluiten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme bepaald welk bedrijf/perceel/landschapselement in aanmerking komt voor een controle. Het uitzetten en uitvoeren van de controles wordt door een medewerker gedaan en deels uitbesteed aan andere diensten (NVWA/NEO).

# data[].attributes.risks
Op elke steekproef passen we het vierogenprincipe toe. Verder voeren we standaard kwaliteitscontroles. Daarnaast wordt de steekproefpopulatie door andere afdelingen gecontroleerd. Hiermee wordt gecontroleerd of de selectie nog klopt, of verschillende groepen niet een andere behandeling krijgen. Verder is er een controle op juiste uitbetaling.

# data[].attributes.sourceData
Aanvraaggegevens van de bedrijven die zich in het register van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland bevinden.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Landgraaf kan een bezoeker gebruik maken van Readspeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.1, niveau A en AA zijn verplicht.

Vanaf 5 oktober 2023 wordt WCAG 2.2 A en AA aanbevolen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt -die gebaseerd is op neurale netwerken- om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing 100% foutloos gegarandeerd. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (alle content) op de website worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Het doel is om bezwaarschriften efficiënt en nauwkeurig te verwerken. Optioneel door gebruik te maken van een large language model om de brieven automatisch te ontleden en te categoriseren, zodat deze snel en correct ingevoerd kunnen worden. Verbetering van de efficiëntie en nauwkeurigheid bij de verwerking van bezwaarschriften, waardoor sneller gereageerd kan worden op ingediende bezwaren. Dit heeft positieve gevolgen voor de klanttevredenheid en de operationele efficiëntie van de betreffende overheidsinstantie of organisatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
AWR, Wet WOZ, AwB, Gemeentewet, Besluit proceskosten bestuursrecht

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt optioneel gebruik van een large language model om de inhoud van bezwaarschriften automatisch te ontleden en te categoriseren. De large language model analyseert de tekst, identificeert de belangrijkste grieven en voert deze in de juiste categorieën in het systeem in. Dit proces omvat ook de automatische invoer van relevante gegevens in het administratiesysteem, waardoor handmatige invoer tot een minimum wordt beperkt.

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze algoritmen is het niet mogelijk om bezwaren efficiënt en uniform voor burgers en bedrijven te verwerken.

Optioneel gebruik van een large language model is essentieel om de grote hoeveelheid bezwaarschriften kosten efficiënt en nauwkeurig te verwerken en om consistente en nauwkeurige categorisatie te garanderen.

# data[].attributes.humanIntervention
Gemeentelijke ambtenaren verwerken de invoer handmatig in het systeem tot een reactie op het bezwaar.

# data[].attributes.risks
Mogelijke onnauwkeurigheden in de automatische verwerking en categorisatie die moeten worden gemitigeerd door menselijke controle en continue modelverbetering.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die staat in een bezwaarschrift zullen verwerkt worden door het algoritme, het kan daarbij gaan om persoonsgegevens en bijzonder persoonsgegevens. De software integreert met bestaande belastingsysteem en databases om automatisch relevante gegevens op te halen en in te voeren.

# data[].attributes.goal
Informatiegestuurd handhaven:

Binnen de Digitale Gracht worden vier algoritmen ontwikkeld voor informatiegestuurde handhaving. Tot nu toe hebben vaarweginspecteurs geen sancties opgelegd op basis van deze algoritmen. De algoritmen zijn nog niet in gebruik omdat ze eerst moeten worden beoordeeld op wettelijke en gemeentelijke voorschriften en toepasbaarheid. Een uitgebreide beschrijving wordt toegevoegd aan het register als de algoritmen in gebruik worden genomen.

Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart:
Op de Amsterdamse binnenwateren geldt een maximumsnelheid om onveilige situaties en overlast te voorkomen. Overschrijding van de maximumsnelheid zorgt voor onveilige situaties en overlast, vooral door golfslag. Het algoritme gebruikt AIS-data van passagiersvaartuigen om snelheidsoverschrijdingen te meten. Het model werkt met een rekenregel die bepaald of een vaartuig minimaal twee opeenvolgende momenten sneller vaart dan de geldende maximumsnelheid (plus onzekerheidsmarge). Het model is in ontwikkeling en niet in gebruik. Het algoritme wordt toegepast voor het maken van een heatmap. Anders gezegd, een overzicht te geven van de ruimtelijke verdeling van snelheidsoverschrijdingen en specifieke vaartuigen uit te lichten. De rapportage is bedoeld om toezicht en handhaving efficiënter te maken en kan leiden tot aanspreken van rederijen op geconstateerde overtredingen. Er wordt geen gebruik gemaakt van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en  Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart omschreven.

# data[].attributes.goal
DeepL wordt gebruikt voor het vertalen van diverse stukken.

# data[].attributes.proportionality
Omdat het Commissariaat ook toezicht houdt op internationale organisaties wordt DeepL Pro gebruikt voor het vertalen van inkomende stukken die niet in het Nederlands geschreven zijn. Omdat DeepL Pro -in tegenstelling tot veel gratis vertaal vertaalmachines- de input niet gebruikt voor het trainen van het algoritme en de documenten niet permanent worden opgeslagen is er gekozen om DeepL Prote gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen tussenkomst van medewerkers nodig, anders dan de te vertalen documenten aan te bieden aan het systeem en de vertaling over te nemen.

# data[].attributes.risks
Omdat DeepL Pro -in tegenstelling tot veel gratis vertaal vertaalmachines- de input niet gebruikt voor het trainen van het algoritme is het risico niet groot. Zie Veilige Language AI-oplossingen voor bedrijven | DeepL voor een uitgebreide uitleg over de beveiliging en compliance van DeepL Pro.

Na de volledige uitvoering van de vertaling worden alle teksten of documenten die u aangeboden evenals de vertalingen hiervan gewist.

# data[].attributes.sourceData
In principe kunnen alle -niet Nederlandstalige- worden gebruikt. Indien een stuk persoonsgegevens bevat zullen deze gegevens mee worden genomen in de vertaling.

# data[].attributes.goal
Inwoners op een inclusieve manier helpen met hun overheidsvragen op basis van op de website staande informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beheerder voert bronnen op in het botplatform van OBI4wan. Url's worden ingelezen door Openai. Bij versturen van vraag naar OpenAI gebruikt het taalmodel deze bronnen om een antwoord te formuleren. In het botplatform wordt de toon van het antwoord bepaalt. Deze staat standaard op formeel. OpenAI stuurt op basis hiervan het antwoord terug naar het botplatform en daarmee de vraagsteller. De verstuurde informatie naar OpenAI wordt hierna na 30 dagen vernietigd. De data wordt niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden er geen gegevens doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om misbruik tegen te gaan.

Wanneer iemand een vraag stelt met persoonsgegevens dan wordt de vraag hard geblokkeerd en niet verzonden naar OpenAI. De steller moet de vraag op een andere manier, zonder persoonsgegeven, stellen.

# data[].attributes.proportionality
Inclusiever maken voor burger. Ook andere talen en spelfouten worden herkend door AI taalmodel. Vraag en antwoord kunnen vaker aan elkaar gekoppeld worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, AI kan alleen gebruik maken van de informatie op geselecteerde webpagina's.

# data[].attributes.risks
Risico laag. Mensen worden gewaarschuwd om geen persoonsgegevens in te vullen. Er wordt alleen geantwoord op basis van geverifieerde informatie van overheidssites in dit geval goes.nl.

# data[].attributes.sourceData
Alle openbare webpagina's van goes.nl.

# data[].attributes.goal
Het doel van het dashboard demonstraties is het maken van een overzicht van alle aangemelde demonstraties. Dit wordt gebruikt voor de voorbereiding van het faciliteren van demonstraties en voor het signaleren van ontwikkelingen waarop de gemeente moet anticiperen. Hiermee kan de gemeente demonstraties beter faciliteren met in achtneming van de openbare orde.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet openbare manifestaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model:

Het systeem geeft een visuele weergave van de gegevens door ze per locatie of maand op te tellen. Ook zet het systeem de demonstraties in een weekoverzicht.

# data[].attributes.proportionality
We krijgen in Amsterdam jaarlijks veel aanmeldingen voor demonstraties (1656 in 2023, ruim 2000 in 2024 tot aan september). Deze komen binnen via een kennisgevingsformulier. Demonstreren is een grondrecht. Voor het beschermen van dit recht zetten de gemeente, politie en Openbaar Ministerie zich actief in. Vanuit de input van de kennisgevingen bekijken we wat daarvoor nodig is. En naar aanleiding van politie-informatie evalueren we het verloop van demonstraties.

# data[].attributes.humanIntervention
Met de datavisualisatie krijgen de beleidsmedewerkers inzicht in de systeemwerkelijkheid van de kennisgeving(en). Dit is onderdeel van een brede afweging met verschillende organisaties, zoals de Politie. De politie zorgt op basis hiervan voor een risico- en capaciteitsinschatting voor de demonstratie. De datavisualisatie bij OOV levert geen geautomatiseerd advies of oplossing.

# data[].attributes.risks
Demonstreren is een grondrecht. Het staat mensen vrij om voor ieder doel te demonstreren. Het kan voorkomen dat de organisator van een demonstratie demonstreert om aandacht te vragen voor thema’s gelinkt aan religie, geslacht, politieke opvattingen etc. De wet staat niet toe dat de burgemeester zich mengt in de inhoud van een demonstratie. Alleen het doel van een demonstratie wordt bij de kennisgeving gevraagd en vastgelegd om deze te kunnen betrekken bij de risico-inschatting, bijv. of een tegenreactie kan worden verwacht en beschermende maatregelen nodig zijn. Van dit doel kan worden veronderstelt dat het tijdens de demonstratie ook bekend gemaakt wordt door de demonstranten / organisatie.

Risicobeheersing:

-        Gebruikt slechts noodzakelijke gegevens (geanonimiseerd)

-        Beperkte toegang tot de datavisualisatie door persoonlijke autorisatie op rol/functie (alleen toegankelijk voor Team Demonstraties)

-        Inhoudelijke afweging is een menselijke afweging.

-        Er is een DPIA van het Datawarehouse OOV

-        Er komt een DPIA van het demonstratieproces

Risicofactoren:

-        Personal data

-        Location data (van de aangemelde demonstratie)

-        Combining data (terugblik)

-        Sensitive data (bijzondere persoonsgegevens)

Mitigatie tegen risico's:

-        Gebruikt alleen noodzakelijke gegevens

-        Beperkte toegang tot de datavisualisatie door persoonlijke autorisatie op rol/functie

-        Inhoudelijke afweging is een menselijke afweging.

# data[].attributes.sourceData
De aangemelde demonstraties komen als Kennisgevingen binnen. Hiervan maken we weekoverzichten. Met de weekoverzichten informeren we de burgemeester en we gebruiken ze voor afstemming met de driehoek. Verder gebruiken we de gegevens voor het analyseren van trends over langere periodes. Bijvoorbeeld om inzicht te krijgen in het aantal demonstraties verdeeld over de tijd (per jaar en maand) en locaties (waar zijn de meeste demonstraties).

Alle persoonsgegevens zijn mogelijk van toepassing. De organisator die de demonstratie aanmeldt bij de gemeente is vrij in het invullen van het veld waarin informatie over de demonstratie of de organisator van de demonstratie staat. Dit kunnen dus potentieel (bijzondere) persoonsgegevens zijn.

# data[].attributes.organization
Omgevingsdienst Flevoland & Gooi en Vechtstreek

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de Omgevingsdienst publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO 6. AI Act

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De Omgegevingsdienst moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoons- of bedrijfsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. Een medewerker van de OFGV doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
In 2025 zal er een grote herziening zijn in de Standaard Bedrijfsindeling (SBI) opgelegd vanuit Eurostat, het Europees statistiek bureau. Iedere organisatie krijgt één of meerdere SBI-codes bij inschrijving in het handelsregister, of wanneer wijzigingen aan activiteiten plaatsvinden.

De NACE 2025 herziening gebeurt op basis van de 2008 indeling. Deze herziening betekent dat KVK in september 2025 alle bestaande 5,6 miljoen SBI codes aangepast gaan worden op in totaal 3,75 miljoen inschrijvingen:

4,6 miljoen "mutaties" waar de nieuwe code gelijk is aan de oude code (met soms een extra cijfer of letter) of 2 bestaande SBI codes overgaan in 1 SBI code

1 miljoen "typeringen" waarbij 1 oude code opgeplitst zal worden in 2 of meer nieuwe codes

De NACE SBI Classifier ondersteunt via meerdere deelprocessen bij deze herziening.

De eerste stap is het verwijderen van naar personen herleidbare gegevens binnen het KVK netwerk, die in vervolgstappen, mogelijk tot bevooroordeling of misbruik kunnen leiden.

In de volgende stap zal door middel van een LLM (ChatGPT 4o), op basis van een combinatie van inputs (prompt), een voorstel voor nieuwe SBI-code volgens 2025 standaard voor ingeschreven ondernemingen worden gegenereerd. Hierbij wordt de schakeltabel van CBS gebruikt en toelichtingen van SBI-codering van CBS.

Uitkomsten van beide stappen worden steeksproefsgewijs handmatig geverifieerd én handmatig gecorrigeerd door medewerkers, de 2de stap aan de hand van een door LLM gegenereerde motivatie.

Na herziening is de SBI-code zelf nog aan te passen door ondernemers via bestaande kanalen (Online Wijzigen/Mijn KVK). De ondernemer wordt hier via verschillende kanalen over geinformeerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 19 Handelsregisterwet 2007

Artikel 13 Handelsregisterwet 2007:

# data[].attributes.methodsAndModels
Extract gemaakt van inschrijfgegevens van ondernemingen uit handelsregister.

Doorvoer door anonimiseringstool en controle.

Individuele ondernemingsgegevens worden bijgevoegd aan prompt met schakelschema, typeringsinformatie en activiteitsomschrijvingen.

ChatGPT 4o geeft suggestie voor op te voeren SBI code volgens 2025 herziening met motivering voor keuze.

Uitkomsten worden gevalideerd door kwaliteitsexperts voordat herziening zal worden doorgevoerd in handelsregister.

# data[].attributes.proportionality
Actoren: Ingeschreven ondernemers, KVK medewerkers

Belangen: Voor de ondernemers geldt dat hun belangen beter gediend zijn met deze oplossing doordat de omzetting effectiever uitgevoerd kan worden en hij/zij beter geholpen wordt bij het afnemen van verplichte dienstverlening via bestaande kanalen. De belangen en de kaders van de twee groepen liggen vast in de Handelsregisterwet. Deze toepassing raakt daarnaast ook de belangen van de KVK medewerkers, in de zin dat het alternatief van het handmatig typeren van meer dan een miljoen SBI codes, het uitvoeren van de andere opgaven vastgelegd in de handelsregisterwet zou belemmeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Ondernemer heeft onderneming ingeschreven of gewijzigd volgens bestaande methodiek met tussenkomst van Front Office medewerker of Back Office medewerker

Het model wordt getraind en getest op basis van input door kwaliteitsmedewerkers, voor toepassing op productiedata.

Herzieningsvoorstellen op productiedata op basis van algoritmes worden steeksproefsgewijst geverifieerd door medewerkers.

Ondernemer kan na herziening inschrijving/registratie wijzigen met controle achteraf door Backoffice-medewerker

# data[].attributes.risks
Risico is geminimaliseerd op verwerking van persoonsgegevens, door toepassenm vam anonimisering (verwijderen van naar personen herleidbare gegevens) tbv het "AI proces".

DPIA checklist is doorlopen, daaruit is gekomen dat we geen DPIA hoeven op te stellen. In de checklist wordt verwezen naar het Cloud-, AVG- en AI en algoritmebeleid van KVK.

# data[].attributes.sourceData
Zie hieronder

# data[].attributes.goal
Het is de taak van de Dienst Toeslagen om ervoor te zorgen dat burgers die een aanvraag doen de huurtoeslag krijgen als zij daar recht op hebben. Het doel van het algoritme is:

Snel, efficiënt en consistent toekennen van het recht op huurtoeslag voor ongeveer 1,5 miljoen huishoudens;

Dat de aanvrager gelijk de laatste versie van de berekening van de huurtoeslag kan bekijken.

Het algoritme beoordeelt de aanvraag voor huurtoeslag. Het algoritme bepaalt of er recht op is en hoe hoog de toeslag wordt. Door het jaar heen wordt er een voorschot gegeven. Na afloop van het jaar wordt op basis van de inkomens, vermogensgegevens en gegevens van de verhuurder de toeslag definitief berekend. Als het niet lukt om de beoordeling automatisch uit te voeren via het algoritme, kan het algoritme om hulp vragen van een ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het gebruik en verzamelen van gegevens is geregeld in de Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen (Awir) en de Wet op de huurtoeslag. Voor meer informatie zie https://wetten.overheid.nl

# data[].attributes.methodsAndModels
In de Wet op de huurtoeslag is geregeld dat burgers huurtoeslag kunnen aanvragen en wijzigen als daar reden voor is. Het algoritme berekent het recht en de hoogte van de huurtoeslag op basis van de aangeleverde gegevens en de Awir. Als alle definitieve inkomens- en vermogensgegevens zijn verzameld, wordt een laatste afrekening gemaakt en gedeeld met de burger.

Daarnaast worden redelijkheidscontroleregels toegepast om zowel burgers als de uitvoerder te behoeden voor onbedoelde fouten en de mogelijke consequenties daarvan.

In sommige situaties kan de aanvraag niet automatisch worden beoordeeld. Dan doet een ambtenaar de afhandeling van de aanvraag handmatig (zie menselijke tussenkomst).

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van een algoritme:

Efficiëntie en snelheid: het algoritme werkt automatisch. Daardoor kan de Dienst Toeslagen op efficiënte wijze miljoenen huurtoeslag aanvragen snel afhandelen;

Consistentie: het algoritme zorgt voor een aanpak die altijd hetzelfde is waardoor er een kleinere kans is op fouten en/of afwijkingen;

Traceerbaarheid: door gebruik van het algoritme is de toeslagberekening automatisch vastgelegd, waardoor het beter mogelijk is om het proces voor het nemen van besluiten te volgen en controleren.

Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken bij ontbrekende gegevens, technische fouten of als onderdeel van een controle.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken als er gegevens missen, bij technische fouten of bij geselecteerd toezicht door een ambtenaar. Als het nodig is, wordt er contact opgenomen met de aanvrager en/of de medebewoner om de missende gegevens te krijgen. Deze nieuwe gegevens worden opnieuw aan het algoritme gegeven, zodat het algoritme de beoordeling automatisch kan afmaken. Als het nodig is, kan een ambtenaar ook handmatig de huurtoeslag berekenen en controleren.

# data[].attributes.risks
Risicobeheersing en waarborgen

Voor het ontwikkelen van algoritmen heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden gemaakt: een kwaliteitsframework. Hierin staan ​​regels en afspraken die worden gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden komen van de Auditdienst Rijk en zijn leidend. Het algoritme heeft de bedrijfsregels bepaald via de wet en regelgeving. Deze bedrijfsregels worden steeds getest en onderhouden, zodat we blijven voldoen aan de wet- en regelgeving en politieke wensen. Als er iets wijzigt in een algoritme dan controleert Dienst Toeslagen of het nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

Gelijkheid, non-discriminatie en privacy

Bij het gebruik van gegevens houdt Dienst Toeslagen zich aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG schrijft voor dat er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Dienst Toeslagen onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden gegevens ook niet meer gebruikt.

Profilering

Het algoritme gebruikt alleen gegevens die bij de rubriek gegevens zijn vermeld. Het gebruik van gegevens wordt gecontroleerd om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt dat niet is toegestaan.

Recht op inzage

Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen.

# data[].attributes.sourceData
Het gebruik van gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bij de aanvraag en de berekening van de huurtoeslag zijn de volgende gegevens nodig:

de persoonsgegevens van de aanvrager;

de persoonsgegevens van een eventuele partner en andere bewoner(s) die staan ingeschreven op het adres (deze zijn onderdeel van het huishouden voor de huurtoeslag);

de huurprijs;

de service kosten;

(bijzonder) type woningen;

het (geschatte) inkomen en vermogen per lid van het huishouden.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige

benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem

gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk

te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.sourceData
eDienst Doorgeven verhuizing

eDienst Doorgeven emigratie

eDienst Aanvragen uittreksel BRP

eDienst Aanvragen afschrift BS

eDienst Aanvragen VOG

eDienst Wijzigen aanschrijfnaam

eDienst Wijzigen geheimhouding persoonsgegevens

eDienst Aanvragen kiezerspas / vervangende stempas

eDienst Aanvragen volmacht stempas

eDienst Doorgeven vermissing reisdoument

# data[].attributes.goal
De VrAA ziet AI als het begin van een systeemverandering. In deze technologie komen diverse kennisgebieden samen waardoor een multidisciplinaire aanpak (informatieveiligheid, informatievoorziening, privacy, communicatie etc.) nodig is om verantwoord om te kunnen gaan met zowel de enorme kansen als de risico’s van deze technologie.

# data[].attributes.proportionality
De VrAA is bekend met de DPIA en FRAIA van SLM-Rijk en heeft dat meegenomen in haar risicoafweging. Beleid en interne richtlijnen zijn ontwikkelt en gepubliceerd om verantwoord gebruik mogelijk te maken. Daarnaast zijn bepaalde integraties van CoPilot in de Microsoft 365-omgeving uitgeschakeld om automatisch en onbedoeld gebruik van de toepassing zoveel mogelijk te voorkomen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het huidige beleid is dat gegenereerde content altijd door de gebruiker wordt gecontroleerd en, indien nodig, tevens door een collega wordt gecontroleerd (het vierogen-principe) voordat deze wordt gebruikt.

# data[].attributes.risks
Het bestaand beleid vanuit informatieveiligheid, privacy, inkoop, personeelsgedragscodes en vereisten voor clouddiensten vormen het uitgangspunt voor risicobeheer rondom generatieve AI.

Aanvullend zijn er richtlijnen voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel en niet mogelijk is. Verder wordt er gewerkt aan interne bewustwording, communicatie en training in het kader van AI-geletterheid en vormt AI een aandachtsgebied van bestaande compliance processen.

# data[].attributes.sourceData
Het bestaande beleid vanuit informatieveiligheid, privacy en informatievoorziening omtrent integer en verantwoord omgaan met informatie blijft van toepassing, en deelnemers moeten hier rekening mee houden bij het gebruik van CoPilot. Daarnaast zijn er aparte regels en richtlijnen vastgesteld voor verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie, in overeenstemming met de AI-verordening.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.name
Veilig mailen aan de hand van business rules, DLP algoritme

# data[].attributes.goal
Dit algoritme is ontworpen om gebruikers te ondersteunen bij het veilig en efficiënt versturen van gevoelige informatie. Dit gebeurt versleuteld met hoogwaardige moderne encryptie in combinatie met aanvullende beveiligingsopties zoals multifactor authenticatie of een wachtwoord. Het algoritme beïnvloedt uitsluitend het proces van het versturen van de desbetreffende e-mail en bijlage(n) waarin het algoritme verscheidene typen gevoelige informatie zoals geconfigureerd in het beheerportaal detecteert.

# data[].attributes.methodsAndModels
Wanneer een e-mail is opgesteld en het algoritme is actief, kan het algoritme zien of het bericht of de bijlagen gevoelige informatie bevat zoals gedefinieerd door de beheerder. Het algoritme zal de gebruiker ervoor behoeden om de e-mail en bijlagen niet versleuteld en onbeveiligd te versturen. Hierbij richt het algoritme zich op de volgende invoervelden: afzender, ontvanger(s), onderwerp, e-mailbericht en bijlagen. Deze gegevens vormen de input voor de werking van het algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Door het toepassen van het algoritme biedt het een extra beschermingslaag tijdens het verzendproces. Hierdoor wordt niet alleen het risico op datalekken aanzienlijk beperkt, maar draagt het ook bij aan het behoud van vertrouwelijkheid en integriteit van de verzonden gegevens. De menselijke foutfactor wordt door het gebruik van het algoritme verkleind.

# data[].attributes.humanIntervention
De desbetreffende beheerder van de organisatie met de juiste toegang in het FileCap beheerportaal kan aangeven op welke PII moet worden ingegrepen door het algoritme. Dit zijn PII zoals BSN, IBAN, Creditcard informatie, confidentiality settings in Outlook, meerdere ontvangers of sleutelwoorden en domeinen waarbij berichten te allen tijde versleuteld en beveiligd verstuurd moet worden. De eindgebruiker kan beschikken over de mogelijkheid om de gehele invoegtoepassing uit te schakelen, afhankelijk van het ingestelde beleid van de belanghebbende organisatie.

# data[].attributes.risks
Het risico is het maken van typfouten, bij een typfout herkent het algoritme het niet als een vorm van PII. Dit is een geaccepteerd risico. Een BSN of IBAN is bij een typfout incompleet en van weinig waarde in geval van onderschepping. Bij bestanden wordt voor het gebruiksgemak de eerste 1024 KB door het algoritme uitgelezen, bij grote bestanden zal PII dus mogelijk niet door het algoritme opgepikt worden. Hierbij is het van belang om gebruikers te allen tijde bewust te maken van de risico's, het algoritme blijft immers een hulpmiddel in de strijd tegen datalekken.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die door het algoritme worden gebruikt, zijn gebaseerd op regular expressions (Regex) om de categorieën van PII te identificeren. Tijdens de ontwikkeling van het algoritme is gekeken naar de patronen in desbetreffende PII. Op basis van deze patronen met de bijkomende verschillende kenmerken per categorie zijn de regular expressions gedefinieerd.

# data[].attributes.name
Veilig mailen aan de hand van business rules, DLP algoritme

# data[].attributes.goal
Dit algoritme is ontworpen om gebruikers te ondersteunen bij het veilig en efficiënt versturen van gevoelige informatie. Dit gebeurt versleuteld met hoogwaardige moderne encryptie in combinatie met aanvullende beveiligingsopties zoals multifactor authenticatie of een wachtwoord. Het algoritme beïnvloedt uitsluitend het proces van het versturen van de desbetreffende e-mail en bijlage(n) waarin het algoritme verscheidene typen gevoelige informatie zoals geconfigureerd in het beheerportaal detecteert.

# data[].attributes.methodsAndModels
Wanneer een e-mail is opgesteld en het algoritme is actief, kan het algoritme zien of het bericht of de bijlagen gevoelige informatie bevat zoals gedefinieerd door de beheerder. Het algoritme zal de gebruiker ervoor behoeden om de e-mail en bijlagen niet versleuteld en onbeveiligd te versturen. Hierbij richt het algoritme zich op de volgende invoervelden: afzender, ontvanger(s), onderwerp, e-mailbericht en bijlagen. Deze gegevens vormen de input voor de werking van het algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Door het toepassen van het algoritme biedt het een extra beschermingslaag tijdens het verzendproces. Hierdoor wordt niet alleen het risico op datalekken aanzienlijk beperkt, maar draagt het ook bij aan het behoud van vertrouwelijkheid en integriteit van de verzonden gegevens. De menselijke foutfactor wordt door het gebruik van het algoritme verkleind.

# data[].attributes.humanIntervention
De desbetreffende beheerder van de organisatie met de juiste toegang in het FileCap beheerportaal kan aangeven op welke PII moet worden ingegrepen door het algoritme. Dit zijn PII zoals BSN, IBAN, Creditcard informatie, confidentiality settings in Outlook, meerdere ontvangers of sleutelwoorden en domeinen waarbij berichten te allen tijde versleuteld en beveiligd verstuurd moet worden. De eindgebruiker kan beschikken over de mogelijkheid om de gehele invoegtoepassing uit te schakelen, afhankelijk van het ingestelde beleid van de belanghebbende organisatie.

# data[].attributes.risks
Het risico is het maken van typfouten, bij een typfout herkent het algoritme het niet als een vorm van PII. Dit is een geaccepteerd risico. Een BSN of IBAN is bij een typfout incompleet en van weinig waarde in geval van onderschepping. Bij bestanden wordt voor het gebruiksgemak de eerste 1024 KB door het algoritme uitgelezen, bij grote bestanden zal PII dus mogelijk niet door het algoritme opgepikt worden. Hierbij is het van belang om gebruikers te allen tijde bewust te maken van de risico's, het algoritme blijft immers een hulpmiddel in de strijd tegen datalekken.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die door het algoritme worden gebruikt, zijn gebaseerd op regular expressions (Regex) om de categorieën van PII te identificeren. Tijdens de ontwikkeling van het algoritme is gekeken naar de patronen in desbetreffende PII. Op basis van deze patronen met de bijkomende verschillende kenmerken per categorie zijn de regular expressions gedefinieerd.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Midden-Delfland heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Case Matcher: Een zoek- en vindfunctie bij asielaanvragen

# data[].attributes.goal
Asielaanvragen moeten eerlijk en gelijk worden behandeld. Met dit algoritme kan de medewerker alle soortgelijke asielaanvragen sneller zoeken en vinden. De medewerker zoekt daarbij bijvoorbeeld naar jaartal en documenttype zoals aanvraag, beschikking, uitspraak en klantinformatie. De asielaanvragen die sterk op elkaar lijken, kunnen zo op een gelijke manier worden behandeld. Ook kan de medewerker sneller informatie vinden die nodig is om de aanvraag af te handelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vreemdelingenwet 2000, artikel 107 en 107a

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bepaalt de relevantie van documenten en asielaanvragen die in aanmerking komen om via dat vindsysteem gezocht en gevonden te kunnen worden. De relevantie wordt in 2 stappen bepaald:

1. De medewerker kan in het hoofdscherm filteren op bijvoorbeeld jaartal en nationaliteit (wat een hoog relevante variabele is bij een asielaanvraag) en kan op termen zoeken. Deze zoektermen worden dan in de gefilterde documenten gezocht en de documenten waar deze (al dan niet in combinatie met elkaar) voorkomen, komen naar boven in een lijst. Deze lijst van documenten is op volgorde gezet op basis van relevantie; hoe hoger, hoe (mogelijk) relevanter deze documenten zijn. Deze relevantiescore wordt bepaald door standaard zoekalgoritmes. Een document wordt hoger geplaatst als termen vaker voorkomen en ook nog in combinatie met elkaar. De medewerker kan vervolgens zelf in de documenten kijken of deze relevant zijn voor de te behandelen zaak.

2. De medewerker kan ook ervoor kiezen om de gevonden documenten te laten aggregeren (samenvoegen) op zaakniveau. De documenten waarop is gefilterd en waarin de zoektermen naar boven zijn gekomen, worden nu per asielaanvraag opgesomd en in een tabel gepresenteerd. Nu ziet de medewerker niet een lijst met documenten maar een lijst met asielaanvragen, en wederom geldt: hoe hoger de asielaanvraag staat in de lijst, des te relevanter deze kan zijn. In dit geval wordt de relevantie bepaald door een scoringsmechanisme op basis van het documenttype.

Met behulp van deskundigen is bepaald dat sommige documenten belangrijker zijn dan andere documenten. Denk dan aan een asielrelaas (waarin het verhaal van de asielzoeker wordt beschreven) of een document met een samenvatting van de asielaanvraag. In het overzicht van de asielaanvragen, kan de medewerker snel zien in welke documenten de zoektermen zijn voorgekomen.

# data[].attributes.proportionality
De asielaanvragen kunnen sneller, eerlijker en gelijk worden behandeld, als de medewerker vergelijkbare asielaanvragen kan zoeken en vinden. Met dit algoritme kan de medewerker makkelijker zoeken en vinden, in plaats van eerder behandelde aanvragen stuk voor stuk door te nemen. Met behulp van zoektermen verschijnt een lijst met documenten en asielaanvragen die overeenkomsten hebben met de zoektermen. De medewerker kiest zelf uit de lijst en opent het document en/of de aanvraag om de informatie door te nemen. De medewerker kan ervoor kiezen om bijvoorbeeld de wettelijke gronden waarop een aanvraag in het verleden is goedgekeurd of afgewezen over te nemen. Zo kan de medewerker de aanvraag mogelijk sneller afhandelen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker zoekt op woorden en krijgt een lijst met alle documenten en asielaanvragen die deze woorden bevatten. De medewerker bekijkt de lijst en beoordeelt of er relevante informatie in staat om de aanvraag te behandelen. Door veranderingen in beleid, kan een eerdere beslissing op een asielaanvraag niet meer passen in het huidige beleid. De medewerker is verplicht om te beslissen op basis van het beleid dat nu van kracht is. Elke nieuwe asielaanvraag wordt overigens altijd door meerdere deskundigen gelezen en beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Alleen medewerkers met toestemming hebben toegang tot dit algoritme. Ook moeten medewerkers een opleiding volgen voor ze dit algoritme kunnen gebruiken, dit is onderdeel van de interne IND-opleidingen. Deze opleiding legt uit hoe de medewerker deze zoek- en vindfunctie kan en mag gebruiken. De medewerker mag bijvoorbeeld niet zoeken op personen (namen). De IND is gebonden aan privacyregels uit de AVG. Dit betekent dat documenten en aanvragen niet zomaar mogen worden ingezien. De medewerker zelf is altijd de deskundige en de beslisser (en niet het algoritme). De medewerker mag niet enkel op de uitkomsten van het algoritme beoordelen, maar moet altijd rekening houden met het huidige beleid, de geldende instructies en actualiteiten.

Met experts is vooraf beoordeeld welke documenten van belang zijn in een asielaanvraag. Zo wordt ervoor gezorgd dat alleen relevante documenten worden gevonden bij het zoeken.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme zoekt in een database met asielaanvragen en relevante documenten zoals bezwaarschriften. De medewerker kan bijvoorbeeld zoeken op: zaaknummer, documenttype, land van herkomst, nationaliteit, geslacht of jaartal.

# data[].attributes.name
Profiel Samenwoners Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatiecode. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens worden er adressen geselecteerd waarop het bepaalde aantal ingeschreven huisgezinnen zijn. De bepaling van het aantal ingeschreven gezinnen op een adres is afhankelijk van de gemeentegrootte (gemeenten met minder of meer dan 25.000 inwoners). Daarna worden er een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven personen op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben ‘Bijeenkomstfunctie’ of ‘Logiesfunctie’ hebben waarop meer dan bepaalde aantal personen staan ingeschreven.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en samenwerkingsverband van LAA, die uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.methodsAndModels
De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt Gem om inwoners van Gooise Meren beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt Gem gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

# data[].attributes.proportionality
De antwoorden die Gem kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Gooise Meren kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die Gem kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Gooise Meren kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van gemeente Gooise Meren zorgen dat de antwoorden passen bij de lokale situatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Op basis van deze WOZ-waarde berekenen we hoeveel OZB-belasting betaalt moet worden in Capelle aan den IJssel.

Het doel van het taxatieproces is daarom een zo correct mogelijke WOZ-waarde vaststellen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet waardering onroerende zaken + Gemeentewet + Verordening Onroerende Zaak Belasting

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor het vaststellen van de WOZ-waarde kijken we onder andere naar verkoopprijzen uit het Kadaster en naar vergelijkbare gebouwen die verkocht zijn rond de peildatum. Ook gebruiken we bijvoorbeeld informatie over de grootte van de woning en over eventuele verbouwingen. Op basis van deze WOZ-waarde berekenen we hoeveel OZB-belasting u betaalt. Het gaat om de waarde op 1 januari van het voorafgaande belastingjaar (peildatum).

# data[].attributes.proportionality
Door de WOZ-waarde vast te stellen met behulp deze toepassing, kan de waarde sneller en effectiever worden vastgesteld.

# data[].attributes.humanIntervention
Tussen uitkomst applicatie en versturen WOZ-waarde zit beoordeling van een taxateur.

# data[].attributes.sourceData
I-WOZ, Digitalis Works, Kadaster, Eigen taxateurs, werkvoorbereiders en Basisadministratie Adressen en Gebouwen.

# data[].attributes.goal
Een applicatie die alle informatie over de gemeenteraad op een duidelijke en toegankelijke manier presenteert voor inwoners, raadsleden en de griffie. Dit systeem biedt een overzicht van belangrijke documenten en (video)verslagen, waardoor mensen tijd besparen op zoek en leeswerk. Door gebruik te maken van een slimme zoekmachine en Al-technologie kan dit systeem complexe informatie eenvoudig toegankelijk maken.

# data[].attributes.proportionality
lokale politiek toegankelijker en makkelijker maken

# data[].attributes.humanIntervention
Griffie controleert

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om te ondersteunen bij het handhaven van de Participatiewet en zoveel mogelijk te voorkomen dat inwoners onterecht gecontroleerd worden. Handmatig iedereen controleren is niet mogelijk en ook niet wenselijk, aangezien controles erg veel impact hebben op inwoners. Het filter helpt bij het zoeken naar verklaringen van te hoog vermogen. De impact op burgers is dus zowel hoog als laag: het voorkomt onnodige controles. Deze controles hebben veel impact. De gemeente wil deze dus zo min mogelijk onnodig uitvoeren, maar wel blijven handhaven.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Participatiewet is geregeld dat de gemeente verantwoordelijk is voor inkomensondersteuning (bijstand) wanneer er geen eigen inkomen is of dit inkomen niet voldoende is. Hier zijn wel voorwaarden aan verbonden. In de wet is ook vastgelegd dat het de taak van de gemeente is om te handhaven dat een uitkering terecht wordt verstrekt. Voor deze casus zijn met name art. 8c, 53a en 54 belangrijk. Een van de voorwaarden is dat je niet teveel eigen (toegenomen) vermogen mag hebben.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente ontvangt elk jaar honderden signalen over vermogen van inwoners die inkomensondersteuning ontvangen. Het is niet mogelijk om al deze signalen handmatig te controleren. Daarom wordt een filtering of selectie gebruikt. De filtering gebeurt niet automatisch. De gebruikte filters zijn echter heel gemakkelijk te vertalen naar regels voor een algoritme (als.. dan...).

De gemeente stuurt een lijst met burgerservicenummers (BSNs) van inwoners die uitkeringsondersteuning ontvangen naar de Stichting Inlichtingenbureau. Het Inlichtingenbureau haalt informatie op bij de Belastingdienst over vermogen op basis van de BSNs die de gemeente heeft aangeleverd. Er wordt dan automatisch gekeken bij welke BSN het vermogen hoger is dan wettelijk is toegestaan. Dit zijn signalen. Die worden verzameld in een Excellijst met de hoogte van het vermogen van een inwoner die inkomensondersteuning ontvangt gekoppeld aan de dosiernummers, zoals de inwoners worden weergeven in het uitkeringssysteem. In de lijst die de gemeente terugkrijgt staan verder geen BSNs meer en ook geen namen of adresgegevens.

Vervolgens past de gemeente hier de filtering op toe. Een aantal voorbeelden van gebruikte filters zijn dat personen die onder bewindvoering staan worden uitgesloten, aangezien bewindvoerders grote financiële wijzigingen al moeten doorgeven. Ook wordt er bijvoorbeeld rekening gehouden met de in 2022 uitbetaalde energietoeslag en wat er redelijkerwijs gespaard kan worden met een bijstandsuitkering.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van de filters is dat alleen die mensen worden onderzocht waarbij een te hoog eigen vermogen niet op een andere redelijke manier kan worden verklaard. Dit scheelt een hoop tijd voor de afdeling handhaving. Daarnaast betekent dit dat niet alle dossiers van inwoners met inkomensondersteuning bekeken hoeven te worden en een grote groep inwoners geen bewijs hoeft aan te leveren voor hun toegenomen en hoge vermogen.

Het nadeel is dat er mogelijk toch iemand niet onderzocht wordt die toch onderzocht zou moeten worden. Dat accepteert de gemeente.

# data[].attributes.humanIntervention
Na de filtering wordt aan de hand van dossieronderzoek gekeken of een inwoner met een te hoog vermogen hier zelf al iets over heeft doorgegeven.

Indien er geen verklaring kan worden gevonden voor een te hoog vermogen dan wordt de betreffende inwoner gevraagd informatie aan te leveren en mee te werken aan het onderzoek. Dit gebeurt door een bijzonder (handhavings)onderzoek naar het recht op een uitkering volgens de Participatiewet. Er wordt een brief gestuurd aan de inwoners met de vraag hoe de verhoging van het saldo heeft plaatsgevonden. Bewijs hiervoor kan bijvoorbeeld een schadevergoeding of erfenis zijn. Indien hier geen reactie op komt dan wordt er vervolgens gevraagd naar bankgegevens over het afgelopen jaar. Een inwoner wordt altijd eerst uitgenodigd voor een gesprek voordat er iets verandert aan de uitkering.

# data[].attributes.risks
Elk onderzoek volgt het vier ogen-principe, wat betekent dat er altijd twee ambtenaren bij betrokken zijn. Daarnaast worden er door kwaliteitsmedewerkers van de gemeente steekproefgewijs afgesloten dossiers gecontroleerd.

Inwoners die uiteindelijk toch minder of geen uitkering ontvangen als resultaat van dit proces kunnen altijd in bezwaar gaan tegen dit besluit.

Ook is dit werkproces voorgelegd aan de Ethische Commissie Data en Technologie van de gemeente in november 2023, die hierover heeft geadviseerd. Dit advies is terug te lezen op de website van de ethische commissie van de gemeente Groningen.

De inzet van deze filtering wordt nog verder onderzocht en geëvalueerd.

# data[].attributes.sourceData
Actieve uitkeringen uit voorgaand jaar, wettelijke plafond vermogen, bewindvoerder, vermogen. De hoogte van het vermogen ontvangt de gemeente via het Inlichtingenbureau die deze gegevens ontvangt van de Belastingdienst.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het ondersteunen van de Belastingdienst bij het verrekenen van een bedrag dat een burger of bedrijf van de Belastingdienst tegoed heeft met diens openstaande belastingschulden. Het algoritme wordt daarvoor onder meer voorzien van informatie over het tegoed en alle openstaande schulden van de betrokken burger of bedrijf.

Het is een regelgebaseerd algoritme. De beslisregels zijn door inhoudsdeskundigen opgesteld op basis van de wet- en regelgeving, opgebouwde expertise en uitvoeringsbeleid.

Het algoritme geeft aan wanneer en hoe een tegoed met schulden verrekend kan/mag worden en voert dit waar mogelijk uit.

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

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verzamelen en het gebruik van de hierboven beschreven gegevens is geregeld in de:

Invorderingswet 1990 (waaronder artikel 24) en het daarop gebaseerde Uitvoeringsbesluit Invorderingswet 1990 en de Uitvoeringsregeling Invorderingswet 1990).

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer.

Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen.

Leidraad Invordering 2008.

De Instructie Invordering en Belastingdeurwaarders (IIB).

De nadere invullingen en keuzes bij de uitleg van de bovengenoemde wetgeving voor het opstellen van de beslisregels voor het geautomatiseerde verrekenproces worden vastgelegd in beleidsregels.

# data[].attributes.methodsAndModels
Binnen het algoritme wordt onderscheid gemaakt tussen een reguliere verrekening of een ambtshalve verrekenverzoek. Een reguliere verrekening wordt volledig geautomatiseerd opgestart en doorlopen. Een ambtshalve verrekenverzoek wordt vaak op aanvraag van een burger of bedrijf door een medewerker invordering opgestart waarbij de medewerker kan aangeven op welke schulden en/of in welke volgorde het tegoed moet worden afgeboekt.

Het algoritme doorloopt de volgende stappen:

1. Eerst beoordeelt het algoritme of het tegoed daadwerkelijk verrekend mag worden;

2. Daarna worden de schulden gesorteerd op het soort belasting en hoe oud de schuld is;

3. Vervolgens beoordeelt het algoritme welke schulden daadwerkelijk verrekend mogen worden.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt bij het geautomatiseerd verrekenen van tegoeden met openstaande schulden van burgers en bedrijven. Door het inzetten van het algoritme kunnen deze verrekeningen efficiënter en sneller worden verwerkt, waardoor burgers en bedrijven sneller duidelijkheid krijgen.

# data[].attributes.humanIntervention
Van menselijke tussenkomst is sprake wanneer het menselijke toezicht op de besluitvorming wezenlijk is en wordt uitgevoerd door iemand die bevoegd en bekwaam is om het besluit te veranderen.

Bij de werking van dit algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt beslissingen over de verrekening van een tegoed met één of meer openstaande schulden.

# data[].attributes.risks
Er worden in het algoritme geen bijzondere persoonsgegevens gebruikt en er zijn geen aanwijzingen dat de uitkomst van het algoritmemodel ethische bias (onwenselijke afwijkingen voor specifieke groepen) bevat.

De beslisregels en het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. De Belastingdienst streeft ernaar zo min mogelijk persoonsgegevens te verwerken. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen. Om te voorkomen dat neutrale kenmerken leiden tot ongelijke behandeling, doet de Belastingdienst onderzoek naar effecten van de algoritmen. De Belastingdienst streeft ernaar alle algoritmen te (blijven) beoordelen op bias.

De Algemene wet bestuursrecht vereist dat het handelen van de overheid transparant en rechtmatig is (waarborgkarakter). De Belastingdienst handelt bij de toepassing en ontwikkeling van algoritmen volgens de algemene beginselen van behoorlijk bestuur, zoals het gelijkheidsbeginsel, het zorgvuldigheidsbeginsel, het motiveringsbeginsel, het evenredigheidsbeginsel, het rechtszekerheidsbeginsel en het vertrouwensbeginsel.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een beleidskader. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
In het algoritme worden gegevens gebruikt die zijn verzameld op grond van verschillende belastingwetten. Het gebruik is wettelijk toegestaan. Zoals de AVG voorschrijft, worden er niet meer gegevens gebruikt dan noodzakelijk is.

Schuld- en betalingsgevens per BSN

Regelingen en afwijkende behandelingen

Ambtelijke beslissingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Een applicatie die alle informatie over de gemeenteraad op een duidelijke en toegankelijke manier presenteert voor inwoners, raadsleden en de griffie. Dit systeem biedt een overzicht van belangrijke documenten en (video)verslagen, waardoor mensen tijd besparen op zoek en leeswerk. Door gebruik te maken van een slimme zoekmachine en Al-technologie kan dit systeem complexe informatie eenvoudig toegankelijk maken.

# data[].attributes.proportionality
lokale politiek toegankelijker en makkelijker maken

# data[].attributes.humanIntervention
Griffie controlleert

# data[].attributes.goal
Octobox Anonimiseren helpt het ministerie om informatieverzoeken in het kader van de Woo sneller te verwerken en zodoende te voldoen aan wettelijke afhandelingstermijnen. Octobox doet suggesties voor het weglakken van persoonsgegevens en/of terugkerende te lakken passages. De impact van het gebruik van dit algoritme is laag: laksuggesties worden uitsluitend na menselijke controle overgenomen. Er is geen sprake van automatische beslissingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Octobox Anonimisering werkt op basis van open source Natutal Language Processing (NLP) van SpaCy, waarbij taal en kunstmatige intelligentie samenkomen. Onder meer kunnen teksten geclassificeerd worden door bijvoorbeeld te herkennen wat het onderwerp van een zin is of wat een werkwoord is. Binnen het model wordt gebruik gemaakt van Named Entity Recognition (NER) om bijvoorbeeld namen te herkennen. De open source bibliotheek YOLO (You Only Look Once) stelt in staat handtekeningen te herkennen. Verder worden technieken zoals Optical Character Recognition (OCR) toegepast om gevoelige gegevens die voldoen aan herkenbare formats (zoals telefoonnummers, BSN-nummers, IBAN-nummers, postcodes of e-mail adressen) te detecteren. De output van het algoritme betreft suggesties voor te lakken passages in documenten. Het algoritme leert op basis van menselijke correcties en toevoegingen.

# data[].attributes.proportionality
Octobox Anonimiseren versnelt en vereenvoudigt een bestaand proces (actieve en passieve openbaarmaking) dat voorheen volledig handmatig verliep. Ook wordt de kwaliteit van het proces verhoogd omdat de handmatige werkwijze foutgevoeliger was. De kans op een datalek is kleiner en de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle door Octobox Anonimiseren voorgestelde te lakken passages worden door een medewerker goedgekeurd, gewijzigd of afgekeurd. Er is geen sprake van automatische beslissingen.

# data[].attributes.risks
Inzet van het algoritme brengt geen extra risico's met zich mee. Het gebruik versnelt en vereenvoudigt een bestaand proces en verhoogt de kwaliteit van te lakken documenten. De uitkomst van het proces is en blijft de verantwoordelijkheid van medewerkers van het ministerie.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is in de basis getraind met openbare documenten en/of artikelen om specifiek entiteiten en namen te herkennen in verschillende soorten documenten en formats.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van afvalstoffen. Er gelden strikte voorwaarden voor de in-, uit- en de doorvoer van afvalstoffen, vanwege (inter)nationale afspraken. Die voorwaarden hebben betrekking op het goederenverkeer tussen de Europese Unie (EU) en derde landen.

Dit algoritme richt zich op de invoer en uitvoer van afvalstoffen. Het geeft aan bij welke aangiften welk regime van toepassing is op de specifieke afvalstof. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de controles op afvalstoffen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Milieubeheer. Deze wetten zorgen dat de uitvoer en doorvoer van afvalstoffen goederen de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer en doorvoer van afvalstoffen.

Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), dan houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van afvalstoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraag de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Doel:

Het doel van de digitale schouw is het efficiënter (in tijd en kosten) uitvoeren van de schouw op B-watergangen (schouwsloten).

Impact:

De consequenties van digitale schouw zijn voor een perceeleigenaar (bedrijf of burger) minimaal.

Door de digitale schouw is er minder toezichtlast voor alle perceeleigenaren.

Met behulp van de Schouw M.app (dashboard en veldapplicatie) kan het waterschap betere service verlenen aan perceeleigenaren, in geval van een 'vieze' sloot.

In plaats van dat waterschapmedewerkers alle schouwsloten fysiek controleren, waarbij ook andere zaken gezien kunnen worden en dit meer inbreuk op de privacy kan betekenen, worden nu alleen de 'vieze' sloten gecontroleerd.

Dus via deze werkwijze wordt de aandacht gevestigd op de situaties die niet goed zijn. Hierdoor worden de perceeleigenaren beloond met een lagere toezichtlast als ze aan hun verplichting hebben voldaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
De schouw van watergangen is vastgelegd in de Waterwet en de Keur (verordening) van het waterschap

# data[].attributes.methodsAndModels
Stap 1:

Het algoritme (machine learning) zoekt een relatie volgens een specifiek statistische methode tussen de banden in een multi-spectraal satellietbeeld (of luchtfoto) en locaties in watergangen die door een waterschapmedewerker als schoon of niet schoon worden beoordeeld.

Stap 2:

De relatie wordt opgeslagen in een zogenaamd machine intellect dat in de classificatie van watergangen voor het hele te schouwen gebied wordt ingezet, waarbij het resultaat als schone of niet schone locaties in de watergangen wordt gepresenteerd. Bij onvoldoende schone locaties in een watergang wordt de watergang als niet schoon geclassificeerd.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Minder toezichtlast

Minder inzet personeel

Uitvoer schouw binnen 1 team

Uniforme werkwijze

Meer service naar landeigenaren

Nadelen:

Digitale schouw heeft technische beperkingen

Niet alle sloten kunnen digitaal beoordeeld worden (b.v. sloot gelegen onder bomen)

Satellietfoto; geen invloed op het opnamemoment (wanneer deze wordt genomen en het resultaat is weersafhankelijk)

# data[].attributes.humanIntervention
Voorafgaand aan de digitale schouw wordt er trainingsdata (foto's van sloten die schoon zijn) aangeleverd door het waterschap. Dit ten behoeve van het trainen van het algoritme/machine learning.

Menselijke, visuele controle of basis van het resultaat van de digitale schouw, via een computer dashboard. (beeldschermschouw)

Na de digitale schouw en beeldschermschouw vindt er een fysieke controle van 'vieze' sloten plaats door waterschapmedewerkers.

# data[].attributes.risks
Een risico is false positive resultaten; waarbij de sloot dus niet schoon is, maar wel als schoon wordt beoordeeld.

De sloot is mogelijk niet onderhouden, terwijl dat wel had gemoeten. En de verantwoordelijke landeigenaar wordt dan niet per brief geïnformeerd (gewaarschuwd).

Als het resultaat van de digitale schouw van een schouwsloot twijfelachtig is, dan wordt deze als 'niet schoon' geclassificeerd. Deze sloten worden tijdens de beeldschermschouw nogmaals door een medewerker gecontroleerd. Hiermee wordt de kans verkleind, dat een niet schone sloot toch als schoon wordt aangemerkt.

# data[].attributes.sourceData
luchtfoto's en satellietbeelden, kadastrale data, kaart van watergangen

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s op werkzame stoffen van geneesmiddelen zonder registratie in douaneaangiften

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk registratieplichtig zijn in het kader van de Geneesmiddelenwet. Dit algoritme richt zich op de invoer van werkzame stoffen voor het maken van geneesmiddelen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland. Het geeft aan bij welke aangiften een registratieplicht geldt voor werkzame stoffen voor het maken van geneesmiddelen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de werkzame stoffencontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Geneesmiddelenwet. Deze wetten zorgen dat invoer van werkzame stoffen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer van werkzame stoffen voor het maken van geneesmiddelen zonder registratie. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van werkzame stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen, dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om het gezicht van de persoon die voor de balie staat te vergelijken met de afbeelding in zijn identiteitsdocument en om aan te kunnen geven met welke zekerheid gesteld kan worden dat de persoon weergegeven op de afbeelding van het gescande identiteitsdocument dezelfde persoon is (of niet). Dit algoritme ondersteunt de RNI-medewerker aan de balie zodat deze met enige zekerheid kan vaststellen of de persoon aan de balie ook de persoon is van wie het identiteitsdocument gescand is.

Als de applicatie met gebruik van het algoritme aangeeft dat de persoon wiens identiteitsdocument gescand is niet de persoon is die aan de balie staat, dan zal de RNI-medewerker zelf moeten beslissen of dit terecht is of niet. De RNI-medewerker aan de balie is uiteindelijk de eindverantwoordelijke. Als hij de afwijzing door het algoritme terecht vindt, dan wordt de aanvraag tot inschrijving in de BRP door de burger afgewezen. Hierbij kan bij deze afwijzing aangegeven worden of er en vermoeden is van fraude.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: Wet BRP art. 2.67 4de lid, Besluit BRP art.35 Toelaatbaarheid van biometrie: UAVG art. 29, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evalusaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

Bij de inschrijving van een burger in de RNI, wordt gebruik gemaakt van een scanoplossing. Deze scanoplossing bestaat uit een ID-scanner, een A4 scanner, een scanserver, een kleine monitor en sinds februari 2021 ook uit een gezichtsscanner. Deze scanoplossing ondersteunt de RNI-medewerker bij het inschrijfproces en sinds het gebruik van de gezichtsscanner ook bij het vaststellen van de identiteit. De gegevens van het gescande identiteitsdocument worden op de kleine monitor getoond en als er geen bijzonderheden zijn, dan gaan de gescande gegevens van de scanoplossing naar de RNI applicatie. De gegevens die gebruikt worden voor het vaststellen van de identiteit worden niet doorgegeven aan de RNI applicatie, maar het resultaat wordt op de kleine monitor weergegeven. De gegevens uit het gescande identiteitsdocument worden na akkoord van de RNI-medewerker gebruikt bij de inschrijving in RNI. Van de uitgevoerde gezichtsscan wordt aan RNI alleen in een logregel doorgegeven dat deze is uitgevoerd en wat het resultaat hiervan is geweest. Dit resultaat kan zijn: ‘De gezichten zijn hetzelfde’ of ‘De gezichten zijn niet hetzelfde’.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de RNI-medewerker met het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de RNI-medewerker bepaalt of hij de gezichtsscan wil gebruiken en wat hij met het resultaat van de gezichtsscan doet in het proces

# data[].attributes.risks
Een risico is een kans op het optreden van een negatief gevolg voor de rechten en vrijheden van de betrokkenen als gevolg van de verwerking van persoonsgegevens. Echter omdat in de beschreven situatie geen opslag nodig is (want gezichtsopname is alleen gedurende het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en voor de medewerkers van het RNI-loket zichtbaar), is het risico op lekken of manipuleren van de gezichtsopname klein.

De RvIG evalueert de performance.

# data[].attributes.sourceData
Gezichtsscan

# data[].attributes.provider
https://www.oribi.nl/ ORIBI-ID solutions - Zekerheid geeft vertrouwen

# data[].attributes.goal
Inzicht krijgen in alle vergunde adressen van toeristische verhuur en de gemelde verblijven, om adressen te kunnen selecteren voor inspectie op naleving van de regels voor toeristische verhuur. Bij overtredingen worden bestuurlijke maatregelen ingezet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente heeft op grond van de Wet toeristische verhuur (Wijzigingswet op de Huisvestingswet en Huisvestingsverordening 2023) de taak om regels te maken en een registratieplicht in te voeren voor toeristische verhuur. Met deze wettelijke basis is het voor de gemeente mogelijk om overlast en woningtekorten door deze verhuurvorm beter aan te pakken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Combineren van gegevens over vergunningen en registratienummers met meldingen en weergeven in een dashboard, waar een inspecteur adressen uit selecteert voor inspectie.

# data[].attributes.proportionality
Inspecteurs kunnen niet handmatig alle meldingen van verhuur koppelen aan de vergunde adressen, dat kost teveel tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Een inspecteur beoordeelt de resultaten voordat er een inspectie wordt uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
We updaten de Privacyverklaring. Het algoritme wordt opgenomen in het algoritmeregister, en we communiceren via de website over onze werkzaamheden.

# data[].attributes.sourceData
Registratienummer

Datum

Achternaam aanvrager

Eigenaar

Adres + BAGID

Status

Type aanvraag (natuurlijk persoon/bedrijf)

Aanvraag voor ander: Ja/Nee

Aanvraag B&B: Ja/Nee

Aantal

Adres melding

Datum melding

Aantal dagen gemeld

Aantal vergunningen TV/BB

Status vergunning(aanvraag)

Doorlooptijd aanvraag Pied-à-Terre

Dossiernummer

x/y coördinaten

Stadsdeel

Wijknaam

Buurtnaam

# data[].attributes.goal
Doel was om op grond van kenmerken een passend aanbod te kunnen bepalen voor mensen in de bijstand naar werk of participatie trajecten. Het algoritme was een eenmalige analyse.

# data[].attributes.lawfulBasis
De juridische grondslag is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Data analyse m.b.v. Excel en R. Decision tree. Cluster algoritme. Tekstmining. Eerst wordt bepaald of onderscheidende klantsegmenten mogelijk zijn met de beschikbare data. Vervolgens wordt getoetst of bepaalde segmenten een grotere kans op uitstroom naar werk hebben en of er andere belangrijke focusgebieden zijn voor dienstverlening op maat. Het algoritme functioneert goed als het de kans op uitstroom naar werk verhoogt of zorgt voor een betere dienstverlening naar participatie.

# data[].attributes.proportionality
De standaard dienstverlening is dat consulenten op grond van gesprekken en data de keuzes voor dienstverlening maken. Een advies op grond van het algoritme zou hier een aanvulling op kunnen zijn.

Door de bijstandsdossiers te analyseren werden eenmalig als pilot de harde en zachte kenmerken van uitkeringsgerechtigden in kaart gebracht die in het verleden bij hebben gedragen aan de uitstroom naar werk. Die eigenschappen werden opgespoord in de pool van uitkeringsgerechtigden en deze burgers werden versneld uitgenodigd voor "het goede gesprek", zodat zij zo kort mogelijk afhankelijk waren van een uitkering. Deze analyse bepaalde alleen het moment waarop een uitkeringsgerechtigde werd uitgenodigd, uiteindelijk kreeg iedereen een uitnodiging voor dat gesprek.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme zal altijd een advies zijn aan de consulent en op elk moment overruled kunnen worden door de consulent. Processen waarvan het algoritme deel uitmaakt, worden handmatig uitgevoerd door personen en niet door een systeem gebaseerd op het algoritme. Deze processen kunnen op elk moment gestopt worden door de directie of manager van het programma Plus 500.

# data[].attributes.risks
Er is een DEDA traject uitgevoerd (De Ethische Data Assistent) om potentiële ethische problemen te herkennen. Ook is een DPIA uitgevoerd om privacy risico's te herkennen. Tijdens ontwikkeling van het algoritme hield de projectgroep de risico's in de gaten. Het algoritme is niet in productie genomen. Als het in productie was gekomen zouden de uitkomsten van het algoritme regelmatig worden geëvalueerd om eventuele biases te herkennen. Ook zou dan worden geëvalueerd hoe het algoritme wordt toegepast door de consulent.

# data[].attributes.sourceData
Bijstandsgegevens, gegevens over re-integratie en participatie trajecten, over schuldhulpverlening en zelfredzaamheid. De output wordt niet gebruikt als input in een ander geautomatiseerd proces.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s op goederen die inbreuk maken op intellectuele eigendomsrechten

# data[].attributes.goal
Dit algoritme richt zich op aangiften van goederen die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen of verlaten. Het algoritme richt zich op de controle door de Douane of de goederen inbreuk maken op intellectuele eigendomsrechten. In Verordening 608/2013 staat hoe de Douane optreedt. De verordening omvat de voorwaarden voor optreden van de Douane wanneer goederen slechts worden verdacht van inbreuk op intellectuele eigendomsrechten en welke maatregelen moeten worden genomen tegen goederen waarvan is vastgesteld dat zij inbreuk maken.

De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer, of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme wordt de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op intellectuele eigendomsrechten ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en Verordening 608/2013. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op inbreuk van intellectuele eigendomsrechten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van Intellectuele Eigendomsrechten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor naleving in- en uitvoerverbod van de Kwik-Verordening

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van de handhaving van de Kwik-Verordening. Er gelden strikte voorwaarden voor de in-, en uitvoer van kwikhoudende stoffen, vanwege (inter)nationale afspraken. Die voorwaarden hebben betrekking op het goederenverkeer tussen de Europese Unie (EU) en derde landen. Dit algoritme richt zich op de invoer en uitvoer van stoffen genoemd in de Kwik-Verordening. Het geeft aan bij welke aangiften welk regime van toepassing is op de specifieke stof. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op Kwik-Verordening ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Milieubeheer. Deze wetten zorgen dat de uitvoer en doorvoer van stoffen genoemd in de Kwik-Verordening goederen de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer en invoer van kwikhoudende stoffen. Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), dan houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van kwikhoudende stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente West Betuwe heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het algoritme geeft advies over waar in Nederland een statushouder de grootste kans heeft op een baan. Een medewerker van het COA gebruik dit advies om te bepalen aan welke arbeidsmarktregio een statushouder gekoppeld wordt. Zo willen we met het algoritme statushouders helpen sneller een (passende) baan te vinden. Met een baan kunnen ze sneller inburgeren in Nederland.

# data[].attributes.methodsAndModels
We werken met het algoritme om de kans te vergroten dat een statushouder werk vindt binnen een jaar na het verhuizen naar een woning in de gemeente. Hierbij zijn de twee doelen de kans op een baan en de hoogte van het belastbaar inkomen. Per arbeidsmarktregio wordt met behulp van supervised learning een model ontwikkeld van welke karakteristieken van een individu bepalend zijn voor het succes op de doelvariabelen. Vervolgens wordt per gezin of familie-eenheid bepaald welke arbeidsmarktregio het beste resultaat geeft.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme kan in kortere tijd veel meer gegevens gebruiken en verwerken in een advies dan een mens (in dit geval een COA-medewerker). Zoals gegevens van het Centraal Bureau voor Statistiek (CBS). Deze gegevens gaan over of eerdere statushouders een baan hebben gevonden. Het algoritme kan er daarmee voor zorgen dat statushouders uitstromen naar een regio waar zij de grootste kans maken op het vinden van betaald werk. Het hebben van betaald werk draagt bij aan het sneller en beter inburgeren in Nederland.

# data[].attributes.humanIntervention
We gebruiken een algoritme om te bepalen waar statushouders het beste kunnen wonen om passend werk te vinden. Het algoritme analyseert de gegevens van de statushouders, zoals hun herkomst en hun werkervaring en opleiding. Daarnaast kijkt het algoritme waar mensen met vergelijkbare kenmerken in het verleden succesvol werk hebben gevonden. Het algoritme geeft dan een advies over de drie meest geschikte regio's voor hen. Een medewerker van het COA bekijkt dat advies en houdt ook rekening met andere factoren. Bijvoorbeeld waar de statushouder een sociaal netwerk heeft en waar hij/zij/hen zelf graag wil wonen. De COA-medewerker besluit in welke arbeidsmarktregio de statushouder gaat wonen. Als de COA-medewerker iets anders kiest dan het algoritme adviseert, noteren we de reden daarvoor. Zo kunnen we het algoritme in de toekomst verbeteren.

# data[].attributes.risks
Met een monitoringsplan kijken we elke maand of het algoritme zo werkt als het bedoeld is. We kijken dan bijvoorbeeld naar de kwaliteit en snelheid van de adviezen, hoeveel van de adviezen worden opgevolgd en of er geen onbedoelde effecten zijn, zoals discriminatie. Door hier maandelijks naar te kijken, kunnen we als COA snel ingrijpen als het algoritme niet werkt zoals bedoeld. Op het moment dat CBS nieuwe gegevens publiceert, wordt het algoritme aangepast op de laatste trends op het gebied van instroom en werkgelegenheid.

# data[].attributes.sourceData
Voor dit algoritme worden de volgende categorieën gegevens gebruikt:

- Gegevens over de persoon als geslacht, burgerlijke staat, geboortedatum, land van herkomst en moedertaal

- Gegevens over opleiding en werkervaring

- Gegevens over de opvangstatus

- Historische gegevens van het CBS over of statushouders een baan hebben gevonden en welk inkomen ze hebben.

We controleren regelmatig of het algoritme geen vooroordeel heeft of ongeoorloofd discrimineert. Hiervoor gebruiken we gegevens over etniciteit en religie. Deze worden niet gebruikt om het algoritme te ontwikkelen, maar alleen voor controle.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen kunt u contact opnemen met de COA Informatielijn: 088 - 715 70 00

# data[].attributes.provider
Immigration Policy Lab - Stanford University en ETH Zürich

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften bij naleving in- en uitvoerprocedures van chemische stoffen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk risicogevoelig zijn in het kader van de handhaving van de PIC-Verordening. Er gelden strikte voorwaarden voor de in-, en uitvoer van chemische stoffen, vanwege (inter)nationale afspraken. Die voorwaarden hebben betrekking op het goederenverkeer tussen de Europese Unie (EU) en derde landen. Dit algoritme richt zich op de invoer en uitvoer van stoffen genoemd in de PIC-Verordening. Het geeft aan bij welke aangiften welk regime van toepassing is op de specifieke stof. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op PIC-Verordening ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet Milieubeheer. Deze wetten zorgen dat de uitvoer en doorvoer van stoffen genoemd in de PIC-Verordening goederen de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de uitvoer en doorvoer van chemische stoffen. Beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van chemische stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Baarle-Nassau kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (content) op de website kunnen worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Lijst wordt gebruikt om een batch (verzameling van leges) naar de BghU te sturen ter facturatie. Als dit niet precies gebeurt kunnen inwoners onterecht facturen ontvangen. In beginsel krijgen inwoners facturen voor leges als zij een dienst of product van de gemeente afnemen. Hierbij kan men denken aan een horecavergunning, bouwvergunning, gebruik gemeentelijke grond.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er wordt een uitdraai gemaakt van data uit PowerBI. De brondata staat in Centric Leefomgeving, deze wordt gekopieerd naar PowerBI, waarna een uitdraai naar de BghU wordt gestuurd.

# data[].attributes.proportionality
Met dit algoritme is het proces waarin leges door de BghU in rekening worden gebracht efficienter. Omdat er een laag risico op fouten is en fouten hersteld kunnen worden is de afweging gemaakt dat dit algoritme toepasbaar is.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert de gehele lijst met leges voor deze naar de BghU wordt gestuurd.

# data[].attributes.risks
Datastromen in het data warehouse worden periodiek gecontroleerd en inwoners kunnen wanneer zij onterecht een factuur ontvangen bezwaar maken bij de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Naam, NAW-gegevens, burgerservicenummer, KvK-nummer, geboortedatum

# data[].attributes.name
Detecteren risico's in douaneaangiften voor naleving vergunningsplicht van chemicaliën

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk een risico vormen  voor het niet naleven van de vergunningsplicht van de verordening Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH). Dit algoritme richt zich op de naleving van de vergunningsplicht voor chemische stoffen die de Europese Unie (via Nederland) binnenkomen of verlaten. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op chemicaliën ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet voorkoming misbruik chemicaliën. Deze wetten dragen zorg dat de invoer en uitvoer van chemicaliën op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op invoer van goederen die niet voldoen aan de REACH richtlijnen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen tot een verhoogde risicogroep behoren, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen verboden stoffen bevatten (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van chemische stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico's op onjuistheden in douaneaangiften voor Vuurwerk

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften op basis van (onder andere) historische controles risicovoller zijn voor Vuurwerk. Dit algoritme richt zich op het onderwerp Vuurwerk zendingen en kijkt naar de aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op onder meer veiligheidsrisico’s, stuwage, verpakking en etikettering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de controles ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet , de Wet Vervoer Gevaarlijke Stoffen en het Vuurwerkbesluit. Deze wetten dragen zorg dat zendingen van Vuurwerk op een correct en op de juiste manier worden behandeld. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op o.a. veiligheidsrisico’s, stuwage, verpakking en etikettering op het gebied van Vuurwerk. Deze beslisregels zijn onder andere gebaseerd op eerdere zendingen die gecontroleerd zijn. Hebben de aangevers een waarschuwing of sanctie gehad dan is de kans dat ze gecontroleerd worden hoger. Als een eerdere controle volgens de de regels was, dan is de kans op een controle in de toekomst lager.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van Vuurwerk. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Toezicht verklaring privégebruik auto (VPGA)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst houdt toezicht op een juiste en volledige aangifte en afdracht van de loonheffingen. Loonheffingen zijn belastingen en premies die inhoudingsplichtigen (zoals werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) inhouden op (loonbelasting en premie volksverzekeringen) en betalen over (premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekeringswet) het loon van hun werknemers. Het algoritme VPGA helpt de medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op de juiste naleving van de voor de loonheffingen relevante wetgeving. Een verklaring geen privégebruik auto kan worden aangevraagd door een werknemer als voldaan wordt aan de voorwaarden.

Het algoritme VPGA is bedoeld om bij gebruik van de verklaring geen privégebruik auto de ten onrechte achterwege gelaten bijtelling privégebruik auto te kunnen detecteren. Door het algoritme worden verschillende soorten gegevens gecombineerd om indicaties op te sporen van situaties waar er sprake kan zijn van ten onrechte achterwege gelaten bijtelling privégebruik auto en daarmee te weinig ingehouden en afgedragen loonheffingen.

Het algoritme detecteert het fiscaal niet logisch te verklaren gegeven dat binnen het kalenderjaar een periode sprake is van bijtelling privégebruik auto en er een periode is van geen bijtelling in verband met het gebruik van een verklaring geen privégebruik auto. Een periode van wel bijtellen betekent dat kennelijk niet voor het gehele kalenderjaar bewijs kan worden geleverd dat niet meer dan 500 kilometer voor privédoeleinden is gereden. De bijtelling privégebruik auto is dan voor het gehele kalenderjaar van toepassing, ook voor de periode van verklaringhouderschap.

De behandelaar gebruikt de uitkomsten van het algoritme bij het houden van toezicht op de juiste naleving van regels uit de relevante wetgeving bij het gebruik van de verklaring geen privégebruik auto.

De behandelaar neemt contact op met de inhoudingsplichtige met het verzoek om een toelichting. Wanneer uit dit contact blijkt dat terecht de bijtelling achterwege is gelaten wordt het onderzoek gesloten. Wanneer uit dit onderzoek volgt dat het bewijs ontbreekt dat op kalenderjaarbasis voor niet meer dan 500 kilometer voor privédoeleinden is gereden, wordt een naheffingsaanslag loonheffingen opgelegd

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de Loonbelasting 1964

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Het algoritme is niet zelflerend. Dat betekent dat het zichzelf niet ontwikkelt tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Toezicht op juiste toepassing verklaring privégebruik auto

Wanneer er bijvoorbeeld sprake is van een onjuiste toepassing van de verklaring geen privégebruik auto worden er ten onrechte geen of te weinig loonheffingen afgedragen.

Bij een door de werkgever ter beschikking gestelde auto wordt deze met een forfaitair vastgesteld bedrag belast als loon in natura, zijnde de bijtelling privégebruik auto. De bijtelling kan door de werkgever (inhoudingsplichtige) achterwege worden gelaten als bewezen kan worden dat met de auto voor niet meer dan 500 kilometer op kalenderjaarbasis voor privédoeleinden is gereden.

De werkgever (inhoudingsplichtige) kan de bijtelling privégebruik auto ook achterwege laten wanneer hij een afschrift van de beschikking verklaring geen privégebruik auto van de werknemer heeft ontvangen.

De werknemer kan deze beschikking aanvragen bij de Belastingdienst. Bij het overhandigen van de verklaring aan de werkgever komt hiermee de bewijslast dat op kalenderjaarbasis voor niet meer dan 500 kilometer voor privédoeleinden met de ter beschikking gestelde auto(‘s) is gereden, bij de werknemer te liggen. Eventuele naheffingen komen daarmee terecht bij de werknemer.

Voordelen gebruik algoritme

Het toezicht privégebruik auto is belangrijk voor de juistheid van de aangifte loonheffingen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften loonheffingen op het onderwerp privégebruik auto bij verklaringhouders. Door het inzetten van een algoritme kunnen de aangiften sneller worden getoetst op juistheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die contact opneemt met de verklaringhouder en na een inhoudelijke toets de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
Privacy en AVG

Het gebruik van de gegevens wordt 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.

Bij het algoritme VPGA wordt geen gebruik gemaakt van bijzondere persoonsgegevens.

Gelijkheid en non-discriminatie

De selectieregels in het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

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. De beslisregels worden beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving, als deze daartoe aanleiding geven.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens

Identificerende gegevens

Identificerende gegevens

Polisgegevens

Aangiftegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Inkomstenheffing

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en worden ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De Gemeentebrede AI-assistent is ontwikkeld om medewerkers van De Fryske Marren te ondersteunen bij tekstuele werkzaamheden, zoals het schrijven, herschrijven en samenvatten van interne documenten en beleidsinformatie. Het systeem beoogt tijdwinst te realiseren door efficiëntere tekstverwerking, terwijl het inzicht biedt in de toepassingsmogelijkheden en grenzen van AI binnen de organisatie.

De impact is ondersteunend: de AI-assistent faciliteert de bedrijfsvoering zonder geautomatiseerde besluitvorming. Medewerkers blijven verantwoordelijk voor de inhoudelijke keuzes en het gebruik van de gegenereerde output. De inzet is proportioneel, gericht op niet-kritieke taken, en voldoet aan de AVG via technische mitigatie (filtering) en de grondslag van publieke taak. De ethische kaders, zoals transparantie en privacy, zijn geborgd via een AIIA.

# data[].attributes.lawfulBasis
De AI-verordening en AVG ligt aan de basis van deze analyse samen met het gemeentelijk beleid en richtlijnen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De Gemeentebrede AI-assistent draait op een lokaal beheerde Ubuntu-server binnen de gemeentelijke IT-infrastructuur, waardoor data en verwerking volledig onder eigen regie vallen. Als interface fungeert Open WebUI, een open-source platform dat aansluit bij de Common Ground-principes. Dit biedt medewerkers een veilige, gebruiksvriendelijke omgeving om prompts in te voeren en output te ontvangen. Hierbij wordt gebruik gemaakt van het AI-model Mistral, een Europees alternatief voor de overige grote modellen. Prompts worden automatisch gefilterd op persoonsgegevens, conform AVG-eisen, en alle interacties zijn alleen toegankelijk voor geautoriseerde gebruikers via beveiligde inlog.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn verschillende afwegingen gemaakt om verantwoord gebruik te waarborgen. Deze afwegingen zijn vast gelegd in het AIIA en hebben de volgende hoofdafwegingen:

Er is gekozen voor een zelfgehoste oplossing binnen de gemeentelijke ICT-architectuur en een Europees AI model, om datacontrole en AVG-compliance te garanderen. Dit sluit aan bij de publieke-taak-grondslag, waarbij persoonsgegevens alleen worden verwerkt voor ondersteunende taken zonder geautomatiseerde besluitvorming. Technische maatregelen, zoals filtering en tijdelijke opslag van data, beperken risico’s op datalekken of onbedoeld hergebruik.

De ethische en juridische kaders zijn expliciet gedefinieerd. Zo is vastgelegd dat output altijd door medewerkers wordt gecontroleerd (human-in-the-loop), en dat archivering plaatsvindt volgens de Archiefwet via het team DIV en Team Informatie. Daarnaast zijn verwerkersovereenkomsten gesloten met de leverancier (technische ondersteuning) en Mistral (modeltoegang).

# data[].attributes.humanIntervention
Bij de Gemeentebrede AI-assistent staat menselijke controle centraal. De medewerker is altijd eindverantwoordelijk voor de output: de AI genereert suggesties, maar de gebruiker beoordeelt, past aan en autoriseert de definitieve tekst. Dit principe (human-in-the-loop) is vastgelegd in het AIIA en sluit aan bij de AVG en de Europese AI-verordening, die eisen dat geautomatiseerde systemen transparant en controleerbaar blijven.

# data[].attributes.risks
De Gemeentebrede AI-assistent valt onder het laagrisicoprofiel volgens de Europese AI-verordening, omdat het geen geautomatiseerde besluitvorming of hoogrisicotoepassingen bevat. Toch zijn specifieke maatregelen genomen om risico’s te beperken:

Technisch: Persoonsgegevens worden automatisch gefilterd uit prompts, en data wordt niet gebruikt voor modeltraining. De zelfgehoste Ubuntu-omgeving met Open WebUI minimaliseert afhankelijkheid van externe partijen en datalekrisico’s;

Organisatorisch: Gebruik is beperkt tot ondersteunende taken (bijv. tekstbewerking of samenvattingen), met duidelijke verantwoordelijkheidsverdeling: medewerkers blijven eindverantwoordelijk voor output;

Juridisch: De oplossing voldoet aan de AI verordening en AVG, met toetsing door de Functionaris Gegevensbescherming en CISO.

Risico’s worden continu gemonitord via logs en evaluaties, waarbij eventuele opschaling alleen plaatsvindt na positieve beoordeling van impact en compliance.

# data[].attributes.name
Socialmedia interactie en online media monitoring middels Coosto

# data[].attributes.goal
{NB. De geboden tekstvlakken bieden soms onvoldoende tekens om de gehele tekst op te nemen. Daarom wordt uitgeweken naar andere tekstvlakken.}

De Belastingdienst zet de software Coosto binnen 3 werkprocessen in:

[1] Medewerkers gebruiken Coosto om berichten die door burgers en bedrijven worden geplaatst op diverse socialmediakanalen te verzamelen en te beantwoorden. Coosto gebruikt de officiële API-kanalen van socialmediaplatformen om berichten te verzamelen, te organiseren en te tonen aan medewerkers. Het gaat om ongeveer 150.000 socialmediaberichten per jaar die binnenkomen via 28 kanalen die worden beheerd door medewerkers van de Belastingdienst. Dit wordt gedaan op Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube en X. Coosto brengt deze berichten samen, waarna ze op kanaal en onderwerp verdeeld worden, zodat medewerkers ze kunnen beantwoorden. Dit zorgt voor een efficiënte werkwijze. Ook wordt er naar vragen of opmerkingen gezocht die niet direct aan een van deze kanalen gesteld zijn via geautomatiseerde zoekopdrachten. Door middel van zoekwoorden wordt in publieke berichten gezocht naar inhoud over de organisaties of processen van de Belastingdienst, Dienst Toeslagen of Douane. Dit biedt kansen om klantvragen te beantwoorden die anders onbeantwoord zouden blijven, het imago te verbeteren of om misverstanden op te helderen.

[2] Medewerkers gebruiken Coosto daarnaast om proactieve communicatie te plannen, te creëren, te organiseren en te plaatsen op diezelfde socialmediakanalen. Dit zijn berichten, afbeeldingen, video's of andere content die worden geplaatst op deze kanalen en die volgers en andere gebruikers te zien kunnen krijgen wanneer zij actief zijn op dat betreffende socialmedia platform of naar onze specifieke kanalen navigeren. Dit betreft dus massale communicatie vanuit de Belastingdienst en geen berichten op persoonsniveau. Hierdoor worden burgers en bedrijven proactief op hun rechten en plichten ten aanzien van de Belastingdienst, Dienst Toeslagen en Douane gewezen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan een informatief bericht over de aangiftecampagne, een herinnering voor ondernemers aan een deadline of een bericht over de mogelijke effecten van scheiden op iemands toeslagen. Door het gebruik van Coosto kan ook dit werk efficiënt en gecentraliseerd worden uitgevoerd.

{zie verder onder 'Afwegingen'}

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen

2. Algemene verordening gegevensbescherming

3. Uitvoeringsbesluit Belastingdienst 2003

4. Algemene Wet Bestuursrecht

5. Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming

6. Wet inkomstenbelasting 2001

7. Archiefwet

# data[].attributes.methodsAndModels
{vervolg 'Risicobeheer'}

T.a.v. gelijkheid en non-discriminatie volgt Coosto het volgende beleid:

1. Datastructurering: Coosto ontsluit content op een gestructureerde manier, zonder verwerkingen die de inhoud of presentatie van de data kunnen beïnvloeden. Hun doel is ervoor te zorgen dat alle informatie op een eerlijke en transparante manier wordt weergegeven, zodat iedereen hiertoe gelijke toegang heeft.

2. Geen discriminatoire beïnvloeding: Coosto vermijdt verwerkingen die de data manipuleren, waardoor het risico op vooringenomenheid of discriminatie wordt voorkomen. De informatie wordt op een neutrale en objectieve manier gepresenteerd, zonder invloed van persoonlijke kenmerken van de auteur, zoals leeftijd, etniciteit of andere factoren.

3. Gelijke verstrekking: Coosto zorgt ervoor dat alle content op gelijke wijze worden ontsloten en gepresenteerd voor iedere gebruiker. Dit betekent dat geen enkele gebruiker benadeeld wordt, ongeacht hun persoonlijke achtergrond, bedrijfsgrootte of andere factoren.

4. Inclusieve taal: Coosto waarborgt dat de taal in onze interface en ondersteuning inclusief en respectvol is, met bijzondere aandacht voor het vermijden van seksistische, racistische of andere discriminerende termen.

# data[].attributes.proportionality
{vervolg 'Doel en impact'}

[3] Tenslotte gebruiken medewerkers Coosto om online media-artikelen over de Belastingdienst op te zoeken, te analyseren en daarover te rapporteren. Voor het eenvoudig vindbaar maken van content in openbaar nieuws, blogs en fora worden artikelen via API's verzameld en worden fragmenten via scraping weergegeven. Denk hierbij voorbeeld aan nieuwsartikelen over Box 3 of schijnzelfstandigheid. Het is belangrijk om actueel inzicht te hebben over wat er speelt in de media, zodat de organisatie goed en tijdig in kan spelen op relevante ontwikkelingen die spelen in de samenleving. Er zijn honderden nieuwssites, blogs en fora en politici en andere opiniemakers die samen het maatschappelijke online speelveld vormen. Met Coosto worden deze bronnen verzameld, zodat efficiënt analyses en rapportages gemaakt worden om collega’s op de hoogte te houden over wat er speelt in de samenleving. Deze inzichten worden bijvoorbeeld gebruikt om brieven en processen te verbeteren. Denk hierbij bijvoorbeeld aan communicatie over phishing.

Afwegingen

Voordelen gebruik Coostoo

Coosto is belangrijk voor de Belastingdienst om efficiënt en zorgvuldig interactie met burgers en bedrijven mogelijk te maken via socialmediakanalen en om medewerkers in staat te stellen inzichten over nieuwsmedia te verzamelen en te delen. Als medewerkers deze werkprocessen op de talloze individuele socialmediakanalen en nieuwsmediasites zouden moeten uitvoeren, zou dat ten koste gaan van kwaliteit, kwantiteit en efficiëntie. Het algoritme ondersteunt de medewerkers dus bij het organiseren en uitvoeren van de verschillende werkprocessen. Daardoor zijn er minder medewerkers nodig voor de uitvoering en worden burgers en bedrijven beter geholpen.

[1] In werkproces 1 zorgt Coosto er in eerste instantie voor dat de berichten die op verschillende socialmediakanalen zijn gesteld centraal worden verzameld. Een deel van de berichten wordt automatisch gecategoriseerd en klaargezet voor behandeling door medewerkers en een deel wordt handmatig door een medewerker toegewezen. Op deze manier komen vragen over een bepaald onderwerp terecht bij medewerkers die daarvoor zijn opgeleid. De automatische categorisering wordt altijd door een medewerker gecontroleerd waardoor een bericht altijd bij de juiste medewerker terecht komt. Wanneer een medewerker een antwoord verstuurd, zorgt Coosto ervoor dat het bericht bij het juiste socialmediakanaal wordt geplaatst.

{zie verder onder 'Menselijke tussenkomst'}

# data[].attributes.humanIntervention
{vervolg 'Afwegingen'}

[2] In werkproces 2 zorgt Coosto ervoor dat medewerkers kunnen samenwerken aan het plannen, maken en plaatsen van content voor meer dan 20 socialmediakanalen. Zo kunnen medewerkers ingeplande content ter beoordeling naar collega's sturen, kunnen posts gekopieerd worden richting andere socialmediakanalen, kunnen concepten worden opgeslagen en er is een gezamenlijke agenda.

[3] In werkproces 3 zorgt Coosto ervoor dat medewerkers met zoektermen online media artikelen over bepaalde onderwerpen kunnen verzamelen en inzien. Daarnaast geeft Coosto inzicht in het bereik van deze onderwerpen door weer te geven hoeveel accounts in contact zijn gekomen met het onderwerp. De verzameling artikelen en het bereik is input voor de analyse die gemaakt wordt door de medewerkers.

Menselijke tussenkomst

Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Coosto wordt niet gebruikt om beslissingen te nemen. De resultaten van de zoekopdrachten binnen Coosto worden altijd bekeken door een medewerker van de Belastingdienst.

# data[].attributes.risks
De Algemene wet bestuursrecht (Awb) vereist dat het handelen van de overheid transparant en rechtmatig is. De Belastingdienst neemt bij de toepassing 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. Coosto wordt ingezet voor de dienstverlening er worden geen controle of toezicht activiteiten mee uitgevoerd. In het contract met Coosto is ook bepaald dat Coosto niet mag worden ingezet voor toezicht activiteiten (OSINT-toepassingen). De medewerkers van de Belastingdienst zijn hiervan op de hoogte.

Middels een DPIA (data protection impact assessment) zijn er afwegingen gemaakt m.b.t. risico's en alternatieven met als uitkomst dat ze gemitigeerd en/of beheerst zijn.

Coosto

Coosto heeft intern beleid en maatregelen geïmplementeerd om onder andere proportionaliteit en dataminimalisatie na te streven. Zo wordt verwijderde publieke content niet langer zichtbaar gemaakt voor gebruikers en archiveert Coosto geen content. Coosto beoordeelt en stemt hun diensten af op toepasselijke wet- en regelgeving, voorwaarden van de socialmediaplatformen, privacy-instellingen van gebruikers en redelijke verwachtingen van gebruikers.

{zie verder onder 'Technische werking'}

# data[].attributes.sourceData
Categorie betrokkene | Gebruikte gegevens | Bron

Burgers en indien van toepassing bedrijven | Accountnaam en profielafbeelding van het socialmedia account dat door de burger/het bedrijf wordt gebruikt | Socialmediakanalen Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube en X

Burgers en bedrijven | Inhoud socialmedia berichten | Socialmediakanalen Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube en X

Burgers en bedrijven | Inhoud nieuwsartikelen en fora of blog berichten | Diverse websites (bijvoorbeeld nu.nl, NOS, Algemeen Dagblad, Taxlive)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door Coosto ontwikkeld en wordt niet door de Belastingdienst onderhouden.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Dit algoritme wordt gebruikt om aanvragen voor (bijzondere) bijstand, Bbz (besluit bijstandsverlening zelfstandigen), IIT (individuele inkomenstoeslag) en minimaregelingen efficiënt en gelijk af te handelen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ongeveer 50 aangesloten gemeenten en controleert tijdens de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat veel aanvragen automatisch verwerkt worden. Daardoor houden medewerkers tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aanvragen. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat gegevens op de juiste manier in de systemen terecht komen en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn heel klein. Medewerkers hebben namelijk altijd de mogelijkheid om in te grijpen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme naast zich neer te leggen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat iemand ten onrechte een aanvraag niet indient omdat het system al een bepaalde uitkomst voorspelt. Dit wordt zoveel mogelijk voorkomen door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo duidelijk mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.sourceData
Met de eDiensten voor Aanvragen worden gegevens van de aanvrager opgehaald uit het Digitaal Klantdossier (DKD) of uit het BRP met behulp van het Burgerservicenummer (BSN). Een burger kan dat ook thuis doen met behulp van het DigiD. De eDiensten voor Aanvragen voor een uniforme, correcte en volledige documentvorming.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.proportionality
De gemeente heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor toelating van levende dieren en veterinaire producten

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om te kunnen voldoen aan de wettelijke verplichting voor de Douane zelf om voorafgaand aan elke invoeraangifte na te gaan welke bestemming de NVWA heeft toegestaan voor die betreffende zending van levende dieren en/of veterinaire producten. Dit betreft een 100% controle van alle producten die onder deze categorie vallen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de veterinaire controle ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, de Wet Dieren en Verordening (EU) 2017/625. Deze wetten dragen zorg dat de invoer van levende dieren en veterinaire producten op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme selecteert 100% van de aangiften waarbij een bescheidcode is opgevoerd voor een bijbehorend GGB. De Douane dient handmatig voor elke betreffende aangifte na te gaan of dat GGB daadwerkelijk bestaat en welke bestemmingen de NVWA daarbij heeft toegestaan. Als we daarbij onregelmatigheden constateren dan wordt de zending geselecteerd voor een uitgebreide inspectie. Als de gegevens tussen de GGB en de douaneaangifte echter volledig overeenkomen dan houden we de zending niet tegen voor de bestemmingen die de NVWA heeft toegestaan. Of in elk geval niet op basis van dit criterium. Van dit algoritme zijn uitgezonderd de zendingen waarbij deze vergelijking reeds geautomatiseerd heeft plaatsgevonden via een zogenoemde V2-code procedure.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme is voor de Douane essentieel om te kunnen voldoen aan de wettelijk opgelegde verplichting daartoe vanuit de Official Control Regulation Vo. 2017/625 artikel 57 lid 2.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met het risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte en vergelijkt de aangiftegegevens met de gegevens van de NVWA. Als het nodig is, vraagt de medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte te controleren is een wettelijke verplichting. De beslissing om een aangifte goed te keuren wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
De Douane is wettelijk verplicht om voor elke invoeraangifte van levende dieren en/of veterinaire producten bij het NVWA te controleren voor welke bestemming de zending is toegestaan. Dit betreft een 100% controle: alle zendingen worden gecontroleerd.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt op zichzelf uitsluitend bepaalde codes uit de aangiften die aangeven om wat voor soort zending het gaat. Alle rakingen worden door een douanecollega gecontroleerd zonder enige verdere vorm van onderscheid op welk vlak dan ook.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk een risico geven op het niet naleven van de vergunningsplicht ozonlaagafbrekende stoffen. Dit algoritme richt zich op naleving van de vergunningsplicht voor ozonlaagafbrekende stoffen die de Europese Unie (via Nederland) binnenkomen of verlaten. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op ozonlaagafbrekende stoffen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Verordening (EU) 2024/590 betreffende ozonlaagafbrekende stoffen. Deze wetten dragen zorg dat de invoer en uitvoer van ozonlaagafbrekende stoffen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op invoer en uitvoer van ozonlaagafbrekende stoffen zonder vergunning. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen niet zijn ingevoerd met een geldige vergunning, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen wel onder een geldige vergunning vallen, (else) houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van ozonlaagafbrekende stoffen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de herkenning van kentekens van voertuigen die in overtreding zijn voor respectievelijk naheffing parkeerbelasting. Een burger komt in aanraking met de uitkomst van het algoritme bij een overtreding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentelijke verordening parkeerhandhaving 2023.

# data[].attributes.methodsAndModels
Een camera scant kentekens. Het algoritme combineert data van de RDW/ vergunningen, GBA en Nationaal Parkeer register op basis van vooraf gestelde regels (parameters) om te bepalen of er sprake is van fout parkeren. Het eigendomsrecht van het algoritme berust bij de leveranciers. De gemeente neemt dienstverlening af en heeft geen directe bemoeienis bij of inhoudelijke kennis van de werking van de algoritmes.

# data[].attributes.proportionality
Dit is in een aanvulling op de handmatige handhaving. Met het algoritme wordt het proces ondersteund om te bepalen of een auto fout geparkeerd is (Fiscale Parkeerhandhaving). Er is een DPIA uitgevoerd om de impact op de privacy te bepalen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is tussenkomst van een BOA (wel/geen naheffing/boete). De BOA checkt of het kentekenbord goed en terecht gescand is voordat een boete wordt uitgeschreven.

# data[].attributes.risks
Inkoop van dienstverlening van leveranciers die ISO gecertificeerd zijn. Algoritmes blijven berusten bij de leveranciers. Er is sprake van een verwerkersovereenkomst en een DPIA om de risico's voor de gemeente en de burgers zo klein mogelijk te houden.

# data[].attributes.sourceData
RDW, Vergunningen/ontheffingen, GBA, Nationaal Parkeer Register

# data[].attributes.name
Voorspelling drukte parkeergarages (onderdeel van Crowd Safety Manager)

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontworpen om de drukte te beoordelen en de vullingsgraad van parkeergarages nauwkeurig te voorspellen, zodat we weten welke drukte we op Scheveningen kunnen verwachten.

# data[].attributes.lawfulBasis
De burgemeester heeft een wettelijke taak tot handhaving van de openbare orde. Ook de gemeenteraad heeft taken op openbare-orde- en veiligheidsterrein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op dit moment analyseren we verkeersdata en voorspellen we aan de hand van resono data, parkeerdata, weersinformatie en evenementendata de vulgraag van parkeergarages. Deze voorspellingen maken we met rule based algoritmen.

# data[].attributes.proportionality
We willen met deze toepassing de drukte op Scheveningen voorspellen. Dit zou ook tot foute inschattingen kunnen leiden, daarom is het van belang de resultaten als een experiment te beschouwen.

# data[].attributes.humanIntervention
In dit stadium is het slechts een ondersteunend systeem, dat kan helpen bij besluitvorming rondom het inzetten van verkeersregelaars, etc.

# data[].attributes.risks
Focus op dataprivacy en nauwkeurige data-analyse om foute conclusies en beleidsbeslissingen te vermijden.

# data[].attributes.sourceData
Resono data

Parkeerdata (historische vulgraad gegevens van parkeergarages)

Weersinformatie (temperatuur, regenval, wind)\

Evenementen (locatie, tijdstip, verwachte bezoekersaantallen).

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op goederen die inbreuk maken op de Omgevingswet

# data[].attributes.goal
Dit algoritme richt zich op aangiften van goederen die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen of verlaten. Het algoritme helpt de Douane te controleren of de goederen inbreuk maken op Verordening 338/97 en de Omgevingswet. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningsplicht geldt. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op intellectuele eigendomsrechten ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en Verordening 608/2013. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen over welke aangiften een hoger risico hebben op inbreuk van intellectuele eigendomsrechten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van Intellectuele Eigendomsrechten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detectie van productveiligheid risico’s in douaneaangiften op binnenbrengen en invoer van producten

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op zendingen met producten. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA) en de Nederlandse Arbeidsinspectie (NLA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van voedselveiligheid ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) 2019/1020 en de Warenwet. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen over welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van producten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van productveiligheid. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan beoordeelt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profielonvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het algoritme maakt onderdeel uit van de handhaving, specifiek het toezicht, op de Motorrijtuigenbelasting (MRB) en de Belasting van zware motorrijtuigen (BZM). Het doel van het algoritme is de geautomatiseerde (voor)selectie ten voor toezicht op de tijdigheid, juistheid en volledigheid van de registratie/aangifte van de MRB en BZM.

Bij de MRB wordt gecontroleerd op motorrijtuigen die onder de handelaarsregeling vallen en zonder handelaarskentekenplaten rijden. Ook wordt er gecontroleerd op geschorste motorrijtuigen. Deze motorrijtuigen mogen niet op de openbare weg staan of rijden. Voor de BZM wordt gekeken of voor zware vrachtwagens de verschuldigde BZM betaald is. Vrachtwagens (of voertuigcombinaties) bestemd voor goederenvervoer met een toegestane maximummassa van meer dan 12.000 kg (leeggewicht + maximale laadcapaciteit) zijn verplicht BZM te betalen bij gebruik van de autosnelweg. In bepaalde gevallen kan een vrijstelling van toepassing zijn.

Het algoritme beoordeelt dagelijks een grote hoeveelheid camerabeelden en gegevens van de Belastingdienst om te bepalen of er mogelijk sprake is van een overtreding. Het is een overtreding van de wet MRB wanneer een motorrijtuig op de openbare weg rijdt terwijl het kenteken is geschorst, of zonder handelaarskenteken als het motorrijtuig onder handelaarsregeling valt. Ook wanneer een zware vrachtwagen het Verschuldigde BZM niet heeft voldaan terwijl deze de autosnelweg gebruikt, overtreedt de belastingplichtige de wet BZM. Wanneer een mogelijk overtreding wordt geconstateerd, wordt deze constatering naar de Belastingdienst gestuurd. De medewerker controleert vervolgens deze constateringen op juistheid. Op basis van de beoordeling van de medewerker wordt besloten of de constateringen doorgestuurd worden naar het aanslagproces.

Belastingplichtigen die in aanmerking komen voor een eventuele naheffingsaanslag/boetebeschikking ontvangen eerst een vooraankondiging, gevolgd door de naheffingsaanslag/boetebeschikking zelf. In geval van overtreding wordt de schorsing van het betreffende kenteken beëindigd, daarna wordt het motorrijtuig opgenomen in het reguliere heffingsproces van de MRB. Dit betekent dat de houder van het betreffende motorrijtuig de verschuldigde MRB moet betalen. Houders van vrachtwagens die de verschuldigde BZM niet hebben voldaan, ontvangen ook eerst een vooraankondiging eventueel gevolgd door een naheffingsaanslag/boetebeschikking. Zodat zij de BZM alsnog betalen voor het gebruik van de autosnelweg.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen:

Algemene wet bestuursrecht:

Algemene verordening gegevensbescherming:

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

Wet op de motorrijtuigenbelasting 1994:

Uitvoeringsbesluit motorrijtuigenbelasting:

Besluit vaststelling cameraplan 2024:

Besluit bestuurlijke boeten Belastingdienst:

Wet belasting zware motorrijtuigen:

Wegenverkeerswet 1994:

Archiefwet 1995:

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme Controle Weggebruik is feitelijk een bundel van drie algoritmes die identiek functioneren. Deze algoritmes zijn opgebouwd uit beslisregels die in samenwerking met inhoudsdeskundigen zijn opgesteld. Elk algoritme richt zich op een specifieke categorie: geschorste motorrijtuigen, motorrijtuigen die gebruik maken van de handelaarsregeling, en zware vrachtwagens met verschuldigde BZM.

Het algoritme beoordeelt op basis van deze beslisregels en de aangeleverde gegevens of een motorrijtuig mogelijk de regels rondom motorrijtuigschorsing, handelaarsregeling of wet BZM overtreedt. Wanneer er een constatering wordt gedaan, wordt deze doorgegeven aan een medewerker van de Belastingdienst voor handmatige controle.

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

# data[].attributes.proportionality
Het massaal toezichtsproces is belangrijk voor het naleven van Wet Motorrijtuigenbelasting en Wet Belasting Zware Motorrijtuigen. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Er is altijd menselijke tussenkomst bij het nemen van beslissingen.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. Het gebruik van de gegevens wordt 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.

In het algoritme wordt geen gebruik gemaakt van bijzondere persoonsgegevens. De selectieregels in het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens belastingplichtige

Persoonsgegevens (Kenteken)

Gegevens voertuigschorsing

Gegevens handelaarsregeling

Gegevens Eurovignet

Controlegegevens

# data[].attributes.goal
De inzet van het model helpt bij de volledige en snelle jaarlijkse vaststelling van de WOZ waarde van de meeste gebouwen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het taxatiemodel werkt op regels gebaseerd. Informatie die gebruikt wordt zijn gerealiseerde verkoopprijzen en waarderingen van vergelijkbare gebouwen.

# data[].attributes.proportionality
Om elk jaar alle gebouwen van een nieuwe WOZ waarde te voorzien is het gebruik van een waarderingsmodel heel nuttig. De medewerkers (de taxateurs) kunnen zich bezig houden met de trends in de markt en kwaliteitscontroles van de registratie. Daarnaast met de complexe gebouwen en terreinen die niet door het model van een waarde worden voorzien.

# data[].attributes.humanIntervention
De bepaalde WOZ waarden worden niet allemaal individueel door een mens beoordeeld. Er worden wel controles gedaan op basis van steekproeven en op de totalen van groepen van gebouwen.

# data[].attributes.risks
De uitkomsten worden gecontroleerd op basis van statistische gegevens en op basis van steekproeven. De Waarderingskamer is de landelijke toezichthouder op het correct uitvoeren van de WOZ door gemeenten. Zie https://www.waarderingskamer.nl/

# data[].attributes.sourceData
In de WOZ worden een aantal objectieve gegevens gehanteerd. Onder andere het woningtype, de grootte van de woning, de grondoppervlakte en het bouwjaar.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.organization
HDSR Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Inwoners op een inclusieve manier helpen met hun overheidsvragen op basis van op de website staande informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beheerder voert bronnen op in het botplatform van Spotler. Url's worden ingelezen door OpenAI. Bij versturen van vraag naar OpenAI gebruikt het taalmodel deze bronnen om een antwoord te formuleren. In het botplatform wordt de toon van het antwoord bepaalt. Deze staat standaard op formeel. OpenAI stuurt op basis hiervan het antwoord terug naar het botplatform en daarmee de vraagsteller. De verstuurde informatie naar OpenAI wordt hierna na 30 dagen vernietigd. De data wordt niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden er geen gegevens doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om misbruik tegen te gaan.

Wanneer iemand een vraag stelt met persoonsgegevens dan wordt de vraag hard geblokkeerd en niet verzonden naar OpenAI. De steller moet de vraag op een andere manier, zonder persoonsgegeven, stellen.

# data[].attributes.proportionality
Inclusiever maken voor burger. Ook andere talen en spelfouten worden herkend door AI taalmodel. Vraag en antwoord kunnen vaker aan elkaar gekoppeld worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, AI kan alleen gebruik maken van de informatie op geselecteerde webpagina's.

# data[].attributes.risks
Risico laag. Mensen worden gewaarschuwd om geen persoonsgegevens in te vullen. Er wordt alleen geantwoord op basis van geverifieerde informatie van overheidssites in dit geval doetinchem.nl.

# data[].attributes.sourceData
Alle openbare webpagina's van doetinchem.nl.

# data[].attributes.goal
‘Omzetbelasting Verzuimpreventie (OBVP)’ en ‘Omzetbelasting Verzuimaanpak (OBVA)’

De meeste ondernemingen doen aangifte voor de omzetbelasting (ook wel btw genoemd). Aangifte voor de omzetbelasting wordt gedaan over een bepaald tijdvak, per maand, kwartaal of jaar. Als de aangifte niet tijdig wordt ingediend, is er sprake van aangifteverzuim. Met het algoritme OBVP wordt op basis van een aantal indicatoren een inschatting gemaakt van de kans dat de aangifte niet zal worden ingediend. Bij een hoge kans op verzuim wordt een onderneming gebeld door een medewerker. Er wordt dan gewezen op de aangifteplicht en wordt als dat nodig is uitgelegd hoe ze aangifte moeten doen.

Het algoritme OBVA maakt periodiek een overzicht van het aangifteverzuim. Daarbij wordt onderscheid gemaakt in verschillende groepen. Starters die hun eerste aangifte missen, krijgen een andere aanpak dan ondernemers die al drie keer of vaker geen aangifte hebben ingediend. Starters worden gebeld, om uit te leggen hoe de ze aangifte moeten doen. Bij herhaald verzuim ontvangt de onderneming afhankelijk van de situatie, een brief met het voornemen om het OB-nummer in te trekken. Er worden dan geen nieuwe aangiften meer uitgereikt, wat toekomstige naheffingsaanslagen en boetes voorkomt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Wet op de omzetbelasting 1968

Archiefwet 1995

Wet op de Vennootschapsbelasting 1969

Algemene wet Bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme OBVP is een statistisch model dat getraind is met verzuimgegevens uit het verleden. Het algoritme is een lerend algoritme: het algoritme is door medewerkers getraind op basis van gegevens uit het verleden om verbanden te ontdekken. Het algoritme wordt periodiek geëvalueerd en indien nodig geactualiseerd. Voor een actualisatie wordt het algoritme opnieuw getraind.

Het algoritme OBVA bestaat bedrijfsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Beide algoritmes maken signalen aan die door medewerkers worden behandeld.

De algoritmes zijn niet zelflerend. Dat betekent dat ze zich niet ontwikkelen tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Beide algoritmes helpen bij een proactieve aanpak van aangifteverzuim voor de omzetbelasting. Met OBVP kunnen ondernemingen al voor het verstrijken van de aangiftetermijn worden gebeld om verzuim te voorkomen. Het algoritme kijkt daarvoor naar patronen uit het verleden om te voorspellen welke ondernemingen hun aangifte mogelijk niet op tijd zullen doen. OBVA maakt het mogelijk om elke groep op een passende manier te benaderen. Behandelsignalen worden op efficiënte, effectieve en consistente manier gegenereerd zodat de medewerkers zich kunnen richten op de uitvoering.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Beide algoritmes maken behandelsignalen aan. De medewerker beoordeelt of er vanwege zo’n signaal contact wordt opgenomen met de onderneming. Beslissingen die impact kunnen hebben op de onderneming worden altijd door de medewerker genomen.

# data[].attributes.risks
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.Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.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.
De bedrijfsregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens

Bedrijfsgegevens (o.a. contactgegevens)

Aangifte- en aanslaggegevens Omzetbelasting (OB)

Toezichtgegevens (lopende controles)

Aangiftegegevens vennootschapsbelasting (VPB)

Bezwaargegevens

Resultaten eerdere belacties

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Een ondernemer start een nieuwe onderneming door deze in te schrijven in het Handelsregister van de Kamer van Koophandel (KvK). De KvK geeft de gegevens van de nieuwe onderneming door aan de Belastingdienst. De Belastingdienst beoordeelt of de onderneming belastingplichtig is voor de Omzetbelasting (OB). Als dat zo is, dan wordt er een OB-nummer verstrekt aan de ondernemer. Dit nummer is nodig om aangifte te kunnen doen.

Het algoritme selecteert welke registratieverzoeken handmatig moeten worden beoordeeld. Een medewerker beoordeelt of het OB-nummer kan worden verstrekt. Als er nog iets onduidelijk is neemt de medewerker contact op met de ondernemer. Als niet wordt voldaan aan de voorwaarden van het ondernemerschap voor de OB wordt er geen OB-nummer verstrekt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen (Awr)

Algemene wet bestuursrecht (Awb)

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (UAVG)

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer (Wabb)

Wet op de omzetbelasting 1968

Archiefwet 1995

Verordening (EU) nr. 904/2010 betreffende de administratieve samenwerking en de bestrijding van fraude op het gebied van de belasting over de toegevoegde waarde.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van bedrijfsregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Het algoritme selecteert op basis van deze bedrijfsregels welke registratieverzoeken handmatig moeten worden beoordeeld door een medewerker van de Belastingdienst.

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

# data[].attributes.proportionality
Doordat gebruik wordt gemaakt van het algoritme vindt de selectie voor de handmatige beoordeling altijd op dezelfde manier plaats. Dit zorgt voor een efficiënte en consistente wijze van selecteren. Hierdoor kan de medewerker zich volledig richten op de inhoudelijke behandeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Het algoritme bepaalt of een ondernemer direct een OB-nummer krijgt of dat een medewerker dit handmatig moet beoordelen. Als alle gegevens juist en volledig zijn en er geen vragen zijn over de belastingplicht wordt het OB-nummer automatisch verstrekt. Als er iets niet duidelijk is wordt de registratie door het algoritme geselecteerd voor handmatige beoordeling. In dat geval beslist de medewerker na onderzoek of het OB-nummer mag worden verstrekt. Hierdoor is sprake van wezenlijke menselijke tussenkomst in de besluitvorming.

# data[].attributes.risks
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.
Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.
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.
De bedrijfsregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens ondernemer

Identificerende gegevens onderneming

Bedrijfsgegevens

Rekeninggegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met haar onderliggende algoritmes is inwoners en ondernemers van gemeente Midden-Groningen maximaal te ondersteunen bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzaken-medewerker. De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente Midden-Groningen; een inwoner of bedrijf heeft diverse stappen al uitgevoerd, waardoor de medewerker meer tijd overhoudt voor de ingewikkelde aangiften en aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
1: Wet basisregistratie personen, https://wetten.overheid.nl/BWBR0033715. 2: Wet rechten burgerlijke stand, https://wetten.overheid.nl/BWBR0001851

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente Midden-Groningen kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag of aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzaken-medewerker.De gemeente Midden-Groningen kan voor een enkele digitale aanvraag kiezen om zonder tussenkomst van een burgerzaken-medewerker, automatisch een aanvraag te verwerken. Voorwaarde is dan dat er geen bijzondere gegevens worden aanlevert. De burgerzaken-applicatie verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente Midden-Groningen ook zelf kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt.

# data[].attributes.proportionality
Gemeente Midden-Groningen biedt verschillende kanalen aan voor het ontvangen van burgerzaken-aanvragen. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digitaal vaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario, waarbij eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch worden verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzaken-medewerker beoordeeld. De burgerzaken-medewerker controleert deze dan. Bij afwijzing is het altijd de burgerzaken-medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Gemeente Midden-Groningen borgt het risicobeheer door het formuleren en onderhouden van processen, die borgen dat onze privacy en informatiebeveiliging continu up-to-date is, waarmee we de persoonsgegevens van onze inwoners veilig kunnen onderhouden en hergebruiken.

# data[].attributes.goal
De meeste ondernemingen doen aangifte voor de omzetbelasting (ook wel btw genoemd). Aangifte voor de omzetbelasting wordt gedaan over een bepaald tijdvak, per maand, kwartaal of jaar. De aangiften voor de inkomstenbelasting (IB) of vennootschapsbelasting (VPB) worden doorgaans later ingediend dan de aangiften omzetbelasting over hetzelfde jaar. Dat heeft te maken met de verschillende aangiftetermijnen en de aangifteperiode. De Belastingdienst gebruikt de IB- en VPB-aangiften om te controleren of de eerder ingediende btw-aangiften juist waren.

De aangifte IB of VPB van een ondernemer of bedrijf bevat een overzicht van de bezittingen, schulden en eigen vermogen. Dit heet de balans. Op de balans kan een bedrag aan nog te betalen OB zijn opgenomen. Dit bedrag zou overeen moeten komen met de aangifte OB van het laatste tijdvak van dat jaar. Als er sprake is van een verschil dat niet kan worden verklaard, neemt een medewerker contact op met de ondernemer om te beoordelen of de eerder aangifte btw juist is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet Bestuursrecht

Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Wet op de omzetbelasting 1968

Invorderingswet 1990

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet op de Vennootschapsbelasting 1969

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit bedrijfsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Door de inzet van het algoritme worden de aangiftegegevens van de OB automatisch vergeleken met de relevante gegevens van de IB en VPB. Hierdoor kunnen afdrachtsverschillen worden opgemerkt vanaf het moment dat de Belastingdienst over deze gegevens beschikt. Zo kan er gerichte actie worden ondernomen om te voorkomen dat de belastingachterstanden oplopen. Dit draagt bij aan de naleving van de belastingregels.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Wanneer er sprake is van een afdrachtsverschil creëert het algoritme een behandelsignaal. De medewerker neemt op basis van dit signaal contact op met de ondernemer en beoordeelt of de eerder ingediende aangifte btw juist is. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt om indien nodig een correctie door te voeren.

# data[].attributes.risks
Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.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.
De bedrijfsregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens

Bedrijfsgegevens

Aangiftegegevens Omzetbelasting

Aangiftegegeven Inkomstenbelasting

Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting

Betalingsgegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de identiteit van personen die zich inschrijven in de BRP te verifiëren. Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen. Hier wordt gewerkt met het "4-ogen principe".De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP-inschrijfproces verhoogt en de BRP-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststellingBesluit BRP art.35UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:ID-scannerA4 scannerScanserverKleine monitorGezichtsscannerHet proces verloopt als volgt:1. Het identiteitsdocument wordt gescand.2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het BRP-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De BRP-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie.De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI).

AI helpt GEM om de inwoner beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker.

Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen. GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegankelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geïnformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van de gemeente zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in de gemeente.

# data[].attributes.website
Team Virtuele Assistent Gem Common Ground

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers, maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo), Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerker altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan transparantie en aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen. Voor de inwoner over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacyschending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van persoonsgegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties). Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een medewerker, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet open overheid (Woo)

Wet elektronische publicaties (Wep)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten veel meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan alleen menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik toespitsen op de eigen situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een medewerker. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De medewerker behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de inwoner betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te verkleinen vindt er altijd controle door een medewerker plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonsgegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals naam, adres en BSN openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet weg te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
De meeste ondernemingen doen aangifte voor de omzetbelasting (ook wel btw genoemd). Aangifte voor de omzetbelasting wordt gedaan over een bepaald tijdvak, per maand, kwartaal of jaar. In sommige gevallen wordt de aangifte niet, of onjuist ingediend om minder belasting te betalen of onterecht belasting terug te vragen. In dat geval kan zijn sprake van fraude. Een bekende vorm van btw-fraude is carrouselfraude.

Bij Carrouselfraude draagt een ondernemer geen btw af aan de Belastingdienst, terwijl deze ondernemer zijn afnemers die btw wel in rekening brengt. De fraude gaat over verschillende EU-landen heen via een ingewikkelde handelsketen met meerdere bedrijven. Minstens één bedrijf draagt de ontvangen BTW niet af. Doordat de fraude zo ingewikkeld is opgezet, worden de Belastingdienst en goedwillende ondernemers misleid. De ondernemer houdt de ontvangen BTW zelf en benadeelt zo de overheid en de maatschappij. Omdat de goederen of diensten vaak in een cirkel worden verhandeld, wordt dit carrouselfraude genoemd.

De Belastingdienst wil mogelijke carrouselfraude zo vroeg mogelijk signaleren zodat tijdig kan worden ingegrepen om schade te voorkomen. Daarvoor wordt onder andere gebruik gemaakt van het algoritme OBCF. De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door ervaren medewerkers als hulpmiddel om te beoordelen of er mogelijk sprake is van carrouselfraude.

Overigens vindt het misbruik niet altijd zoals in het bovenstaande plaats in een cirkel. Met behulp van het algoritme kunnen ook andere vormen van Intracommunautaire BTW-fraude worden gedetecteerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet bestuursrecht (Awb)

Algemene wet inzake rijksbelastingen (Awr)

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Wet op de omzetbelasting 1968

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (UAVG)

Archiefwet 1995.

Verordening (EU) nr. 904/2010 betreffende de administratieve samenwerking en de bestrijding van fraude op het gebied van de belasting over de toegevoegde waarde.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van bedrijfsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Het algoritme kent op basis van deze bedrijfsregels een score toe. De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door een groep ervaren medewerkers die zich bezighouden met het onderzoeken van mogelijke carrouselfraude.

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

# data[].attributes.proportionality
Met behulp van de inzet van het algoritme OBCF kunnen ervaren medewerkers mogelijke carrousel-netwerken in een zo vroeg mogelijk stadium opsporen. Hiermee kan fraude voorkomen of zo vroeg mogelijk beperkt worden. OBCF kent op basis van bepaalde gegevens, waarvan bekend is dat ze wijzen op een verhoogde kans op mogelijke betrokkenheid bij carrouselfraude, een score toe aan ondernemingen. Zo kan de medewerker sneller en gerichter onderzoek doen en kan de mogelijke carrouselfraude sneller worden opgemerkt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Door het algoritme wordt een score toegekend die door medewerkers wordt gebruikt als indicatie bij het opstellen van een behandeladvies. Een hoge score leidt niet automatisch tot behandeling. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

De bedrijfsregels worden periodiek geëvalueerd en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens ondernemer (o.a. BSN)

Bedrijfsgegevens

Aangiftegegevens Omzetbelasting

Invoergegevens

Handel- en bedrijfsgegevens in andere EU-lidstaten

Betalingsgegevens en invorderingsgegevens

Voertuiggegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Provinciemedewerkers kunnen Copilot Chat gebruiken voor het stellen van vragen, het genereren van teksten en afbeeldingen en het maken van vertalingen en samenvattingen. Copilot Chat kan gebruikt worden om dagelijkse werkzaamheden efficiënter te laten verlopen. Daarnaast is het van belang dat provinciemedewerkers kennis en ervaring opdoen met deze nieuwe technologie. Wel is het essentieel dat provinciemedewerkers kennis hebben van de risico's van het gebruik van generatieve AI-tools. Richtlijnen hieromtrent zijn vastgesteld en worden voortdurend uitgedragen.

# data[].attributes.lawfulBasis
AI-verordening ligt aan de basis van deze analyse en onze beleid en richtlijnen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot Chat maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, wat hen in staat stelt mensachtige teksten te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en met behulp van een internet-search vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

# data[].attributes.proportionality
De provincie Groningen heeft in haar risicoafwegingen rekening gehouden met de DPIA en FRAIA van SLM-Rijk. Daarnaast zijn er richtlijnen opgesteld die voortdurend worden uitgedragen om verantwoord gebruik mogelijk te maken. Tevens wordt momenteel bewust geen gebruik gemaakt van Microsoft 365 Copilot, zodat onbedoelde toegang tot bepaalde vertrouwelijke informatie uitgesloten is.

# data[].attributes.humanIntervention
De richtlijnen gaan ervan uit dat alle gegenereerde content altijd door de gebruiker wordt gecontroleerd en, indien nodig, tevens door een collega wordt gecontroleerd (het vierogen-principe) voordat deze wordt gebruikt.

# data[].attributes.risks
Het bestaand beleid vanuit informatieveiligheid, privacy, informatiebeheer, inkoop en personeelsgedragscodes vormen het uitgangspunt voor risicobeheer rondom generatieve AI. Aanvullend zijn er richtlijnen voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel en niet mogelijk is. Verder wordt er voortdurend gewerkt aan interne bewustwording, communicatie en training in het kader van AI-geletterdheid.

# data[].attributes.sourceData
Het bestaand beleid vanuit informatieveiligheid, privacy, informatiebeheer, inkoop en personeelsgedragscodes vormen het uitgangspunt voor de te gebruiken gegevens bij de input (prompts). Aanvullend zijn er richtlijnen voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel en niet mogelijk is.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de organisatie publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De organisatie moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de organisatie doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Betere en goed onderbouwde besluitvorming om interventies van de leefbaarheid in de wijken te verbeteren.

Subdoelen

Effectiever en efficiënter analyseren van wat er aan data binnen een wijk beschikbaar is en welke verbanden mogelijk (correlatie) het meeste effect gaan hebben.

Met een AI-analyse maken we de beoordeling van de data persoonsonafhankelijker.

Transparantie en herleidbaarheid van de analyse.

Ervaring opdoen met de (on)mogelijkheden van AI.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene bestuursopdracht voor het doen van onderzoek.
Voor het verwerken van het wijkonderzoek gegevens zijn deze geanonimiseerd in lijn met de AVG (DPIA uitgevoerd).

# data[].attributes.methodsAndModels
Machinelearning (gradient boosting model)
Explainable AI (t-shape model)

# data[].attributes.proportionality
De te verwachten uitkomsten van het algoritme maken naar verwachting weinig inbreuk op de gerelateerde grondrechten.
De mogelijke risico's van het algoritme worden gemitigeerd door embedding in het proces van de wijkaanpakken.
Dit weegt op tegen de naar verwachting grote opbrengsten in tijdwinst, uitlegbaarheid en doorlooptijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Uitkomsten worden gebruikt in de analyse fase en getoetst met inwoners (participatie) en partners.

# data[].attributes.risks
Stigmatisering is het grootste gevaar. Dit wordt bestreden door dit in gesprek te brengen met inwoners en er in de communicatie veel aandacht voor te hebben.

# data[].attributes.sourceData
Wijkonderzoeksdata van 2019 en 2022 van gemeente Assen
Open data overheid (CBS, politie, RIVM, kadaster, dego, VNG realisatie, belastingdienst, lisa, aedes)

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Zie menselijke tussenkomt. Bij een afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
In dit testtraject wordt er gekeken of Microsoft CoPilot de medewerkers van de organisatie kan ondersteunen bij de dagelijkse werkzaamheden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het samenvatten van jaarverslaggen, het opstellen van brieven en het analyseren van gegevens.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie Gegevens, privacy en beveiliging voor Microsoft 365 Copilot | Microsoft Learn voor een beschrijving hoe Microsft omgaat met de gegevens, privacy en beveiliging .

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt enkel toegepast op gegevens binnen de tennant van de organisatie en worden niet gebruikt voor trainingsdoeleinden. Binnen de organisatie wordt het project gestuurd vanuit een kernteam, bestaande uit medewerkers van verschillende teams met expertise op uiteenlopende kennisgebieden.

# data[].attributes.humanIntervention
Antwoorden en aanpassingen van/door CoPilot worden altijd nagekeken door een medewerker. Er wordt geen enkel document naar vrijgegeven waar geen medewerker naar heeft gekeken.

# data[].attributes.risks
Verwerkte gegevens blijven binnen de Microsoft omgeving van de organisatie en alle output van CoPilot wordt door een medewerker beoordeeld.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die medewerkers invoeren. Intern beleid geeft medewerkers handvatten voor goed gebruik van CoPilot. Zo is bij medewerkers bekend dat geen persoonsgegevens moeten worden gedeeld met CoPilot en dat de output altijd moet worden gecontroleerd.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de Fixi app, het meldingensysteem van de gemeente Beekdaelen. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. De melder kiest zelf welke hoofdcategorie bij de melding het beste past (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’). Medewerkers van de gemeente controleren de ingediende meldingen en verdelen deze in subcategorieën, zodat de melding bij het juiste behandelteam van de gemeente terecht komt. Aan elke (sub-)categorie is een vooraf bepaalde afhandeltermijn gekoppeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Wet Openbare Orde en Veiligheid, Wegenwet, Wet milieubeheer, Woningwet en Bouwbesluit, APV, Wmo.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen worden gecontroleerd door de gemeente en onderverdeeld naar subcategorieën. De meldingen die aan een verkeerde hoofdcategorie zijn gekoppeld, worden door de gemeente in de juiste hoofdcategorie geplaatst. De meldingen die onterecht gemeld worden, worden door de gemeente handmatig verwijderd.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Op basis van de juiste (sub-)categorie komt de melding automatisch bij het juiste behandelteam terecht en is deze sneller onder de aandacht. Meldingen van de categie 'Overig' worden ook gecontroleerd en alsnog in de juiste (sub-)categorie geplaatst. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Iemand die een melding maakt, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt voorde rest niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
Het doel van het gebruik van de documentscanners is beter te kunnen controleren of ingeleverde identificatiedocumenten echt zijn. De echtheidskenmerken van een identificatiedocument kunnen door een algoritme beter worden beoordeeld door door een mens met het blote oog. Als een document als niet echt wordt aangemerkt door het algoritme wordt een tweede check gedaan, waarbij de gegevens worden vergeleken met gegevens uit de BRP. Uiteindelijk kan constatering van niet echt zijn van een document resulteren in aangifte bij de politie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op de identificatieplicht

Paspoortwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme heeft aangeleerd gekregen welke kenmerken op een identiteitsbewijs echtheid garanderen. Door een aangeleverd document te scannen op deze kenmerken kan het algoritme bepalen of de echtheid van een document kan worden gegarandeerd. Als dit niet het geval is wordt een secundaire check gedaan bij de back office, waarbij een uitgebreidere scan wordt uitgevoerd met meer echtheidskenmerken en waarbij door een medewerker wordt meegekeken. Zo kan de echtheid worden gegarandeerd, ook in gevallen waarin bijvoorbeeld beschadigingen op het document ervoor zorgen dat de echtheid in eerste instantie niet wordt geverifieerd.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme kan echtheidskenmerken beter onderscheiden dan mensen. Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens. De inzet van het algoritme beperkt het risico op verschillende vormen van fraude.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens.

# data[].attributes.risks
Er is een DPIA uitgevoerd voordat de scanners in gebruik werden genomen.

# data[].attributes.sourceData
Identiteitsgegevens welke vermeld staan op het document dat gescand wordt. Ook kan er een check worden gedaan door de medewerker die kijkt of de pasfoto overeen komt met de persoon aan de balie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is gebaseerd op het vooraf ingesteld contentbeleid. Dit contentbeleid is gevuld met woorden welke (in)direct met privacy te maken hebben. Denk hierbij aan emailadres, huisnummer, bankrekeningnummer, aanstellingsbesluit, wachtwoord, etc

Deze lijst is handmatig aangemaakt door de VRZHZ. Tevens heeft SmartLockR de mogelijkheid in herkennen van een 3-tal standaard formats te weten: iBANv1, CreditCardv1 en BSN. Zodra een woord (of deel van een woord) of 1 van de 3 standaard formats, wordt herkend wordt SmartLockR geactiveert.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de interne functioneel beheerder.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op het vooraf ingesteld contentbeleid. Dit contentbeleid is gevuld met woorden welke (in)direct met privacy te maken hebben. Denk hierbij aan emailadres, huisnummer, bankrekeningnummer, aanstellingsbesluit, wachtwoord, etc

Deze lijst is handmatig aangemaakt door de VRZHZ. Tevens heeft SmartLockR de mogelijkheid in herkennen van een 3-tal standaard formats te weten: iBANv1, CreditCardv1 en BSN. Zodra een woord (of deel van een woord) of 1 van de 3 standaard formats, wordt herkend wordt SmartLockR geactiveert.

# data[].attributes.goal
''De geautomatiseerde gezichtsvergelijking dient twee doelen, te weten:

1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identiteitsfraude; en

2. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Een baliemedewerker doet de controle. Als de applicatie met gebruik van het algoritme aangeeft dat de persoon wiens gezicht is vergeleken niet de persoon is die aan de balie staat, dan betrekt de baliemedewerker een collega (als tweede lijn) om deze bevinding te toetsen.

Deze medewerkers passen het 'vier-ogen-principe' toe bij twijfel over de bevinding van de gezichtsvergelijking. Als zij, mede op grond van eigen beoordeling en waarneming, tot de conclusie komen dat de bevinding van de gezichtsvergelijker correct is en de identiteit van de aanvrager niet overeenkomt met de identiteit op de foto, dan wordt de aanvraag tot een eerste inschrijving/hervestiging in de BRP of naturalisatie niet in behandeling genomen. Daarbij kan aangegeven worden of er een vermoeden is van fraude. Als er vermoeden is van fraude, dan wordt 112 gebeld en wordt de politie ingeschakeld voor nader onderzoek. In dit kader handelt Burgerzaken, afdeling Publiekzaken, conform de modelwerkinstructie bij identiteitsfraude van de WTI (Werkgroep Tegengaan Identiteitsfraude).

# data[].attributes.lawfulBasis
- Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: art. 2.67 lid 4 Wet BRP

- Toelaatbaarheid van biometrie: art. 29 UAVG, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evaluaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt medewerkers van de afdeling Publiekzaken met het vaststellen van de identiteit van de inwoner aan de balie. De gezichtsvergelijker kan de biometrische kenmerken in het gezicht nauwkeuriger vaststellen dan het menselijk oog.

# data[].attributes.humanIntervention
De gezichtsvergelijker is een middel, de uiteindelijke beoordeling wordt gemaakt door een medewerker. Zoals vermeld wordt het 'vier-ogen-principe' toegepast als de bevinding van de gezichtsvergelijker negatief is.

# data[].attributes.risks
Door de inzet van de gezichtsvergelijker bij de inschrijving voor de BRP of bij de aanvraag van hervestiging of naturalisatie wordt het risico op mogelijke profilering op voorhand uitgesloten.

Een volgend risico is dat de gezichtsvergelijker tot een geautomatiseerd besluit leidt. Dit risico wordt ondervangen doordat de bevinding altijd getoetst wordt door een medewerker. Bij twijfel door minimaal 2 medewerkers.

# data[].attributes.sourceData
Biometrische kenmerken in het gezicht

# data[].attributes.goal
Het doel van Tiresias is om de privacy van burgers te beschermen. Dit wordt gedaan door de voorruit van een voertuig te blinderen waardoor de inzittenden niet herkenbaar zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
In het wetboek van Strafvordering (artikel 126jj), is voor de politie de bevoegdheid vastgelegd om in bepaalde gevallen en onder gestelde omstandigheden het kenteken, tijdstip, locatie en foto van een voertuig op de openbare weg vast te leggen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Een machine learning-model bepaalt welke delen van de afbeelding geblindeerd moeten worden. Dit gebeurt met een speciaal algoritme (een neuraal netwerk) dat een 'masker' maakt om de te blinderen gebieden te markeren (semantic segmentation). Hiervoor wordt een UNET-model [1] gebruikt, dat is getraind om gebieden zoals voorruiten van voertuigen nauwkeurig te herkennen. Tijdens het trainen leert het algoritme zelf hoe het voorruiten moet markeren.

De afbeelding wordt vooraf aangepast naar een formaat van 224x224 pixels (configureerbaar) en de helderheid wordt genormaliseerd. Als resultaat levert het model een afbeelding waarin alle voorruiten van voertuigen zijn gemarkeerd.

Nadat het algoritme is getraind en het wordt toegepast leert het algoritme niet door. Het zal dan altijd dezelfde output geven bij dezelfde input.

Toelichting voor experts:

* Er wordt gebruik gemaakt van een UNET-model met Resnet18-backbone. [2]

* Het model is getraind met een combinatie van Binary Cross-Entropy (BCE) en Jaccard-loss.[3]

Bronnen:

[1] Ronneberger O, Fischer P, Brox T (2015). "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation".

[2] He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

[3] MA Rahman and Y Wang (2016). Optimizing intersection-over-union in deep neural networks for image segmentation. International Symposium on Visual Computing.

# data[].attributes.proportionality
De politie heeft zelf het initiatief genomen om het handmatige blinderen van voorruiten te automatiseren. Dit proces was fysiek belastend voor medewerkers, kostte veel tijd en bleek minder betrouwbaar bij controle. Automatische afscherming bespaart tijd en zorgt voor een consequente uitvoering. Omdat voertuigbeelden meestal vanuit dezelfde hoek worden gemaakt, kan een algoritme dit efficiënt en nauwkeurig uitvoeren.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker controleert het werk van het algoritme. Alle afbeeldingen worden aan de medewerker getoond. Als dat nodig is, kan de medewerker extra delen van de afbeelding blinderen, maar niet ongedaan maken wat al geblindeerd is.

# data[].attributes.risks
De hele voorruit wordt geblindeerd in plaats van alleen de personen erachter. Dit is eenvoudiger én zorgt ervoor dat niets achter de voorruit zichtbaar is, zoals gezichten, kleding of andere details. Alleen het voertuig en het kenteken blijven zichtbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme Tiresias is getraind op afbeeldingen van voertuigen, ook wel ANPR-beelden (Automatische kentekenplaatherkenning) genoemd. Op deze beelden staan het voertuig en het kenteken, en soms zijn ook personen achter de voorruit te zien. Dit hangt af van factoren zoals het tijdstip en de lichtinval.

# data[].attributes.provider
Het neurale netwerk is volledig getraind op eigen data en gebruikt geen vooraf getrainde open-source modellen.  De broncode waarmee dit netwerk is geprogrammeerd, komt uit een open-source project. 

# data[].attributes.goal
De Raad voor Rechtsbijstand heeft een werkwijze ontwikkeld voor advocaten en mediators om administratieve lasten te verminderen. Deze werkwijze is gebaseerd op wederzijds vertrouwen. Aan de advocaten en mediators die hier gebruik van maken, worden toevoegingen en declaraties automatisch toegekend. Er zijn verschillende werkwijzen voor de controle hiervan, steekproefsgewijs is hier een van. Deze publicatie heeft betrekking op het algoritme achter de steekproeftrekker.

Doel steekproeftrekker

In deze samenwerkingsrelatie met advocaten en mediators wordt ervan uitgegaan dat het kantoor de verantwoordelijkheid neemt om de regels uit de Wet op de rechtsbijstand goed toe te passen. Om te controleren of kantoren de regels goed hebben toegepast en niet te veel (of weinig) subsidie hebben ontvangen, wordt steekproefsgewijs een controle uitgevoerd.

Het doel van de steekproeftrekker is om per kantoor over een bepaalde controleperiode een aantal willekeurige zaken te selecteren. Afhankelijk van de hoeveelheid aan zaken, vindt de controle eens per jaar, half jaar of kwartaal plaats. Een controleperiode wordt nooit overgeslagen. Met behulp van de steekproeftrekker in Excel worden er willekeurige zaken geselecteerd om gecontroleerd te worden. De hoeveelheid geselecteerde zaken moet 10% van het aantal totale zaken opleveren, met een minimum van 20 zaken.

Als een steekproef is getrokken, controleert een medewerker van de Raad voor Rechtsbijstand de zaken inhoudelijk. Het proces over de verdere afwikkeling valt buiten de scope van deze publicatie.

Impact

De steekproeftrekker heeft enkel impact op het selecteren van zaken uit een bepaalde periode.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 7 lid 3 sub c Wet op de rechtsbijstand

# data[].attributes.methodsAndModels
Er vindt een aselecte steekproef plaats met een VBA-script in Excel waardoor de zaken willekeurig worden geselecteerd. Iedere keer als er een nieuwe uitvraag wordt gedaan, worden nieuwe dossiers/declaraties geselecteerd.

De technische werking achter de steekproeftrekker houdt rekening met de hoogte van de vergoeding. Een hoge vergoeding heeft meer kans om in de steekproef te komen dan een lage vergoeding. Alle zaken met een vergoeding hoger dan 3.500 euro worden in ieder geval toegevoegd aan de steekproef.

Als de (initiële) steekproef is getrokken, wordt gecontroleerd of van elke advocaat/mediator binnen het kantoor minimaal twee zaken in de steekproef zitten. Als dat niet het geval, dan worden gericht op deze advocaten/mediators in een aanvullend proces extra zaken bij de steekproef betrokken totdat dit minimumaantal gehaald is.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de inzet van de steekproeftrekker is dat hierdoor onafhankelijkheid en uniformiteit wordt gewaarborgd. De medewerkers van de Raad voor Rechtsbijstand hebben geen invloed op de selectie van de zaken in de steekproef.

Een alternatief zou kunnen zijn dat een medewerker van de Raad voor Rechtsbijstand handmatig kantoren en dossiers selecteert waardoor mogelijk bepaalde kantoren of zaken vaker geselecteerd worden dan andere kantoren.

Met het gebruik van de steekproeftrekker wordt voorkomen dat zaken op basis van willekeur worden geselecteerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt gebruikt om willekeurige dossiers te selecteren. Hierna wordt door een medewerker gecontroleerd of de steekproef juist is gevoerd. De controle ziet onder andere op of de juiste hoeveelheid zaken zijn geselecteerd om aan de minimumnorm te voldoen voor een geslaagde steekproef selectie. Deze vereisten zijn vastgesteld in een intern protocol.

# data[].attributes.risks
Het vastgestelde protocol kan enkel worden gewijzigd met goedkeuring van het managementteam.

Daarnaast gaat aan een wijziging van de algemene voorwaarden van deze werkwijze altijd een consultatie bij de Nederlandse Orde van Advocaten en de Mediatorsfederatie Nederland vooraf.

# data[].attributes.sourceData
·        startdatum steekproefperiode

·        einddatum steekproefperiode

·        datum start high-trust

·        kantoornaam advocaat/mediator

·        klantnummer/dossiernummer

·        naam rechtzoekende

·        zaakscode

# data[].attributes.goal
Het doel van Winter Controle is om de gladheidsbestrijding zo efficiënt mogelijk te laten verlopen, meer inzicht te krijgen in de gladheidsbestrijding, en door efficiënter te strooien de milieu- en natuurbelasting te verminderen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Verspreid over het areaal van de provincie staan enkele meetpunten welke gegevens over het wegdek op dat punt verzamelen, dit is het Gladheid Meld Systeem (GMS). De gegevens van dit GMS (de asfalttemperatuur, omgevingstemperatuur, luchtvochtigheid, vochtigheidgraad van het asfalt, de hoeveelheid zout op het asfalt etc.) worden gebruikt om een inzicht te krijgen in de gladheid van de wegen.

Op basis van deze resultaten worden strooiacties uitgezet. Tijdens deze strooiacties worden alle strooiwagens gemonitord, hierbij worden gegevens verzameld over hun: snelheid, route, strooi breedte, strooivolume, droog of nat strooien etc.

Deze gegevens worden niet alleen gebruikt om de strooiacties te optimaliseren, maar ook voor verbetering van de rest van het proces. Zo geeft dit systeem inzicht in de zout voorraad maar ook in mogelijke defecten via het Defecten Meld Systeem (DMS).

Ook geeft het DMS een overzicht van de onderhoudshistorie van de strooiwagens zodat hier ook voorspellend onderhoud gedaan kan worden of gezien kan worden wanneer een onderdeel of strooiwagen vervangen moet worden in plaats van gerepareerd.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van Winter Controle is er meer inzicht in het gehele proces rondom de gladheidsbestrijding. Daarnaast resulteert dit in minder verbruik, verbeterde kostenefficiëntie, minder materiaal verbruik en meer inzicht in- en efficiënter onderhoud van de machines. Hoewel dit de provincie meer tijd kost, voornamelijk na strooiacties, maakt Winter Controle het algehele proces (kosten-)efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
De systemen verzamelen ruwe data en tonen deze aan medewerkers van de provincie. Het systeem voert geen bewerkingen uit op de gegevens; alles wordt in zijn oorspronkelijke vorm weergegeven. De medewerkers interpreteren de data en nemen op basis daarvan vervolgacties of passen processen aan. Er is dus geen sprake van automatische besluitvorming.

# data[].attributes.risks
De vele sensoren die gebruikt worden door het systeem zouden storingen kunnen krijgen waardoor de doorgegeven data onjuist is. Echter zijn er ook sensoren welke hierop controleren om zulke storingen door te geven.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem gebruikt coördinaten van de meetpunten in de wegen, en referentieroutes. Verder wordt er voor de chauffeurs van de strooiwagens, welke beiden grotendeels via een derde partij worden aangeleverd, gegevens genoteerd over de kentekens van de trekkers, welke chauffeurs welke route rijden, hun namen en geldigheid van rijbewijzen.

# data[].attributes.goal
VRZHZ ziet AI als het begin van een systeemverandering. In deze technologie komen diverse kennisgebieden samen waardoor een multidisciplinaire aanpak nodig is om verantwoord om te kunnen gaan met zowel de enorme kansen als de risico’s van deze technologie. Vanwege de diverse invalshoeken is besloten 6 perspectieven nader te verkennen. Een van de perspectieven is het experimenteren met generatieve AI met behulp van copilot om medewerkers te ondersteunen bij onder andere documentcreatie, notuleren en informatieanalyse. Het doel is ervaring op te doen met genAI en inzicht te krijgen in de impact en mogelijkheden ervan op de werkvloer. Ook wordt bewustwording van de risico's van AI benadrukt voor verantwoord gebruik.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, wat hen in staat stelt mensachtige teksten te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en integreren met bedrijfsdata in de microsoft omgeving van de organisatie (organisatie tenant). Hierdoor kan Copilot vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

https://learn.microsoft.com/nl-nl/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-architecture;

Link naar externe paginahttps://learn.microsoft.com/nl-be/azure/ai-services/openai/overview

# data[].attributes.proportionality
Vanwege het multidisciplinaire karakter van AI wordt het experiment begeleid en aangestuurd vanuit een kernteam bestaande uit medewerkers met verschillende expertise op uiteenlopende kennisgebieden. Er wordt gebruik gemaakt van een beperkt aantal licenties zodat de deelnemers kunnen werken met informatie binnen de tennant van de organisatie.

De organisatie is bekend met de DPIA van SLM Rijk en heeft dat meegenomen in haar risicoafweging. Interne spelregels zijn ontwikkelt en gepubliceerd om verantwoord gebruik mogelijk te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het huidige beleid is dat gegenereerde content altijd door de gebruiker wordt gecontroleerd en, indien nodig, tevens door een collega wordt gecontroleerd (het vierogenprincipe) voordat deze wordt gebruikt. Verder zijn gebruikers geinformeerd dat bij (toekomstige) publicaties altijd rekening wordt gehouden met de transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
Als onderdeel van het experiment (een van de perspectieven) is apart gekeken naar compliance in kader van de AI verordening. Het bestaand beleid vanuit privacy, security, inkoop en de daarbij behorende aandachtsgebieden van awareness, gedragscode en clouddiensten vormen het uitgangspunt voor risicobeheer rondom generatieve AI.

Aanvullend zijn spelregels voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel/niet mogelijk is. Verder wordt er gewerkt aan interne awareness, communicatie en training in het kader van AI-geletterheid en vormt AI een aandachtsgebied van bestaande compliance processen en compliance officers.

Het AI model wordt niet getraint met data van deelnemers aan het experiment.  Algemeen uitgangspunt is dat zonder inkoop- en contractering van een AI-dienst, en de daarbij behorende risico-inventarisatie, passende beheersmaatregelen en advies van een compliance officer, er geen persoonsgegevens en bedrijfsvertrouwelijke gegevens mogen worden gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Deelnemers aan het experiment hebben alleen toegang tot informatie en gegevens waar zij voor zijn geautoriseerd. Het bestaande beleid omtrent integer en verantwoord omgaan met interne informatie blijft van toepassing, en deelnemers moeten hier rekening mee houden bij het gebruik van Copilot. Het AI model wordt niet getraint met data vanuit het experiment. Daarnaast zijn er aparte regels vastgesteld voor verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie, in overeenstemming met de AI-verordening.

# data[].attributes.goal
De chatbot is onderdeel van onze gemeentelijke website. De bot biedt onze inwoners een extra digitaal kanaal. De chatbot helpt om informatie te vinden op de website. Ook beantwoordt de bot gemakkelijk en snel vragen op basis van informatie die op de website te vinden is.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatiebeheerder bij de gemeente zet bronnen (URL's) in het botplatform van softwareleverancier OBI4WAN. OpenAI leest de bronnen in. Het taalmodel van OpenAI gebruikt deze bronnen om een antwoord te geven. In het botplatform wordt de toon van het antwoord bepaald. De toon staat standaard op 'formeel'. OpenAI stuurt het antwoord terug naar het botplatform en de vraagsteller. De naar OpenAI verstuurde informatie wordt na 30 dagen vernietigd. De data worden niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden de gegevens niet doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om misbruik tegen te gaan. Als iemand een vraag stelt met persoonsgegevens dan wordt de vraag geblokkeerd en niet verzonden naar OpenAI. De steller moet de vraag op een andere manier stellen, zonder persoonsgegevens.

# data[].attributes.proportionality
Inwoners kunnen met de bot op een laagdrempelige en snelle manier antwoorden krijgen op allerlei vragen. De bot is altijd en overal beschikbaar. Andere bestaande kanalen blijven beschikbaar om vragen te stellen aan de gemeente.

# data[].attributes.humanIntervention
De huidige versie van de bot is nog geen zelflerende bot. Een medewerker van de gemeente controleert achteraf of de gegeven antwoorden kloppen en antwoord geven op de vraag. We kunnen de antwoorden die de chatbot geeft verbeteren door de bron (informatie op onze website) aan te passen.

# data[].attributes.risks
Als inwoners persoonsgegevens invoeren in de chatbot krijgen zij een waarschuwing en worden de gegevens niet verstuurd.

We antwoorden alleen op basis van openbare informatie op de website www.druten.nl.

De chatbot gebruikt het taalmodel (Large Language Model of LLM) van OpenAI. Daarmee vindt interactie plaats die nodig is om de antwoorden te geven.

Er is een kans dat de bot een verkeerd antwoord geeft. Hiervoor hebben we een disclaimer opgenomen op de website. Dit risico is er ook als er een fout op onze website staat of wanneer een medewerker een verkeerd antwoord geeft op een vraag.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die op de website van de gemeente te vinden is (www.druten.nl).

Deze informatie is 'openbare informatie'.

# data[].attributes.goal
De chatbot is onderdeel van onze gemeentelijke website. De bot biedt onze inwoners een extra digitaal kanaal. De chatbot helpt om informatie te vinden op de website. Ook beantwoordt de bot gemakkelijk en snel vragen op basis van informatie die op de website te vinden is.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatiebeheerder bij de gemeente zet bronnen (URL's) in het botplatform van softwareleverancier OBI4WAN. OpenAI leest de bronnen in. Het taalmodel van OpenAI gebruikt deze bronnen om een antwoord te geven. In het botplatform wordt de toon van het antwoord bepaald. De toon staat standaard op 'formeel'. OpenAI stuurt het antwoord terug naar het botplatform en de vraagsteller. De naar OpenAI verstuurde informatie wordt na 30 dagen vernietigd. De data worden niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden de gegevens niet doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om misbruik tegen te gaan. Als iemand een vraag stelt met persoonsgegevens dan wordt de vraag geblokkeerd en niet verzonden naar OpenAI. De steller moet de vraag op een andere manier stellen, zonder persoonsgegevens.

# data[].attributes.proportionality
Inwoners kunnen met de bot op een laagdrempelige en snelle manier antwoorden krijgen op allerlei vragen. De bot is altijd en overal beschikbaar. Andere bestaande kanalen blijven beschikbaar om vragen te stellen aan de gemeente.

# data[].attributes.humanIntervention
De huidige versie van de bot is nog geen zelflerende bot. Een medewerker van de gemeente controleert achteraf of de gegeven antwoorden kloppen en antwoord geven op de vraag. We kunnen de antwoorden die de chatbot geeft verbeteren door de bron (informatie op onze website) aan te passen.

# data[].attributes.risks
Als inwoners persoonsgegevens invoeren in de chatbot krijgen zij een waarschuwing en worden de gegevens niet verstuurd.

We antwoorden alleen op basis van openbare informatie op de website www.wijchen.nl.

De chatbot gebruikt het taalmodel (Large Language Model of LLM) van OpenAI. Daarmee vindt interactie plaats die nodig is om de antwoorden te geven.

Er is een kans dat de bot een verkeerd antwoord geeft. Hiervoor hebben we een disclaimer opgenomen op de website. Dit risico is er ook als er een fout op onze website staat of wanneer een medewerker een verkeerd antwoord geeft op een vraag.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die op de website van de gemeente te vinden is (www.wijchen.nl).

Deze informatie is 'openbare informatie'.

# data[].attributes.goal
Met dit algoritme kan de Provincie ervoor zorgen dat de kwaliteit van haar wegen voldoet aan de nationale standaarden volgens CROW146a. Het algoritme helpt bij het vaststellen van schade aan de wegen en de benodigde handelingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme koppelt ingewonnen opnames van het asfalt aan wegvakken. Vervolgens bekijkt het algoritme alle oneffenheden en geeft deze een score van 1 tot 9. Op basis van het aantal oneffenheden en de scores van deze locaties in een wegvak geeft het algoritme een advies voor onderhoud. Dit advies wordt door een medewerker van de Provincie geëvalueerd en geverifiëerd om tot een uiteindelijk besluit over het uit te voeren onderhoud te komen.

# data[].attributes.proportionality
Hoewel met dit algoritme efficient voldaan kan worden aan de landelijke standaard kan er tegenwoordig veel exactere data gebruikt worden om de status van de wegen te beoordelen dan de score van 1 tot 9. Hiermee zou ook meer efficientievoordeel behaald kunnen worden en is voorspellend onderhoud mogelijk. Hoewel er dus een hogere efficientie mogelijk is voldoet deze methodiek wel aan de landelijke standaarden.

# data[].attributes.humanIntervention
De output van dit algoritme wordt altijd geïnterpreteerd door een medewerker van de Provincie, deze laat deze uitkomsten verifiëren door een inspecteur. Op basis hiervan, en de rest van de data, wordt gekeken of het door het algoritme voorgestelde onderhoud inderdaad de beste keuze is.

# data[].attributes.risks
Het risico wat aan dit algoritme vast zit heeft te maken met de gelimiteerde data dat dit algoritme kan gebruiken. Het risico van het blindelings volgen van de adviezen van het algoritme wordt gemitigeerd door menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.sourceData
De door het algoritme gebruikte gegevens zijn de beelden van het asfalt gemaakt bij inspecties, deze worden vervolgens gekoppeld aan BRT-gegevens over de wegvakken waarop deze zich bevinden.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van de Provincie doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen de Provincie. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van de AI-assistent is om de administratiedruk onder wijkteammedewerkers te verlagen. Door de inzet van de tool wordt een tijdsbesparing van 50 tot 75% beoogd om gesprekken te verwerken in een concept-rapportage. De AI-assistent neemt geen zelfstandige beslissingen; een wijkteammedewerker controleert altijd de uitkomsten. De conclusies worden altijd door de wijkteammedewerker zelf geformuleerd. Elke rapportage, ook die niet via de AI-assistent wordt opgesteld, wordt ter goedkeuring voorgelegd aan de inwoners. Deelname is vrijwillig voor inwoners en wordt voorafgaand aan het gesprek expliciet gevraagd. Het gebruik van de tool staat los van de (toegang tot) hulp en ondersteuning.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verwerken van persoonsgegevens is noodzakelijk voor de vervulling van een taak van algemeen belang (uitvoering Wmo en Jeugdwet) dat aan de verwerkingsverantwoordelijke is opgedragen;

# data[].attributes.methodsAndModels
De AI-gespreksverslagen assistent is een is een hulpmiddel om het gesproken woord tijdens een vraagverhelderingsgesprek om te zetten in geschreven verslag. De software zet audio om naar een uitgeschreven, gede-indentificeerd transscript. Dit transcript wordt aangeboden aan verschillende lokaal gehoste kopieën van LLM’s (Large language Models) voor het schrijven van het gespreksverslag. Om te zorgen dat deze verslagen in de gewenste vorm geschreven worden bevat de software specifieke regels over de prompts die aangeboden worden aan de LLM’s. De software vormt als het ware een tussenlaag tussen het transcript van het gesprek en de LLM’s die er voor zorgt dat de ouput van de LLM’s beter aansluit bij de wijze van verslaglegging van de wijkteams dan wanneer men een transcript direct zou aanbieden aan een LLM.

De software maakt gebruik van webservices en lokaal gehoste kopieën van LLM’s. De volgende modellen worden gebruikt: spraakmodellering services 'Azure Language' en 'speech-to-text services' (Microsoft), GPT4o en GPT4o mini van OpenAI, Claude Sonnet van Anthropic en Llama (open source). LLM providers (bijvoorbeeld OpenAI) hebben geen verbinding met de servers van het leveranciersplatform. LLM provider levert weliswaar de modellen, maar hosting gebeurt onafhankelijk op servers van leverancier binnen de EER. Hierdoor is de data niet toegankelijk of inzichtelijk voor LLM providers.

# data[].attributes.proportionality
Om een zorgvuldige afweging te maken voor de inzet van de AI-assistent, is er een DPIA uitgevoerd, een interne waardendialoog gevoerd, en is de externe klankbordgroep digitalisering en ethiek geraadpleegd. De inzichten en adviezen zijn overgenomen. Voorafgaand aan de keuze om deze pilot te starten zijn er andere stappen ondernomen om de administratieve druk voor wijkteammedewerkers significant te verbeteren, maar dit heeft onvoldoende opgeleverd.

# data[].attributes.humanIntervention
De (tussentijdse) uitkomsten van de AI-assistent kunnen realtime worden meegelezen door de wijkteammedewerker en inwoner. Indien het rapport is gegenereerd kan de wijkteammedewerker alle gegenereerde tekst aanpassen, verwijderen of toevoegen.

# data[].attributes.risks
Door middel van de uitgevoerde DPIA, de gevoerde waardendialoog en het advies van de Klankbordgroep digitalisering en ethiek zijn risico's op het gebied van gegevensbescherming en ethiek in beeld gebracht. Om risico's te beheersen zijn onder andere de volgende maatregelen genomen: wijkteammedewerkers zijn getraind om te werken met de AI-assistent. Er is nadrukkelijk aandacht voor het goed kunnen uitleggen aan inwoners wat deze AI-assistent doet en zijn er handvatten opgesteld voor het gebruik. Verder zijn er met de leverancier afspraken gemaakt over de verwerking van persoonsgegevens, is de juiste mate van beveiliging angebracht op het systeem en is dit onafhankelijk getoetst. Verder wordt alleen dat wat nodig is voor het proces aan gegevens bewaard. Er vindt constante monitoring plaats van de prestaties van de AI-assistent.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is ontwikkeld met een beschrijving over het gespreksprotocol. Om het prompting-model te verfijnen zijn gesimuleerde gesprekken tussen wijkteammedewerkers gebruikt. Het algoritme verwerkt alleen gegevens die verkregen zijn uit een audio-opname van het gesprek tussen de inwoner en de wijkteammedewerker. Persoonsgegevens die mogelijk verwerkt kunnen worden zijn NAW, BSN, e-maildres, telefoonnummer, geboortedatum, gezinssituatie, gezondheidsgegevens. Direct herleidbare persoonsgegevens worden verwijderd tijdens het omzetten van elke 30 tot 60 seconden audio naar tekst. Gegevens als gezinssituatie, gezondheidsgegevens, en overige bijzondere persoonsgegevens die genoemd worden in het gesprek én relevant kunnen zijn om de benodigde hulp en ondersteuning aan betrokkene te kunnen levereren zullen worden verwerkt op het platform van de leverancier en maximaal 28 dagen worden opgeslagen.

# data[].attributes.website
Wijkteam Amersfoort - Wijkteam Amersfoort

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een inhoudingsplichtige kan de afdracht van loonbelasting en premie volksverzekeringen in de loonaangifte verminderen door gebruik te maken van de Wet vermindering afdracht loonbelasting en premie voor de volksverzekeringen (WVA). De WVA bevat de wettelijke kaders van de Wet Bevordering Speur- en Ontwikkelingswerk (WBSO).

De Wet Bevordering Speur- en Ontwikkelingswerk is een fiscale regeling waarmee de kosten voor Research & Development verlaagd kunnen worden. Deze wet wordt uitgevoerd door de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland. Met Research & Development wordt bedoeld het ontwikkelen van een product, productieproces of programmatuur of het uitvoeren van technisch-wetenschappelijk onderzoek.

De inhoudingsplichtige moet een aanvraag indienen bij de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland. Als deze aanvraag voldoet aan alle voorwaarden, verstrekt de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland een verklaring voor Speur- en Ontwikkelingswerk. Met deze verklaring kan de inhoudingsplichtige gebruik maken van de regeling Speur- en Ontwikkelingswerk en dat betekent een vermindering op de te betalen loonbelasting en premie volksverzekeringen bij de Belastingdienst. Deze vermindering op de afdracht moet worden toegepast in de loonaangifte.

Het algoritme helpt medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op een juiste toepassing van de regeling Speur- en Ontwikkelingswerk in de loonaangifte. De regeling Speur- en Ontwikkelingswerk is een onderdeel van de Wet vermindering afdracht loonbelasting en premie voor de volksverzekeringen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de loonbelasting 1964

Wet financiering sociale verzekeringen

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

Wet vermindering afdracht loonbelasting en premie voor de volksverzekeringen

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme controleert of te veel of ten onrechte een vermindering op de afdracht van loonbelasting en premie volksverzekeringen in de loonaangifte is geclaimd. Er wordt ook gekeken naar de afgegeven verklaring Speur- en Ontwikkelingswerk door de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland. Bij te veel geclaimde bedragen voor afdrachtvermindering vindt een correctie plaats op verzoek van de Belastingdienst.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar de aangifte beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangifte onjuistheden bevat en contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige.

Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het toezicht op de toepassing van de vermindering op de afdracht van loonbelasting en premie volksverzekeringen is belangrijk voor de inhoudingsplichtige om te komen tot een juiste loonaangifte. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Loonheffingen

Beschikkingsgegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Over een deel van de nalatenschappen in Nederland moet erfbelasting betaald worden. Hiervan moeten de erfgenamen aangifte Erfbelasting doen. De hoogte van de belasting hangt af van de grootte van de erfenis, het aantal verkrijgers en de relatie tussen erflater en verkrijger. Zie voor meer informatie de website van de Belastingdienst.

De medewerkers van de Belastingdienst worden sinds 2018 ondersteund door een algoritme bij het beoordelen van de aangiftes Erfbelasting. Het algoritme combineert relevante gegevens met de gegevens uit de aangifte en signaleert welke onderdelen van een aangifte aandacht vragen. De aanslagen Erfbelasting worden handmatig opgelegd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

Successiewet 1956

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Het algoritme beoordeelt de situatie van de overleden persoon en erfgenaam via vooraf vastgestelde regels.

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

# data[].attributes.proportionality
Doel van het algoritme is om werk op het juiste niveau te kunnen beleggen en de medewerker van de Belastingdienst te ondersteunen met een advies. Op deze manier wordt de beschikbare capaciteit van de medewerkers zo goed mogelijk gebruikt. Behandelaren zijn hierdoor minder tijd kwijt met aangiftes die volledig juist zijn en niet gecontroleerd hoeven te worden. Het proces van aanslagregeling erfbelasting is met het gebruik van het algoritme effectiever geworden.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert en voorziet de medewerker eventueel van een advies. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Aangiftegegevens Erfbelasting

Aangiftegegevens Schenkbelasting

Identificerende gegevens

Indicatie zeer vermogende personen

Banksaldi

Vastgoedgegevens

Aangiftegegevens Inkomstenheffing (IH)

Gegevens ANBI Regeling

Voertuiggegevens

Vooroverleg gegevens

Afgezonderd Particulier Vermogen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Het doel is dat iedereen netjes voor het parkeren betaalt en dat er genoeg vrije parkeerplekken zijn om zo de stad toegankelijk en bereikbaar te houden. De impact is dat er meer auto's gecontroleerd kunnen worden op het huidige parkeerbeleid. Dit geeft een extra prikkel om te voldoen aan de parkeernormen en vergroot de pakkans bij overtredingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het parkeerbeleid (betaald parkeren en parkeervergunningen) regelt het parkeergedrag van bewoners en bezoekers in de aangewezen zones van de stad. In de praktijk zijn er 2 vormen:

1. Betaald parkeren op daarvoor aangewezen plaatsen.

2. Een afgegeven/betaalde vergunning om te parkeren op daarvoor aangewezen plaatsen.

Dat is vastgelegd in artikel 225, 234 en 235 van de Gemeentewet en het Besluit gemeentelijke parkeerbelastingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Onderstaande betreft een functionele uitleg van de werking van het algoritme en het proces waarin het wordt gebruikt:

1. De scanauto rijdt door de straat op de openbare weg in gebieden waar alleen geparkeerd mag worden als er betaald wordt of men een parkeervergunning heeft

2. Verschillende typen camera's op de scanauto (infrarood-, kleuren- en panoramacamera’s) scannen automatisch de kentekens van alle auto's die zich in het te handhaven gebied bevinden

3. Aan elk kenteken wordt een GEO-positie gekoppeld

4. De gescande gegevens worden beveiligd doorgestuurd naar de backoffice van Brickyard

5. Het algoritme controleert aan de hand van een door de gemeente aangeleverd geografische kaart met daarin alle relevante parkeerinformatie of de geo-positie van het kenteken zich in een bepaald parkeervlak bevindt

6. De gegevens worden door het systeem gefilterd en vervolgens wordt de parkeerrechten database (Nationaal Parkeer Register) bevraagd

7. Als het kenteken daar niet in staat, gaat een parkeercontroleur naar de geparkeerde auto toe en beoordeelt de situatie ter plekke. Als er geen bijzonderheden zijn, dan bevestigt de handhaver dat er een boete (dit heet officieel naheffingsaanslag parkeerbelasting) naar de eigenaar van de auto wordt gestuurd.

# data[].attributes.proportionality
Het beeldherkenningsalgoritme maakt de controle snel en eenvoudig. Het algoritme verzamelt alleen de kentekens en geanonimiseerde beelden van de situatie ter plekke voor bezwaarzaken. Het verzamelen van deze gegevens is in verhouding tot het doel. De verzamelde kentekens en beelden worden niet gebruikt voor andere doeleinden zoals andere verkeersaangelegenheden of opsporing.

# data[].attributes.humanIntervention
Een handhaver controleert ter plaatse of er echt niet is betaald en beoordeelt de situatie. Als er geen sprake is van een bijzondere situatie, dan volgt een parkeerboete.

# data[].attributes.risks
Het belangrijkste risico is dat het systeem een kenteken verkeerd herkent en dat iemand die het niet verdient een boete krijgt. Dit kan gebeuren als een karakter op het kenteken foutief wordt herkend. Door de controle van de handhaver moet dit voorkomen worden.

# data[].attributes.sourceData
De scanauto verzamelt alleen gegevens die nodig zijn voor de controle op het recht op parkeren: kentekens en foto’s van de directe omgeving van geparkeerde auto’s.

Als je betaald hebt voor parkeren of een vergunning hebt, worden de gegevens (kenteken en foto’s) direct gewist. Als dat niet zo is, bewaren we de gegevens voor het versturen van de boete en het afhandelen van een eventueel bezwaar. De gegevens worden nergens anders voor gebruikt en na afloop van de bezwaartermijn verwijderd. Het  toegepaste algoritme detecteert niet-relevante kentekens en personen in de foto's en maakt deze onherkenbaar.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de identiteit van personen die zich inschrijven in de BRP te verifiëren. Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen. Hier wordt gewerkt met het "4-ogen principe".

De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP-inschrijfproces verhoogt en de BRP-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling

Besluit BRP art.35

UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:

ID-scanner

A4 scanner

Scanserver

Kleine monitor

Gezichtsscanner

Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.

5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.

Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het BRP-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De BRP-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie.

De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.

Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.

Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem maakt gebruik van:

Gezichtsscan van de persoon aan de balie

Gescande afbeelding uit het identiteitsdocumen

# data[].attributes.provider
ORIBI-ID solutions (  Link naar externe paginahttps://oribi.nl/  )

# data[].attributes.goal
Schenkbelasting is de belasting die geheven wordt over schenkingen. Of- en hoeveel schenkbelasting er betaald moet worden, hangt af van de hoogte van het geschonken bedrag. En van de relatie tussen schenker en ontvanger.

Zie de website van de Belastingdienst voor meer informatie.

De medewerkers van de Belastingdienst worden sinds 2018 ondersteund door een algoritme bij het beoordelen van de aangiftes Schenkbelasting. Het algoritme signaleert welke onderdelen van een aangifte aandacht vragen. De aanslagen Schenkbelasting worden voor een deel handmatig en een deel geautomatiseerd opgelegd. Beslissingen om waar nodig af te wijken van de ingediende aangifte worden niet geautomatiseerd genomen, maar door een medewerker van de Belastingdienst.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

Successiewet 1956

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Het algoritme is niet zelflerend. Dat betekent dat het algoritme zichzelf niet ontwikkelt tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Het kost veel tijd om alle aangiften die jaarlijks worden ontvangen handmatig te beoordelen. Daarom wordt de Belastingdienst door een algoritme ondersteund bij het beoordelen of een aangifte geautomatiseerd of handmatig behandeld moet worden. Dat gebeurt met relevante gegevens die bij de Belastingdienst bekend zijn. Op deze manier wordt de beschikbare capaciteit zo goed mogelijk gebruikt. Door het gebruik van het algoritme kan de beoordeling zorgvuldiger en efficiënter worden gedaan. Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Bij situaties waarin het algoritme de beslissing niet kan nemen (zoals complexere situaties of afwijking van de aangifte) is er sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Aangiftegegevens Schenkbelasting

Identificerende gegevens schenker en ontvanger

Indicatie zeer vermogende personen

Vastgoedgegevens

Lening gegevens

Aangiftegegevens Inkomstenheffing (IH)

Gegevens ANBI Regeling

Bezwaargegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Met een verkorte aangifte (VKA) inkomensheffing wordt het doen van aangifte voor de burgers met een relatief eenvoudige fiscale situatie gemakkelijker en de kans op fouten kleiner. Om de doelgroep te bepalen van burgers die in aanmerking komen voor een VKA worden belastingplichtigen geselecteerd op basis van objectieve fiscale kenmerken.

Deze groep burgers krijgt dan een verkorte (meer eenvoudige) aangifte aangeboden. Als de VKA wordt aangeboden, maar er tijdens het controleren van de gegevens wijzigingen of aanvullingen moeten worden gedaan, dan wordt de burger naar de reguliere aangifte doorgeleid.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Met de VKA wil de Belastingdienst het voor deze groep eenvoudiger maken aangifte te doen en daarmee kans op fouten in de aangifte te verlagen. Waardoor de Belastingdienst haar taken efficiënter kan uitvoeren en het dienstverlenend karakter ten opzichte van de burger wordt verhoogd. Het aanbieden van een bij de burger passend aangiftemiddel verhoogt de aangiftebereidheid en ook de kwaliteit van de aangifte. Dit verhoogt ook de kwaliteit van de aangifteverwerking door de Belastingdienst en draagt bij aan de uitvoering van haar wettelijke taak, het heffen en innen van belastingen en premies volksverzekeringen. Om het risico te verkleinen dat de burger, tijdens de controle van de VKA, moet switchen naar de reguliere aangifte, is een juiste bepaling van de doelgroep van groot belang.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme doelgroepbepaling VKA is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen.

Als de verkorte (meer eenvoudige) aangifte wordt aangeboden aan de burger, maar tijdens het controleren van de gegevens wijzigingen of aanvullingen moeten worden gedaan, dan wordt de burger naar de reguliere aangifte doorgeleid.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.m. BSN)

Contra-informatie (financiële gegevens en gegevens over levensgebeurtenissen)

Bedrijfsgegevens

Gegevens uit voorgaande aangiften inkomstenheffing (financiële gegevens en persoonlijke gegevens)

Gegevens over niet in Nederland belastbaar inkomen

Redencode, waarom BSN niet behoort tot de doelgroep

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van Mai is om burgers sneller en 24/7 antwoorden te geven op hun algemene vragen. Dit ontlast de medewerkers op de livechat, zodat zij zich kunnen richten op complexere taken waarvoor menselijke tussenkomst nodig is. De impact is verbeterde dienstverlening en efficiëntere inzet van gemeentelijke middelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Montferland.

# data[].attributes.methodsAndModels
Mai is gebaseerd op een RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) en maakt gebruik van de volgende componenten:

Platform: Flowise (open-source, on-premises gehost)

Vector Database: Qdrant (open-source, on-premises gehost)

Large Language Model (LLM) en Embedding: Azure OpenAI deployments (eigen instantie)

Dit systeem stelt Mai in staat om relevante informatie op te halen uit de beschikbare bronnen en deze te combineren met de capaciteiten van het taalmodel om accurate en contextrelevante antwoorden te genereren.

# data[].attributes.proportionality
Bij de ontwikkeling van Mai zijn de volgende afwegingen gemaakt:

• Kwaliteit van antwoorden in vergelijking met menselijke medewerkers

• Correctheid en nauwkeurigheid van de gegeven informatie

• Vermogen om binnen het onderwerp te blijven

• Naleving van gemeentelijke kernwaarden

• Privacy, veiligheid en transparantie

Er is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd en een penetratietest door een externe partij om de veiligheid te waarborgen.

# data[].attributes.humanIntervention
In principe functioneert Mai zelfstandig zonder directe menselijke tussenkomst. Echter, de antwoorden van de chatbot worden nauwlettend gemonitord door medewerkers van de gemeente. Feedback van burgers na ieder chatgesprek wordt gebruikt om het systeem continu te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Om risico's te beheersen zijn de volgende maatregelen genomen:

Uitvoering van een DPIA (Data Protection Impact Assessment)

Externe penetratietest voor veiligheidsvalidatie

Constante monitoring van de chatbot-prestaties

Mogelijkheid tot direct ingrijpen indien nodig

Continue verbetering van kwaliteit en veiligheid op basis van feedback en prestatie-analyses

# data[].attributes.sourceData
Mai maakt gebruik van de volgende gegevensbronnen:

Informatie van de gemeentelijke website

De Algemene Plaatselijke Verordening (APV)

Aanvullende documenten met gemeentelijke informatie

# data[].attributes.provider
Intern ontwikkeld door Gemeente Montferland

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een inhoudingsplichtige moet periodiek een loonaangifte digitaal verzenden naar de Belastingdienst. In het proces van de Belastingdienst worden de berichten van deze loonaangiften op massale wijze geautomatiseerd geaccepteerd en verwerkt.

Na binnenkomst van de loonaangiftenberichten worden door het systeem controles uitgevoerd. Een loonaangifte die niet in het proces van massale goedkeuring kan worden verwerkt, komt als uitworp in het proces. Een loonaangifte waarin fouten, zoals een onbekend LH-nummer of een verkeerd tijdvak zijn geconstateerd, komt als uitval in het proces. Een behandeling van uitval kan leiden tot afkeuring van de ingediende loonaangifte. Een behandeling van uitworp kan leiden tot een heffingsbesluit in de vorm van een naheffing, vermindering of teruggave. Het doel van dit proces is een juiste administratieve verwerking en beoordeling van bedragen in de loonaangiften.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar de uitworp of uitval van de loonaangifteberichten beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangifte onjuistheden bevat en contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Werkloosheidswet:

10. Ziektewet:

11. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

12. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

13. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het beoordelen van uitworp en uitval in de loonaangiften is van belang voor de inhoudingsplichtige om te komen tot een juiste administratieve verwerking en beoordeling van bedragen in de loonaangiften. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van LAA is om de kwaliteit van de adresgegevens in de Basisregistratie Personen te verbeteren, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren. Dit gebeurt door persoonsgegevens te analyseren met behulp van risicoprofielen. Het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties verwerkt de gegevens.

Als na onderzoek blijkt dat de inschrijving onjuist is, dan stelt de gemeente de burger daar schriftelijk van op de hoogte. Er volgt dan een formeel traject: het adresonderzoek. De burger krijgt het verzoek om zo snel mogelijk zijn verhuizing door te geven. Als de gemeente het juiste adres heeft achterhaald dan zal de gemeente de burger verhuizen naar dit adres. Als de gemeente geen adres heeft kunnen achterhalen, dan wordt de burger uitgeschreven uit de BRP. Het is dan onbekend waar de burger verblijft en de gemeente registreert in het systeem dat het adres onbekend is.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er soms huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP

# data[].attributes.methodsAndModels
Een profiel bestaat uit één of meerdere selectiefactoren waarmee adresgegevens van een persoon worden geselecteerd. De selectiefactoren kunnen in onderlinge samenhang leiden tot twijfel over de juistheid van deze adresgegevens. Deze werkwijze sluit aan bij de werkwijze die in de projectfase van LAA is ontwikkeld. De algoritmes waarmee de adressen in de projectfase werden geselecteerd, hebben alle het karakter van eenvoudige, transparante, beslisbomen (rule based) met een beperkt aantal selectiefactoren en drempelwaarden. In de werkwijze van LAA is geen sprake van een systeem dat autonoom, onvoorspelbaar of oncontroleerbaar beslissingen neemt of dat zelfstandig, zonder menselijke tussenkomst, de algoritmes aanpast. De algoritmes gaan uit van correlatie tussen de aanwezigheid van de vooraf vastgestelde selectiefactoren enerzijds en een verhoogde kans op onjuiste registratie in de BRP anderzijds. Dit betekent dat het algoritme adressen selecteert die voldoen aan bepaalde kenmerken (selectiefactoren). Daarbij wordt uitgegaan van de (statistische) samenhang tussen de aanwezigheid van de selectiefactoren en een verhoogde kans op onjuiste registratie, zonder dat sprake hoeft te zijn van een oorzakelijk verband tussen beide. Een hoge correlatie betekent immers dat beide verschijnselen (de selectiefactor en onjuiste registratie) relatief vaak samen voorkomen, maar niet dat de ene per definitie de oorzaak van de andere is. De minister van BZK zal deze werkwijze voortzetten bij de uitoefening van diens ondersteunende taak. Ieder LAA-signaal wordt nog handmatig door een medewerker van de afdeling Kwaliteit beoordeeld voordat wordt overgegaan tot een eventuele vervolgactie.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De afdeling Burgerzaken, team ID&Adres onderzoekt de meldingen. Elk signaal wordt handmatig/zelfstandig beoordeeld. De afdeling beoordeelt zelfstandig/handmatig of verder onderzoek noodzakelijk is. Criteria zijn afhankelijk van het signaal. Na beoordeling wordt het dossier verder opgebouwd met relevante informatie. De selectie wordt gedaan door een medewerker die daarvoor is opgeleid. De medewerker kent de achtergrond van het signaal en is gespecialiseerd in het uitvoeren van adresonderzoek. Pas als is vastgesteld dat de feitelijke situatie niet overeenkomt met de administratieve werkelijkheid start de gemeente een officieel adresonderzoek waarbij er een signaal gaat naar alle afnemers die verplicht gebruik maken van de BRP. Vanaf dat moment kan het gevolgen hebben voor de overheidsdiensten waar de burger gebruik van maakt.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

De signalen worden geleverd door de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RIVG). Het RVIG toetst of alle signalen voldoen.

Het systeem (LAA-monitor) waar de gegevens worden uitgewisseld voldoet aan alle gemeentelijke beveiligingsvereisten. Gegevens worden uitgewisseld via eHerkenning.

Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Elk signaal dat wordt onderzocht wordt handmatig beoordeeld.

Als signalen ouder zijn dan 6 maanden worden ze uit de LAA-Monitor verwijderd. Als uit een LAA-onderzoek blijkt dat de gegevens niet kloppen, dan volgt er een officieel adresonderzoek (signaal categorie 08 dat vermeld staat op de persoonslijst van de burger). Het complete dossier (verslag uit de LAA-monitor) is dan onderdeel van het officiële adresonderzoek. Dit onderzoek blijft 10 jaar bewaard (wettelijke bewaartermijn voor adresonderzoeken).

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een inhoudingsplichtige moet periodiek een loonaangifte digitaal insturen naar de Belastingdienst. Het algoritme kijkt naar alle inhoudingsplichtigen die in 3 aaneengesloten tijdvakken geen loonaangifte hebben ingediend. Door geen loonaangifte in te dienen heeft de inhoudingsplichtige niet voldaan aan de aangifteverplichting en is sprake van verzuim.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het verzuim in de aangifteverplichting beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige om ervoor te zorgen dat de aangifte alsnog wordt ingediend.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

4. Algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet op de loonbelasting 1964:

6. Wet financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Werkloosheidswet:

10. Ziektewet:

11. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

12. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

13. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het toezicht op het naleven van de aangifteverplichting is belangrijk voor de inhoudingsplichtige omdat hiermee de loonaangiften op de juiste manier kunnen worden verwerkt. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger. Ook kan toezicht voorkomen dat ten onrechte een aangifteverplichting wordt opgelegd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Heffingsgegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde Legesverordening vast. In deze Legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Wet open overheid (WOO)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van documenten die de gemeente vaak gebruikt standaard ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). Octobox software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Woensdrecht heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van Octobox worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Het risico is minimaal, omdat Octobox geen besluiten neemt. Octobox maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. Een medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft informatie en dit stelt een inspecteur in staat om, mede op basis hiervan, efficienter toezicht te houden. Het algoritme heeft dus niet het laatste woord, maar toezichthouder zelf.

# data[].attributes.goal
GovChat-NL is ontwikkeld als een veilig, open-source AI-platform dat dient als alternatief voor openbare chatbots (zoals ChatGPT en DeepSeek) en commerciële oplossingen (Zoals Copilot). Het platform stelt overheden in staat om overheidsspecifieke AI-toepassingen in te zetten, met volledige controle over de gegevensverwerking, privacy en integratie binnen bestaande IT-omgevingen (centraal beheer vs decentrale vrijheid).

Met GovChat-NL/LAICA beschikken ambtenaren over een digitale assistent die hen ondersteunt bij het efficiënt uitvoeren van hun dagelijkse taken.

# data[].attributes.methodsAndModels
GovChat-NL is ontwikkeld op basis van open-source technologieën. De kern wordt gevormd door OpenWebUI, dat zorgt voor een schaalbare en aanpasbare architectuur. Voor de integratie met Large Language Models (LLM’s) wordt gebruikgemaakt van LiteLLM, waarmee flexibel verschillende modellen kunnen worden aangesloten.

Bij de Provincie Limburg wordt de implementatie (LAICA) gerealiseerd met behulp van een Docker Image, gehost via bij Hetzner Elestio. De taalmodellen worden gehost in Microsoft Azure en Google Vertex AI. Toegang en beveiliging van het platform verlopen via Microsoft Entra ID (voorheen Azure Active Directory), waardoor gebruikersidentiteit, autorisatie en Single Sign-On (SSO) centraal geregeld zijn. Nadere technische details zijn terug te vinden in de openbare documentatie: https://github.com/jeannotdamoiseaux/GovChat-NL/blob/main/docs/implementaties/provincie-limburg.md .

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van openbare en/of commerciële chatbots kan onwenselijk zijn vanwege de onduidelijkheid over wat er met de data gebeurt. Er ontbreken vaak contractuele afspraken, waardoor het onzeker is hoe en door wie de gegevens worden opgeslagen, verwerkt of gedeeld. Dit vormt een risico voor de privacy en voldoet mogelijk niet aan wet- en regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Vanwege de risico’s van het gebruik van openbare/commerciële versies van chatbots kiest de Provincie Limburg als beschermende maatregel: het ontwikkelen van een eigen, veilige chatbot.

# data[].attributes.humanIntervention
GovChat-NL (LAICA) wordt niet ingezet voor geautomatiseerde besluitvorming. Medewerkers gebruiken het systeem om vragen te stellen en ontvangen daarop AI-gegenereerde antwoorden. De uiteindelijke beoordeling, interpretatie en toepassing van deze antwoorden blijft altijd de verantwoordelijkheid van de medewerker. Het systeem ondersteunt dus uitsluitend het werkproces en neemt geen beslissingen namens de organisatie.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van GovChat-NL/LAICA wordt zorgvuldig omgegaan met privacy- en beveiligingsrisico’s. Gebruikers worden bij het invoeren van tekst actief gewezen op het belang van voorzichtigheid met persoonsgegevens. Zodra het systeem het vermoeden heeft dat er persoonsgegevens worden ingevoerd, volgt direct een waarschuwing. Via richtlijnen, bewustwordingsactiviteiten en trainingen worden medewerkers er voortdurend op gewezen om geen persoonsgegevens in gesprekken te delen, en blijft benadrukt dat LAICA uitsluitend dient als hulpmiddel en geen vervanging is voor professionele kennis. Dit wordt ook in de interface gecommuniceerd (“LAICA kan fouten maken. Controleer belangrijke informatie.”).

LAICA is niet gekoppeld aan andere systemen en verwerkt geen persoonsgegevens van derden, tenzij deze door de gebruiker zelf worden ingevoerd. Persoonsgegevens worden niet gedeeld met externe partijen zoals OpenAI of Microsoft, ook niet bij gebruik van externe taalmodellen. Gesprekshistorie wordt veilig opgeslagen binnen een provinciale virtuele machine (VM) op een SQL-database en automatisch na één maand verwijderd. Gebruikers kunnen daarnaast kiezen voor een tijdelijke chat, waarbij er geen gegevens worden opgeslagen. Binnen de applicatie geldt strikte toegang op basis van Role-based Access Control (RBAC); alleen de gebruiker zelf en de applicatiebeheerder hebben toegang tot de gesprekshistorie. Inloggen is alleen mogelijk via een provinciaal account.

Na beëindiging van het contract heeft de provincie 90 dagen de tijd om alle (persoons)gegevens veilig te stellen en te verwijderen. Medewerkers worden blijvend gewezen op het belang van verantwoord omgaan met persoonsgegevens en de risico’s van het al dan niet moedwillig exporteren van gesprekken buiten het systeem.

# data[].attributes.sourceData
GovChat-NL ondersteunt vrijwel iedere LLM van iedere LLM-provider, waaronder OpenAI, Ollama, Azure AI en Vertex AI.

# data[].attributes.provider
Intern ontwikkeld door de Provincie Limburg

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die Veiligheidsregio Twente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Veiligheidsregio Twente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet werd het lakken handmatig uitgevoerd, dit was tijdrovend en bracht een aanzienlijk risico op onvolledige anonimisering met zich mee. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van Veiligheidsregio Twente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Welke gegevens verwerkt worden, verschilt per document. Vaak gaat het om persoonsgegevens zoals e-mailadressen, namen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is het meten van geluid, stikstofverpreiding en geur d.m.v. een standaard meet- en rekenschrift. De resultaten kunnen vervolgens op diverse manieren gebruikt worden en door verschillende organisaties, aangezien de software werkt op basis van de huidige wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van het doel van de gebruiker, wordt er een pakket gekozen. Dit pakket kan per categorie (geur, luchtkwaliteit, geluid) data berekenen, modelleren en presenteren door een standaard meet- en rekenschrift toe te passen.

# data[].attributes.proportionality
Gebruik van dit algoritme helpt bij het meten van geluid, stikstofverspreiding en geur. Het algoritme helpt daardoor om allerlei doelstellingen op dit gebied op een effiënte manier te realiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De input (de verzamelde data) wordt door mensen gedaan. Het algortime rekent met deze data en geeft een output. Deze output kan vervolgens door verschillende organisaties vrij gebruikt worden.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wordt beheerd door leverancier DGMR. Het algoritme wordt gecontroleerd en bijgesteld als er fouten opgemerkt zijn.

# data[].attributes.sourceData
Basisregistraties, adressen, gebouwen, topografie

# data[].attributes.goal
ID-Burger is een technologisch hulpmiddel dat ondersteunt bij het voorkomen van identiteitsfraude. Het bestaat uit een documentreader om echtheidskenmerken van identiteitsbewijzen te controleren en uit een module voor gezichts- en pasfotovergelijking. Dit hulpmiddel verifieert of de persoon bij het identiteitsdocument hoort en voorkomt "look-alike-fraude".

De geautomatiseerde documentcheck en gezichtsvergelijker dienen drie doelen, te weten: 1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identeitsfraude; 2. Het vaststellen van de echtheid van de aangeleverde brondocumenten uit het land van herkomst ter voorkoming van vervalsing; 3. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Als de applicatie met gebruik van het algoritme aangeeft dat de persoon wiens gezicht is vergeleken met de pasfoto niet de persoon is die aan de balie staat, dan betrekt de baliemedewerker een collega (als tweede lijn) om deze bevinding te toetsen.

Deze medewerkers passen het 'vier-ogen-principe' toe bij twijfel over een bevinding van een document- of gezichtscan. Als zij, mede op grond van eigen beoordeling en waarneming, tot de conclusie komen dat de bevinding van een document- of gezichtscan correct is en de identiteit van de aanvrager niet overeenkomt met de identiteit op de foto, dan wordt de aanvraag tot inschrijving in de BRP of de aanvraag van een reisdocument of rijbewijs afgewezen. Bij deze afwijzing kan aangegeven worden of er een vermoeden is van fraude. In dat geval worden Politie en/of Marechausse ingeschakeld voor nader onderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: artikel 2.67, vierde lid, Wet BRP

Besluit BRP art.35

Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie: artikel 29 UAVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:

ID-scanner

A4 scanner

Scanserver

Kleine monitor

Gezichtsscanner

Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Van de persoon aan de balie wordt een gezichtsscan gemaakt.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.

5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt medewerkers van het Team Publieksplein met het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Documenten bevatten een aantal echtheidskenmerken die de documentscanner nauwkeuriger kan vaststellen dan het menselijk oog. Dit geldt eveneens voor het controleren van de biometrische kenmerken in het gezicht.

# data[].attributes.humanIntervention
ID-Burger vervangt niet de expertise van de medewerkers van het Team Publieksplein, maar ondersteunt hen. Er wordt geen onderscheid gemaakt in de toepassing van de documentscanner en gezichtsvergelijker. Beide instrumenten worden ingezet voor elke burger die zich komt inschrijven als inwoner van de gemeente Woensdrecht en/of een reisdocument of rijbewijs komt aanvragen of een verhuizing komt doorgeven. Verder wordt het 'vier-ogen-principe' toegepast als de bevinding van de documentcheck of gezichtsvergelijker negatief is. Tot slot vindt er ook bij uitreiking van identiteitsbewijzen een laatste check plaats door een baliemedewerker van het Team Publieksplein.

# data[].attributes.risks
Door de applicaties altijd in te zetten bij inschrijving voor de BRP en/of bij de aanvraag van een reisdocument/rijbewijs of het doorgeven van een verhuizing wordt het risico op mogelijke profilering op voorhand uitgesloten. Een volgend risico is dat de geautomatiseerde documentcheck of de gezichtsvergelijker feitelijk tot een geautomatiseerd besluit leidt. Dit risico wordt ondervangen doordat de bevinding altijd getoetst wordt door een medewerker. En bij twijfel door minimaal twee medewerkers ('vier-ogen-principe').

Er vindt geen gezichtsherkenning plaats, maar een gezichtsvergelijking. De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Er vindt verder geen opslag van de gezichtsopname plaats.

Oribi ID-Solutions verwerkt geen persoonsgegevens en heeft geen toegang tot de gegevens.

# data[].attributes.sourceData
Echtheidskenmerken van het document en biometrische kenmerken van het gezicht.

# data[].attributes.goal
ICTU ziet AI als het begin van een systeemverandering. In deze technologie komen diverse kennisgebieden samen waardoor een multidisciplinaire aanpak nodig is om verantwoord om te kunnen gaan met zowel de enorme kansen als de risico’s van deze technologie. Vanwege de diverse invalshoeken is besloten 6 perspectieven nader te verkennen.  Een van de perspectieven is het experimenteren met generatieve AI met behulp van copilot om medewerkers te ondersteunen bij onder andere documentcreatie, notuleren en informatieanalyse. Het doel is ervaring op te doen met genAI en inzicht te krijgen in de impact en mogelijkheden ervan op de werkvloer. Ook wordt bewustwording van de risico's van AI benadrukt voor verantwoord gebruik.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, wat hen in staat stelt mensachtige teksten te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en integreren met bedrijfsdata in de microsoft omgeving van de organisatie (organisatie tenant). Hierdoor kan Copilot vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

https://learn.microsoft.com/nl-nl/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-architecture;

https://learn.microsoft.com/nl-be/azure/ai-services/openai/overview

# data[].attributes.proportionality
Vanwege het  multidisciplinaire karakter van AI wordt het experiment begeleid en aangestuurd vanuit een kernteam bestaande uit medewerkers met verschillende expertise op uiteenlopende kennisgebieden. Er wordt gebruik gemaakt van een beperkt aantal licenties zodat de deelnemers kunnen werken met informatie binnen de tennant van de organisatie.

De organisatie is bekend met de DPIA van SLM Rijk en heeft dat meegenomen in haar risicoafweging. Interne spelregels zijn ontwikkelt en gepubliceerd om verantwoord gebruik mogelijk te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het huidige beleid is dat gegenereerde content altijd door de gebruiker wordt gecontroleerd en, indien nodig, tevens door een collega wordt gecontroleerd (het vierogenprincipe) voordat deze wordt gebruikt. Verder zijn gebruikers geinformeerd dat bij (toekomstige) publicaties altijd rekening wordt gehouden met de transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
Als onderdeel van het experiment (een van de perspectieven) is apart gekeken naar compliance in kader van de AI verordening. Het bestaand beleid vanuit privacy, security, inkoop en de daarbij behorende aandachtsgebieden van awareness, gedragscode en clouddiensten vormen het uitgangspunt voor risicobeheer rondom generatieve AI.

Aanvullend zijn spelregels voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel/niet mogelijk is. Verder wordt er gewerkt aan interne awareness, communicatie en training in het kader van AI-geletterheid en vormt AI een aandachtsgebied van bestaande compliance processen en compliance officers.

Het AI model wordt niet getraint met data van deelnemers aan het experiment.  Algemeen uitgangspunt is dat zonder inkoop- en contractering van een AI-dienst, en de daarbij behorende risico-inventarisatie, passende beheersmaatregelen en advies van een compliance officer, er geen persoonsgegevens en bedrijfsvertrouwelijke gegevens mogen worden gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Deelnemers aan het experiment hebben alleen toegang tot informatie en gegevens waar zij voor zijn geautoriseerd. Het bestaande beleid omtrent integer en verantwoord omgaan met interne informatie blijft van toepassing, en deelnemers moeten hier rekening mee houden bij het gebruik van Copilot. Het AI model wordt niet getraint met data vanuit het experiment. Daarnaast zijn er aparte regels vastgesteld voor verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie, in overeenstemming met de AI-verordening.

# data[].attributes.name
Massaal Corrigeren aangifte inkomensheffing (MC)

# data[].attributes.goal
Binnen de Belastingdienst maken we gebruik van Massaal Corrigeren (MC) voor de aangiften Inkomensheffing. Bij MC gaat het om een vergelijking van aangiften met beschikbare derdengegevens. Het gaat hierbij om aangiften waarin sprake is van relatief eenvoudige correcties in de aangifte van de burger. Om de doelgroep te bepalen van burgers die in aanmerking komen voor MC van hun IH-aangifte worden belastingplichtigen geselecteerd op basis van objectieve fiscale kenmerken.

Voor een deel van de geselecteerde groep burgers wordt de aangifte inkomensheffing geautomatiseerd aangepast en definitief vastgesteld. In die gevallen is er sprake van een correctie in het voordeel van de burger. Voor de burgers die het niet eens zijn met de definitieve aanslag staat de mogelijkheid open voor bezwaar en beroep.

Het andere deel van de geselecteerde groep burgers krijgt een vooraankondiging van de correctie op de aangifte inkomensheffing. Deze groep burgers krijgt een mogelijkheid om te reageren op de vooraankondiging. Voor de burger staat ook in dit geval de mogelijkheid open voor bezwaar en beroep.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de Loonbelasting 1964

Wet Inkomstenbelasting 2001

Wet algemene bepalingen burgerservicenummer

Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

Het algoritme beoordeelt op basis van selectieregels of de aangifte inkomensheffing in aanmerking komt voor correctie en definitieve vaststelling. Dit gebeurt alleen als de correctie in het voordeel van de belastingplichtige uitvalt.

Bij een negatieve correctie wordt altijd een vooraankondiging gestuurd.

# data[].attributes.proportionality
MC is belangrijk voor een tijdige en zorgvuldige afhandeling van IH-aangiften. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Door gebruik van het algoritme kan de Belastingdienst haar taken efficiënter en effectiever uitvoeren dan bij handmatige behandeling. Daarnaast wordt ook de kwaliteit van de aangifteverwerking door de Belastingdienst verhoogd en draagt het bij aan de uitvoering van haar wettelijke taak.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme MC is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen.

Het algoritme beoordeelt op basis van selectieregels of de aangifte inkomensheffing in aanmerking komt voor correctie en definitieve vaststelling. Dit gebeurt alleen als de correctie in het voordeel van de belastingplichtige uitvalt.

Bij een correctie in het nadeel van de burger wordt altijd een vooraankondiging gestuurd. Als de burger reageert, volgt handmatige behandeling door een medewerker.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.m. BSN)

Contra-informatie (financiële gegevens en gegevens over levensgebeurtenissen)

Bedrijfsgegevens

Gegevens uit voorgaande aangiften inkomstenheffing (financiële gegevens en persoonlijke gegevens)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften bij de invoer van houtproducten zonder geldige vergunning

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op het verbod van invoer van hout en houtproducten zonder geldige vergunning uit landen waarmee de Unie een vrijwillige partnerschapsovereenkomst (VPO) heeft gesloten in het kader van Forest Law Enforcement, Governance and Trade (Flegt).

De wettelijke grondslag is Verordening (EG) nr. 2173/2005 betreffende de opzet van een FLEGT vergunningensysteem voor de invoer van hout in de Europese Gemeenschap (FLEGT-verordening). De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel en Warenautoriteit (NVWA) De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied het verbod op invoer van hout en houtproducten zonder geldige vergunning uit landen waarmee de Europese Unie een vrijwillige partnerschapsovereenkomst (VPA) heeft gesloten, ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) nr. 1308/2013. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij invoer van hout en houtproducten zonder geldige vergunning uit landen waarmee de Europese Unie een vrijwillige VPA heeft gesloten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van verse groenten en fruit. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in aangiften op invoer van producten die onder fytosanitaire wetgeving vallen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op zendingen met Fytosanitaire producten. De wettelijke grondslag is Verordening (EU) 2016/2031 van het Europees Parlement en de Raad van 26 oktober 2016 betreffende beschermende maatregelen tegen plaagorganismen bij planten. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van Fytosanitaire goederen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) Verordening (EU) 2016/2031. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van Fytosanitaire producten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van fytosanitaire producten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel is het efficiënt en uniform berekenen van belastingbedragen. De impact hangt samen met de belastingplicht van burgers en bedrijven. De uitkomst van de algoritmes is het belastbare bedrag. Dit wordt formeel door de heffingsambtenaar vastgesteld

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Invorderingswet, AWR, Wet WOZ.

# data[].attributes.methodsAndModels
De meestvoorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met

een tarief. In enkele gevallen is sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk

zijn van de maatstaf

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze eenvoudige algoritmes is het niet mogelijk efficiënt, maar ook uniform belastingbedragen voor

burgers en bedrijven te berekenen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen

vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
Centric geeft aan dat er geen sprake is van risico's bij dit algoritme. Er wordt getest en gecontroleerd op de uitkomsten van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
De software waar de algoritmes in verwerkt zijn maakt gebruik van data uit basisregistraties. Zo wordt gebruik gemaakt van gegevens uit de BRP, de BR WOZ, BRK, BAG, NHR.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die omgevingsdienst IJmond publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Omgevingsdienst IJmond moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd even consequent. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verzocht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Snel duidelijke, goed gestructureerde teksten schrijven.

Betere communicatie naar burgers en bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatie Slimtaal is een plug-in in Word. De schrijver doorloopt volgens een vast format per sectie het tekstcreatieproces. Per sectie beantwoordt de schrijver vragen kort en ontvangt een tekstvoorstel van Slimtaal binnen Word terug. Het format, de tekst tot dan toe en de beantwoorde vragen leiden tot prompts aan het generatieve systeem.

# data[].attributes.proportionality
Het verbeteren van het imago en de kwaliteit van de dienstverlening.

# data[].attributes.humanIntervention
De schrijver kiest zelf bewust om Slimtaal te gebruiken voor het schrijven van een tekst en welke informatie hij/zij daarbij kwijt wil. De schrijver beantwoordt per sectie de vragen middels korte tekst of aanvinken van opties. De schrijver beoordeelt en verbetert de gegenereerde secties handmatig. Na doorlopen van alle secties is de tekst klaar. Tussentijds stoppen is mogelijk.

# data[].attributes.risks
Slimtaal gebruikt generatieve AI voor het produceren van tekstvoorstellen. Voor de inzet van deze specifieke tool geldt dat de Osse principes voor het gebruik van generatieve AI van toepassing zijn en gevolgd moeten worden.

# data[].attributes.sourceData
Formats professionele teksten, schrijfstijl, teksten en generatieve AI.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de identiteit van personen die zich vanuit het buitenland voor de eerste keer in de BRP in Nederland inschrijven. Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de burgerzakenmedewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen.

De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP inschrijfproces verhoogt en de burgerzakenmedewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling. De gezichtsvergelijking wordt ingezet bij de eerste vestiging uit het buitenland én niet in bezit zijnde van een NL reisdocument met een vingerafdruk.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling

Besluit BRP art.35

UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:

ID-scanner/A4 scanner

Scanserver

Gezichtsscanner (gezichtscamera)

Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op het scherm van de burgerzakenmedewerker.

5. De burgerzakenmedewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.

Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt geanonimiseerd opgeschreven in een bestand om de effectiviteit van het algoritme bij te houden. Individuele resultaten worden niet opgeslagen. Bij de uitkomst ‘De gezichten zijn niet hetzelfde’ wordt de gangbare procedure ingezet voor het gebruik van mogelijk valse documenten.

NB. Er wordt ook gebruik gemaakt van de documentscanner. Het document wordt op echtheid gecontroleerd. De gezichtsscan kan een “goed” resultaat geven, echter kan het alsnog zijn dat het document ingenomen wordt omdat ze niet als echt is geclassificeerd door de documentscanner. Hiervoor wordt tevens de gangbare procedure gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de burgerzakenmedewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De burgerzakenmedewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving in de BRP.

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de burgerzakenmedewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie. Nadat de identiteit is vastgesteld wordt de gezichtsopname niet bewaard.

De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.

Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.

Medewerkers worden en zijn getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem maakt gebruik van:

Gezichtsscan van de persoon aan de balie

Gescande afbeelding uit het identiteitsdocument

# data[].attributes.goal
De geautomatiseerde documentcheck en gezichtsvergelijker dienen drie doelen, te weten:

1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identiteitsfraude;

2. Het vaststellen van de echtheid van de aangeleverde brondocumenten uit het land van herkomst ter voorkoming van vervalsing;

3. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen. Hier wordt gewerkt met het "4-ogen principe". De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP-inschrijfproces verhoogt en de BRP-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling

Besluit BRP art.35

UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:ID-scannerA4 scanner Scanserver. Kleine monitor. Gezichtsscanner. Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.

5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.

Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het BRP-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De BRP-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De BRP-medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing. Verder wordt het 'vier-ogen-principe' toegepast als de bevinding van de documentcheck of gezichtsvergelijker negatief is. Tot slot kan er altijd een derdelijns verificatie worden ingeschakeld bij de Marechaussee/ Team identiteitsfraude.

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie. Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen. Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

Het systeem bevindt zich op een afgesloten afdeling.

# data[].attributes.sourceData
Biometrische kenmerken in het gezicht.

# data[].attributes.provider
ORIBI-ID Solutions ( Link naar externe pagina https://oribi.nl )

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De Hittestress module biedt inzicht in de gevoelstemperatuur (PET), wind en schaduwwerking op verschillende momenten van de dag. De Hittemodule draait op een breder platform voor data-integratie en simulaties waarmee de leefomgeving op hyperresolutie integraal kan worden doorgerekend op aspecten als wateroverlast, hittestress, luchtkwaliteit en geluid. De Hittemodule is gebouwd volgens de richtlijnen van het Deltaplan Ruimtelijke Adaptatie (DPRA). Het betreft een fysisch model, de aanpak berust niet op kunstmatige intelligentie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit Algoritme wordt nu in een "proof of concept" toegepast, maar zou wanneer in productie genomen bij een gemeente of provincie bijvoorbeeld gebruikt kunnen worden voor:

* Omgevingswet: vergunningverlening, planvorming

* AWB (algemene wet bestuursrecht): Het monitoren van gevaarlijke situaties waarbij bevoegd gezag zorg draagt voor de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur

- Zorgvuldigheid

- Transparantie

- Evenredige afweging

# data[].attributes.methodsAndModels
Rapport van de WUR en RIVM https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2019-0008.pdf

# data[].attributes.proportionality
We passen het algoritme toe in het kader van een PoC voor een onderzoek naar de standaard voor transparante besluitvorming https://geonovum.github.io/logboek-dataverwerkingen-voor-objecten/

# data[].attributes.sourceData
Standaard worden open data bronnen gebruikt voor het opbouwen van de virtuele 3D-omgeving waarin wordt gerekend(zie verwijzing gegevensbronnen). Het is niet altijd zo dat alle databronnen in alle berekeningen worden gebruikt, dit is mede afhankelijk van de gekozen locatie en de soort berekeningen. Ook kunnen gebruikers zelf data toevoegen aan het algoritme, bijvoorbeeld groendata. Zelf toegevoegde data staan niet in dit overzicht.

# data[].attributes.goal
Het doel is om repetitieve en tijdrovende processen van medewerkers te automatiseren om de groeiende werklast aan te (blijven) kunnen.

Het algoritme heeft als functie dat het administrateurs ondersteunt. De medewerker van de Gemeente Den Haag wordt ondersteund bij administratieve en repetitieve taken. Daardoor heeft de medewerker meer tijd voor inhoudelijke taken, ervaart de medewerker minder werkdruk en ervaart de medewerker meer werkplezier. Een burger/bedrijf zal altijd alleen indirect te maken krijgen met het algoritme. Het algoritme draagt bij aan dat burger/bedrijf sneller terugkoppeling krijgen over betalingen. De gegevens van burger/bedrijf worden volledig versleuteld verwerkt, waardoor de data veiligheid gewaarborgd wordt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gehele financiële administratie binnen de Gemeente Den Haag vindt haar grondslag in Besluit Begroting en Verantwoording.

# data[].attributes.methodsAndModels
De methode is Robotic Process Automation (RPA). Hierin worden repetitieve, op regels gebaseerde handelingen uitgevoerd door algoritmes.

# data[].attributes.proportionality
Om tijdige terugkoppeling te geven aan burger/bedrijf is het nodig om ondersteuning te bieden aan werknemers. De techniek RPA is hier ideaal voor en het niveau van privacy, security en informatiebeheer blijft gelijk. Een alternatief voor het ontlasten van het personeel m.b.v. deze algoritmes zou zijn om externen in te huren. Dit is echter erg duur.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt op dit moment ingezet om medewerkers te ondersteunen bij de afdeling transactieverwerking (crediteuren/debiteurenbeheer en de servicedesk inkopen en bestellen). Het gaat momenteel om de processen "Afhandelen van herinneringen en aanmaningen", "Definitief afsluiten van inkooporder op aanvraag van de lijn", "Aanmaanfase wijzigen" en "Geding wijzigen".

De handelingen die het algoritme verricht hebben een informerende rol in het proces. Wanneer informatie onvolledig is of niet naar verwachting, dan wordt het algoritme uit productie gehaald en aangepast.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van handmatige verwerking. De gegevens worden versleuteld verwerkt door de software en niet opgeslagen.

# data[].attributes.sourceData
Meerdere algoritmes worden geschaard onder dit initiatief. Hieronder is een voorbeeld weergegven. Er wordt gebruik gemaakt van twee algoritmes. De eerste verzamelt de gegevens uit de correspondentie met burger/bedrijf, versleutelt deze en creeert een werkbak voor algoritme twee. Het tweede algoritme pakt meldingen vanuit de werkbak en gaat deze verwerken. In de systemen van de Gemeente Den Haag (bijv. Oracle) controleert het wat de status is, vervolgens creeert het een record in het systeem dat de status is opgevraagd en geeft het terugkoppeling aan een medewerker over de status van de melding. Dus de algoritmes zorgen o.a. voor: inloggen, downloaden, verzamelen en terugkoppeling geven. Dit zijn altijd (en enkel) de regels en stappen die samen met de procesexperts zijn bepaald. Het algoritme heeft geen zelflerend element en het (geaccordeerde) script wijzigt alleen op aanvraag van de proceseigenaar.

Het algoritme gebruikt bijv. data uit Oracle die samenhangen met (bijvoorbeeld) de verstuurde herinnering of aanmaning. Daarin wordt alleen de data gebruikt die nodig is om terugkoppeling te geven over de status. Alle data wordt versleuteld gebruikt.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de persoonsgegevens die in gemeentelijke documenten kunnen voorkomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO

AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in de software. Het algoritme doet een suggestie voor te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn. Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden voor publicatie gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het online meldingensysteem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld 'overlast' of 'straatmeubilair'), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld 'afval' en 'stoep'. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden ('TF-IDF' of 'term frequency-inverse document frequency'). Een woord als 'de' of 'bedankt' krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als 'vuilnis' krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
Signalen is gekozen op basis van het common ground principe - niet langer afhankelijk van leverancier zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het Klant Contact Centrum (KCC). Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het KCC) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
In de kern plaats het systeem een melding in de juiste categorie zodat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is.

Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, dan wordt deze als 'overig' gelabeld. Een medewerker van het KCC controleert deze meldingen en zet ze handmatig in de correctie categorie. Het risico in deze applicatie is dat het iets langer duurt tot de melding bij de juiste afdeling terecht komt.

De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het KCC of de servicedienst een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgevegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Emailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of emailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.provider
Dimpact / gemeente amsterdam, implementatiepartner: Macoin

# data[].attributes.goal
Met een tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit doen wij bij het ter inzage leggen van besluiten en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld bezwaren, Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken.

Impact is laag: Het algoritme zoekt specifiek naar persoonsgegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (Wabo)

Wet Open Overheid (WOO)

Algemene wet bestuursrecht (Abw)

# data[].attributes.methodsAndModels
De tool werkt met Natural Language Processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam  is. Door AI herkent de software steeds meer termen.

# data[].attributes.proportionality
Deze tool helpt ons om persoonlijke gegevens te herkennen en snel (en digitaal) te maskeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker doet een controle op de velden die geanonimiseerd worden. Eventueel worden hier handmatig aanpassingen op aangebracht.

# data[].attributes.sourceData
Het is mogelijk om waardenlijsten te vullen van welke gegevens niet en welke juist wél zichtbaar zijn.

# data[].attributes.goal
De gemeente Woensdrecht strijdt tegen armoede. Met het algoritme krijgt de gemeente signalen over betaalachterstanden bij woningcorporaties, zorgverzekeraars, energie- en/of waterbedrijven. Er wordt geprobeerd om inwoners die een betalingsachterstand hebben en/of in schuldsituaties dreigen te geraken zo vroeg mogelijk te helpen en daarmee verdere armoedeproblemen te voorkomen. Als de financiële problemen nog klein zijn, kan advies soms al een goede oplossing zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs): sinds 1 januari 2021 is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak.

# data[].attributes.methodsAndModels
De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem RIS Matching. Een keer per maand worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gecontroleerd. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Hierna stopt het geautomatiseerde proces met het algoritme. Daarna neemt de gemeente met gebruikmaking van het regiesysteem RIS Vroeg Eropaf op een bij de hoogte van de betalingsachterstanden passende wijze contact op met de inwoner om hulp aan te bieden.

# data[].attributes.proportionality
Op grond van de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak om inwoners met dreigende schulden-/armoedeproblematiek actief te benaderen en hulp aan te bieden. Woningverhuurders, drinkwaterbedrijven, energieleveranciers en/of zorgverzekeraars waarschuwen de gemeente als zij zien dat hun klanten hun rekeningen niet betalen. Ze hebben hiervoor niet eerst toestemming nodig van hun klant. De bedrijven en instanties geven een signaal als hun eigen inspanningen betalingsachterstanden niet oplossen, bijvoorbeeld door persoonlijk contact te zoeken en een betalingsregeling aan te bieden. Deze waarschuwingsmeldingen worden automatisch doorgezet naar de gemeente. Bij wijze van alternatief zouden schuldeisers de waarschuwingsmelding handmatig bij de gemeente kunnen doen, maar dit heeft uiteindelijk dezelfde uitkomst.

De uitwisseling van gegevens gebeurt op een veilige manier: alleen noodzakelijke gegevens worden gedeeld en de gegevens zijn voor niemand anders zichtbaar dan voor de daarvoor aangewezen medewerkers. Een inwoner kan uiteindelijk zelf kiezen om wel of niet gebruik te maken van het gemeentelijke hulpaanbod.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van een met name de hoogte van de betalingsachterstand maakt het systeem zelfstandig (geautomatiseerd) een keuze, bijvoorbeeld om het signaal te classificeren als 'op te volgen met een email of brief' of 'op te volgen door iemand uit te nodigen voor ene gesprek'. Na dat proces van gegevenskoppeling (de 'matchting') is er een moment van menselijk toezicht en wordt er gecontroleerd of die matching klopt. Vanaf het moment dat de melding is doorgestuurd naar een hulpverlener is het proces niet meer geautomatiseerd. De gemeente kan na een signaal van bijvoorbeeld een verhuurder zelf iemand met schuldproblemen uitnodigen voor een gesprek. Sterker nog: op elk signaal moet enig 'hulpaanbod' volgen. Iemand mag de hulp van de gemeente wel weigeren.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem ‘RIS Matching’ en het regiesysteem 'RIS Vroeg Eropaf' - beide webapplicaties - worden geleverd door XXLLNC. Zij voeren regelmatig beveiligingstesten uit om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden. Er wordt voldaan aan de (wettelijke en overige) vereisten met betrekking tot gegevensbescherming (AVG) en informatiebeveiliging.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, emailadres, eventuele aanwezigheid van inwonende minderjarige kinderen, signalering van een betalingsachterstand van meer dan 30 dagen bij een woningcorporatie, nutsbedrijf of zorgverzekeraars, alsmede hoogte en duur van die betalingsachterstand.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van de scanauto is het controleren van geparkeerde voertuigen in gebieden waar betaald parkeren geldt of een parkeervergunning vereist is. Door de inzet van de scanauto kunnen meer auto's efficiënt worden gecontroleerd. Burgers komen ermee in aanraking wanneer zij hun voertuig parkeren in de zones waar de scanauto actief is. Met behulp van een camera legt de scanauto kentekens vast, die vervolgens door een algoritme worden geverifieerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het gebruik van het algoritme is verder vastgelegd in artikel 225, 234 en 235 van de Gemeentewet, evenals in het besluit gemeentelijke parkeerbelastingen. Deze artikelen regelen de bevoegdheid van gemeenten om parkeerbelastingen te heffen en te handhaven. Artikel 225 van de Gemeentewet gaat over de heffing van parkeerbelastingen artikel 234 en 235 hebben betrekking op de naheffing en invordering ervan. Het besluit gemeentelijke parkeerbelastingen geeft verdere richtlijnen over hoe deze belastingen moeten worden toegepast. Door deze wettelijke basis heeft de gemeente Veenendaal de bevoegdheid om parkeerhandhaving uit te voeren en overtredingen vast te stellen met behulp van technologie zoals de scanauto en het algoritme.

Daarnaast zijn de voorwaarden voor gegevensverwerking omschreven in een verwerkersovereenkomst tussen de betrokken partijen. Dit document waarborgt dat de verwerking van persoonsgegevens voldoet aan wettelijke eisen en dat de rechten van betrokkenen beschermd blijven. De rechtmatigheid van de verwerking sluit aan op Artikel 6.1 sub e van de AVG: "De verwerking is noodzakelijk voor de vervulling van een taak van algemeen belang of van een taak in het kader van de uitoefening van het openbaar gezag dat aan de verwerkingsverantwoordelijke is opgedragen."

Dit betekent dat het systeem wordt ingezet om decentrale overheden te ondersteunen bij hun handhavingstaken. Het primaire doel van de verwerking door de verwerker is om gemeenten te helpen bij het naleven en handhaven van parkeerregels in de openbare ruimte, zoals vereist door hun wettelijke verplichtingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto rijdt door de straten op de openbare weg in gebieden waar alleen geparkeerd mag worden met een geldig parkeerticket of een parkeervergunning. Tijdens deze ritten scannen verschillende typen camera’s op de scanauto, zoals infraroodcamera’s, kleurencamera’s en panoramacamera’s, automatisch de kentekens van alle geparkeerde auto's in het handhavingsgebied. Aan elk gescand kenteken wordt vervolgens een exacte geografische positie gekoppeld.

Deze gegevens worden beveiligd doorgestuurd naar de backoffice van Brickyard. Daar controleert een algoritme of de geografische positie van het kenteken zich bevindt binnen een parkeervlak dat is vastgelegd op een kaart die door de gemeente is aangeleverd. Deze kaart bevat alle relevante informatie over de parkeerzones. Na deze controle filtert het systeem de gegevens en raadpleegt het de parkeerrechten in het Nationaal Parkeer Register.

Als blijkt dat voor het betreffende kenteken geen geldige parkeerrechten zijn geregistreerd, wordt een parkeercontroleur naar de auto gestuurd om de situatie ter plaatse te beoordelen. Wanneer er geen bijzondere omstandigheden zijn, bevestigt de handhaver de overtreding, waarna een naheffingsaanslag parkeerbelasting, in de volksmond ook wel een boete genoemd, wordt verstuurd naar de eigenaar van het voertuig.

# data[].attributes.proportionality
Een belangrijk voordeel van de inzet van de scanauto en het bijbehorende algoritme is efficiëntie; er zijn minder handhavers nodig om controles uit te voeren. Daarnaast draagt het systeem bij aan eerlijkheid, omdat het algoritme alle kentekens zonder onderscheid registreert en verwerkt. Een nadeel is dat het algoritme de volledige context mist. Zo kan de camera bijvoorbeeld geen gehandicaptenparkeerkaarten lezen, waardoor voertuigen met een gehandicaptenparkeerkaart onterecht worden aangemerkt lasof ze in overteding zijn. Om deze reden is er altijd menselijke tussenkomst altijd. Een handhaver controleert de situatie en stelt indien nodig een bekeuring op.

# data[].attributes.humanIntervention
Een handhaver controleert altijd of dat wat het algoritme aangeeft ook klopt met de werkelijkheid. Als dit het geval is, schrijft de handhaver indien nodig een parkeerboete uit.

# data[].attributes.risks
1. Onrechtmatige toegang tot gegevens

Gevoelige informatie kan in verkeerde handen vallen. Dit kan gebeuren door onbevoegde personen die toegang krijgen tot het systeem, hacking, inbraak of andere vormen van misbruik. Dit kan leiden tot identiteitsfraude, het bekend worden van strafbare feiten of ongewenste traceerbaarheid van betrokkenen.

Om dit risico te minimaliseren, wordt het aantal opgeslagen persoonsgegevens zoveel mogelijk beperkt. Daarnaast worden strikte beveiligingsmaatregelen toegepast, zoals personeelsmanagement (alleen bevoegde personen hebben toegang), beleidsregels voor datatoegang, versleuteling van gegevens en netwerkveiligheid. Ook wordt Role-Based Access Control (RBAC) toegepast, zodat medewerkers alleen toegang hebben tot de gegevens die zij nodig hebben voor hun werkzaamheden. Fysieke toegangscontrole en beveiliging van hardware voorkomen ongeautoriseerde toegang tot systemen.

2. Ongewenste wijziging van gegevens

Onterechte beschikkingen of naheffingen kunnen worden opgelegd door menselijke fouten, manipulatie of softwareproblemen. Als gegevens incorrect worden verwerkt, kan dit leiden tot onterechte boetes of onjuiste parkeerhandhaving.

Om fouten te voorkomen, wordt operationele beveiliging toegepast, waarbij processen en controles zijn ingericht om datawijzigingen te monitoren. De RBAC-methode zorgt ervoor dat alleen bevoegde medewerkers wijzigingen kunnen aanbrengen. Daarnaast wordt de software regelmatig getest en bijgewerkt om fouten te corrigeren en manipulatie tegen te gaan.

3. Gegevens verdwijnen

Als gegevens verloren gaan of worden gestolen, kan dit leiden tot mislukte handhaving en mogelijke juridische complicaties. Dit kan gebeuren door technische storingen, bewuste manipulatie, diefstal of hacks.

Er wordt gezorgd voor back-ups en maatregelen om gegevensverlies te voorkomen. De hoeveelheid opgeslagen persoonsgegevens wordt tot een minimum beperkt. Netwerk- en hardwarebeveiliging zorgen ervoor dat gegevens niet zomaar verloren gaan. Daarnaast wordt encryptie toegepast om de gegevens veilig te houden, en wordt RBAC ingezet om ongeoorloofde toegang tot het systeem te beperken.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van diverse persoonsgegevens die worden verzameld via ANPR-camera’s op de scanauto en via gekoppelde systemen. Deze gegevens hebben betrekking op zowel overtreders als niet-overtreders en op handhavingspersoneel zoals buitengewoon opsporingsambtenaren en parkeermanagers.

Voor het controleren van parkeerrechten worden onder meer kentekens, locatiegegevens, verkeersgegevens en beeldmateriaal zoals foto’s en video’s verwerkt. Deze gegevens worden automatisch gescand en gekoppeld aan een geografische positie. Vervolgens vindt een controle plaats op basis van een gemeentelijke kaart met parkeerzones en een koppeling met het Nationaal Parkeer Register.

Indien nodig worden aanvullende persoonsgegevens geraadpleegd, zoals naam, geboortedatum, geboorteplaats, adres, contactinformatie, geslacht en financiële transactiegegevens van de kentekenhouder. Ook gevoelige gegevens zoals het burgerservicenummer kunnen in dit proces betrokken zijn, mits dit noodzakelijk is en binnen de wettelijke kaders plaatsvindt. Voor handhavingspersoneel worden onder andere IP-adres, inloggegevens en apparaatgegevens verwerkt voor toegangs- en systeembeheer.

De verwerking van deze gegevens dient een publiek doel, namelijk de handhaving van de parkeerregels zoals vastgelegd in gemeentelijke verordeningen. De gegevensverwerking vindt plaats op basis van de Algemene verordening gegevensbescherming, met als grondslag de uitvoering van een taak van algemeen belang.

# data[].attributes.goal
De simulator integreert verschillende (geo)databronnen, de viewer zorgt voor heldere visualisaties en biedt iedere gebruiker binnen de organisatie dezelfde, begrijpelijke informatie. Geen misverstanden, maar één waarheid die de integrale besluitvorming versnelt en samenwerking verbetert. De analyses gemaakt met de simulator ondersteunen in het besluitvormingsproces.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit Algoritme wordt nu in een "proof of concept" toegepast, maar zou wanneer in productie genomen bij een gemeente bijvoorbeeld gebruikt kunnen worden voor:

* Omgevingswet: vergunningverlening, planvorming

* AWB (algemene wet bestuursrecht): Het monitoren van gevaarlijke situaties waarbij bevoegd gezag zorg draagt voor de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur

- Zorgvuldigheid

- Transparantie

- Evenredige afweging

* Wet veiligheidsregio's

Verantwoordelijkheden van (semi-)publieke actoren bij overstromingsbestrijding

Bij rampenbestrijding, zoals bij overstromingen, zijn burgemeesters primair verantwoordelijk voor de veiligheid binnen hun gemeentegrenzen. Op grond van artikel 5 van de Wet veiligheidsregio’s heeft de burgemeester het opperbevel bij een ramp of ernstige vrees daarvoor; alle betrokken actoren die deelnemen aan de bestrijding van de ramp staan onder zijn bevel. Dit betekent dat de burgemeester centraal staat in de coördinatie en uitvoering van maatregelen zoals evacuaties, communicatie en handhaving van de openbare orde.

Tegelijkertijd zijn bepaalde taken overgedragen aan de veiligheidsregio’s. Deze regionale samenwerkingsverbanden bestaan uit meerdere gemeenten en andere partners, en zijn ingesteld om het beheer van rampenbestrijding en crisisbeheersing efficiënter en effectiever te maken, vooral bij rampen die gemeentelijke grenzen overschrijden, zoals overstromingen. Het is praktisch en noodzakelijk dat niet iedere burgemeester afzonderlijk optreedt, maar dat zij samenwerken binnen een veiligheidsregio om zo gecoördineerd te kunnen optreden.

Volgens artikel 10 van de Wet veiligheidsregio’s behoren tot de taken van deze regio’s onder meer het inventariseren van rampen en risico’s, het voorbereiden op rampenbestrijding en crisisbeheersing, en het organiseren van de daadwerkelijke bestrijding van rampen. Hierdoor kunnen veiligheidsregio’s regionaal beleid en operationele ondersteuning bieden aan gemeenten en andere betrokken actoren zoals provincies, waterschappen en ziekenhuizen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De kan via de user interface verschillende databronnen combineren tot een digitale tweeling van de fysieke leefomgeving. Daarnaast kunnen rekenmodellen geraadpleegt worden voor het analyseren of creëren van scenario's. De simulator biedt op basis van deze gegevens een analyse/voorspelling welke vastgelegd kan worden en breed gedeelt kan worden binnen een organisatie.

# data[].attributes.proportionality
We passen het algoritme toe in het kader van een PoC voor een onderzoek naar de standaard voor transparante besluitvorming https://geonovum.github.io/logboek-dataverwerkingen-voor-objecten/

# data[].attributes.sourceData
De basisregistraties worden via PDOK ingelezen daarnaast wordt ook gebruik gemaakt van atlasleefomgeving en openstreetmap als open data bronnen. Er bestaat de mogelijkheid om een aantal gesloten bronnen te gebruiken, deze gebruikt Geonovum momenteel niet. Naast deze gegevensbronnen kunnen ook modellen zoals het integraal watermodel

https://algoritmes.overheid.nl/nl/algoritme/integraal-watermodel-stichting-geonovum/16353897/

worden aangeroepen waar gegevens uit kunnen komen.

# data[].attributes.organization
Regionale Dienst Werk en Inkomen Kromme Rijn Heuvelrug

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Selectiemodule Inkomensheffing (selectiemodule IH) en risicotool aanvullingen (RTA)

# data[].attributes.goal
Jaarlijks ontvangt de Belastingdienst miljoenen aangiften en aanvullingen inkomensheffing. Een aanvulling is dat een burger een aangifte inkomensheffing indient nadat voor het betreffende jaar al een definitieve aanslag is opgelegd. Hierna wordt met aangifte tevens aanvulling bedoeld, tenzij dit anders is vermeld. De Belastingdienst moet beoordelen of er overeenkomstig de aangifte een aanslag of andere beschikking kan worden opgelegd. De Belastingdienst gebruikt een algoritme bij het beoordelen of een aangifte geautomatiseerd of handmatig behandeld moet worden. Het algoritme gebruikt hiervoor relevante gegevens die bij de Belastingdienst bekend zijn.De selectiemodule IH en RTA zijn geautomatiseerde selectie-instrumenten met als doel aangiften te selecteren voor uitworp. Alle ingediende aangiften gaan door de selectiemodule IH en alle ingediende aanvullingen door de RTA. De selectiemodule en de RTA bevatten een groot aantal selectieregels waarmee een onzekerheid of een mogelijk nalevingsrisico wordt gedetecteerd. Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of de aangifte direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt de aangifte uitgeworpen en kan deze handmatig worden behandeld door een medewerker. Bij de uitgeworpen aangiften vermeldt het algoritme de onderwerpen waaraan aandacht besteed moet worden. De behandeling kan zowel leiden tot een correctie in het voordeel als in het nadeel van de burger.
In deze korte uitlegvideo wordt toegelicht hoe de Belastingdienst de aangifte controleert. In de video gaat het over aangiften, aanvullingen worden op dezelfde wijze gecontroleerd.

https://over-ons.belastingdienst.nl/organisatie/uitvoerings-handhavingsstrategie/hoe-controleert-de-belastingdienst-mijn-aangifte/

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet rechtsherstel/ Overbruggingswet box 3

6. Wet Inkomstenbelasting 2001:

7. Wet algemene bepalingen burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Internationale (belasting) verdragen

10. Zorgverzekeringswet

11. Besluit voorkoming dubbele belasting 2001

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise.

Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of de aangifte direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt de aangifte uitgeworpen en kan handmatig worden behandeld door een medewerker. Bij de uitgeworpen aangiften vermeldt het algoritme de onderwerpen waaraan de medewerker aandacht moet besteden. Lees hierover meer onder de kop: ‘Menselijke tussenkomst’.

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

# data[].attributes.proportionality
Voor burgers is van belang dat de aangifte snel en zorgvuldig wordt behandeld. Het algoritme ondersteunt dit belang en de medewerker van de Belastingdienst.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften. Door het inzetten van een algoritme kunnen aangiften efficiënter worden verwerkt, waardoor burgers sneller duidelijkheid krijgen.

Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle aangiften handmatig de relevante gegevens zou moeten verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Als het algoritme op basis van de selectieregels beoordeelt dat de aangifte direct geaccepteerd kan worden, volgt geautomatiseerd een aanslag overeenkomstig de gegevens in de aangifte. Als het algoritme een aangifte uitwerpt voor een nadere beoordeling, dan kan de aangifte door een medewerker worden behandeld. Er is sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker als de behandeling leidt tot een afwijking van de aangifte.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1. Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2. Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3. Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4. Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5. Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
1. A-1 verklaringen

2. Aangiftegegevens Dividendbelasting

3. Aangiftegegevens Inkomensheffing

4. Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting

5. Bankgegevens

6. Bedrijfsgegevens

7. Energie en Milieu Investeringsaftrek gegevens

8. Loon-, pensioen- en uitkeringsgegevens

9. Persoonsgegevens

10. Transacties en inkomsten uit verhuur, verkoop of leveren van persoonlijke diensten

11. Vastgoedgegevens

12. Inkomensverzekeringsgegevens

13. Uitbetaald werk derden

# data[].attributes.name
Weegmodule verzoek voorlopige aanslag (VVA) en bedrijfsregels eerste voorlopige aanslag (EVA)

# data[].attributes.goal
Inkomensheffing wordt na afloop van het betreffende kalenderjaar verrekend in de definitieve aanslag. Met een voorlopige aanslag kunnen burgers gedurende het kalenderjaar maandelijks inkomensheffing betalen of terugkrijgen. Dit is een schatting van de te verwachten inkomensheffing van een lopend kalenderjaar.

Bij een VVA verzoekt de burger om een voorlopige aanslag. Of wenst een lopende voorlopige aanslag aan te passen. De Belastingdienst moet beoordelen of er overeenkomstig het verzoek een voorlopige aanslag kan worden opgelegd. De Belastingdienst gebruikt een algoritme bij het beoordelen of het verzoek geautomatiseerd of handmatig behandeld moet worden. Het algoritme gebruikt hiervoor relevante gegevens die bij de Belastingdienst bekend zijn.

Bij de EVA krijgt de burger automatisch een voorlopige aanslag, omdat er het jaar ervoor een voorlopige aanslag is opgelegd of de definitieve aanslag aanleiding geeft tot het opleggen van een voorlopige aanslag. De Belastingdienst maakt een inschatting voor welk bedrag de voorlopige aanslag moet worden vastgesteld. De Belastingdienst gebruikt een algoritme om dit bedrag zo goed mogelijk in te schatten op basis van de meest recente definitieve aanslag of voorlopige aanslag. Inkomsten en aftrekposten die eenmalige zijn of niet langer van toepassing worden niet meer meegenomen. Daarnaast wordt er rekening gehouden met wijzingen in de privéomstandigheden van de burger. Hierdoor kan het ook zijn dat de Belastingdienst geen automatische voorlopige aanslag oplegt en krijgt de burger bericht dat hij zelf opnieuw een voorlopige aanslag moet aanvragen indien gewenst.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet Rechtsherstel/ Overbruggingswet box 3

6. Wet Inkomstenbelasting 2001:

7. Wet algemene bepalingen burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Zorgverzekeringswet

10. Besluit voorkoming dubbele belasting 2001

11. International (belasting)verdragen

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme VVA bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise.

Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of het verzoek direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt het verzoek uitgeworpen en kan handmatig worden behandeld door een medewerker. Bij het uitgeworpen verzoek vermeldt het algoritme de onderwerpen waaraan de medewerker aandacht moet besteden. Lees hierover meer onder de kop: ‘Menselijke tussenkomst’.

Het algoritme EVA bestaat uit bedrijfsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise.

Het algoritme berekent de hoogte van een voorlopige aanslag op basis van bedrijfsregels. Als basis wordt de meest recente definitieve of voorlopige aanslag gebruikt. De bedrijfsregels vertalen de actuele wet- en regelgeving voor het betreffende jaar naar een voorlopige aanslag. Hierbij worden onder andere inkomsten en aftrekposten die eenmalig of niet langer van toepassing zijn verwijderd. Als het algoritme niet in staat is een goede inschatting te maken dan wordt de burger automatisch op de hoogte gebracht dat er een verzoek nodig is om een voorlopige aanslag te krijgen. Hierbij is geen sprake van menselijke tussenkomst.

De algoritmes zijn niet zelflerend. Dat betekent dat de algoritmes zichzelf niet ontwikkelen tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Voor burgers is van belang dat de voorlopige aanslag snel en zojuist mogelijk wordt opgelegd. Het algoritme ondersteunt dit belang en de medewerker van de Belastingdienst.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van de verzoeken. Door het inzetten van een algoritme kunnen verzoeken efficiënter worden verwerkt, waardoor burgers een betere voorlopige aanslag krijgen. Het algoritme bepaalt de hoogte van een automatische voorlopige aanslag. Hiervoor wordt de meest recente voorlopige of definitieve aanslag gebruikt. Als het voor de Belastingdienst niet mogelijk is een goede schatting te maken, dan wordt aan de burger de keus gegeven om een nieuw verzoek in te dienen.

Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle voorlopige aanslagen handmatig de relevante gegevens zou moeten verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme VVA. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Als het algoritme op basis van de selectieregels beoordeelt dat het verzoek direct geaccepteerd kan worden, volgt geautomatiseerd een voorlopige aanslag overeenkomstig de gegevens in het verzoek. Als het algoritme een verzoek uitwerpt voor een nadere beoordeling, dan kan het verzoek door een medewerker worden behandeld. Er is sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker als de behandeling leidt tot een afwijking van het verzoek.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
1. Loon-, pensioen- en uitkeringsgegevens

2. Persoonsgegevens

3. Vastgoedgegevens

# data[].attributes.name
Algolia AI Search - Ophalen zoekresultaten website(s)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om gebruikers snel en gemakkelijk te laten zoeken op Arnhem.nl en de bijbehorende sub-sites. Algolia is een cloudservice die hiervoor wordt gebruikt en zoekt in een index die de gemeente Arnhem zelf kan inrichten en aanpassen aan haar behoeften. Burgers en bedrijven komen in aanraking met het algoritme wanneer zij informatie, producten of diensten zoeken op de website; zij krijgen dan snel relevante en overzichtelijke zoekresultaten te zien.

# data[].attributes.lawfulBasis
Bij het toevoegen van een zoekmachine aan een overheidswebsite is met name artikel 3 van het Besluit digitale toegankelijkheid overheid relevant. De wettelijke grondslag hiervoor is de Wet digitale overheid. Dit betekent dat de zoekfunctionaliteit moet voldoen aan de gestelde toegankelijkheidseisen

# data[].attributes.methodsAndModels
Technische werking:

De zoekmachine maakt gebruik van het Algolia-platform, dat een niet-zelflerend, deterministisch algoritme hanteert om zoekresultaten te rangschikken.

Input:

Gebruikers voeren een zoekterm of zoekopdracht in via het zoekveld op de website.

Werking:

Algolia indexeert vooraf alle relevante webpagina’s en content van de website. Dit gebeurt door de inhoud te crawlen en te structureren in een doorzoekbare index.

Bij het uitvoeren van een zoekopdracht vergelijkt het algoritme de ingevoerde zoekterm met de geïndexeerde data.

Algolia gebruikt een tie-breaking algoritme: wanneer meerdere regels van toepassing zijn op een zoekopdracht, bepaalt het algoritme de volgorde van de zoekresultaten op basis van vooraf ingestelde criteria. Specifiekere regels krijgen doorgaans een hogere prioriteit.

Het algoritme hanteert meerdere factoren zoals tekstuele relevantie, veldprioriteiten en eventueel ingestelde filters, maar er vindt geen zelflerende optimalisatie plaats.

Er worden geen persoonsgegevens gebruikt of opgeslagen in het proces.

Output:

De zoekmachine toont een gesorteerde lijst van relevante resultaten op basis van de zoekopdracht. De output bestaat uitsluitend uit website-inhoud die overeenkomt met de zoektermen.

Kenmerken:

Niet zelflerend: het algoritme past zich niet automatisch aan op basis van gebruikersgedrag of nieuwe data.

Geen gebruik van neurale netwerken of complexe machine learning-modellen.

Volledig deterministisch en transparant qua werking.

# data[].attributes.proportionality
Het inzetten van Algolia als zoekalgoritme voor Arnhem.nl biedt veel voordelen. Gebruikers vinden sneller en makkelijker relevante informatie, zelfs als ze typefouten maken of onvolledige zoekopdrachten invoeren. Ethisch gezien is het belangrijk dat de zoekresultaten eerlijk en transparant zijn en dat gebruikersprivacy wordt gerespecteerd. Algolia biedt mogelijkheden om de zoekindex zelf in te richten, zodat ongewenste of gevoelige informatie kan worden uitgesloten. De keuze voor Algolia is gerechtvaardigd omdat het de zoekervaring voor burgers en bedrijven sterk verbetert, de dienstverlening versnelt en de website toekomstbestendig maakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van Algolia voor zoeken op Arnhem.nl is meestal geen menselijke tussenkomst nodig bij het tonen van zoekresultaten. Gebruikers krijgen direct automatisch de resultaten te zien op basis van hun zoekopdracht. Medewerkers van de gemeente kunnen het algoritme en de zoekindex wel controleren en aanpassen, bijvoorbeeld door filters toe te voegen, resultaten te sorteren of ongewenste informatie uit te sluiten. Zo kunnen zij de werking van het algoritme bijsturen als dat nodig is. Er is dus geen directe controle op elk afzonderlijk zoekresultaat, maar de uitkomsten kunnen wel periodiek worden gecontroleerd en verbeterd door mensen. Hierdoor blijft de zoekfunctie betrouwbaar en kunnen fouten of ongewenste resultaten worden gecorrigeerd.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van Algolia als zoekalgoritme zijn er verschillende risico’s, zoals technische risico’s, fouten in zoekresultaten en afhankelijkheid van een externe leverancier.

Om deze risico’s te beperken, worden er verschillende maatregelen genomen. Het systeem wordt regelmatig getest en gemonitord, zodat storingen en fouten snel worden opgemerkt en opgelost. De werking van het algoritme wordt gecontroleerd op naleving van wet- en regelgeving. Ook wordt de zoekindex zo ingericht dat ongewenste of gevoelige informatie kan worden uitgesloten en wordt er gelet op eerlijke en neutrale zoekresultaten om discriminatie te voorkomen. Gebruikers kunnen feedback geven en waar nodig worden aanpassingen doorgevoerd.

Daarnaast voldoet Algolia aan hoge internationale beveiligingsstandaarden. Algolia is SOC 2- en SOC 3-compliant, ISO-gecertificeerd en biedt versleuteling aan voor extra bescherming van gegevens. Door deze aanpak worden risico’s zoveel mogelijk beperkt en blijft het zoekalgoritme betrouwbaar en verantwoord in gebruik.

# data[].attributes.sourceData
Onze zoekmachine verwerkt uitsluitend de zoektermen die door gebruikers worden ingevoerd om relevante informatie op de website te tonen.

Er worden geen persoonsgegevens verwerkt, opgeslagen of gebruikt.

Er wordt geen informatie uit basisregistraties (zoals BRP, BKR) of uit organisatie-eigen klantgegevens gebruikt.

De ingevoerde zoektermen worden niet opgeslagen en niet gebruikt voor het trainen van AI-modellen.

Onze gegevens zullen nooit zonder toestemming worden opgeslagen of gebruikt voor andere doeleinden dan het tonen van zoekresultaten.

Kortom, er worden géén persoonsgegevens of andere herleidbare gegevens gebruikt of opgeslagen. De zoekmachine werkt uitsluitend op basis van anonieme zoekopdrachten en verwerkt geen privacygevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar worden gemaakt

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG):

Anonimiseren is een effectieve manier om persoonsgegevens te beschermen en de risico's van de verwerking ervan te beperken. Wanneer gegevens goed zijn geanonimiseerd, vallen ze niet langer onder de reikwijdte van de AVG, omdat ze dan niet meer herleidbaar zijn tot een natuurlijk persoon. Daarom wordt anonimiseren vaak toegepast als beveiligingsmaatregel om te voldoen aan de AVG-beginselen. Hoewel de AVG geen specifiek artikel over anonimiseren bevat, verwijst overweging 26 wel naar "de anonimisering van persoonsgegevens" als een manier om de risico's voor de betrokkenen tot een aanvaardbaar niveau terug te brengen. Anonimiseren wordt dus gezien als een belangrijke techniek om persoonsgegevens effectief te beschermen in overeenstemming met de AVG.

Wet Open Overheid (WOO):

Op grond van artikel 5.1 lid 2 sub f van de Woo hoeft geen informatie openbaar gemaakt te worden voor zover het belang daarvan niet opweegt tegen het belang dat de persoonlijke levenssfeer wordt geëerbiedigd. Dit betekent dat als overheidsinformatie persoonsgegevens bevat, deze gegevens niet openbaar gemaakt hoeven te worden vanwege het belang van de bescherming van de persoonlijke levenssfeer. Anonimiseren van persoonsgegevens is dan een logische stap om deze informatie toch (gedeeltelijk) openbaar te kunnen maken

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is getraind om persoonsgegevens te identificeren. De medewerker voert een document in zodat het proces van start gaat. Het algoritme doet een voorstel voor (persoons)gegevens die geanonimiseerd zouden moeten worden. De medewerker beoordeelt dit handmatig om te borgen dat alleen noodzakelijke gegevens worden geanonimiseerd.

# data[].attributes.proportionality
Anonimiseren is een effectieve manier om persoonsgegevens te beschermen en de risico's van de verwerking ervan te beperken. Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat (persoons)gegevens efficiënter en effectiever geanonimiseerd kunnen worden. Dat wil zeggen dat anonimisering sneller en secuurder gebeurd in vergelijking met een volledig handmatig proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert te allen tijde het resultaat en past deze waar nodig aan.

# data[].attributes.risks
Het risico van dit algoritme is minimaal, omdat een medewerker altijd het resultaat controleert.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Opsporen van voertuigen van belastingschuldigen middels scanbus met kentekenplaatherkenning.

Na toetsing door de belastingdeurwaarder wordt overgegaan tot beslag op het voertuig middels een wielkem en inschrijven in het RDW register. Deze melding in het RDW zorgt ervoor dat er administratief beslag ligt op het voertuig. Een zogenaamde tenaamstellingsblokkade, waardoor het voertuig niet overgeschreven kan worden op een andere eigenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Invorderingswet 1990 en het Wetboek voor Burgerlijke Rechsvordering

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Rotterdam heft en int gemeentebelasting. Om dat beter te kunnen doen, zetten we scanbussen in. Deze scanbussen hebben een automatische kentekenplaatherkenning en sporen zo voertuigen op die op naam staan van Rotterdammers die nog belasting moeten betalen. Dit gebeurt niet zomaar, het gaat alleen om Rotterdammers met belastingaanslagen die in de beslagfase zitten. Dit betekent dat hij of zij meerdere herinneringen heeft gehad, maar nog niet heeft betaald.

Als de scanbus een voertuig scant dat in aanmerking komt, gaat er een signaal af in de bus. Een belastingdeurwaarder toetst of de melding klopt op basis van de meest recente beschikbare informatie over de eigenaar van het voertuig. Hij of zij kan dan beslissen om beslag te leggen op het voertuig. Het voertuig krijgt een wielklem en wordt ingeschreven in het RDW-register. Deze melding zorgt ervoor dat er administratief beslag ligt op het voertuig. Dit leidt tot een zogenaamde tenaamstellingsblokkade, waardoor het voertuig niet overgeschreven kan worden op een andere eigenaar.

We stellen het proces-verbaal van beslaglegging op en betekenen dit op het adres van de eigenaar van het voertuig (de belastingschuldige). Wanneer de eigenaar van het voertuig het bedrag helemaal betaalt, verwijderen we de wielklem en heffen we de melding in het RDW-register op. Betaalt hij niet het hele bedrag, maar een gedeelte? Dan verwijderen we de wielklem, maar blijft de melding in het RDW-register actief. Betaalt of reageert de eigenaar helemaal niet? Dan wordt het voertuig na 28 dagen afgevoerd naar de opslag van het autobergingsbedrijf. Als de eigenaar hier niet op reageert, wordt het voertuig na 5 dagen verkocht via een externe autoveiling. De opbrengst van het voertuig gaat, min de gemaakte kosten, af van het bedrag dat de eigenaar nog moest betalen.

# data[].attributes.proportionality
Belastingen Rotterdam heeft het certificaat Warm Incasseren gekregen en zal er altijd samen met de belastingschuldige gekeken worden naar een passende oplossing. Menselijke maat wordt toegepast waar het kan teneinde de openstaande aanslag(en) te innen.

# data[].attributes.humanIntervention
De belastingdeurwaarder voert zelf altijd eerst een controle uit (in RDW en andere systemen) of beslaglegging geoorloofd is. Beslaglegging op roerende zaken door de belastingdeurwaarder kan pas nadat de invorderingsstrategie is gevolgd.

# data[].attributes.sourceData
RDW, ANPR, Belastingssysteem,

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst wil burgers op een toegankelijke manier helpen om belasting terug te vragen wanneer daar mogelijk recht op is.

Op basis van beschikbare gegevens wordt jaarlijks beoordeeld welke burgers vermoedelijk recht hebben op teruggave van eerder ingehouden loonheffing. Deze burgers worden geattendeerd op de mogelijkheid om aangifte te doen. Dit gebeurt met een brief. Er is hierbij géén sprake van een wettelijke verplichting: de brief is bedoeld als service richting de burger.

Het algoritme selecteert automatisch welke burgers in aanmerking komen voor dit bericht. De beoordeling gebeurt aan de hand van vooraf opgestelde selectieregels en gegevens uit verschillende administraties. De verzending van de brieven is volledig geautomatiseerd.

Dit bericht maakt onderdeel uit van het bredere proces waarin de Belastingdienst jaarlijks beoordeelt wie moet of kan worden benaderd rondom de aangifte inkomstenbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die zijn opgesteld door inhoudsdeskundigen op basis van wet- en regelgeving en praktijkervaring.

Het algoritme bepaalt op basis van beschikbare gegevens welke belastingplichtigen mogelijk recht hebben op een geldteruggave. Deze burgers ontvangen dan automatisch een brief waarin zij worden gewezen op de mogelijkheid om aangifte te doen.

De uitkomst van het algoritme is:

·        De burger ontvangt een brief over mogelijke teruggave;

·        De burger ontvangt geen brief.

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

# data[].attributes.proportionality
Het proces Geldteruggaafbrieven (GTB) is belangrijk voor het tijdig en proactief informeren van burgers over een mogelijke teruggave van belasting. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van belastinggegevens. Door het inzetten van een algoritme kunnen deze beoordelingen sneller worden verwerkt. De burger kan hierdoor sneller duidelijkheid krijgen.

Het algoritme bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens.

Het alternatief is dat een medewerker bij alle gevallen handmatig de gegevens moet verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen. Het doel van het algoritme is het selecteren van burgers die geattendeerd worden op een mogelijke teruggave, en het automatisch versturen van de GTB.

# data[].attributes.risks
Een risico bij dit algoritme is dat burgers een brief ontvangen terwijl er uiteindelijk geen teruggave blijkt te zijn. Dit kan leiden tot verwarring of het doen van een onnodige aangifte.

Dit risico wordt gemitigeerd door zorgvuldig opgestelde selectiecriteria, regelmatige evaluatie van de werking van het algoritme en duidelijke communicatie in de brief over het vrijblijvende karakter van de attendering.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (nationaal)-identificatienummer/BSN

2. Loon-, pensioen- en uitkeringsgegevens

3. Gegevens uit voorgaande aangiften inkomensheffing (financiële gegevens en persoonlijke gegevens)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de applicatie is het ondersteunen van besluitvorming tijdens - en in voorbereiding op - crisis. De app is te downloaden via de diverse app stores. Men kan dan crisisgerelateerde vragen stellen. Dit in het kader van weerbaarheid. Primair is de app bedoeld voor professionals die aan crisisbeheersing werken. Het kan richtlijnen en ideeën geven over hoe te handelen tijdens een crisis en je daarmee ondersteunen. Het is belangrijk dat de gebruiker uiteindelijk zelf beslist.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet veiligheidsregio's (WVR), met name artikel 10 (taken en bevoegdheden veiligheidsregio) en de artikelen 45-50 (informatie en communicatie), uitgewerkt in het

Besluit Informatie Rampen en Crises .

UIT DE MEMORIE VAN TOELICHTING WVR.

Naast bepalingen voor informatievoorziening aan de bevolking, bevat de wet ook bepalingen over informatievoorziening aan het bij de bestrijding van rampen of crises betrokken personeel en aan de bestuurlijke kolom. In het navolgende wordt ingegaan op de verantwoordelijkheden omtrent informatievoorziening.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gaat om een LLM die instructies heeft gekregen om op basis van bepaalde openbaar en gevalideerde bronnen antwoord te geven op gestelde vragen. In de instructie is meegegeven dat antwoorden puntgewijs worden gepresenteerd en dat als er geen toepasselijke informatie wordt gevonden, dat dit dan ook zo wordt aangegeven.

# data[].attributes.proportionality
De app is als pilot ontwikkeld om te kijken of de besluitvorming tijdens crisisbeheersing verbeterd of versneld kan worden. De gebruiker blijft zelf nadenken en verantwoordelijk. Het gaat om suggesties en hints. Het algoritme neemt uitdrukkelijk geen besluiten. De app maakt alleen gebruik van publiekelijk toegankelijke informatie en kan dus niet bij specifieke incidentinformatie, slachtofferinformatie e.d.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme wordt gebruikt door mensen om hun besluitvorming aan te scherpen of uit te breiden. Het algoritme neemt uitdrukkelijk geen besluiten. Uiteindelijk beslist de mens (de gebruiker) hoe te handelen.

# data[].attributes.risks
Het belangrijkste risico is dat het algoritme een suggestie of hint doet, die niet passend is bij de betreffende crisis. Het algoritme is zo geprogrammeerd dat het zo nodig aangeeft iets niet te weten en dus niet probeert de gebruiker te "pleasen". Door het te vullen met de juiste, gecheckte, documenten en altijd het eindoordeel aan een deskundig gebruiker over te laten, wordt het risico beperkt.

# data[].attributes.sourceData
Publiek toegankelijke planvorming. Denk aan: bestuurlijke netwerkkaarten, regionale risicoprofielen, handreikingen, evaluaties, analyses etc.

# data[].attributes.provider
Jump innovations (Jump.nl) in samenwerking met het NIPV en het Ministerie van Defensie.

# data[].attributes.goal
Tolkie helpt inwoners die moeite hebben met lezen. Tolkie maakt teksten op de website bijvoorbeeld gemakkelijker. Zo begrijpen inwoners de teksten beter en zijn zij zelfredzamer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Privacy: Algemene Verordening Persoonsgegevens (AVG). Tolkie werkt alleen met bestaande openbare teksten op de gemeentelijke website, geen persoonsgegevens.

Toegankelijkheid: Besluit Digitale Toegankelijkheid. Overheidswebsites moeten goed leesbaar zijn.

Regels voor duidelijke online diensten: EU Accessibility Act,

VN-verdrag Handicap: Iedereen heeft recht op begrijpelijke digitale informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Tolkie werkt met één stukje code op de website. Die haalt de zichtbare tekst op, stuurt die naar een veilige plek (Microsoft Azure in de EU), en krijgt de gemakkelijke tekst terug. Die verschijnt in een apart schermpje op de site. Medewerkers kunnen dit aanpassen. Tolkie voldoet aan de toegankelijkheidsregels (WCAG 2.2 AA). Er worden geen IP-adressen opgeslagen.

De AI die wordt ingezet is afkomstig van Microsoft Azure. De data staat op Europese servers.

# data[].attributes.proportionality
De websites van de overheid moeten goed leesbaar zijn. Dat is wettelijk verplicht. Tolkie biedt daarin iets extra's door teksten duidelijker te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van de gemeente kunnen zelf de 'simpele tekst' of 'woorduitleg' aanpassen. Ze kunnen deze ook uitzetten. Zo blijft er altijd menselijke controle.

# data[].attributes.risks
De kans op fouten is klein. Tolkie gebruikt alleen de websitetekst voor het maken van simpele samenvattingen. Tolkie schrijft neutraal en feitelijk. Medewerkers van de gemeenten kunnen zelf aanpassingen maken voordat teksten op de website gebruikt worden.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die op de website van de gemeente te vinden is (www.druten.nl).

Deze informatie is 'openbare informatie'. Tolkie verwerkt geen persoonsgegevens. Tolkie werkt niet in invulvelden waar mensen persoonsgegevens invullen. Er worden geen IP-adressen opgeslagen. Tolkie gebruikt alleen functionele cookies.

# data[].attributes.goal
Persoonsgegevens worden beschermd door ze onherkenbaar te maken. Dit gebeurt als de gegevens opnieuw worden gebruikt, bijvoorbeeld voor beleid, rapporten of het delen van open data.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente Bergeijk moet zich aan de wet houden als zij met persoonsgegevens werkt. Volgens de privacywet (AVG) moeten deze gegevens goed worden beschermd. Daarom gebruikt de gemeente Bergeijk Datamask om gegevens onherkenbaar te maken. Ook de Wet open overheid (Woo) speelt een rol, omdat de gemeente Bergeijk soms informatie moet delen met anderen. Met Datamask kan dat veilig, zonder persoonlijke gegevens te laten zien.

# data[].attributes.methodsAndModels
Datamask is een computerprogramma dat persoonlijke gegevens in documenten automatisch onherkenbaar maakt. Het programma zoekt in de tekst naar dingen zoals namen, adressen en BSN-nummers. Als het zo’n gegeven vindt, vervangt Datamask dit met een standaardtekst, zoals "Voornaam Achternaam" of "1234 XX". Zo blijven de gegevens beschermd. Een medewerker kan de uitkomst controleren en aanpassen als dat nodig is.

# data[].attributes.proportionality
Gemeente Bergeijk gebruikt Datamask omdat het belangrijk is om persoonsgegevens goed te beschermen. De tool werkt snel en helpt fouten te voorkomen. Zo blijft de privacy van inwoners beter veilig. Mogelijke nadelen, zoals te veel of te weinig anonimiseren, worden gecontroleerd met goede instellingen en training. De voordelen zijn groter dan de nadelen, dus het gebruik is eerlijk en passend

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van de gemeente Bergeijk gebruikt de uitkomsten van Datamask om te controleren of alle persoonlijke gegevens goed zijn weggehaald. Als dat niet zo is, kan de medewerker dit aanpassen. De medewerker kan ook de instellingen van het programma veranderen, zodat het de volgende keer beter werkt. Op deze manier blijft een mens altijd betrokken bij het controleren en verbeteren van het resultaat.

# data[].attributes.risks
De gemeente Bergeijk kijkt goed naar de risico’s van Datamask, zoals het per ongeluk laten staan van persoonlijke gegevens of het verwijderen van te veel informatie. Om dit te voorkomen, worden er controles gedaan. Medewerkers krijgen uitleg en training over hoe ze de tool goed gebruiken. Ook worden de instellingen regelmatig nagekeken en aangepast als dat nodig is. Zo zorgt de gemeente Bergeijk dat de tool veilig en goed blijft werken.

# data[].attributes.sourceData
Datamask gebruikt teksten uit documenten waarin persoonsgegevens staan, zoals namen, adressen, geboortedata, telefoonnummers, e-mailadressen en burgerservicenummers (BSN). Deze gegevens worden herkend en daarna onherkenbaar gemaakt. Bij het maken van de tool is gekeken naar veelvoorkomende manieren waarop deze gegevens in documenten staan, zodat Datamask ze goed kan vinden en verwijderen.

# data[].attributes.goal
Doel is het ontwerpen van regelprogramma's voor verkeerslichten.

Het functioneert goed als TLCGen het goede regelprogramma genereert dat voldoet aan de wetten en regels over verkeerslichten. En als het regelprogramma goed afgesteld is voor die specifieke kruising in termen van veilig en vlot.

Een burger komt in aanraking met het algoritme als hij gebruikmaakt van de openbare ruimte als deelnemer aan het verkeer en merkt dit aan de optimale afstelling van de groenfases van verkeerslichten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit volgt uit de wettelijke taak van de wegbeheerder en de wegenverkeerswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie website https://www.codingconnected.eu/software/tlcgen/

TLCGen is een applicatie voor het maken/genereren van verkeersregelprogramma's voor verkeerslichten. Daarmee wordt dus voor een kruispunt een op die plek geënt regelprogramma gemaakt dat zorgt voor vellige en vlotte verkeersafwikkeling. De input wordt gevormd door de fysieke eigenschappen van het kruispunt en de volgordeverdeling van verkeersstromen, in combinatie met wetten, regels en verkeersbeleidsuitgangspunten.

Het te maken regelprogramma dat uit de generator komt, werkt met informatie uit detectielussen in de weg en drukknoppen bij verkeerslichten (dat zijn enen en nullen), niet met persoonsgegevens.

# data[].attributes.proportionality
Nee, er zijn geen even geschikte alternatieven. Er zijn andere generatoren van verkeersregelprogramma’s beschikbaar, echter leveren deze voor het gemiddelde Haagse kruispunt meer handwerk op dan TLCGen en dus een groter risico voor de wegbeheerder en een lagere beheerbaarheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is puur gericht om de input te leveren voor het regelprogramma.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen specifieke risico's in de zin van privacyaspecten rondom persoonsgegevens. Bias speelt geen rol. TLCGen is gecertificeerd door de Statistic Committee van Talking Traffic (landelijk samenwerkingsverband). Daarmee voldoen we aan de hoogste standaarden.

# data[].attributes.sourceData
Dit zijn data gerelateerd aan de fysieke indeling van kruispunten en de verkeerskeuzes die daaruit volgen. De fysieke eigenschappen van het kruispunt en de volgordeverdeling van verkeersstromen die wenselijk zijn voor de veilige en vlotte verkeersafwikkeling.

# data[].attributes.goal
WetWijzer Bedrijven is een door BZK gefinancierd innovatieproject, dat ondernemers helpt complexe wet- en regelgeving toegankelijker en begrijpelijker te maken met behulp van een innovatief prototype. Het project onderzoekt en experimenteert met nieuwe technologieën. Ondernemers kunnen interactief vragen stellen en antwoorden krijgen over wet- en regelgeving door gebruik te maken van een combinatie van slimme zoektechnologie en generatieve AI. Daarbij is het prototype volledig gebaseerd op Open Source Software (OSS) en Open Language Models (OLM).

# data[].attributes.lawfulBasis
In de wet- en regelgeving is vastgelegd, dat de overheid de verplichting heeft om wet- en regelgeving te publiceren.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het prototype is gebaseerd op een Retrieval-Augmented Generation (RAG)-architectuur en maakt gebruik van verschillende algoritmes. De kern van de aanpak is, dat op basis van de gebruikersvraag relevante informatie wordt opgehaald uit één of meerdere openbare databronnen, zoals wet- en regelgeving. Deze informatie vormt de basis voor een antwoord dat met behulp van door een taalmodel wordt gegenereerd.

Het bestaat uit twee hoofdcomponenten:

·        Zoekfunctionaliteit (retrieval): Een zoekmachine identificeert relevante documenten binnen de beschikbare databronnen. Deze selectie dienen als input voor de beantwoording van de gebruikersvraag.

·        Generatief taalmodel (generation): Een open source taalmodel (Mistral) genereert op basis van de opgehaalde documenten aangestuurd door een systeem prompt, een antwoord in natuurlijke taal. Hierbij worden ook verwijzingen naar de originele bronnen opgenomen, wat de transparantie en controleerbaarheid versterkt.

Deze benadering verhoogt de betrouwbaarheid van de gegenereerde antwoorden en verkleint het risico op zogenaamde ‘hallucinaties’ (foutieve of verzonnen informatie).

# data[].attributes.proportionality
Ondernemers blijken een significante regeldruk te ervaren en hebben moeite om door het complexe landschap van wet- en regelgeving te navigeren. Het gebrek aan een helder overzicht leidt tot onzekerheid en mogelijk tot niet-naleving. Dit kan resulteren in negatieve consequenties voor de ondernemer. WetWijzer Bedrijven heeft als ambitie om deze situatie te verbeteren en biedt ondernemers een oplossing. We willen de vindbaarheid en toegankelijkheid van informatie omtrent weten regelgeving verhogen, waarbij de behoeften en vragen van ondernemers centraal staan. Het prototype kent een specifieke scope en richt zich op twee use cases: de Green Deal - CSRD en horeca Rotterdam.

# data[].attributes.humanIntervention
WetWijzer Bedrijven en de toegepaste taalmodellen nemen geen autonome besluiten en maken geen onderdeel uit van een geautomatiseerd besluitvormingsproces zonder menselijke tussenkomst. Elk gegenereerd antwoord wordt voorzien van een bronvermelding om transparantie en verifieerbaarheid te waarborgen.

# data[].attributes.risks
Het prototype is een implementatie van een zogenaamde RAG-architectuur (Retrieval-Augmented Generation) en bevindt zich in een test- en ontwikkelingsfase. Het gebruik is uitsluitend bedoeld voor informatieve doeleinden. Er kunnen geen rechten aan de verstrekte informatie worden ontleend.

Wat het prototype wel doet:

·        Beantwoorden van vragen over het domein van de CSRD-wetgeving en horeca voor Rotterdam op zo toegankelijk mogelijke wijze alleen binnen het kader van de beschikbare, openbare data.

·        Verwijzen naar relevante juridische documenten en bronnen.

Wat het prototype niet doet:

·        Geven van juridisch bindend advies of persoonlijke consultaties.

·        Behandelen van onderwerpen buiten de genoemde domeinen.

·        Vervangen van professioneel juridisch advies.

# data[].attributes.sourceData
De gebruikte informatiebronnen bestaan uitsluitend uit officiële wetgeving uit de Europese Unie en Nederland. Voor dit prototype is specifiek gebruikgemaakt van informatie uit de Europese Green Deal, de CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) en lokale regelgeving van de gemeente Rotterdam. Daarnaast zijn aanvullende documenten opgenomen van inhoudelijke specialisten, zoals van de SER.

# data[].attributes.provider
Er is geen externe leverancier betrokken bij de ontwikkeling. Het is volledig onder eigen regie ontworpen, ontwikkeld, gerealiseerd en beschikbaar gesteld aan de Open Source community.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Doel is om de ter plaatse geldende geslotenverklaring (verkeersmaatregel) digitaal te handhaven. Subdoel Ringdijk: autoluwer maken dijk. De software is geprogrammeerd om de kentekens van motorvoertuigen, die het inrijverbod passeren, te herkennen en te fotograferen. Vervolgens zorgt de software dat de foto van de passage i.c.m. datum, tijd, locatie en voertuiggegevens ter beoordeling wordt aangeboden in ons handhaafsysteem.  Impact: een kenteken wordt herkend en geregistreerd. Op basis van controle/algoritme wordt aan een boa (buitengewoon opsporingsambtenaar) een selectie van kentekens getoond van motorvoertuigen die (mogelijk) in overtreding zijn. De consequenties variëren van nihil tot aanzienlijk (wel of geen boete opgelegd krijgen).

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 18 lid 1 WvW 1994 Regeling domeinlijsten buitengewoon opsporingsambtenaar, Domein 1. Punt 10: artikel 62 RVV 1990 juncto bijlage 1 hoofdstuk C

# data[].attributes.methodsAndModels
Beeldherkenning. ANPR-camera’s op vier verschillende plaatsen registreren kentekens van motorvoertuigen. Het algoritme controleert of een ontheffing is verleend en bepaalt of foto's ter beoordeling worden aangeboden in het handhaafsysteem. De voertuiggegevens worden in het handhaafsysteem verrijkt d.m.v. een koppeling met de RDW.

# data[].attributes.proportionality
De keuze voor een “zachte knip” (afsluiting d.m.v. camera) wordt vastgelegd in het verkeersbesluit. Hierin wordt de impact op belanghebbende afgewogen t.o. het algemeen belang.

# data[].attributes.humanIntervention
Een handhaver (altijd een boa) ziet door de software geselecteerde kentekens op zijn scherm en kan op dat moment handmatig beoordelen of er sprake is van een overtreding. Vervolgens kan de handhaver een proces-verbaal opstellen en doorzenden naar het CJIB.

# data[].attributes.risks
Omdat er persoonsgegevens worden verwerkt, wordt extra aandacht besteed aan beveiliging. Alle gegevens worden verwerkt in een beveiligde omgeving.Veiligheidsmaatregelen zijn contractueel vastgelegd in hoofdstuk 4.10 van de Service Level Agreement met leverancier Sigmax. Alleen boa’s van de gemeente en medewerkers met een aanwijzing om politiegegevens in te zien, krijgen toegang tot de gegevens van de geconstateerde overtredingen. Gegevens van andere voertuigen worden ook voor hen afgeschermd. Afwijkingen worden direct gemeld bij de leverancier.

# data[].attributes.sourceData
Foto’s van kentekens bij een geslotenverklaring op vier verschillende locaties, vergunningen, kentekengegevens.

# data[].attributes.goal
Administratieve taak van het op orde brengen van de registratie in het digitale dossier in plaats van dat het handmatig door de medewerker gedaan moet worden. De informatie is juister, vollediger en tijdiger voor burgers en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.proportionality
Administratieve taken worden verminderd. Wanneer de informatie foutief of niet wordt gekoppeld levert dit werk op voor de toezichthouder, om het te corrigeren. Ieder dossier wordt handmatig behandeld na invoering; er vindt dus altijd een menselijke check plaats. Er zijn verschillende checks om ervoor te zorgen dat de juiste gegevens in het digitale dossier staan (collegiale toets, goedkeuring door de manager). Hiermee zijn de baten groter dan het geschatte risico.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien de gegevens vóór deze automatisering niet aanwezig of incompleet zijn dan wordt er menselijke tussenkomst ingeschakeld; voor het aanvullen van de gegevens of voor het handmatig afhandelen. Elk dossier wordt vervolgens inhoudelijk behandeld in het proces wat daarop volgt. Daardoor wordt elk dossier automatisch ook gemonitord; bij deze inhoudelijke behandeling komen fouten vanzelf bovendrijven.

# data[].attributes.risks
De automatisering wordt zo ingericht dat alleen verwerking plaatsvindt indien er gegevens aanwezig zijn en voldoen aan de voorwaarden om toe te voegen aan de registratie. In alle andere gevallen wordt een medewerker ingeschakeld. Het enige risico wat daarmee overblijft is dat dit gegeven niet juist is, maar de achterliggende oorzaak daarvan is foute registratie.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport

# data[].attributes.goal
Het doel van de Excel Standardiser is het statisch maken van dynamische Exceldocumenten. Op deze manier kan een Excelbestand vervolgens op een veilige en efficiente manier geanonimiseerd worden door een jurist, zonder dat de functionaliteit van het oorspronkelijke bestand verloren gaat. Door de Excel Standardiser is het mogelijk om Excelbestanden in oorspronkelijk formaat te publiceren bij Woo-verzoeken, waardoor verzoeker direct gebruik kan maken van de gegevens in het bestand voor verdere verwerking. Dit vervangt het publiceren van Excelbestanden in PDF-formaat, dat resulteerde in onleesbare en onbruikbare grote PDF's.

De tool is een verbetering van de verwerkingsefficiëntie van Woo-verzoeken waarbij Excelbestanden betrokken zijn. Verzoekers ontvangen hierdoor beter leesbare en betrouwbaardere documenten in oorspronkelijk bestandsformaat. Daarnaast kunnen juristen efficiënter en prettiger werken, met betere doorlooptijden en werkplezier als resultaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

# data[].attributes.methodsAndModels
De Excel Standardiser is een Python-tool die is ontwikkeld om dynamische inhoud in Excelbestanden om te zetten naar statische inhoud. Juristen moeten duizenden Excel-documenten behandelen die voor het gebruik van deze tool naar PDF werden geconverteerd, wat resulteerde in slecht leesbare documenten. Er was een grote wens om native bestanden bij verzoeken aan te kunnen bieden, maar het aanbrengen van redacties in Excel is lastig vanwege veel afhankelijkheden zoals opeenvolgende berekeningen die verstoord kunnen worden als een cel wordt aangepast. Bij sommige elementen, zoals draaitabellen, kunnen cellen helemaal niet worden aangepast. De Excel Standardiser lost dit probleem op door alle dynamische inhoud statisch te maken, waardoor het veilig wordt om in de originele Excelbestanden te anonimiseren zonder de functionaliteit te verstoren. De tool kan zowel individuele bestanden als batches verwerken.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van de Excel Standardiser vermindert aanzienlijk de tijd die nodig is voor het verwerken van Excel-documenten, waardoor de efficiëntie toeneemt en de kwaliteit van geleverde documenten verbetert. Het risico op het per ongeluk vrijgeven van gevoelige informatie wordt verkleind. Bovendien verwachten verzoekers vaak dat hun verzoek in native format gepubliceerd wordt, wat mogelijk wordt gemaakt door het gebruik van de Excel Standardiser.

# data[].attributes.humanIntervention
Juristen controleren de output voordat het bestand verder verwerkt wordt voor handmatige anonimisering. Het algoritme voert slechts de transformatie uit van dynamisch naar statisch, de inhoudelijke beoordeling blijft volledig bij de medewerkers.

# data[].attributes.risks
Mogelijk verlies van functionaliteit in complexe Excelbestanden, potentiële incompatibiliteit met bepaalde Excelfuncties, risico op onvolledige transformatie waardoor alsnog dynamische elementen aanwezig blijven. De jurist gaat na het gebruik van de tool met de Excel aan de slag, waardoor inconsequenties worden opgemerkt en eventueel handmatig kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Allerlei soorten Excelbestanden die in het kader van de Wet open overheid openbaar gemaakt moeten worden.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport

# data[].attributes.goal
Het doel is om de tijd te verkorten die nodig is om het proces van de Woo-verzoeken te doorlopen, doordat juristen sneller besluiten kunnen maken. Op deze manier kunnen burgers eerder een reactie krijgen op hun Woo-verzoek. Het algoritme doet een voorselectie van de documenten zodat de juristen meteen aan de slag kunnen met de meest relevante documenten. De impact op bedrijven en burgers is minimaal omdat de niet relevante documenten op een later tijdstip alsnog bekeken worden en indien nodig geopenbaard.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet open overheid (Woo) regelt het recht op informatie over alles wat de overheid doet. Het is de opvolger van de Wet openbaarheid van bestuur (Wob).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model is getraind op teksten van door juristen beoordeelde documenten. Hierbij leert het model welke woorden wel en niet voorkomen in relevante documenten. Aan de hand van woordwegingen wordt bepaald of een document relevant is. Een validatie heeft plaatsgevonden op door juristen gelabelde documenten die niet meegenomen zijn in het trainen van het model. Hieruit kon geconcludeerd worden dat het model vergelijkbaar presteert als een jurist.

# data[].attributes.proportionality
Het nadeel van dit algoritme kan zijn dat een document dat relevant is voor het Woo-verzoek in een vroeg stadium wordt gemist. Daarentegen kunnen burgers sneller reactie krijgen op hun Woo-verzoeken. Het doorlopen van het proces kost met de handmatige werkwijze veel meer tijd dan wettelijk gerechtvaardigd is, het gebruik van het relevantiemodel versnelt dit proces.

# data[].attributes.humanIntervention
De juristen controleren of een document inderdaad de juiste classificatie (relevant of niet relevant) heeft gekregen.

# data[].attributes.risks
Uiteindelijk worden alle documenten beoordeeld door juristen, waardoor de kans klein is dat een relevant document niet gepubliceerd wordt.

# data[].attributes.sourceData
Documenten (bijvoorbeeld e-mails, Office-documenten, etc.) geproduceerd en ontvangen door het ministerie omtrent COVID-19 en beoordelingen van juristen over deze documenten.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat (persoons)gegevens efficiënter en effectiever geanonimiseerd kunnen worden. Dat wil zeggen dat anonimisering sneller en secuurder gebeurd in vergelijking met een volledig handmatig proces. Hierdoor krijgt een burger sneller antwoord krijgt op het ingediende Woo-verzoek.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De inzet van de iVRI's draagt bij aan een efficiënte doorstroming en bereikbaarheid op kruispunten op een veilige en rechtvaardige manier (zonder dat mensen voor niks staan te wachten en een logische volgorde). Het draagt bij aan de opgave mobiliteit van de provincie. De inzet van verkeerslichten in het algemeen is noodzakelijk om de taak als wegbeheerder van provinciale wegen op een efficiënte manier uit te kunnen voeren. Het algoritme heeft invloed op verkeersdeelnemers (automobilisten, voetgangers, fietsers, vrachtwagens, openbaar vervoer (OV), nood- en hulpdiensten, etc) omdat het de kleur van de verkeerslichten bepaalt en hoe lang iedere verkeersdeelnemer moet wachten. iVRI’s kunnen een vorm van prioriteit geven aan verkeersdeelnemers. Bijvoorbeeld als een ambulance met spoed aan komt rijden, maar ook aan bijvoorbeeld een groep fietsers of een colonne vrachtwagens. Er zijn verschillende vormen van prioriteit. Absolute prioriteit (afkappen van andere richtingen) wordt bijvoorbeeld gebruikt voor nood- en hulpdiensten en geconditioneerde prioriteit (het verkeerslicht probeert naar een weggebruiker “toe te regelen”) in andere gevallen. Het prioriteitenkader van de provincie en lokale omstandigheden bepalen de mate van prioriteit per verkeersdeelnemer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Domein Uitvoering is verantwoordelijk voor een vlotte veilige afhandeling van het wegverkeer. Wegenverkeerswet artikel a4c

# data[].attributes.methodsAndModels
De methode en modellen zijn landelijk vastgesteld vanuit het project Talking Traffic en worden beheerd door het LVMB.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk, vanwege verschillende belangen, om te bedenken wanneer de ene groep verkeersdeelnemers boven de andere groep verkeersdeelnemers voorrang krijgt. Dit hangt af van economische redenen (vrachtverkeer voorrang), de omgeving (woonwijk, bedrijventerrein, etc), gewenste modaliteit (OV en/of fietsvoorrang) of noodzaak (ambulance voorrang).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criteria (bv.: Hoe lang mag een verkeerslicht maximaal op groen staan)

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situatie kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast zijn de algemene verkeersregels ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerpprincipe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend. De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.2. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid. 3. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen.Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude of het vervalsen van reisdocumenten) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Verbeteren bedrijfsvoering (efficiënt en effectief werken) en uiteindelijk daarmee de dienstverlening aan inwoners en bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het AI algoritme helpt om zo accuraat mogelijk een promptopdracht, tekst, bestand en/of geluidsopname om te zetten naar de gewenste tekst. Naar gelang de vraag wordt een AI model ingezet die het best past bij het specifieke onderdeel van kantoorautomtisering.

# data[].attributes.proportionality
Binnen de gemeente is verhoging van de arbeidsproductiviteit van belang gelet op de taken tegenover de gemeentelijke middelen. Verbetering van de kantoorautomatisering door AI helpt de arbeidsproductiviteit omhaag te krijgen. Bijvoorbeeld het handmatig uitschrijven van verslagen is erg tijdrovend. Medewerkers moeten dan een bandje gaan afluisteren en zijn dan al gauw uren bezig met het maken van een verslag. Met het AI-algoritme kan dit in minuten gedaan worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle output wordt door een persoon gecontroleerd. De uitkomsten van de ingegeven opdracht worden eerst aan de opdrachtgever aangeboden (op de vraag wordt een antwoord genereerd naar de vrager toe, deze kan daar zelf verder vervolg aan geven).

# data[].attributes.risks
Het platform hanteert dataretentie regels. Deze staan standaard ingesteld op 30 dagen (chat en media) of 60 dagen (speech). Aangeboden informatie kan maximaal 60 dagen gedragen worden binnen het platform. Gegevens worden niet gebruikt om het model te trainen of te verbeteren (geen machine learning).

Daarnaast krijgen medewerkers training in het gebruik van het platform.

# data[].attributes.sourceData
In theorie alle gegevens die via ingave (promptopdrachten, teksten, bestanden en audio) aangeboden worden geconverteerd naar de gewenste/bruikbare tekst.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Efficienter afvalbeheer. Minder afval op straat, lege prullenbakken.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet Milieubeheer. Deze wet is in werking getreden op 1 maart 1993 en vormt een belangrijk kader voor het milieubeheer in Nederland. Het biedt de juridische basis voor regelgeving en beleid op het gebied van milieu, inclusief het beheer en de inzameling van afvalstoffen door gemeenten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er zijn regels die aangeven wanneer de afvalbak, afval gaat samenpersen.

# data[].attributes.proportionality
Het is een experiment om afval te beheren op straat.

# data[].attributes.humanIntervention
Dit is voorlopig een pilot. De projectgroep evalueert hoe het gaat.

# data[].attributes.risks
Verkeerd gebruik van de afvalbak.

# data[].attributes.sourceData
Afval sensoren genereren metingen.

# data[].attributes.provider
Mr. Fill the smart waste solution | Mr. Fill (mr-fill.com)

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen.
Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport

# data[].attributes.goal
Het uitgangspunt van ontdubbelen is het samenvoegen van dezelfde overlappende berichten. Op deze manier wordt alle informatie van de verschillende aangeleverde chatberichten behouden zonder dubbele berichten. Het doel hiervan is om te voorkomen dat dezelfde informatie vanuit WhatsApp gesprekken meer dan één keer wordt gepubliceerd. Door de gesprekken te ontdubbelen kan in een keer alle data van verschillende datahouders openbaar worden gemaakt, terwijl er maar één beoordeling door juristen nodig is. Hierdoor besparen we tijd en voorkomen we dat hetzelfde gesprek per ongeluk op meerdere manieren wordt beoordeeld. Op deze manier is informatie sneller klaar om openbaar te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet open overheid (Woo) regelt het recht op informatie over alles wat de overheid doet. Het is de opvolger van de Wet openbaarheid van bestuur (Wob).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bepaalt welke chatgesprekken bij elkaar horen door te kijken naar de inhoud van de berichten binnen een chat. Bij een bepaalde overlap groepeert het algoritme de exports. Een medewerker controleert of dit klopt en stelt de namen van de deelnemers correct in. Het algoritme kan vervolgens ontdubbelen. Berichten worden ontdubbeld op basis van inhoud, tijd en auteur. Bijlagen worden ontdubbeld op basis van de hash (een unieke code voor elk bestand).

# data[].attributes.proportionality
Door de inzet van dit algoritme worden WhatsApp gesprekken vollediger gepubliceerd. Gaten van de ene datahouder kunnen worden opgevuld met informatie van een tweede datahouder. De tijdswinst en kwaliteit van beoordeling maakt de inzet van het algoritme effectiever en completer dan het beoordelen van alle bronbestanden. Bronbestanden blijven onveranderd en beschikbaar. Het samengestelde gesprek wordt openbaar gemaakt, de bronbestanden zelf niet.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert of de juiste bestanden samen worden gevoegd en of de namen van de deelnemers correct zijn.

# data[].attributes.risks
Het algoritme ontdubbelt alleen berichten die op inhoud, tijd en auteur matchen. Daardoor worden geen berichten verwijderd. In het geval van een mismatch op één van deze factoren wordt dat bericht niet ontdubbeld.

Een medewerker controleert of de juiste bestanden samen worden gevoegd en of de namen van de deelnemers correct zijn. Deze fouten kunnen gemist worden, bijvoorbeeld als de naam van een deelnemer van een gesprek verkeerd wordt toebedeeld. Chatberichten worden in dat geval toegeschreven aan iemand die deze tekst niet geschreven heeft. Dit vormt een mogelijk risico dat het gebruiken van bronbestanden niet heeft.

# data[].attributes.sourceData
WhatsApp gesprekken met bijbehorende bijlagen

# data[].attributes.goal
Verbeteren bedrijfsvoering. Medewerkers hoeven verslagen niet meer uit te typen en samen te vatten.

# data[].attributes.lawfulBasis
nvt. Bedrijfsvoering

# data[].attributes.methodsAndModels
Het AI algoritme helpt om zo accuraat mogelijk een geluidsopname om te zetten naar tekst. Met behulp van een ander AI algoritme kan dit transcript omgezet worden in een accuraat verslag. Weer een ander AI algoritme kan het verslag samenvatten.

# data[].attributes.proportionality
Het handmatig uitschrijven van verslagen is erg tijdrovend. Medewerkers moeten een opname gaan afluisteren en zijn al gauw uren bezig met het maken en samenvatten van een verslag. Met het AI-algoritme kan dit in minuten gedaan worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Een persoon controleert de verslagen aan de hand van het volledig automatisch gegenereerde transcript. Is er dan nog twijfel, dan wordt de originele audio-opname gebruikt.

# data[].attributes.risks
Gegevens worden automatisch na 30 dagen verwijderd en worden niet gebruikt om het model te trainen of te verbeteren.

# data[].attributes.sourceData
Alle gegevens die opgenomen worden tijdens de hoorzittingen en vergaderingen.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen, en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet, in op het loon van hun werknemer. Zij dragen die af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, want deze draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Het algoritme kijkt naar de premiegegevens uit de loonaangifte, die betrekking hebben op de werknemersverzekeringen en Zorgverzekeringswet. Er wordt berekend wat de hoogte van de premies moet zijn. Dit gebeurt aan de hand van het aangegeven premieloon voor de werknemersverzekeringen en het berekende bijdrageloon voor de zorgverzekeringswet.

Deze premiebedragen worden vergeleken met de premiebedragen die zijn aangegeven in de loonaangifte. Controle op de bedragen vindt periodiek plaats. Er wordt gekeken naar zowel positieve als negatieve vastgestelde verschillen.

De premiegegevens zijn onderdeel van de werknemergegevens die door de Belastingdienst en het UWV worden verwerkt. Een algemene omschrijving van de werking van de Loonaangifteketen is gepubliceerd op de site van de Loonaangifteketen. (https://www.loonaangifteketen.nl/ )

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het verschil tussen de berekende premie en de aangegeven premie beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of sprake is van een verschil. De behandelaar kan indien nodig contact opnemen met de inhoudingsplichtige om het verschil nader toe te lichten met het verzoek aan de inhoudingsplichtige om de verschillen te corrigeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Invorderingswet:

10. Werkloosheidswet:

11. Ziektewet:

12. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

13. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

14. Zorgverzekeringswet:

15. Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het toezicht op de verschillen tussen de aangegeven premiebedragen volgens de ingediende loonaangifte en de berekende premiebedragen, is belangrijk voor de inhoudingsplichtige. Omdat op deze manier tot een juiste premie en gegevensaanlevering in de loonaangifte wordt gekomen. Dit toezicht willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. Op basis van de verschillen die het algoritme aangeeft is de beoordeling daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (o.a. LH-nummer)

2. Relatiegegevens Loonheffingen

3. Aangiftegegevens Loonheffingen

4. Premiepercentages, maximum premieloon Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.organization
College van Toezicht Auteursrechten (CvTA)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Automatisering van de werkprocessen; de applicatie ondersteunt in het taxatieproces ten behoeve van de uitvoering van de wet WOZ.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis die het werken met algoritmen noodzakelijk maakt is de Wet WOZ (waardering onroerende zaken). Hierbij stelt de gemeente jaarlijks van alle WOZ-objecten de waarde vast via een voor bezwaar en beroep vatbare WOZ-beschikking. De getaxeerde waarde wordt onderbouwd met een taxatieverslag dat voor belanghebbenden beschikbaar is.

# data[].attributes.proportionality
Geen risico met belangrijke processen -

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen Rijksoverheden. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Oirschot kun je voortaan gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer. Meer informatie vind je op www.oirschot.nl/voorleesfunctie.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
nvt

# data[].attributes.risks
nvt

# data[].attributes.sourceData
Content van de website

# data[].attributes.name
Algoritme herkent en anonimiseert persoons- en financiële gegevens in documenten voor publicatie

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en de AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN).

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is in de praktijk niet te doen. Het gebruik van de tool neemt werk uit handen.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek hertraind.

# data[].attributes.risks
Volledig geautomatiseerd anonimiseren acht gemeente Oirschot een te groot risico. Er is daarom gekozen voor een oplossing die het proces wel versnelt maar die de uiteindelijke beslissing bij een mens laat.

# data[].attributes.sourceData
persoonsgegevens, bijvoorbeeld mailadres, adresgegevens of handtekening

# data[].attributes.goal
In deze tekst komt de term justitiabelen voor. Deze term leggen we eerst uit: justitiabelen zijn alle mensen die vastzitten bij DJI. De DV&O vervoert verschillende doelgroepen personen, waaronder justitiabelen.

Het algoritme Planapplicatie heeft als doel een goede planning te maken volgens de (wettelijke) regels. Het belangrijkste bij het plannen is dat justitiabelen op tijd op hun bestemming komen. Het is bij het plannen verder belangrijk dat alle taken goed worden uitgevoerd met de beschikbare mensen en middelen (voertuigen en uitrusting). Een justitiabele moet zo snel en zo veilig mogelijk worden vervoerd. Dat betekent onder andere niet onnodig omrijden, rekening houden met de veiligheid en zorgen voor eventuele medicijnen die een justitiabele nodig heeft. Het algoritme plant medewerkers zo efficiënt mogelijk in. En medewerkers moeten de juiste vaardigheden voor hun taken hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Volgens de wet mag de DV&O justitiabelen vervoeren en persoonsgegevens verwerken. Hieronder staan de meest belangrijke wetten die daarvoor gelden op een rij.

Op grond van de artikelen 51a t/m 51d van de Wet justitiële en strafvorderlijke gegevens worden persoonsgegevens verwerkt voor de uitvoering van een straf of maatregel die door de rechter is opgelegd. Voor vervoer van justitiabelen is dat uitgewerkt in:

·        Artikelen 18f en 18g van de Penitentiaire beginselenwet;

·        Artikelen 19a en 19b van de Beginselenwet justitiële jeugdinrichtingen;

·        Artikelen 11 en 12 van de Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden;

·        De Regeling vervoer van justitiabelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
In de Planapplicatie worden verschillende algoritmes gebruikt. Die werken zelfstandig, maar zijn niet zelflerend. Hieronder leggen we het algoritme uit voor het plannen van vervoer en het inzetten van beveiligers tijdens het vervoer.

De Planapplicatie gebruikt een algoritme dat VRP heet. VRP staat voor 'Vehicle Routing Problem', ofwel 'probleem voor het plannen van routes van voertuigen'. Dit algoritme berekent hoe ritten zo goed mogelijk gepland kunnen worden. VRP wordt vaak in de logistiek gebruikt en zorgt voor een optimaal resultaat.

Daarna worden speciale toewijzingsalgoritmes gebruikt. Deze algoritmes zorgen ervoor dat elke rit wordt uitgevoerd door medewerkers van de DV&O die daar de juiste vaardigheden voor hebben.

Bij het plannen wordt rekening gehouden met een aantal belangrijke regels. Zo kijkt het algoritme naar de vaardigheden van medewerkers en de eigenschappen van voertuigen (bijvoorbeeld of er aparte ruimtes in het voertuig zijn). Maar ook hoe de opdracht precies moet worden uitgevoerd. Hierbij wordt bijvoorbeeld bepaald of iemand alleen of samen met anderen mag worden vervoerd. En welke combinaties van justitiabelen in dat geval mogelijk zijn. Ook wordt rekening gehouden met de tijden waarop een opdracht moet worden uitgevoerd. Bijvoorbeeld omdat een justitiabele een afspraak heeft met een dokter in een ziekenhuis. En tot slot op welk adres iemand moet worden opgehaald of afgezet.

Er gelden ook bepaalde regels die combinaties van vervoer of oplossingen uitsluiten. Dat gebeurt volgens wetten en veiligheidseisen voor medewerkers van de DV&O, justitiabelen en de samenleving.

# data[].attributes.proportionality
Voor het plannen van het vervoer wordt een algoritme gebruikt, omdat er heel veel aanvragen zijn die verwerkt moeten worden (ongeveer 200.000 per jaar). Dat zijn er te veel om met de hand te plannen. Ook zijn er veel regels en uitzonderingen waarmee de DV&O rekening moet houden.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt eerst een vervoersplanning en een planning voor de inzet van personeel. Daarna bekijkt een DV&O-medewerker de beide planningen van het algoritme. Als dat nodig is, kan de medewerker de planningen veranderen. Na controle door de DV&O-medewerker, geeft de medewerker de planning vrij. De planning wordt daarna in het informatiesysteem Drife gezet. En de medewerkers van de DV&O die de opdrachten moeten uitvoeren worden op de hoogte gebracht.

# data[].attributes.risks
Het verwerken van gegevens door het algoritme moet veilig en zorgvuldig gebeuren. Dan kan er niks misgaan met de verwerking van (persoons)gegevens. Daarom mogen alleen bevoegde medewerkers het algoritme Planapplicatie gebruiken. Wat deze medewerkers doen in de Planapplicatie, wordt goed bijgehouden en gecontroleerd. Het informatiesysteem waarvan het algoritme Planapplicatie deel uitmaakt, voldoet aan de eisen voor informatiebeveiliging van de Rijksoverheid.

# data[].attributes.sourceData
Hieronder staat welke gegevens het algoritme gebruikt voor het plannen van vervoersopdrachten van justitiabelen:

·        de opdrachtgegevens;

·        de gegevens (en de risico’s) van justitiabelen;

·        de roostergegevens van medewerkers;

·        de vaardigheden en certificeringen van medewerkers.

# data[].attributes.contactEmail
Heeft u een vraag over dit algoritme? Deze kunt u stellen aan Informatie Rijksoverheid https://rijksoverheid.nl/contact/informatie-rijksoverheid. Als men uw vraag niet kan beantwoorden, stuurt Informatie Rijksoverheid uw vraag door naar de Dienst Justitiële Inrichtingen. De Dienst Justitiële Inrichtingen is gebruiker van dit algoritme.

# data[].attributes.provider
Het algoritme is ontwikkeld en wordt beheerd door More Optimal BV. De Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid zorgt ervoor dat DJI de Planapplicatie kan gebruiken.

# data[].attributes.goal
Doel: het digitaal handhaven van de autoluwe binnenstad. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Autoluwe Binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme bestaat uit een aantal computerspellen, waarmee de geschiktheid van sollicitanten wordt bepaald. Het algoritme wordt ingezet voor de werving van kandidaten voor een aantal functies, zoals KCC-medewerkers, WMO-consultenten en trainees. De inzet van de tool en daarmee het algrotime betreft een pilot.

Het algoritme is bepalend voor de voorselectie van kandidaten met wie het sollicitatieproces wordt voortgezet.

# data[].attributes.methodsAndModels
De computerspellen meten hoe snel sollicitanten reageren, welke keuzes worden gemaakt en hoe de sollicitanten problemen oplossen. Uit deze metingen kan worden afgeleid welke sollicitanten beschikken over de voor de functie vereiste vaardigheden en competenties.

Algemene uitleg over de werking staat op de website van de leverancier Equalture: Het wetenschappelijk onderbouwde matching platform voor volume recruitment

# data[].attributes.proportionality
De pilot is opgestart om ervaring op te doen met game-based assessment, omdat game-based assessment kan bijdragen aan een objectievere evaluatie van kandidaten. Door het gebruik van gestandaardiseerde spellen en uitdagingen kunnen vaardigheden, competenties en potentieel worden beoordeeld zonder vooroordelen die vaak in traditionele sollicitatieprocedures voorkomen. Het onbevooroordeeld selecteren van kandidaten is een belangrijk ethisch argument om de pilot uit te voeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Aan de hand van de prestatie op de games worden kandidaten gecategoriseerd als “high-fit”, “medium-fit” en “low-fit”. Een “high-fit” betekent dat het gedrag en de prestaties van de kandidaat objectief aansluiten bij de vooraf vastgestelde competenties die passen bij de functie waarvoor wordt geworven. Met de “high-fit” (en eventueel ook de “medium-fit”) wordt het selectieproces gecontinueerd. De uitkomsten van de "low-fit" worden door een medewerker bekeken en beoordeeld voordat de kandidaat wordt afgewezen.

Voor de werving worden kandidaten verder getest en beoordeeld door middel van een groepscasus, een escaperoom (gezamenlijke puzzelopdrachten) en een motivatiegesprek. Deze combinatie van selectie-instrumenten maakt dat er sprake is van voldoende zinvolle menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Vanuit de leverancier is de tool uitvoerig beoordeeld op eventuele risico's en deze worden ook gemonitoord. Uitkomsten worden altijd met menselijke tussenkomst gebruikt. Gemeente Almere heeft voor de pilot met de leverancier een verwerkersovereenkomst afgesloten.

# data[].attributes.goal
Dit zijn indicatoren die in de economie bekend zijn en veel gebruikt worden. Ze zijn op zichzelf nooit doorslaggevend voor een besluit. Ze worden getoetst aan andere informatie en vormen hooguit één bouwsteentje in de grotere besluitvorming en onderbouwing.

# data[].attributes.lawfulBasis
De mededingingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Afhankelijk van welke indicator gebruikt wordt. De berekeningen worden openbaar gemaakt en zijn bovendien algemeen bekende indicatoren.

# data[].attributes.proportionality
Desbetreffende indicatoren zijn nodig om gevolgen van een fusie of overname te kunnen berekenen. Op basis van deze informatie en verder onderzoek is het mogelijk een goed besluit te nemen.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij deze berekeningen speelt de onderzoeker zelf de belangrijkste rol. Hij of zij kiest bijvoorbeeld welke gegevens (variabelen) belangrijk zijn en daarnaast wordt gekeken of de uitkomst in lijn is met andere informatie

# data[].attributes.risks
Er bestaat een risico op fouten in de berekening. Om dat te voorkomen is een 4-ogencheck ingericht en daarnaast zijn er andere sanity checks waarin wordt gekeken of de uitkomst in lijn is met de andere informatie.

# data[].attributes.sourceData
gegaggregeerde zorgdeclaratiegegevens (geschoond van persoonsgegevens)

# data[].attributes.goal
De geautomatiseerde gezichtsvergelijking heeft twee doelen, namelijk:

1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identiteitsfraude; en

2. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt medewerkers van de afdeling Burgerzaken met het vaststellen van de identiteit van de inwoner aan de balie. De gezichtsvergelijker kan de biometrische kenmerken in het gezicht nauwkeuriger vaststellen dan het menselijk oog. De gemeente zet dit in voor alle Registraties van Niet-Ingezetenen (RNI). Daarbij neemt een medewerker altijd het definitieve besluit. In uitzonderlijke gevallen wordt het ook ingezet als er twijfel is over de identiteit bij inschrijvingen of afgifte van reisdocumenten.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de inwoner en de afbeelding van het identiteitsdocument.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om het gezicht van de persoon die voor de balie staat te vergelijken met de afbeelding in zijn identiteitsdocument en om aan te kunnen geven met welke zekerheid gesteld kan worden dat de persoon weergegeven op de afbeelding van het gescande identiteitsdocument dezelfde persoon is (of niet). Dit algoritme ondersteunt de RNI-medewerker aan de balie zodat deze met enige zekerheid kan vaststellen of de persoon aan de balie ook de persoon is van wie het identiteitsdocument gescand is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: Wet BRP art. 2.67 4de lid, Besluit BRP art.35 Toelaatbaarheid van biometrie: UAVG art. 29, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evaluaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de RNI-medewerker met het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie.

# data[].attributes.humanIntervention
Uiteindelijk bepaalt de RNI-medewerker of hij de gezichtsscan wil gebruiken en wat hij met het resultaat van de gezichtsscan doet in het proces.

# data[].attributes.risks
Een risico is een kans op het optreden van een negatief gevolg voor de rechten en vrijheden van de betrokkenen als gevolg van de verwerking van persoonsgegevens. Omdat in de beschreven situatie echter geen opslag nodig is (want gezichtsopname is alleen gedurende het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en voor de medewerkers van het RNI-loket zichtbaar), is het risico op lekken of manipuleren van de gezichtsopname klein.

# data[].attributes.sourceData
Foto van de chip uit het getoonde identiteitsdocument en de foto die gemaakt is door de gezichtsscanner.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Tijdens iedere toezichtsronde gebruikt de ACM de Quickscan, een Excel-spreadsheet, om prioriteiten te stellen, gebaseerd op de informatie die wordt verstrekt door vergunninghoudende energieleveranciers.​

De Quickscan bepaalt de intensiteit van beoordeling: De groepen lopen van oranje, geel tot groen. De groepen oranje en geel worden intensiever beoordeeld op hun fianciële gezondheid. De groene groep wordt mogelijk niet iedere ronde standaard beoordeeld.

# data[].attributes.methodsAndModels
Tijdens iedere financiële toezichtsronde gebruikt de ACM de Quickscan, een Excel-spreadsheet, om prioriteiten te stellen, gebaseerd op de informatie die wordt verstrekt door vergunninghoudende energieleveranciers. De Quickscan voert eenvoudige berekeningen uit om diverse financiële ratio's te bepalen. Op basis van een puntensysteem wordt vervolgens de volgorde van behandeling vastgesteld.​

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat het de financiële toezicht van vergunninghouders op volgorde van fianciële kwetsbaarheid wordt afgehandeld. Dit verhoogt de effectiviteit van de middelen die de ACM voor haar toezichtswerk kan inzetten.

# data[].attributes.humanIntervention
Als de beoordelingen van de financiële posities daar aanleiding toe geven wordt een vergunninghoudende partij onder verscherpt toezicht gesteld. In dergelijke gevallen vindt er intensief contact plaats tussen de toezichthouder en vergunninghoudende partij.

# data[].attributes.risks
Wanneer uit de Quickscan FIPO een beoordeling komt die aanleiding geeft tot verscherpt toezicht, worden alle onderliggende gegevens nauwkeurig middels een vierogenprincipe gecontroleerd om zeker te zijn van een correcte beoordeling.

# data[].attributes.sourceData
Financiële posities van vergunninghoudende energegieleveranciers.

# data[].attributes.goal
​Het algoritme heeft als doel om de tarieven voor het uitvoeren van wettelijke taken voor ​alle netbeheerders (landelijk en regionaal) vast te stellen voor het komende kalenderjaar. Het gaat om tarieven voor de uitvoering van transport, balancering, kwaliteitsconversie en aansluitingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er wordt gebruik gemaakt van (een) rekenmodule(s) waarin de exacte berekening van de tarieven en/of inkomsten van een netbeheerder is opgenomen. Dit model maakt gebruik van een tarievenmodule waarin de exacte tarieven voor verschillende producten staan.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat over een grote hoeveelheid informatie een snelle en gestandaardiseerde beoordeling kan worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme worden voor publicatie handmatig nagegaan om zeker te zijn van correcte uitkomsten

# data[].attributes.risks
Het model wordt voor gebruik getoetst op een correcte werking en uitkomsten worden met de hand nagegaan voordat er wordt overgegaan tot publicatie van de tarievenbesluiten.

# data[].attributes.sourceData
Inkomsten van de netbeheerder in combinatie met de gevraagde tarieven voor de uitvoering van transport, balancering, kwaliteitsconversie en aansluitingen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme heeft als doel om de Elektriciteits- en Drinkwatertarieven te kunnen vaststellen in Caribisch Nederland. In dit besluit stelt de ACM de (aangepaste) tarieven vast voor het komend kalenderjaar.​

# data[].attributes.methodsAndModels
Er wordt gebruik gemaakt van een rekenmodule waarin de exacte berekening van de tarieven is opgenomen. Dit model maakt gebruik van een tarievenmodule waarin de exacte tarieven voor verschillende producten staan.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat over een grote hoeveelheid informatie een snelle en gestandaardiseerde beoordeling kan worden gemaakt. ​

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten worden handmatig nagekeken voordat er wordt overgaan tot publicatie van de tarievenbesluiten.​​

# data[].attributes.risks
Het model wordt voor gebruik getoetst op een correcte werking. De uitkomsten worden daarna handmatig nagekeken voordat er wordt overgaan tot publicatie van de tarievenbesluiten.​​

# data[].attributes.sourceData
De tarieven voor de verschillende producten met betrekking tot de levering van elektriciteit en drinkwater.

# data[].attributes.goal
Dit algoritme is bedoeld om potentieel onredelijke leveringstarieven van energieleveranciers op te sporen. Die kunnen dan verder onderzocht worden door de toezichtsdirectie. Het tarief van een energieproduct is mogelijk onredelijk als deze duidelijk hoger is dan de tarieven van vergelijkbare producten. Als daar voldoende reden voor is, vraagt de ACM de vergunninghouder om het tarief aan te passen naar de norm voor die productgroep.​

# data[].attributes.methodsAndModels
De methodiek berekent 'outliers' (opvallende tarieven) op basis van de interkwartielafstand (IQR) van een set tarieven met vergelijkbare kenmerken in een bepaalde periode. Bijvoorbeeld alle variabele tarieven van energieleverancier die in juli 2025 geldig waren in de markt.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van het algoritme is het mogelijk om alle verschillende producten die worden aangeboden door leveranciers van Elektriciteit en Gas met elkaar te vergelijken. Zonder algoritme zou het niet mogelijk zijn om deze toezichtstaak uit te voeren met de tijd die eraan besteed kan worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Als een tarief voor een product onredelijk lijkt vergeleken met andere producten in dezelfde productgroep, wordt de berekening gecontroleerd. Als de uitkomst klopt, neemt de ACM contact op met de vergunninghoudende partij om te praten over hoe dit tarief is ontstaan.

# data[].attributes.risks
De uitkomsten worden eerst handmatig gecontroleerd door het onderzoeksteam, voordat de ACM contact opneemt met de vergunninghoudende partij. ​

# data[].attributes.sourceData
Daadwerkelijke leveringstarieven voor verschillende producten van vergunninghoudende energieleveranciers.

# data[].attributes.goal
Dit algoritme heeft als doel om tarieven te rangschikken op hoe onredelijk ze mogelijk zijn. De tarieven worden behandeld in die volgorde, beginnend met het potentieel meest onredelijke tarief.

# data[].attributes.methodsAndModels
Elke geconstateerde outlier krijgt een prioriteringsscore van 0 tot 100 op basis van een aantal criteria zoals het marktaandeel van de energieleverancier. De criteria en de concrete scores binnen elk criterium worden periodiek herzien door de toezichtsdirectie.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme versimpelt de beoordeling van de verschillende tarieven. Het geeft duidelijk aan in welke volgorde de tarieven bekeken moet worden, waarbij het potentieel meest onredelijke tarief als eerst wordt behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
De tarieven die als potentieel onredelijk uit de beoordeling komen, worden eerst handmatig gecontroleerd voordat de ACM contact opneemt met de vergunninghoudende partij.

# data[].attributes.risks
Het model wordt voor gebruik getoetst op een correcte werking. De uitkomsten worden daarna handmatig nagekeken voordat er contact wordt opgenomen met vergunninghoudende partij die het product aanbiedt. ​

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die onderdeel zijn van de "Invulmodule tarieventoezicht en marktmonitoring (productniveau)" van de ACM.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om te onderzoeken of warmteleveranciers consumenten niet te veel laten betalen. Als sprake lijkt te zijn van te hoge tarieven, wordt dit eerst nader onderzocht. Blijkt dat er inderdaad sprake is van te hoge tarieven, dan kan de leverancier daarop worden aangesproken.

Het doel van het algoritme is om eerlijke tarieven te waarborgen. Burgers merken hier iets van doordat het helpt om de energierekening eerlijk te houden. Warmteleveranciers kunnen ermee in aanraking komen als hun tariefstructuur onder de loep wordt genomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De warmtewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Dit algoritme kijkt per aansluiting of de tarieven binnen de maximale tarieven vallen. Dus voor iedere set aan aangeleverde gegevens komt eruit of deze wel of niet boven het maximum zitten. Bij tarieven die boven het maximum vallen, worden deze nog extra handmatig gecontroleerd om te onderzoeken of het tarief daadwerkelijk boven het maximum valt.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme levert veel tijdbesparing op. Het algoritme wijst je direct op mogelijk te hoge tarieven, zonder dat hiervoor alles met de hand berekend hoeft te worden.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten uit het algoritme worden handmatig middels een vierogenprincipe gecontroleerd voordat een vergunninghoudende partij op tarieven wordt aangesproken.

# data[].attributes.risks
De uitkomsten uit het algoritme worden handmatig middels een vierogenprincipe gecontroleerd voordat een vergunninghoudende partij op tarieven wordt aangesproken.

# data[].attributes.sourceData
Tarieven voor warmtenetaansluitingen in diverse categorieën

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om te kunnen beoordelen of de vergunninghouder, ook onder de voorwaarden van het stressscenario, kan blijven voldoen aan de leveringszekerheid van elektriciteit en gas.​​​

Wanneer uit het algoritme blijkt dat een vergunninghoudende partij niet voldoet aan de voorwaarde van het stress-scenario een daarmee de leveringszekerheid van Elektriciteit en Gas onder druk komt te staan, zal de ACM de partij onder verscherpt toezicht stellen, en intensief contact onderhouden met deze partij.

# data[].attributes.lawfulBasis
Met dit algoritme wordt getoetst of de inkoopstrategie van de vergunninghouder voldoet aan artikel 4 van de Beleidsregel betrouwbare levering van elektriciteit of gas en continuïteit van energieleveranciers. Het doel is om risico’s op leveringsproblemen te beperken en de continuïteit van energievoorziening te waarborgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vergunninghouders dienen een onderbouwing van hun hedge strategie en hedge posities per specifieke peildatum in Excel format aan te leveren. Hierbij wordt gebruikgemaakt van de prijscurve voor elektriciteit en gas op de peildatum. Op basis van deze prijscurve en de hedge positie worden stressscenario’s doorgerekend. In combinatie met de meest recente stand van het eigen vermogen en de liquiditeitsprognoses wordt vervolgens beoordeeld of de vergunninghouder, ook onder de voorwaarden van deze stressscenario's, kan blijven voldoen aan de leveringszekerheid van elektriciteit en gas.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme versnelt het toezichtsproces. Door inzicht te creëren in de grote hoeveelheid gegevens kan er adequaat toezicht worden gehouden op een wijze die met handmatig werk niet mogelijk zou zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Voordat de ACM overgaat tot verscherpt toezicht, zullen alle onderliggende gegevens nauwkeurig middels een vierogenprincipe worden nagegaan.​

# data[].attributes.risks
Voordat de ACM overgaat tot verscherpt toezicht, zullen alle onderliggende gegevens nauwkeurig middels een vierogenprincipe worden nagegaan.​

# data[].attributes.sourceData
Financiële posities van vergunninghoudende energieleveranciers in combinatie met prijsgegevens uit de energiemarkt

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt gebruikt door een ingehuurde partij om audio (spraak) om te zetten in tekst. Burgers en bedrijven die deelnemen aan een verhoor of hoorzitting komen in aanraking met dit algoritme, doordat de geluidsopname van het verhoor of de hoorzitting waar zij aan deelnemen door het algoritme omgezet wordt naar tekst. ​De gegenereerde tekst (het verslag) wordt altijd aan partijen voorgelegd voor akkoord.

​De invloed op regulering, detectie en toezicht is minimaal omdat buiten het omzetten van geluid naar tekst, het algoritme geen acties uitvoert die van invloed zijn op burgers en bedrijven. ​

# data[].attributes.methodsAndModels
Spraak-naar-tekst (STT) software zet gesproken taal automatisch om in geschreven tekst. Hiervoor wordt spraakherkenningstechnologie gebruikt, die akoestische modellen en taalmodellen combineert.

Het akoestische model analyseert het audiosignaal en zet het om in kenmerk representaties - dit zijn numerieke samenvattingen van het geluid, zoals toonhoogte, luidheid en frequentie patronen, die in korte tijdsintervallen (meestal milliseconden) worden geëxtraheerd. Met deze kenmerken kan het systeem efficiënter patronen in spraak herkennen dan met alleen ruwe audio. In traditionele systemen worden deze kenmerken gekoppeld aan fonemen, de kleinste geluid eenheden in een taal.

Het taalmodel interpreteert vervolgens de opeenvolging van klanken door de meest waarschijnlijke woordvolgorde te voorspellen op basis van grammatica en context. Het helpt het systeem om de juiste woorden te kiezen, vooral wanneer klanken onduidelijk, gelijksoortig of dubbelzinnig zijn (zoals “to” vs. ‘two’ vs. “too”).

Moderne spraak-naar-tekst systemen maken vaak gebruik van end-to-end deep learning modellen, die het hele proces - van ruwe audio tot uiteindelijke tekst - afhandelen met behulp van een enkel neuraal netwerk. Deze modellen leren automatisch zowel akoestische als linguïstische patronen en bereiken doorgaans een hogere nauwkeurigheid.​

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat verhoren en hoorzittingen niet meer handmatig uitgetikt hoeven te worden. Dit is redelijk gerechtvaardigd, omdat dit ervoor zorgt dat opnames van verhoren en hoorzittingen sneller en goedkoper worden omgezet in tekst. ​

# data[].attributes.humanIntervention
Partijen wiens stemopname is gebruikt, worden gevraagd of men akkoord is met de uitwerking. Een verslag van een verhoor of hoorzitting wordt dus altijd nog voorgelegd aan partijen.

# data[].attributes.risks
Een verslag wordt voorgelegd aan partijen voor akkoord

# data[].attributes.sourceData
Audio-opnamen van verhoren en hoorzittingen​​.​

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van de hoogte van het stedelijk water en de riolering

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat het stedelijk waterpeil op de juiste stand blijft. Dit draagt bij aan de waarde Veiligheid, omdat een te hoge stand van het stedelijk water kan leiden tot overstromingen en onveilige situaties voor bewoners. De stand van de riolering heeft direct invloed op de waarde Gezondheid, aangezien dit kan leiden tot vermindering van een schone stad.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- locaties stedelijk water en riolering

- meetgegevens van hoogte stedelijk water en riolering

# data[].attributes.goal
Doel: het digitaal handhaven van de autoluwe binnenstad. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Autoluwe Binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Doel: Het digitaal handhaven van voetgangersgebieden. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van het voetgangersgebied voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om snel inzicht te kunnen krijgen van de impact van verwachte neerslag op de afvoer van de beken. Uiteindelijke doel is om wateroverlast zo vroeg mogelijk met een zo groot mogelijke waarschijnlijkheid te kunnen voorspellen en de organisatie intern en de Veiligheidsregio’s tijdig te kunnen waarschuwen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De toepassing van dit algoritme ondersteunt de uitvoering van de wettelijke taken van Waterschap Limburg zoals vastgelegd in de Waterschapswet en de Waterwet. Specifiek draagt het bij aan de taak om wateroverlast te beperken en waterveiligheid te waarborgen. Het voorspellen van afvoer op basis van neerslagprognoses maakt het mogelijk om vroegtijdig maatregelen te treffen in het kader van crisisbeheersing, en sluit aan bij de verantwoordelijkheden op het gebied van hoogwaterbescherming, waterkwantiteitsbeheer en het leveren van informatie aan ketenpartners. Hoewel het algoritme geen zelfstandig besluitvormend systeem is, versterkt het de informatiepositie van het waterschap in het kader van deze wettelijke zorgplichten.

# data[].attributes.methodsAndModels
GR4H, datagedreven model met 4 parameters met uurlijkse output

# data[].attributes.proportionality
Binnen het conventionele hydrologisch instrumentarium was er alleen de mogelijkheid om voorspellingen te genereren van de Roer en de Geul. Deze modellen hebben een lange rekentijd. Het doel was om op een snelle manier ook voor de overige beken inzicht te krijgen in de verwachte afvoer bij voorspelde neerslag. Daarvoor biedt dit model een oplossing die een korte rekentijd heeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme functioneert als een beslissingsondersteunend hulpmiddel. De gegenereerde voorspellingen worden beoordeeld door inhoudelijke experts binnen Waterschap Limburg. Deze experts interpreteren de uitkomsten en beslissen of en welke vervolgacties nodig zijn. De menselijke rol is dus cruciaal in het duiden van de modeloutput en het nemen van vervolgbeslissingen.

# data[].attributes.risks
Het risicobeheer is primair gericht op de betrouwbaarheid en actualiteit van het model. Dit gebeurt door regelmatig softwarematig onderhoud, waaronder het bijwerken van de codebasis en het hertrainen van het model wanneer voldoende nieuwe data beschikbaar zijn. Hiermee wordt de kwaliteit van de voorspellingen bewaakt en de kans op foutieve of verouderde inzichten geminimaliseerd. Eventuele modelwijzigingen worden zorgvuldig afgestemd met inhoudelijke experts.

# data[].attributes.sourceData
Neerslag: Neerslag – Weer Informatie Waterbeheer | Het Waterschapshuis

Verdamping: KNMI - Automatische weerstations

Afvoer: Waterstanden / Afvoer - WaterstandLimburg

# data[].attributes.goal
Inwoners die proberen te ontsnappen aan hun gevangenisstraf of andere vrijheidsstraffen, hebben geen recht op een uitkering volgens de Participatiewet en overige wetten. Gemeenten kunnen op basis van informatie die zij van het IB ontvangen de bijstandsuitkering of andere uitkeringen stopzetten als die onterecht zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 13, eerste lid, sub b, van de Participatiewet waarin staat verwoord dat diegene die zich onttrekt aan de tenuitvoerlegging van een vrijheidsstraf of vrijheidsbenemende maatregel geen recht heeft op bijstand.

Grondslag verwerking CJIB (als onder de minister van J&V ressorterende uitvoeringsinstantie):

·      artikel 64, eerste lid, onder k, en twaalfde lid, en artikel 68 Participatiewet

·      artikel 45, eerste lid, onder k, en twaalfde lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAW)

·      artikel 45, eerste lid, onder k, en twaalfde lid, Wet Inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAZ)

Grondslag verwerking IB:

·      artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·      artikel 45, tweede lid en elfde lid IOAW

·      artikel 45, tweede lid en elfde lid, IOAZ

·      artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

·      Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-CJIB

Grondslag verwerking Gemeenten:

·      Artikel 13, eerste lid, onder b, van de Participatiewet

·      Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevensverwerkingsstromen:

A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. De aanlevering van het bestand van CJIB;

C. (Tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening);

D. In geval van overlap van de bronperiode met de uitkeringsperiode stelt het IB een signaal ter beschikking aan de gemeente (en/of SVB). Afhankelijk van de door gemeente ingestelde rapportwensen wordt een samenloopsignaal rapport gepubliceerd op beveiligde klantportaal van het IB.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal voortvluchtig veroordeelden’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal voortvluchtig veroordeelden’.

Elke maand ontvangt het IB van het Centraal Justitieel Incassobureau (CJIB) een opgaaf van voortvluchtig veroordeelden. Wanneer hier een Burgerservicenummer (BSN) van een bijstandsgerechtigde in voorkomt en er overlap is tussen de periode waarin deze als voortvluchtige geregistreerd staat, en de uitkeringsperiode, wordt een signaal ter beschikking gesteld. Zodat de gemeente de benodigde actie kan ondernemen. Een voordeel van het gebruik van dit algoritme is dat de gemeente een bijstandsuitkering stopt als iemand er geen recht op heeft. Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van hun inwoners die een bijstandsuitkering ontvangen en voortvluchtig zijn.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

- Zie hiervoor Algoritme "Samenloopsignalering"

De aanlevering van het bestand van CJIB (B):

- BSN,

- Datum passieve aanpak,

- CJIB nummer.

Op basis van de velden BSN en datum passieve aanpak wordt de samenloop bepaald en signalen gecreëerd. Signaal naar de gemeente (D):

- Samenloopcode (CJIB),

- Startdatum (de datum passieve aanpak),

- Einddatum (de door het systeem gecreëerde einddatum: de eerste dag nadat BSN niet meer in de lijst van het CJIB voorkomt).

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Verkeersinformatiesystemen winnen informatie in óver het verkeer, of verstrekken informatie áán het verkeer. Ook reguleren zij verkeer met kantelwalsen, pollers, slagbomen, e.d.

# data[].attributes.proportionality
N.v.t.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Sommige straten, stegen of pleinen zijn afgesloten met elektrische, verzinkbare paaltjes (vezip), slagbomen of uitneembare palen. Om het gebied in te mogen rijden hebt u een ontheffing nodig en soms ook een pasje.

# data[].attributes.proportionality
N.v.t.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Soms hebben burgers een onvolledige AOW-uitkering. Mogelijk hebben ze recht op bijzondere bijstand. Maar dat weten ze soms niet. De gemeente kan ze hierover inlichten. Maar daarvoor moet de gemeente wel weten om welke burgers het gaat. Daarom maakt de Sociale Verzekeringbank een lijst van burgers die hier mogelijk recht op hebben. Het IB zorgt er met dit algoritme voor dat iedere gemeente alléén de gegevens krijgt van de eigen inwoners en dus niet die van inwoners van andere gemeentes.

In principe is het de verantwoordelijkheid van de burger zelf om hulp bij hun inkomen aan te vragen. Maar gemeenten worden aangemoedigd om kwetsbare burgers te helpen. Dit is dus in het belang van de burger.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst ‘Bijzondere bijstand’ kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verstrekking door SVB:

- artikel 64, eerste lid, Participatiewet

- artikel 45, eerste lid, onder b, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

- artikel 45, eerste lid, onder b, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking gemeente(n):

- Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Grondslag verwerking IB:

- artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

- artikel 45, tweede lid, IOAW

- artikel 45, tweede lid, IOAZ

- artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
De brongegevens bevatten een veld met de gemeentecode. Het algoritme splitst het bronbestand op basis van deze gemeentecodes en verdeelt het in een kleiner bestand per gemeente.

De generieke dienstverlening van de informatiedienst omvat:

Een maandelijks vanuit SVB te ontvangen bronbestand opsplitsen naar gemeente en doorleveren aan gemeente op basis van een rapport in CSV.

Gegevens doorgeleverd:

BSN,

Gemeentecode,

Totaal aantal gerechtigden,

Totaal aantal huishoudens,

Sofinummer-hoofdpersoon,

Achternaam-hoofdpersoon,

Voorletters-hoofdpersoon,

Voorvoegsel-hoofdpersoon,

Eerste voornaam-hoofdpersoon,

Geboortedatum-hoofdpersoon,

Postcode numeriek,

Postcode letters,

Huisnummer,

Huisnummer toevoeging,

Straatnaam,

Plaatsnaam,

Sofinummer-partner (indien van toepassing),

Achternaam-partner,

Voorletters-partner,

Voorvoegsel-partner,

Eerste voornaam-partner,

Geboortedatum-partner,

Ingangsdatum recht,

Einddatum recht,

WWB norm

# data[].attributes.proportionality
De ‘Rapportage AOW-ers met AIO’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over de ‘Rapportage AOW-ers met AIO'.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van haar eigen inwoners.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente kan de burger vertellen dat ze mogelijk recht hebben op extra hulp. De gemeente kan er ook voor kiezen om deze hulp automatisch toe te kennen. De gemeente neemt hierover het besluit.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Aangeleverd door SVB:

BSN,

Telling per gemeente,

Gemeentecode,

Totaal aantal gerechtigden,

Totaal aantal huishoudens,

Sofinummer-hoofdpersoon,

Achternaam-hoofdpersoon,

Voorletters-hoofdpersoon,

Voorvoegsel-hoofdpersoon,

Eerste voornaam-hoofdpersoon,

Geboortedatum-hoofdpersoon,

Postcode numeriek,

Postcode letters,

Huisnummer,

Huisnummer toevoeging,

Straatnaam,

Plaatsnaam,

Sofinummer-partner,

Achternaam-partner,

Voorletters-partner,

Voorvoegsel-partner,

Eerste voornaam-partner,

Geboortedatum-partner,

Ingangsdatum recht,

Einddatum recht,

WWB norm

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting  https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Een inwoner vraagt een bijstandsuitkering aan. De gemeente moet vaststellen of de burger hier recht op heeft. Het IB helpt gemeenten hierbij. Tijdens een uitkering kan de situatie van de bijstandsgerechtigde veranderen. Dit kan van invloed zijn op de uitkering. Bijvoorbeeld als iemand tegelijkertijd een bijstandsuitkering en een baan (inkomen) heeft. Dat kan soms betekenen dat de uitkering aangepast of stopgezet moet worden. In deze gevallen ontvangt de gemeente een bericht van het IB. Dit scheelt de gemeente een hoop werk, bij het vaststellen of iemand nog steeds recht heeft op een uitkering. Dit voorkomt dat mensen met een uitkering pas veel later te maken krijgen met terugvorderingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Participatiewet is vastgelegd dat gemeenten de wettelijke taak hebben om bijstandsuitkeringen te verstrekken. Onderdeel daarvan is om zowel bij aanvang als gedurende de looptijd van de uitkering de rechtmatigheid vast te stellen. Voor de toetsing hierop heeft de wetgever in artikel 64 van de Participatiewet een aantal organisaties (bronnen) aangewezen die verplicht is om gegevens te verstrekken die noodzakelijk zijn voor deze toetsing. Het IB helpt gemeenten hierbij, combineert en presenteert deze gegevens in de vorm van signalen en rapportages die door gemeenten kunnen worden gebruikt om uitvoering te geven aan rechtmatigheidscontrole.

De verwerking van persoonsgegevens in het kader van deze informatiedienst kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking bronnen (algemeen)

artikel 64, eerste lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, tweede lid, IOAW

artikel 45, tweede lid, IOAZ

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomsten

Grondslag verwerking Gemeenten:

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Artikel 62 Wet SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
In verband met de wettelijke taken van gemeenten bij de rechtmatige verstrekking van bijstand, ondersteunt het IB gemeenten door bestandsvergelijkingen op gegevens afkomstig van verschillende bronnen uit te voeren.

Zie https://www.bidn.nl/rechtmatigheid-samenloopsignalering voor meer detail informatien over:

- Signaal bankrekeningnummers

- Signaal detentie (inclusief detentie buitenland)

- Signaal heffingskortingen

- Signaal inkomsten Box 1

- Signaal vermogen Box 3

- Signaal inschrijving Hogeschool/Universiteit

- Signaal kostendelers

- Signaal ondersteuning inkomstenverrekening bijstand

- Signaal start inkomstenverhouding

- Signaal studiefinanciering

- Signaal uitkering andere gemeente

- Signaal vermogen saldo/rente

- Signaal voertuigbezit

- Signaal voortvluchtig veroordeelden

In de algoritmen van de specifieke signalen worden persoonsgegevens beschreven van de uitwisseling met gemeenten. Onderstaande lijst betreft algemene gegevens die met ieder signaal worden meegeleverd.

- GSD

- code (gemeentecode volgens de GBA)

- Signaalnummer (Uniek identificatienummer van het aangemaakte signaal)

- Dossiercode (van het dossier waar het signaal bij hoort)

- Huishoudtype (indicator die aangeeft hoe het huishouden is getypeerd, 1= eenpersoons huishouding, 2 = meerpersoons huishouden)

- BSN

- Rechtsgrond (Code die aangeeft om wat voor soort uitkering het gaat: IOAW,WWB of AB,IOAZ)

- Startdatum-ukp (begindatum van de uitkeringsperiode)

- Einddatum-ukp (einddatum van de uitkeringsperiode)

- Systeem-eind (Indicator die aangeeft of de einddatum door het Inlichtingenbureau is gezet of dat dit de einddatum is die door de GSD is meegegeven)

- Voorletters, voorvoegsel, naam (van de persoon waar het signaal bij hoort)

- Samenloopcode (de code die aangeeft om welke mogelijke samenloop het gaat)

- Startdatum (Afhankelijk van de samenloop wordt hier vermeld de aanvang van het dienstverband, de sociale verzekering, de uitkering bij een andere gemeente, de inschrijving bij de DUO, de detentie, de signalering in het opsporingsregister, of de aanvang van het belastingjaar)

- Einddatum (Afhankelijk van de samenloop wordt hier vermeld het einde van het dienstverband, de sociale verzekering, de uitkering bij een andere gemeente, de inschrijving bij de DUO, of het einde van het belastingjaar)

- Creatiedatum (De creatiedatum en -tijd van het signaal bepaald door de samenloopapplicatie)

- Actueel (Indicator die aangeeft of een signaal actueel of ongeldig is: 1 = actueel, 0 = ongeldig. Een signaal is ongeldig als er achteraf geen samenloop meer is door een datum correctie in de uitkeringsperiode of de brongegevens)

# data[].attributes.proportionality
Uitkeringsgerechtigden moeten veranderingen die invloed hebben op hun uitkering melden bij de gemeente. Maar het lukt uitkeringsgerechtigden niet altijd te voldoen aan deze inlichtingenplicht. Met behulp van de informatie van het IB kan de gemeente beter vaststellen of iemand nog steeds recht heeft op een uitkering. Dit maakt het werk voor ambtenaren een stuk makkelijker. Het gaat veel sneller dan wanneer iemand het met de hand doet. Ook is er een voordeel voor uitkeringsgerechtigden. Nabetalingen of terugvorderingen worden door dit algoritme voorkomen of zijn minder groot.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Door de gemeente aangeleverde gegevens:

- BSN

- BSN (Partner uitkeringsgerechtigde)

- NAW - Geboortedatum (Uitkeringsgerechtigde)

- Begindatum van de uitkeringsperiode

- Einddatum van de uitkeringsperiode

- Rechtsgrond uitkering (Code die aangeeft om wat voor soort uitkering het gaat: IOAW, WWB of AB, IOAZ). Met WWB en AB (Algemene Bijstand) worden bijstandsuitkeringen als bedoeld in de Participatiewet bedoeld. Vanuit de software worden hiervoor de genoemde codes ondersteund. De ontvangen data wordt opgeslagen in een klantvolgvoorziening alvorens verder te worden verwerkt.

- Geslacht

- Leefvorm

- Naam partner

- Datum begin

- eind relatie

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Ontvangt een inwoner studiefinanciering, dan heeft deze persoon geen recht op bijstand.

De studiefinanciering is een voorliggende voorziening. Dit betekent dat studiefinanciering eerst gebruikt moet worden voordat een inwoner bijstand kan krijgen. Dankzij de informatie van het IB ziet de gemeente of een inwoner die een bijstandsuitkering aanvraagt tegelijkertijd ook studiefinanciering ontvangt. Elke maand wisselt het IB Burgerservicenummers (BSN) uit met de Dienst Uitvoering Onderwijs (DUO). Dit is de organisatie die studiefinanciering regelt. Als DUO een BSN herkent, laat ze dat weten aan het IB. Vervolgens geeft het IB dit door aan de gemeente. De gemeente kan dan in gesprek gaan met de persoon die bijstand krijgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Grondslag verwerking DUO (als onder via de minister van OCW ressorterende dienst):

·      artikel 64, eerste lid, onder i, en artikel 68 Participatiewet

·      artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·      artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking RINIS:

·      verwerkersovereenkomst DUO-RINIS

·      verwerkersovereenkomst IB-RINIS

Grondslag verwerking IB:

·      artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·      artikel 45, tweede lid, IOAW

·      artikel 45, tweede lid, IOAZ

·      artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

·      Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-DUO

Grondslag verwerking Gemeenten:

·      In artikel 15 van de Participatiewet staat beschreven dat er geen recht op bijstand bestaat indien er door de burger aanspraak gemaakt kan worden op een voorliggende voorziening.

·      Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevensverwerkingsstromen:

Op grond van artikel 15 Participatiewet hebben personen die een beroep kunnen doen op een voorliggende voorziening geen recht op bijstand. Studiefinanciering (waaronder ook de aanvullende beurs en de rentedragende lening) wordt als een dergelijke voorliggende voorziening aangemerkt. Op basis van dit signaal kunnen gemeenten de onterechte bijstandsuitkering (met terugwerkende kracht) beëindigen.

A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag getoond in het klantportaal met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. De aanvraag bij DUO op basis van het uitkeringsbestand van de gemeente (via RINIS);

C. De aanlevering van het bestand van DUO met gegevens over toekenning van studiefinanciering aan personen die onder B zijn aangeleverd (via RINIS);

D. IB vergelijkt welke feitelijke overlap zit in de aangeleverde gegevens t.o.v. de bijstandsperiode;

E. In geval van overlap geeft het IB een signaal naar de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal Studiefinanciering’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal Studiefinanciering’.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van hun inwoners met een bijstandsuitkering die studiefinanciering ontvangen. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor het algoritme Samenloopsignalering algemeen.

Het vraagbestand aan DUO (B):

- BSN

- Datum aanvang selectie gewenste informatie*

- Datum einde selectie gewenste informatie*

*periode max. 1 jaar terug, maar nooit voor start of einddatum uitkering.

Het antwoordbestand van DUO (C):

- BSN

- Datum aanvang selectie gewenste informatie

- Datum einde selectie gewenste informatie

- Begindatum van toekenning studiefinanciering (wordt alleen geleverd in combinatie met een Recht op studiefinanciering code 1)

- Einddatum van de toekenning studiefinanciering (wordt alleen geleverd in combinatie met een Recht op studiefinanciering code 1)

- Recht op studiefinanciering (1= studiefinanciering, 2 = geen studiefinanciering toegekend maar kan eventueel wel aanspraak maken)

- Naam, telefoonnummer en faxnummer (DUO contactpersoon)

Het signaalrapport aan de gemeente (D):

- Begindatum van het recht op studiefinanciering

- Einddatum van het recht op studiefinanciering

- Recht op studiefinanciering (1= studiefinanciering)

- Naam, telefoonnummer en faxnummer (DUO contactpersoon)

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Maandelijks verstrekken gemeenten gegevens over bijstandsgerechtigden aan het IB. Deze gegevens worden vergeleken met gegevens van andere gemeenten. Het kan voorkomen dat er overlap is: dit betekent dat een inwoner niet alleen bijstand ontvangt van zijn (huidige) woongemeente, maar misschien ook van een andere gemeente. Het IB informeert beide gemeenten waarvoor overlap is geconstateerd hierover. Gemeenten kunnen aan de hand van deze informatie navraag doen bij de uitkeringsgerechtigde of contact opnemen met de gemeente waar de uitkeringsgerechtigde ook geregistreerd staat.

# data[].attributes.lawfulBasis
Grondslag verwerking Gemeenten:

·      artikel 40 Participatiewet

·      artikel 64, eerste lid, onder a, en artikel 68 Participatiewet

·      hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

·      artikel 45, eerste lid, onder a, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·      artikel 45, eerste lid, onder a, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking IB:

·      artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·      artikel 45, tweede lid, IOAW

·      artikel 45, tweede lid, IOAZ

·      artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

ZiZie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
Per meerderjarig persoon uit bijstandsgerechtigde huishoudens wordt een vergelijking uitgevoerd met uitkeringsperiodes die bekend zijn in de voorziening bijstandspopulatie. In deze voorziening zijn alle algemene bijstands, IOAW- en IOAZ-uitkeringen bekend die verstrekt zijn door Nederlandse gemeenten.

Indien voor de uitkeringsgerechtigde een uitkering bekend is bij een andere gemeente waarbij de uitkeringsperiode (deels) overlapt, is sprake van samenloop en wordt een samenloopsignaal geleverd naar beide gemeenten. Een signaal wordt pas gemaakt vanaf het moment dat de laatste begindatum van de uitkering meer dan 35 dagen geleden is. Deze “wachttermijn” van 35 dagen voorkomt onnodige signalen, omdat de latende gemeente nog tijd nodig heeft om een uitkering administratief te beëindigen en dit via de maandelijkse StUF aanlevering kenbaar te maken bij het IB.

De gegevensverwerkingsstromen:

A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. (tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening);

C. Elke maand wordt, mits de gemeente dit heeft ingesteld, een signaalrapport gepubliceerd op het portaal met een totaaloverzicht van de signalen van de lopende populatie.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal uitkering andere gemeente’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal uitkering andere gemeente’.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen bijstand verlenen aan eigen inwoners. Een voordeel van het gebruik van dit algoritme is dat de inwoner krijgt waar hij recht op heeft.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Zie het algoritme "Samenloopsignalering" voor de gegevens welke standaard onderdeel zijn van een signaal.

Onderstaand de gegevens specifiek behorende bij dit signaal:

- BSN (Partner uitkeringsgerechtigde)

- Samenloopcode (waaruit blijkt om wat voor soort uitkering het gaat)

- Startdatum uitkeringsperiode bij een andere gemeente

- Einddatum uitkeringsperiode bij een andere gemeente

- Gemeentecode waarvan de GSD melding afkomstig is

- Gemeentenaam waarvan de GSD melding afkomstig is

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het ‘Signaal heffingskortingen’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering. Hiervoor is een overkoepelend algoritme beschreven wat algemene vragen beantwoordt. Voor signaal heffingskortingen wordt alleen ingegaan op specifieke zaken.

Wat zijn heffingskortingen?

Heffingskortingen zijn kortingen op de inkomstenbelasting en premies voor volksverzekeringen. Dankzij deze kortingen hoeven mensen minder belasting en premies te betalen.

Heffingskortingen kunnen invloed hebben op de hoogte van een uitkering. Als deze kortingen niet via het loon worden verrekend, kan de Belastingdienst ze rechtstreeks aan de burger uitbetalen. Dit gebeurt via een voorlopige aanslag, die mensen zelf moeten aanvragen bij de Belastingdienst.

Invloed op uitkeringen

Als iemand in dezelfde periode een bijstandsuitkering krijgt, moet de uitkering hierop worden aangepast. Voor mensen die een IOAW- of IOAZ-uitkering (oudere werklozen) ontvangen, worden heffingskortingen niet als inkomen of vermogen gezien. Bij een bijstandsuitkering op basis van de Participatiewet tellen heffingskortingen wél als inkomen mee.

Het IB kan over de onderstaande hefingskortingen een signaal aan de gemeente sturen:

• Algemene heffingskorting van de partner (ook van de minst verdienende partner);

• Arbeidskorting;

• Inkomensafhankelijke combinatiekorting;

• Ouderenkorting;

• Alleenstaande ouderenkorting;

• Jonggehandicaptenkorting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens het algoritme Samenloopsignalering.

Grondslag verwerking Belastingdienst:

artikel 64, eerste lid, onder c, en artikel 68 Participatiewet

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Grondslag verwerking Gemeenten:

artikel 31, eerste lid, Participatiewet (Middelen) juncto hoofdstuk 8 van de Wet inkomstenbelasting 2001

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd met daarin een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. (tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening);

C. Het bronvraagbestand aan de Belastingdienst, hierin worden BSN’s uitgevraagd van bijstandsgerechtigden die een uitkering hebben (gehad) in een periode die geheel of deels overlapt met het uitgevraagde heffingskortingenjaar;

D. Het bron antwoordbestand van de Belastingdienst met BSN’s met actuele gegevens over de heffingskortingen in het lopende jaar. In december worden de gegevens geleverd die betrekking hebben op het jaar erop;

E. De door Belastingdienst aangeleverde informatie wordt tijdelijk opgeslagen in een database. Op basis hiervan vergelijkt het IB of er sprake is van overlap en creëert signalen in het geval dat samenloop wordt geconstateerd;

F. Elke maand wordt, mits de gemeente dit heeft ingesteld, een signaalrapport gepubliceerd op het portaal met een totaaloverzicht van de signalen van de lopende populatie.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal Heffingskortingen’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal Heffingskortingen’.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering die in aanmerking komen voor heffingskortingen.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt gemeentemedewerkers veel tijd. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor het algoritme Samenloopsignalering. https://algoritmes.overheid.nl/nl/algoritme/27244197/15422688/samenloopsignalering

(tijdelijke) Opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening) (B):

Het vraagbestand aan de belastingdienst (C):

- BSN

- Gemeentecode

Het antwoordbestand van de belastingdienst (D):

- BSN

- Gemeentecode

- VELD INHOUD: Indien er geen informatie aanwezig is wordt het BSN terug geleverd met dit veld gevuld met de waarde 00. Anders worden twee regels uitgeleverd;

• 01: Saldo voorlopige teruggave,

• 02: Dagtekening,

inclusief informatie over de heffingskorting(en):

- IB (Inkomstenbelasting) + PV (Premie volksverzekering) algemene heffingskorting

- IB + PV deel arbeidskorting

- IB + PV deel ouderenkorting

- PV deel algemene heffingskorting

- PV deel arbeidskorting

- PV deel combinatie korting

- PV deel ouderenkorting

- IB + PV deel aanvullende combinatie korting

- PV deel aanvullende combinatie korting

- IB + PV deel Jonggehandicaptenkorting (Wajong)

De door Belastingdienst aangeleverde informatie wordt tijdelijk opgeslagen in een database. Op basis hiervan vergelijkt het IB of er sprake is van overlap en creëert signalen in het geval dat samenloop wordt geconstateerd (E):

Signaal naar de gemeente (F):

Zie het algoritme samenloop voor de gegevens welke standaard onderdeel zijn van een signaal. Onderstaand de gegevens specifiek behorende bij dit signaal:

- Dagtekening van de beschikking van de belastingdienst

- Naam van de heffingskorting Voorlopige aanslag (totaalbedrag van de aanslag)

- Totaal saldo (hoogte van de heffingskorting)

- Deel premieheffing volksverzekering (Gedeelte premieheffing van de heffingskorting, alleen van toepassing voor sommige grensarbeid en alfahulpen)

- Status (Nieuw: nieuwe uitkering of nieuwe heffingskorting. Gewijzigd: Aanpassing van één of meerdere heffingskortingen op BSN t.o.v. eerdere weergave. Vervallen: Heffingskorting niet meer van toepassing, stopgezet of klant niet meer in uitkering.)

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB).https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Gemeenten ontvangen via het IB informatie of het totale vermogen in Box 3 boven de voor het fiscale jaar toegestane heffingsvrije drempelbedrag uitkomt. Deze gegevens helpen gemeenten na te gaan of iemand recht heeft op een bijstandsuitkering. Gemeenten kunnen zo het vermogen van een uitkeringsgerechtigde vergelijken met de informatie die deze persoon zelf heeft doorgegeven.

Er is een grens voor hoeveel vermogen iemand mag hebben, terwijl hij of zij bijstand ontvangt. Is het vermogen hoger dan deze grens? Dan stopt de uitkering meestal.

Dit vermogen kan bestaan uit:

·        Bank- en spaartegoeden in Nederland en in het buitenland;

·        Aandelen, obligaties en opties die niet bij een aanmerkelijk belang horen;

·        Het niet-vrijgestelde deel van maatschappelijke beleggingen;

·        Het niet-vrijgestelde deel van beleggingen in durfkapitaal;

·        Tweede woning, bijvoorbeeld een vakantiewoning;

·        Overige onroerende zaken, bijvoorbeeld een woning die wordt verhuurd;

·        Het niet-vrijgestelde deel van uw kapitaalverzekeringen;

·        Een aandeel in een onverdeelde boedel;

·        Aandeel in het vermogen van de Vereniging van Eigenaren (VvE).

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst “Samenloopsignalering” het algoritme Samenloopsignalering”.

In artikel 34 van de Participatiewet (Pw) is gedefinieerd wat wordt verstaan onder (toegestaan) vermogen gedurende de bijstandsuitkering.

Grondslag verwerking Belastingdienst (bron)

artikel 64, eerste lid, onder c, en veertiende lid, artikel 68, Pw

artikel 45, eerste lid, onder c, en twaalfde lid, Wet Inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAZ)

Grondslag verwerking het IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68, Pw

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Convenant, Serviceafspraken (SA) en Technische Afspraken en Procedures (TAP)

Grondslag verwerking Gemeenten:

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Pw

Artikel 62 Wet SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, waarin met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. Een (vraag)bestand waarmee periodiek (maandelijks) in bulk gegevens worden opgevraagd bij de Belastingdienst m.b.t. de uitkeringspopulaties van gemeenten / SVB;

C. De aanlevering van het (bulk)antwoordbestand van de Belastingdienst met daarin de indicatie of sprake is van vermogen boven het drempelbedrag heffingsvrij vermogen (het “aandeel aangever in grondslag”) zoals dat gold voor het betreffende fiscale jaar;

D. Het IB creëert op basis van de gegevens in geval van samenloop een signaal en slaat die (tijdelijk) op;

E. In geval van overlap stelt het IB een signaal ter beschikking aan gemeente (en/of SVB).

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal vermogen Box 3’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal vermogen Box 3’.

Het IB wisselt gegevens uit met de Belastingdienst (BD). Als blijkt dat een burger meer box 3 vermogen heeft dan het heffingsvrije vermogen dat voor dat fiscaal jaar geldt, dan meldt het IB dit aan gemeenten. Hierbij wordt een peildatum van 1 januari aangehouden zoals de BD dit doet bij de aangifte Inkomstenbelasting. Dit wijst op aanwezigheid van mogelijk te hoog vermogen om in aanmerking te komen voor (volledige) bijstand. Omdat de grenzen voor Box 3 vermogen veel hoger zijn dan de vermogensgrenzen uit de Participatiewet. Als er een box3 signaal ontstaat, kan de gemeente op basis van dit signaal verder onderzoeken of er nog steeds sprake is van een (te) hoog vermogen en/of hoe dit vermogen gedurende het jaar is afgenomen.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen gegevens ontvangen over hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering, en alleen als er een verandering is, die invloed kan hebben op het toegestane vermogen. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgthet IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor het algoritme samenloopsignalering.

Vraagbestand aan de Belastingdienst (B):

- BSN

- Belastingjaar

- Gemeentecode

Antwoordbestand aan de Belastingdienst (C):

- BSN

- Box3 Belastingjaar

- Indicatie die aangeeft of er een fiscaal partner is

- Indicatie dat er saldo is boven de drempelwaarde

- Gemeentecode

- Box3 Belastingjaar

- Indicatie die aangeeft of er een fiscaal partner is

- Indicatie dat er saldo is boven de drempelwaarde

Het IB creëert op basis van de gegevens in geval van samenloop een signaal en slaat die (tijdelijk) op (D).

Signaal naar de gemeente (E):

- Zie algoritme samenloopsignalering voor de gegevens welke standaard onderdeel zijn van een signaal.

Onderstaand de gegevens specifiek behorende bij dit signaal:

- Box3 Belastingjaar

- Indicatie die aangeeft of er een fiscaal partner is

- Indicatie dat er saldo is boven de drempelwaarde: De hoogte van het drempelbedrag (heffingsvrij vermogen box 3). Deze waarde wordt jaarlijks door de Belastingdienst vastgesteld en gepubliceerd.

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Om na te gaan of het vermogen van een bijstandsgerechtigde invloed heeft op de bijstandsuitkering, vraagt het IB informatie op bij de Belastingdienst. Hierbij wordt gekeken naar het banksaldo en de ontvangen rente per rekening op 31 december van het vorige jaar.

Is het totaalbedrag van alle rekeningen hoger dan de vastgestelde grens? Dan wordt er een signaal gestuurd. Het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid bepaalt elk jaar opnieuw deze vermogensgrens.

Er wordt ook een signaal gegeven als de ontvangen rente op de rekeningen hoger is dan een bepaald percentage* van de vermogensgrens. Dit signaal is gebaseerd op de samenstelling van het huishouden en de vermogensgrens die erbij hoort.

*De rente die wordt gebruikt, is de gemiddelde ‘spaarmarktrente’ zoals die gold in het vorige belastingjaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens het algoritme Samenloopsignalering.

In artikel 34 van de Participatiewet is gedefinieerd wat wordt verstaan onder vermogen gedurende de bijstandsuitkering en (in lid 3) welke vermogensgrenzen er zijn om voor bijstand in aanmerking te komen. Overschrijding hiervan kan leiden tot onderzoek door de gemeente naar de hoogte en de rechtmatigheid van de verstrekte bijstand.

Grondslag verwerking Belastingdienst (bron)

artikel 64, eerste lid, onder c, en veertiende lid, artikel 68, Participatiewet

artikel 45, eerste lid, onder c, en twaalfde lid, IOAZ

Grondslag verwerking het IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68, Participatiewet

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Convenant, Serviceafspraken (SA) en Technische Afspraken en Procedures (TAP)

Grondslag verwerking Gemeenten:

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Artikel 62 Wet SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van BIDN te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, waarin met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. (tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie;

C. Een (vraag)bestand waarmee periodiek (1x per jaar) in bulk gegevens worden opgevraagd bij de Belastingdienst m.b.t. de uitkeringspopulaties van gemeenten/ SVB;

D. De aanlevering van het bulk(antwoord)bestand van de Belastingdienst met daarin gegevens met betrekking tot bankrekeningen, saldi en rente van de uitgevraagde populaties;

E. De door Belastingdienst aangeleverde informatie wordt opgeslagen in database. Op basis hiervan vergelijkt het IB of er overlap zit in de aangeleverde gegevens en of het totaalsaldo de vermogensnorm overschrijdt;

F. In geval van overlap van de bronperiode met de uitkeringsperiode en overschrijding van de norm stelt het IB een signaal ter beschikking aan de gemeente (en/ of SVB). Afhankelijk van de door gemeente ingestelde rapportwensen wordt een samenloopsignaal rapport gepubliceerd op het portaal. Er wordt alleen een signaal gemaakt als er sprake is van overschrijding van de vermogensnorm voor uitkeringen die (gedeeltelijk) actief waren in de voorlopende en nalopende maand op de peildatum 31-12, dus de maanden december en januari.

# data[].attributes.proportionality
Het 'Signaal vermogen saldo/rente' is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over 'Signaal vermogen saldo/rente'.

Er wordt bijstand verleend aan personen die niet over de middelen beschikken om in de noodzakelijke kosten van het bestaan te voorzien. Onder middelen wordt verstaan: al het vermogen van een huishouden. Komt het totaal vermogen van de uitkeringsgerechtigde boven de vermogensgrens? Dan vervalt het recht op de uitkering. Deze gebeurtenis kan als signaal aan de gemeente / Sociale Verzekeringsbank (SVB) geleverd worden met behulp van de informatie van de Belastingdienst.

Hierbij is een aandachtspunt dat de hiervoor beschikbare informatie per definitie niet actueel is. De vermogenssituatie van 31 december van het afgelopen fiscale jaar wordt door de Belastingdienst aan het IB beschikbaar gesteld vanaf mei/juni in het jaar erna. Er is geen andere landelijke bron.

Met dit signaal en eigen vervolgonderzoek kunnen gemeenten zo nodig de onterechte uitkeringen (met terugwerkende kracht) beëindigen.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering die mogelijk teveel vermogen hebben. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst.

Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’. Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor het algoritme samenloopsignalering.

https://algoritmes.overheid.nl/nl/algoritme/samenloopsignalering-stichting-inlichtingenbureau/15422688

(tijdelijke) Opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (B):

Het vraagbestand aan de belastingdienst (C):

- BSN

- Belastingjaar

- Geboortedatum

- Naam

Het antwoordbestand van de belastingdienst (D):

Algemeen record:

- BSN

- Geboortedatum

- Naam

Waarderecord 1:

- Rubriek (“GEEN GEGEVENS/ ONDER NORM”) Waarde (Waarde van peildatum) Controlecode (“00” = geen rente/saldogegevens aanwezig “01” = totaal rente/saldo beneden norm)

Waarderecord 2/3/4 (gegevens boven de norm):

- Rekeningnummer

- Naam rekeninghouder

- Rentebedrag, Saldo en Peildatum

Signaal naar de gemeente (E):

- Rekeningnummer voor een vermogensindicatie signaal

- IBAN

- Naam bankproduct

- De naam van de houder van de rekening

- Naam van de bankinstelling

- Ontvangen rente in euro’s op het opgegeven rekeningnummer

- Saldo op einddatum van het belastingjaar

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het IB wisselt elke maand gegevens uit tussen gemeenten en de Polisadministratie van het Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen (UWV). Hierbij worden gegevens opgevraagd over loon, uitkering en pensioen. Dan wordt gekeken of er nieuwe inkomstenverhoudingen (‘inkomsten’) zijn. Als dit zo is, krijgt de gemeente hiervan één keer een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst “Samenloopsignalering”.

Een huishouden heeft recht op bijstand wanneer men over onvoldoende middelen (inkomen en vermogen) beschikt om in de kosten van het bestaan te voorzien. Dit uitgangspunt is vastgelegd in de Participatiewet. Het signaal start inkomstenverhouding ondersteunt gemeenten in de controle of bijstandsgerechtigde melding maken van deze inkomsten, hetgeen verplicht is zoals beschreven in artikel 17 (Inlichtingenplicht) in de Participatiewet.

Grondslag verwerking UWV en SVB (als bronnen)

·        artikel 64, eerste lid, onder b, en artikel 68, Participatiewet

·        artikel 33, tweede lid, onderdelen a tot en met c, en negende lid j° artikel 62 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI)

·        artikel 35, tweede lid, en vierde lid j° artikel 62 Wet SUWI

Grondslag verwerking SVB (als ontvanger)

·        artikel 47a, eerste lid, Participatiewet

Grondslag verwerking het IB:

·        artikel 64, derde lid, en artikel 68, Participatiewet

·        artikel 63, artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Grondslag verwerking Gemeenten:

·        Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

·        Artikel 62 Wet SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van BIDN te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
Toelichting:

A. Een gemeente en SVB leveren maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele (bijstands) populatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, waarin met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. Een (vraag)bestand waarmee periodiek in bulk gegevens worden opgevraagd bij UWV m.b.t. de uitkeringspopulaties van gemeenten / SVB;

C. De aanlevering van het bulk (antwoord)bestand van UWV met daarin gegevens uit de Polisadministratie van de uitgevraagde populatie;

D. (tijdelijke) opslag van aangeleverde burgerservicenummers (BSN) en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie. het IB vergelijkt of er overlap zit in de aangeleverde gegevens en past logica toe om uitsluitend nieuwe inkomstenverhoudingen eenmalig aan gemeenten / SVB door te leveren;

E. In geval van overlap geeft het IB een signaal naar de gemeenten / SVB.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal start Inkomstenverhouding’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de punten besproken die horen bij ‘Signaal start Inkomstenverhouding’

Een persoon met een uitkering moet zelf alle veranderingen melden die invloed kunnen hebben op het recht op of de hoogte van de uitkering. Dit geldt bijvoorbeeld voor inkomen uit werk, pensioen of andere uitkeringen. Deze inkomsten worden dan verrekend. De gemeente moet nagaan of een persoon met een bijstandsuitkering geen nieuwe inkomsten heeft, die (nog) niet zijn doorgegeven. De Sociale Verzekeringsbank (SVB) moet dit ook nagaan voor een aanvullende inkomensvoorziening ouderen (AIO).

In plaats van steeds zelf onderzoek te doen, kunnen gemeenten informatie ontvangen van het IB als er een nieuwe inkomsten zijn. Zo kunnen ze met hun inwoners in gesprek gaan als er onbekende inkomsten zijn.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen gegevens krijgt van inwoners met een bijstandsuitkering en een signaal over nieuwe inkomsten. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente / SVB (A):

Zie hiervoor het algoritme Samenloopsignalering.

Het vraagbestand aan UWV (B):

- Burgerservicenummer

- Begindatum peilperiode, Einddatum peilperiode

Het antwoordbestand van UWV (C):

- Input Burgerservicenummer

- Datum aanvang periode, einde periode

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum begin inkomstenverhouding, einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- Datum aanvang inkomstenperiode, einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding, soort inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenopgave, einde inkomstenopgave

- LA Bedrag loon SV, loon in geld, waarde niet in geld uitgekeerd loon,

- LA Aantal verloonde uren

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW, loon loonbelasting/premie volksverzekeringen, ingehouden loonbelasting/premie volksverzekeringen, vakantietoeslag, opgebouwd recht vakantietoeslag, privégebruik auto

- WGA Code adresrol

- WGA Straatnaam

- WGA Huisnummer

- WGA Huisnummertoevoeging

- WGA Woonbootverwijzing

- WGA Woonwagenverwijzing

- WGA Postcode

- WGA Woonplaatsnaam

- WGA Postbusnummer

- WGA Straatnaam buitenland

- WGA Huisnummer buitenland

- WGA Postcode buitenland

- WGA Woonplaatsnaam buitenland

- WGA Regionaam buitenland

- WGA Locatieomschrijving buitenland

- WGA Landcode ISO gestructureerd

- WGA Postbusnummer buitenland

Signaal naar gemeente/SVB (D):

- Lb-nummer

- Naam, adres, postcode woonplaats (werkgever)

- Begindatum van de loonperiode

- Einddatum van de loonperiode Inkomstenplichtig

- Het loon waarover de loonheffing wordt berekend

- Loon voor de berekening van premies sociale verzekeringen

- Het bedrag van de forfaitaire waarde van het privégebruik auto

- Het bedrag dat is ingehouden aan loonbelasting/premie volksverzekeringen

- Het bedrag dat is ingehouden als bijdrage zorgverzekeringswet

- Het bedrag dat, belast is voor de loonbel./premie volksverz., premies werkn.verz. en vergoeding Zvw

- De waarde van het loon dat niet in geld is uitgekeerd

- Het bedrag opgebouwd aan vakantietoeslag.

- Naam, adres, postcode woonplaats administratieve eenheid.

- Begindatum bruto uitkeringsbedrag

- Begindatum bruto uitkeringsbedrag

- Einddatum bruto uitkeringsbedrag

- Code aard van de inkomsten

- Het loon waarover de loonheffing wordt berekend

- Loon voor de berekening van premies sociale verzekeringen

- Het bedrag van het privégebruik van een auto

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Heeft een uitkeringsgerechtigde een auto of ander voertuig? Dan kan dit invloed hebben op de vaststelling van het vermogen. Daarom is het voor gemeenten en de Sociale Verzekeringsbank (SVB) belangrijk om informatie over voertuigbezit te ontvangen.

Voor dit informatieproduct wisselt het IB gegevens uit met de Rijksdienst voor het Wegverkeer (RDW).

Niet elk voertuig dat iemand bezit, heeft invloed op het recht op een uitkering. Daarom kijkt het IB goed naar welke voertuigen belangrijk kunnen zijn voor de beoordeling van de uitkering.

Sommige signalen krijgen een label, omdat ze mogelijk invloed hebben op de uitkering. Bijvoorbeeld:

·       Als iemand meerdere voertuigen heeft.

·       Als iemand een duur merk auto heeft.

Op deze manier helpt het IB gemeenten om beter te beoordelen of iemand recht heeft op een uitkering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens het algoritme “Samenloopsignalering”.

Het bezit van een voertuig kan een waarde vertegenwoordigen die behoort tot de middelen zoals genoemd in artikel 31 Participatiewet (vaststellen middelen / vermogens- en inkomensbestanddelen) en hiervan moet worden beoordeeld of dit van invloed op de rechtmatige verstrekking van de bijstand.

Grondslag verwerking RDW (bron):

·       artikel 41a, eerste lid, onder a, Wegenverkeerswet (WvW)

·       artikel 42, vierde lid, onder c, j° artikel 43, eerste lid, WvW

·       Hoofdstuk 1 en Bijlage A (Overheidsorganen – bestuursorganen) Beleidsregels controle informatieverstrekkingen uit het kentekenregister

Grondslag verwerking het IB:

·       Service Level Agreement RDW - Stichting Inlichtingenbureau (SLA)

·       Document Afspraken en procedures RDW – Stichting Inlichtingenbureau (DAP)

·       artikel 63 Wet SUWI, artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Grondslag verwerking Gemeenten:

·       artikelen 31, 32 en 34 Participatiewet

·       hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Grondslag verwerking SVB:

·       Artikel 47a Participatiewet

Zie het tevens Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
De samenloop met actueel voertuigenbezit ontstaat als het BSN van een bijstandsklant overeen komt met het BSN in de RDW database en er ook een kenteken en een unieke ‘begindatum tenaamstelling’ is geregistreerd. In dat geval levert het IB een signaal af. Met behulp van detailgegevens rond het voertuig kan de gemeente of de SVB de economische waarde van een betreffend voertuig opzoeken door deze te vergelijken met betrouwbare koerslijsten van bijvoorbeeld de ANWB of BOVAG.

A.     Het uitkeringsbestand van de gemeente;

B.     De aanvraag bij RDW op basis van het uitkeringsbestand van de gemeente / SVB;

C.     De aanlevering van het bestand van RDW met BSN’s met voertuigbezit;

D.     Het IB vergelijkt of er overlap zit in de aangeleverde gegevens;

E.      In geval van overlap geeft het IB een signaal naar de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal voertuigbezit’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier leggen we alleen de specifieke punten uit over het ‘Signaal voertuigbezit’.

Met ‘samenloop’ bedoelen we dat een lopende uitkering samenvalt met het voertuigbezit.

Vermogen kan invloed hebben op het recht en de hoogte van een uitkering.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen gegevens ontvangen van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering en waarbij een verandering is opgetreden die van invloed kan zijn op het toegestane vrij te laten vermogen.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Zie hiervoor het algoritme Samenloopsignalering (A):

- BSN

- Begindatum selectieperiode (op bestandsniveau)

- Einddatum selectieperiode (op bestandsniveau)

De aanvraag bij RDW op basis van het uitkeringsbestand van de gemeente / SVB (B).

Op grond van het vraagbestand stuurt RDW antwoordbestanden terug (C):

RDW01 Actueelvoertuigbezit

RDW02 ActueelStatusinformatie

RDW03 Historischvoertuigbezit

RDW04 HistorischStatusinformatie

RDW05 Geenvoertuigbezit

RDW07 HistorischBijzonderVoertuigbezit

RDW08 BijzonderVoertuigbezit

- BSN

- Kenteken

- Merk code

- Merkbeschrijving

- Typebeschrijving

- Begindatum aansprakelijkheid

- Einddatum aansprakelijkheid

- Brandstofcode voertuig

- Tweede brandstofcode voertuig

- Massa leeg voertuig

- Voertuigclassificatie

- Bijzonderheid-voertuig

- Status-voertuig

- Begindatum status voertuig

- Einddatum status voertuig

Het IB vergelijkt of er overlap zit in de aangeleverde gegevens (D).

Signaalrapport aan de gemeenten (E):

Het IB labelt RDW signalen zodat voor de gemeenten wordt aangegeven vanuit welke reden er een signaal voor vermogenscontrole is aangemaakt. Gemeenten kunnen ook het filter ‘Administratief afhandelen’ aanzetten. Op basis hiervan filtert het IB de signalen die naar verwachting geen impact hebben op de vermogenspositie van de inwoner in relatie tot de uitkering. De volgende redenen kunnen aanleiding zijn voor de tag ‘Vermogenscontrole uitvoeren’:

- Bromfiets <2 jaar m.u.v. invalide bromfietsen

- Caravan bouwjaar < 10 jaar

- Meer dan 1 voertuig actueel op naam per gezin

- Meer dan 1 voertuig actueel op naam

- Voertuig bouwjaar < 6 jaar

- Voertuig bouwjaar < 8 jaar m.u.v. goedkope voertuigen

- Duur voertuig bouwjaar < 12 jaar

- Duur voertuig (op basis van exclusieve autolijst)

In alle overige gevallen wordt een tag ‘Administratief afhandelen’ meegegeven indien de gemeenten ervoor heeft gekozen om dit filter aan te zetten.

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.name
Risico-indicatoren jonge aanwas in de drugscriminaliteit

# data[].attributes.goal
Jongeren kunnen vrijwillig of gedwongen betrokken raken bij georganiseerde drugshandel. Dit kan bewust en onbewust gebeuren. Ze worden bijvoorbeeld betaald om pakketjes te bezorgen, te helpen bij de productie (hennepteelt) of worden gevraagd of gedwongen om drugs te dealen. Op het dashboard worden resultaten weergegeven van analyses die inzicht geven in de achtergrondkenmerken van de jongeren die verdacht worden van drugscriminaliteit, of risico lopen om hierbij betrokken te raken. Dit wordt tot op buurtniveau weergegeven. De inzichten kunnen bijdragen aan een preventieve aanpak gericht op het verminderen van jongeren die betrokken zijn bij drugscriminaliteit.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS)

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze Jonge aanwas aanpak binnen het traject Zicht op Ondermijning verminderen we de kans dat jongeren betrokken raken met drugscriminaliteit. Dat draagt bij aan de waarden Veiligheid en Gezondheid van Utrechtse bewoners. Als we deze preventieve aanpak succesvol toepassen, voorkomen we dat de groep van kwetsbare Utrechters groter wordt. Daarmee geven we invulling aan de waarde Rechtvaardigheid. Bij de toepassing van het algoritme is er geen risico op privacyschending, omdat er niet gewerkt wordt met persoonsgegevens maar met profielen van jongeren.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden ondermeer de volgende datasets gebruikt:

- Basisvoorziening Handhaving (BVH) van de politie;

- Basisregistratie Personen (BRP) van gemeenten;

- Voortijdig schoolverlaters (VSVTAB);

- Hoogste opleiding in 2018 (HOOGSTEOPLTAB);

- Haltjongeren van 12 tot 18 jaar (HALTTAB);

- Inschrijvingen van leerlingen in het speciaal onderwijs (INSCHRWECTAB);

- Personen en hun juridische ouders (KINDOUDERTAB);

- Huishoudenskenmerken (GBAHUISHOUDENSBUS);

- Wanbetalers Zorgverzekeringswet (WANBZVWTAB);

- Personen met schuldsanering via de Wet Schuldsanering (WSNPTAB);

- Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG);

- Sociaal economische categorie (SECMBUS); dit bestand is samengesteld o.b.v. diverse bronbestanden over soorten inkomen zoals inkomen uit werk, uitkeringen, pensioen, studiefinanciering;

- Slachtofferhulp (SHNTAB));

- Samenwonen partners (GBASAMENWONERSBUS);

- Ontslagaanvragen UWV (UWVONTAANVTAB);

- Buurtkenmerken van CBS statline.

# data[].attributes.goal
Inwoners met een uitkering zijn verplicht om volledig inzicht te geven in hun financiële situatie en melding te maken van al hun bankrekeningen. Het IB helpt de gemeenten bij het in kaart brengen en controleren van deze financiële gegevens.

Eén keer per jaar, meestal in mei, krijgt het IB een overzicht van de Belastingdienst. Daarin staan alle op naam van de inwoner gestelde bankrekeningen op 31 december van het vorige jaar.

Met deze informatie maakt het IB elke maand een rapport voor gemeenten. In dat rapport staan de bankrekeningnummers van inwoners met een uitkering (zoals bijstand, IOAZ of AIO). Ook staat de productnaam erbij zodat mogelijk kan worden afgeleid of het om een spaarrekening of een betaalrekening gaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het controleren op aanwezig vermogen gedurende de bijstandsuitkering is onderdeel van de Rechtmatigheidscontrole op de bijstand. De verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst ‘Rechtmatigheidscontrole’ kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking Belastingdienst:

·       artikel 64, eerste lid, onder c, en artikel 68 Participatiewet

·       artikel 45, eerste lid, onder c, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·       artikel 45, eerste lid, onder c, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking het IB:

·       artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·       artikel 45, tweede lid, IOAW

·       artikel 45, tweede lid, IOAZ

·       artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Grondslag verwerking Gemeenten:

·       Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A.     Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, waarin met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering.

B.     (tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening).

C.     Een (vraag)bestand waarmee periodiek in bulk gegevens worden opgevraagd bij de Belastingdienst m.b.t. de uitkeringspopulaties van gemeenten / SVB.

D.     De aanlevering van het bulk (antwoord)bestand vanuit de Belastingdienst met daarin de gegevens met betrekking tot bankrekeningen van de uitgevraagde populaties.

E.      De door Belastingdienst aangeleverde informatie wordt opgeslagen in database.

F.      Het IB stelt een rapport ter beschikking aan de gemeente (en/of SVB) indien er voor aangeleverde BSN of dossier bankrekeningnummers zijn gevonden. Afhankelijk van de door gemeente ingestelde rapportwensen wordt dit rapport gepubliceerd op het portaal.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal bankrekeningnummers’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal bankrekeningnummers’.

Met ‘samenloop’ bedoelen we dat een lopende uitkering samenvalt met de informatie over de bekende rekeningnummers.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen gegevens ontvangen van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering en waarbij een verandering is opgetreden die van invloed kan zijn op het recht op een bijstandsuitkering. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A)

Zie hiervoor het algoritme "Samenloopsignalering".

(tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie (klant volgvoorziening) (B)

Het vraagbestand aan de belastingdienst (C)

- BSN

- Belastingjaar

- Geboortedatum

- Naam

Het antwoordbestand van de belastingdienst (D)

- BSN

- Geboortedatum

- Naam rekeninghouder, voorletter en voorvoegsels zoals opgegeven door de bankinstelling

- Rekeningnummer (IBAN)*

- Rekeningnummer label

- RSIN**

- Valutajaar: het jaar waarin deze rekening actief is

* Sommige rekeningnummers worden niet als IBAN geleverd, bijvoorbeeld als het een spaarrekening betreft die gekoppeld is aan een betaalrekening. Of een creditcard rekeningnummer.

** Het is voor de Belastingdienst niet mogelijk om de naam te leveren van de bankinstelling; bovendien is niet altijd een IBAN beschikbaar. Daarom is een methodiek afgestemd met de Belastingdienst o.b.v. de RSIN. BIDN houdt een lijst bij, waarmee de banknaam opgezocht kan worden a.d.h.v. RSIN of Bankcode uit de IBAN. Wanneer er geen IBAN is, wordt de RSIN gebruikt om de bankinstelling te bepalen. Gemeenten hebben behoefte aan deze banknaam, dit vergemakkelijkt het contact over bankrekeningen richting burger.

Signaal naar de gemeente (F)

- Bankrekeningnummers: nummer van de rekening

- Bankproduct: (commerciële) naam van de rekening

- Valutajaar: het jaar waarin deze rekening actief is

- Naam rekeninghouder: naam van degene die eigenaar is van de rekening

- Banknaam: naam van de bank waar de rekening loopt*

- Indicator of het een nieuwe rekening of een nieuwe uitkeringsperiode betreft (J/N)

* Indien de banknaam niet afgeleid kan worden uit de IBAN, wordt deze bepaald aan de hand van de RSIN lijst die het IB bijhoudt.

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het IB laat de gemeente weten als iemand met een bijstandsuitkering start met een studie bij een hogeschool of universiteit. Om te weten wie er een studie volgt, deelt het IB gegevens met DUO (Dienst Uitvoering Onderwijs).

Met deze informatie kan de gemeente met de persoon in gesprek gaan. Samen kijken ze of de opleiding helpt om (weer) aan het werk te gaan.

Een studie kan namelijk invloed hebben op het recht op een uitkering of op de hoogte van het bedrag.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de generieke grondslag van de verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst “Samenloopsignalering” het algoritme "Samenloopsignalering”

Grondslag verwerking DUO (als onder via de minister van OCW ressorterende dienst):

·       artikel 64, eerste lid, onder i, en artikel 68 Participatiewet

·       artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·       artikel 45, eerste lid, onder i, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking RINIS:

·       verwerkersovereenkomst DUO-RINIS

·       verwerkersovereenkomst IB-RINIS

Grondslag verwerking IB:

·       artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·       artikel 45, tweede lid, IOAW

·       artikel 45, tweede lid, IOAZ

·       artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

·       Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-DUO

Grondslag verwerking Gemeenten:

·       Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie het tevens Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A.     Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd, waarin met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B.     De aanvraag bij DUO op basis van het uitkeringsbestand van de gemeente (via RINIS);

C.     De aanlevering van het bestand van DUO met gegevens over aanwezigheid van inschrijvingen voor het hoger onderwijs (HO) voor personen die onder B zijn aangeleverd (via RINIS);

D.     Het IB vergelijkt of er overlap zit in de aangeleverde gegevens;

E.      In geval van overlap geeft het IB een signaal naar de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal Hogeschool / Universiteit’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’).

Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal inschrijving Hogeschool / Universiteit’.

Met ‘samenloop’ bedoelen we dat een lopende uitkering samenvalt met de inschrijving op een Hogeschool / Universiteit.

Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen gegevens ontvangen van hun eigen inwoners met een bijstandsuitkering en waarbij een verandering is opgetreden die van invloed kan zijn op het recht op een bijstandsuitkering.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor de Samenloopsignalering Algemeen.

Het vraagbestand aan DUO (B):

- BSN

- Datum aanvang selectie gewenste informatie*

- Datum einde selectie gewenste informatie*

*periode max 1 jaar terug, maar nooit voor startdatum uitkering.

Het antwoordbestand van DUO (C):

- BSN

- Datum aanvang selectie gewenste informatie

- Datum einde selectie gewenste informatie

- Indicatie inschrijving RODHO (1= ingeschreven voor instelling, 2 = Niet ingeschreven bij een instelling

- Indicatie voltijd/deeltijd inschrijving (1 = voltijd, 2 = deeltijd, 3 = duaal (werken/leren), 4 = aangewezen instelling, 9 = niet bekend/gegevens niet verstrekt

- Datum aanvang inschrijving

- Datum einde inschrijving

- Naam, telefoonnummer en faxnummer (DUO contactpersoon)

Het antwoordrapport aan de gemeente (E):

- Indicatie inschrijving RODHO (1= ingeschreven voor instelling)

- Indicatie voltijd/deeltijd inschrijving (1 = voltijd, 2 = deeltijd, 3 = duaal (werken/leren*), 4 = aangewezen instelling, 9 = niet bekend/gegevens niet verstrekt **

- Begindatum inschrijving studie

- Einddatum inschrijving studie

- Naam, telefoonnummer en faxnummer (DUO contactpersoon)

* Een combinatie van werken en leren en daarmee mogelijk inkomsten uit arbeid

** In eerste instantie omvat het antwoord van DUO Indicatie inschrijving RODHO code of 1 of 2. Vervolgens krijgt BIDN uitsluitend voor bij DUO bekende BSN’s (code 1) een codering rondom voltijd/deeltijd, welke een code 9 kan bevatten. In dit geval is de BSN dus wel bekend bij DUO maar zijn er geen gegevens bekend omtrent de indicatie deeltijd/voltijd. Dit laatste wordt dan ook in het signaal aan gemeenten gerapporteerd.

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Heeft iemand een bijstandsuitkering en daarnaast inkomsten uit werk of een andere uitkering?

Dan moeten deze inkomsten volgens de Participatiewet worden verrekend met de bijstandsuitkering. Soms moeten deze inkomsten zelfs worden terugbetaald.

Het signaal Ondersteuning Inkomstenverrekening Bijstand (OIB) helpt gemeenten hiermee. Het geeft inzicht in extra inkomsten van mensen met een bijstandsuitkering. Zo kunnen gemeenten ervoor zorgen dat:

alle extra inkomsten (ook correcties) bekend zijn;

het juiste bedrag wordt ingehouden op de uitkering.

Het signaal OIB helpt gemeenten om na te gaan of inwoners hun informatieplicht nakomen. Ook ondersteunt het algoritme de gemeente bij het bepalen of de opgegeven inkomsten juist zijn. Met deze informatie kunnen gemeenten sneller werken. Voor mensen met een bijstandsuitkering is het voordeel dat ze beter kunnen inschatten hoeveel inkomen ze hebben. Ook is de kans kleiner dat ze geld moeten terugbetalen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verrekenen van genoten inkomsten op de bijstandsuitkering is onderdeel van de Rechtmatigheidscontrole op de bijstand. De verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst ‘Rechtmatigheidscontrole’ kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking UWV (bron)

·        artikel 64, eerste lid, onder b, en artikel 68 Participatiewet

·        artikel 45, eerste lid, onder b, IOAW

·        artikel 45, eerste lid, onder b, IOAZ

·        artikel 33, tweede lid, onderdelen a tot en met c, en negende lid j° artikel 62 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI)

Grondslag verwerking Belastingdienst (bron)

·        artikel 64, eerste lid, onder c, en veertiende lid, artikel 68, Participatiewet

·        artikel 45, eerste lid, onder c, en twaalfde lid, IOAW

·        artikel 45, eerste lid, onder c, en twaalfde lid, IOAZ

Grondslag verwerking IB:

·        artikel 64, derde lid, en artikel 68, Participatiewet

·        artikel 63 Wet SUWI, artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

·        Convenant, Serviceafspraken (SA) en Technische Afspraken en Procedures (TAP)

Grondslag verwerking Gemeenten:

·        Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

·        Artikel 62 Wet SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
Verstrekking aan gemeenten (F):

- BSN

- gsd-code

- Dossiercode

- Huishoudtype

- Rechtsgrond

- startdatum-ukp

- einddatum-ukp

- startdatum-ikv

- einddatum-ikv

- lb-nummer

- admeenheid-naam

- inkomstenplichtig (aard arbeidsovk)

- inkomstenplichtig omschrijving

- soort-inkomstenverhouding

- soort-inkomstenverhouding-omschr

- startdatum-lp

- einddatum-lp

- verloonde-uren

- loon-sv

- loon-in-geld

- waarde-niet-in-geld-uitgekeerd

- inh-zvwpremie

- inh-zvwpremie-normaal

- inh-zvwpremie-bijzonder

- waarde-gebruik-auto

- inh-lbph

- loon-lbph

- Inh-WGA/WHK-ind

- inh-WGA-WHK-ind-normaal

- inh-WGA-WHK-ind-bijzonder

- loon-lbph-normaal

- loon-lbph-bijzonder

- inh-lbph-normaal

- inh-lbph-bijzonder

- nettoloon-subtotaal

- nettoloon-normaal

- nettoloon-bijzonder

- netto-tegemoetkoming-ANW

- netto-JGK

- inkomen-netto-ind-excl-aanspraak-vt

- ind-aanspraak-vt

- inkomen-netto-ind-incl-aanspraak-vt

- inkomen-netto-ind-bijzonder

- vakantietoeslag-uitgekeerd

- vakantietoeslag-opgebouwd-recht

- opbouw-avwb

- opname-awvb

- nettoloon-ind-vt

- nettoloon-ind-avwb

- ind-loonhk

- toegepaste-loonbelastingtabel

- toegepaste-loonbelastingtabel-soorttabel

- toegepaste-loonbelastingtabel-kleurtabel

- toegepaste-loonbelastingtabel-loontijdvak

- toegepaste-loonbelastingtabelbijzondere-betekenissen

- admeenheid-adres

- admeenheid-postcode

- admeenheid-plaats

- TagSoortSignaal

- TagMeerdereIKV

- TagAfwijkingKalendermaand

- TagToeslagenUitkering

- TagStartStopUitkering

- TagLoonInNatura

- TagBerekenBT

- TagEerstePensioenUitbetaling

- TagHandmatigBerekenen

- TagPrivegebruikAuto

Toelichting:

A. Het uitkeringsbestand van de gemeente;

B. De aanvraag bij UWV op basis van het uitkeringsbestand van de gemeente;

C. De aanlevering van het bestand van UWV met Burgerservicenummers (BSN) met gegevens over inkomen, pensioenen en/of uitkeringen;

D. Jaarlijks haalt het IB de volgende aanvullende (geïndexeerde) gegevens op.

- Het jaarlijks vast te stellen percentage waarmee het te verrekenen loon mag worden verlaagd op basis van indicatieve WGA/WHK inhouding (dit percentage wordt gebaseerd op het jaarlijks door het UWV gepubliceerd gemiddeld WGA heffingspercentage dat wordt vermenigvuldigd met factor 3). 50% hiervan geldt vervolgens als percentage inhouding WGA/WHK op het nettoloon.

- Hoogte vastgesteld bedrag ANW tegemoetkoming (bron: SZW, Besluit tegemoetkoming Anw-ers)

- Hoogte vastgesteld bedrag Jong Gehandicapten korting (bron: Belastingdienst)

- Tabellen aanspraak vakantietoeslag (bron: SZW, Regeling Participatiewet, art. 11-13)

- Loonbelastingtabellen tijdvaktabellen per jaar (bron: Belastingdienst)

NB. Dit betreffen openbare (publiek toegankelijke) gegevens, het gaat hierbij niet om persoonsgegevens.

E. Het IB vergelijkt het door UWV ontvangen antwoordbestand met voorgaande maand en past logica toe om uitsluitend nieuwe en/of qua loonsom gewijzigde inkomstenopgaven aan gemeenten door te leveren, verrijkt met een door het IB berekend netto indicatief (normaal en bijzonder) inkomen dat een zo nauwkeurig mogelijke benadering betreft van het bedrag dat conform de Participatiewet gekort moet worden op de uitkering. Het antwoordrapport bevat bovendien alle bedragen die gebruikt zijn om dit inkomen te berekenen. Ten slotte worden informatielabels (tags) gegeven zodat de informatie zo efficiënt mogelijk door de gemeente kan worden verwerkt. De signaalinformatie wordt (tijdelijk) opgeslagen binnen landelijke voorziening binnen het IB;

F. Van de gevonden nieuwe en/of gewijzigde inkomstenopgaven geeft het IB een signaal naar de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal ondersteuning inkomstenverrekening bijstand’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal ondersteuning inkomstenverrekening bijstand’.

De gemeente moet nagaan of inwoners hun inkomsten op tijd en correct doorgeven.

Dit is belangrijk, zodat de gemeente deze inkomsten kan verrekenen met de bijstandsuitkering.

Hiervoor wordt een algoritme gebruikt. Dit algoritme zorgt ervoor dat de gemeente alleen gegevens ontvangt van inwoners met een bijstandsuitkering.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Er wordt gebruik gemaakt van de bestaande aanleverbestanden Rechtmatigheid. Zie hiervoor de het algoritme "Samenloopsignalering".

Het vraagbestand aan UWV (B):

- BSN

- Begindatum peilperiode

- Einddatum peilperiode (einde lopende maand waarin de bevraging plaatsvindt)

Het antwoordbestand van UWV (C):

- BSN

- Datum aanvang periode,

- Einddatum peilperiode

- LA BSN

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenverhouding, einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- Datum aanvang inkomstenperiode, einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding,

- LA Datum aanvang inkomstenperiode, einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding

- LA Code loonbelastingtabel

- LA Code soort inkomstenverhouding

- LA Indicatie loonheffingskorting

- LA Datum aanvang inkomstenopgave, einde inkomstenopgave

- LA Bedrag loon SV, -loon in geld, -waarde niet in geld uitgekeerd loon

- LA Aantal verloonde uren

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW

- LA Aantal verloonde uren

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW, -ingehouden loonbelasting/premie volksverzekeringen, -loon belast volgens tabel bijzondere beloningen, -loon loonbelasting/premie volksverzekeringen, -extra periode salaris, -opgebouwd recht extra periode salaris

- LA Opbouw arbeidsvoorwaardenbedrag

- LA Opname arbeidsvoorwaardenbedrag

- LA Bedrag vakantietoeslag, -opgebouwd recht vakantietoeslag, -privégebruik auto

- WGA Code adresrol

- WGA Straatnaam, -Huisnummer, -Huisnummertoevoeging, -Woonbootverwijzing, -Woonwagenverwijzing, -Postcode, -Woonplaatsnaam

- WGA Postbusnummer

- WGA Straatnaam buitenland, -Huisnummer buitenland, -Postcode buitenland, -Woonplaatsnaam buitenland, -Regionaam buitenland, -Locatieomschrijving buitenland, -Landcode ISO gestructureerd, -Postbusnummer buitenland

Ophalen aanvullende gegevens (D):

- jaarlijks gepubliceerd bedrag tegemoetkoming ANW

- het bedrag Jong gehandicaptenkorting

- jaarlijks de loonbelastingtabellen op de site van de Belastingdienst

- (vooruitlopend) op de vanuit de aangepaste Participatiewet in Balans voorgeschreven standaardpercentage uitgegaan worden van een (mogelijke) inhouding van de werkgever van 50% van de betaalde WGA premie op het netto loon van de werknemer.

Verstrekking aan gemeenten (F):

Zie technische werking (karakter limiet van veld bereikt)

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Als iemand te veel of ten onrechte bijstand heeft ontvangen, moet dit meestal worden terugbetaald aan de gemeente. Dit heet terugvordering. De persoon die dit bedrag moet terugbetalen noemen we ‘debiteur’.

Het IB helpt gemeenten om dit goed en zorgvuldig te doen.

Door dit algoritme kunnen gemeenten beter inschatten of iemand de bijstandsschuld (deels) kan terugbetalen, of dat er bijvoorbeeld een betaalafspraak moet worden aangepast. Ook helpt het bij het vinden van mensen die uit beeld zijn geraakt na het stoppen van de uitkering.

Hoe werkt het?

De gemeente geeft aan het IB door welke inwoners een schuld hebben die te maken heeft met de bijstand. Het IB vraagt gegevens op uit verschillende bronnen over het inkomen en/of vermogen van deze mensen. Op basis daarvan krijgt de gemeente daarna signalen terug.

Zo krijgt de gemeente bijvoorbeeld informatie over:

of iemand weer (of een structureel hoger) inkomen heeft,

of er vermogen of een banksaldo is,

of er voertuigen op naam staan (gegevens van de RDW)

Met die informatie kan de gemeente bepalen wat een goede vervolgstap is.

Voordelen op een rij:

Het terugvorderen van bijstandsschulden kost veel tijd en moeite.

Mensen met een schuld hebben vaak weinig geld, en zijn soms moeilijk te bereiken. Deze informatiedienst helpt gemeenten om het werk sneller en gerichter te doen.

Gemeenten kunnen sneller stappen zetten, zoals het starten van een loonbeslag.

Medewerkers kunnen hun tijd beter inzetten, doordat ze gericht signalen krijgen.

Gemeenten kunnen sneller reageren als er iets verandert in de situatie van een inwoner.

Er kan vaker en meer worden geïnd, omdat informatie eerder beschikbaar is.

Er is minder geld nodig voor bijvoorbeeld deurwaarders.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst ‘Bijstandsdebiteuren’ kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking bronnen (algemeen)

artikel 64, eerste lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, tweede lid, IOAW

artikel 45, tweede lid, IOAZ

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomsten

Grondslag verwerking Gemeenten:

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet, in bijzonder artikelen 58 tot en met 60

Artikelen 25 tot en met 28 IOAW

Artikelen 25 tot en met 28 IOAZ

Artikel 62 Wet SUWI

Ten aanzien van gegevenswerking RDW specifiek:

Grondslag verwerking RDW (bron)

·        artikel 41a, eerste lid, onder a, Wegenverkeerswet (WvW)

·        artikel 42, vierde lid, onder c, j° artikel 43, eerste lid, WvW

·        Hoofdstuk 1 en Bijlage A (Overheidsorganen – bestuursorganen) Beleidsregels controle informatieverstrekkingen uit het kentekenregister

Grondslag verwerking IB:

·        Service Level Agreement RDW - Stichting Inlichtingenbureau (SLA)

·        Document Afspraken en procedures RDW – Stichting Inlichtingenbureau (DAP)

·        artikel 63 Wet SUWI, artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
Antwoordbestand Belastingdienst (F):

- BSN rekeninghouder

- Waarderecord type 1 (indien er over de desbetreffende persoon geen gegevens zijn gevonden in de Rentebase, of het totaal ontvangen bedrag aan rente en het totaal van alle saldi blijven onder de respectievelijke normen): · “GEEN GEGEVENS/ ONDER NORM”, · Peildatum, · “00” = geen rente/saldo-gegevens aanwezig / “01” = totaal rente/saldo beneden norm

- Waarderecord type 2 (bevat rekeningnummer en bankcode en IBAN nummer

- Waarderecord 3 (Dit type record komt altijd voor in combinatie met types 2 en 4): Naam, voorletters en voorvoegsels van de rekeninghouder zoals geleverd door de financiële instelling

- Waarderecord 4 (Dit type record komt altijd voor in combinatie met types 2 en 3): rentebedrag, saldo en peildatum

Antwoordbestand RDW (G):

- BSN

- Startdatum (de datum waarop het voertuig op naam is gesteld)

- Einddatum (De datum waarop de tenaamstelling komt te vervallen)

- Kenteken van het voertuig

- Soort voertuig (motor, personenwagen, bedrijfswagen)

- Het type van het voertuig, inclusief eventuele uitvoering

- Door welke hoofdbrandstof dan wel energiebron de motor van het voertuig wordt aangedreven (Benzine, diesel, LPG of elektrisch)

- Indien van toepassing, 2e brandstof die het voertuig verbruikt (bijvoorbeeld bij LPG)

- Gewicht (De 'ledige massa' van een voertuig)

- Inrichting-voertuig (bromfiets, invalide )

- Bijzonderheid-voertuig (Caravan, Cabriolet)

- Toelatingsdatum (Bouwjaar van het voertuig)

- Afgiftedatum-deel-1 (De datum van 1e toelating van het voertuig. Dit vertegenwoordigt meestal het bouwjaar van het voertuig)

- Status-voertuig (een omschrijving die aangeeft wat de (bijzondere) status van het voertuig is)

- datum-status-voertuig (de datum van de status, behorende bij de status code)

Het signaalrapport aan gemeenten (I):

- BSN

- Soort-debiteur Betaler

- Type-signaal

- Toetsinstelling-inkomen

- Stijgingsnormbedrag

- LB-nummer

- WG-naam

- WG-adres

- WG- postcode

- WG-plaats

- Startdatum

- Einddatum

- Soort inkomen

- Loonlbph

- Inkomennetto-ind

- Vakantietoeslag

- Totaal-bruto- inkomen

- Totaal-bruto- inkomen-T-1

- Totaal-bruto- inkomen-T-2

- Toets-instelling-vermogen

- Geverifieerd-bsn

- Iban

- Rekeninglabel

- Naamrekeninghouder

- Banknaam

- Rente

- Totaal-rente

- Saldo

- Totaal-saldo

- Belastingjaar

- Toetsinstelling-voertuigbezit

- Kenteken

- Merk

- Type

- Voertuigsoort

- Brandstofsoort

- Gewicht

- Inrichting-voertuig

- Bijzonderheid-voertuig

- Toelatingsdatum

- Begindatum-tenaamstelling

- Einddatum -tenaamstelling

- Status-voertuig

- Datum-status-voertuig

*Instellingsmogelijkheden gemeenten. Gemeenten kunnen via het portaal zelf instellen welke gegevens zij in de rapportage wensen te ontvangen. Per debiteurengroep (Betaler / Niet-betaler / VOW’er) kunnen drempelwaarden worden ingesteld. Uitsluitend indien de via bronnen verkregen inkomen (UWV en vermogens (BD) waarden boven deze drempelwaarden uitkomt worden gegevens opgenomen in de rapportages. Daarnaast kan worden aangegeven of voertuigbezit wel of niet moet worden getoond.

A.     Het aanleverbestand van de gemeente;

B.     De aanvraag bij UWV op basis van het aanleverbestand van de gemeente;

C.     De maandelijkse aanvraag bij Belastingdienst op basis het aanleverbestand van de gemeente;

D.     De aanvraag bij RDW op basis van het aanleverbestand van de gemeente;

E.      De aanlevering van het antwoord bestand van UWV met BSN’s met gegevens over inkomen, pensioenen en/of uitkeringen;

F.      De aanlevering van antwoordbestand van Belastingdienst met informatie bankrekeningnummers, saldo/rente.

G.     De aanlevering van antwoordbestand RDW met informatie over voertuigbezit.

H.     Het IB past n.a.v. via bronnen verkregen informatie logica toe en creëert relevante informatie t.a.v. inkomen, vermogen en voertuigbezit. Bovendien houdt IB een lijst met debiteuren bij ter voorkoming van dubbele signalering en de laatste drie maanden met vermogens- inkomens en voertuiggegevens.

I.        Gemeenten ontvangen antwoordrapport (rekening houdend met de door de gemeenten ingestelde drempelwaarden en/of toets voertuigbezit J/N.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme zorgt ervoor dat gemeenten alleen informatie krijgen over de inwoners met een bijstandschuld die zij zelf aanleveren. En alleen als er iets is veranderd dat invloed kan hebben op het proces om die schuld terug te vorderen.

Zo worden alleen gegevens gedeeld als dat nodig is. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het aanleverbestand van de gemeente (A):

- BSN

- Gemeentecode

- Geboortedatum

- Voorletters

- Voorvoegsel*

- Achternaam

- Status vordering CBS code

- VOW J/N

- Dossiercode*

- Bedrag hoogte vordering*

- Team code*

- Medewerker

- Aantal vorderingen*

- Aflossing*

- Terugvordering*

- Verhaal*

*Optioneel, de optionele velden levert het IB één op één terug, ze zijn alleen bedoeld voor het vergemakkelijken van het verwerken en interpreteren van de signalen door gemeente.

Het vraagbestand aan UWV (B):

- BSN

- Begindatum peilperiode

- Einddatum peilperiode

Het vraagbestand aan Belastingdienst (C):

- BSN rekeninghouder

- Belastingjaar

- Geboortedatum

- Naam

Het vraagbestand aan RDW (D):

De door gemeenten aangeleverde BSN worden opgenomen in een gecombineerd vraagbestand richting de RDW gestuurd waarin ook BSN aanleveringen t.b.v. andere informatiediensten* zijn opgenomen.

- BSN

Het antwoordbestand van UWV (E):

- BSN

- Datum aanvang periode

- Einddatum peilperiode

- LA Burgerservicenummer

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenverhouding

- LA Datum einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- LA Datum aanvang inkomstenperiode

- LA Datum einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding

- LA Code soort inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenopgave

- LA Datum einde inkomstenopgave

- LA Bedrag loon SV

- LA Bedrag loon in geld

- LA Bedrag waarde niet in geld uitgekeerd loon

- LA Aantal verloonde uren

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW

- LA Bedrag ingehouden loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag loon loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag vakantietoeslag

- LA Bedrag opgebouwd recht vakantietoeslag

- LA Bedrag privégebruik auto

- WGA Code adresrol

- WGA Straatnaam

- WGA Huisnummer

- WGA Huisnummertoevoeging

- WGA Woonbootverwijzing

- WGA Woonwagenverwijzing

- WGA Postcode

- WGA Woonplaatsnaam

- WGA Postbusnummer

- WGA Straatnaam buitenland

- WGA Huisnummer buitenland

- WGA Postcode buitenland

- WGA Woonplaatsnaam buitenland

- WGA Regionaam buitenland

- WGA Locatieomschrijving buitenland

- WGA Landcode ISO gestructureerd

- WGA Postbusnummer buitenland

(Zie technische werking voor meer gegevens vanwege maximum aantal karakter limiet van dit veld)

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.organization
Regionale Dienst Werk en Inkomen Kromme Rijn Heuvelrug

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand, bijzondere bijstand en verhaal op onderhoudsplichtigen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 80 aangesloten gemeenten en controleert gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria. De consulent doorloopt de casus door middel van een kennissysteem dat is ingericht volgens landelijk en lokaal beleid. Door antwoord te geven op gestelde vragen wordt de beslisboom doorlopen. Het is mogelijk om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het gebruiken van dit algoritme is dat consulenten minder handmatig werk hoeven te doen. Het systeem zorgt ervoor dat belangrijke kennis bewaard blijft en dat ingewikkelde administratieve processen makkelijker worden en het systeem correct gevuld wordt met uitkeringsgegevens. Bovendien zorgt het ervoor dat alle aanvragen op dezelfde manier worden behandeld en dat de documenten die eruit komen duidelijk en gelijk zijn.

Omdat de consulenten altijd kunnen ingrijpen en aanpassingen kunnen doen, zijn de risico’s bij het gebruik van dit programma heel klein. Daarom is het gebruik van het programma goed in balans met de voordelen die het oplevert.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen (Snelbalie)

# data[].attributes.organization
Regionale Dienst Werk en Inkomen Kromme Rijn Heuvelrug

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 50 aangesloten gemeenten en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI) en de Wet gemeenschappelijke regelingen (Wgr).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het proces van Individuele Inkomens Toeslag en minimaregelingen beschikt de applicatie direct naar de aanvrager. Bij een afwijzing kan de aanvrager ervoor kiezen om de aanvraag toch in te dienen. Deze aanvraag wordt dan alsnog door een medewerker beoordeeld.

Bij de overige aanvragen krijgt de medewerker de aanvragen en bewijsstukken in de werkvoorraad om zelf te beoordelen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.goal
Het doel van Octobox Anonimiseren is om gemeente Apeldoorn te ondersteunen bij het veilig en efficiënt lakken van privacygevoelige informatie in documenten. Octobox doet suggesties voor het lakken van te beschermen informatie. Medewerkers kunnen de voorstellen overnemen of afwijzen. Van automatische beslissingen is geen sprake, waardoor de impact laag is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), Algemene Wet Bestuursrecht (AWB), Bekendmakingswet, Wet open Overheid (WOO), Wet Elektronische Publicaties (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Octobox Anonimiseren werkt op basis van 1) algoritmen om in de context van gegevens te zoeken 2) waardenlijsten waarmee termen automatisch herkend kunnen worden en 3) Natural Language Processing (NLP). NLP kan teksten classificeren door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam is. De software maakt gebruik van onderliggende opensource engines zoals SpaCy en Yolo waarbij labels worden toegekend aan herkende entiteiten - deze worden vervolgens door Octobox nogmaals gevalideerd en indien binnen de confidence-zone zullen ze geaccepteerd worden ter beoordeling door gebruiker alvorens ze definitief worden gemaakt.

# data[].attributes.proportionality
De Woo kent (relatieve en absolute) wettelijke uitzonderingsgronden die bepalen wanneer informatie achterwege blijft. Ook de AVG voorziet hierin, ter bescherming van persoonsgegevens. Het toepassen van deze uitzonderingsgronden door de gemeente is een bestaand proces. Octobox anonimiseren automatiseert dit proces, door het herkennen van te beschermen informatie. De inzet van Octobox is gerechtvaardigd omdat (opgeleide) medewerkers altijd de suggestie van Octobox moeten goedkeuren, wijzigen of afkeuren.

# data[].attributes.humanIntervention
De software van Octobox werkt op basis van een door de gemeente ingesteld inrichtingsdocument. De gemeente kan middels dit inrichtingsdocument bepalen welke categorieën van informatie de software in concept lakt. Denk hierbij aan namen van mensen, BSN-nummers, of handtekeningen. De lakkende medewerker houdt de controle door een voorstel goed te keuren, te wijzigen of af te keuren.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico is dat informatie onjuist gelakt of per ongeluk toch openbaar wordt gemaakt, wat kan leiden tot schending van privacywetgeving (zoals de AVG), reputatieschade voor de gemeente, of schade voor betrokken personen (zoals identiteitsdiefstal of misbruik van gegevens). Deze risico's worden gemitigeerd door verplichte menselijke controle: Octobox doet alleen suggesties en medewerkers maken de uiteindelijke beslissing. Daarnaast worden medewerkers opgeleid in het gebruik van Octobox en zijn er aanvullende richtlijnen beschikbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme verwerkt complete documenten die worden beoordeeld op openbaarmaking, zoals Woo-verzoeken, beleidsdocumenten, rapporten of e-mails. Deze documenten kunnen alle soorten informatie bevatten, waaronder persoonsgegevens zoals namen, adressen, telefoonnummers, e-mailadressen, geboortedata, BSN-nummers, financiële gegevens of handtekeningen. Octobox scant het volledige document om mogelijke te beschermen informatie te detecteren. Het algoritme is dus niet beperkt tot specifieke gegevenscategorieën, maar werkt op de totale inhoud van het document.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de website of de BuitenBeter App. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien een melding niet kan worden gekoppeld aan de aanwezige trefwoorden en derhalve niet aan een categorie of subcategorie kan worden geplaatst dan worden deze doorgestuurd naar de afdeling Integraal Beheer Openbare Ruimte. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de afdeling Openbare Ruimte bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Beschrijving categorie-identificatie in de BuitenBeter

1. Geen hoog risico volgens de EU AI-verordening

De categorie-identificatie is een ondersteunende functionaliteit die melders helpt bij het correct categoriseren van meldingen. Er is geen sprake van een besluitvormingsproces met juridische of ingrijpende gevolgen voor burgers, zoals bijvoorbeeld bij AI-gebruik in fraudedetectie of kredietbeoordeling. Hiermee valt het systeem niet onder de ‘hoog risico’-categorie zoals gedefinieerd in de AI-verordening van de EU.

2. Geen geautomatiseerde besluitvorming

De categorie-identificatie in BuitenBeter biedt slechts een suggestie voor een categorie en vervangt niet de menselijke beoordeling. De melder kan de suggestie aanpassen en de gemeente behoudt de volledige controle over de uiteindelijke verwerking van de melding. Er vind geen geautomatiseerde besluitvorming plaatsvindt zonder menselijke tussenkomst.

3. Transparantie en uitlegbaarheid

De werking van de categorie-identificatie is transparant en eenvoudig uit te leggen: het model baseert zijn suggesties op kenmerken uit eerdere meldingen en beschikbare categorieën. Er worden geen complexe, niet-uitlegbare algoritmes of zelflerende modellen gebruikt die ondoorzichtig kunnen zijn voor gebruikers.

4. Geen verwerking van bijzondere persoonsgegevens

De categorie-identificatie gebruikt alleen tekst uit de melding en openbare categorieën om een suggestie te doen. Er worden geen gevoelige of bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

5. Vergelijkbaar met reguliere zoek- en filterfuncties

De functionaliteit is vergelijkbaar met slimme zoekmachines of auto-aanvulsystemen die in veel overheids- en commerciële applicaties worden gebruikt. Dergelijke systemen hebben over het algemeen geen significante maatschappelijke of juridische impact.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie:

https://hethogeland.nl/over-deze-website/privacyverklaring

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De LIAS AI-tekstassistent helpt medewerkers van de gemeente bij het schrijven van duidelijke en gestructureerde toelichtingen op financiële gegevens. Zo wordt het werk makkelijker en sneller, en worden de teksten begrijpelijker voor iedereen die ze leest. Deze teksten worden openbaar gepubliceerd. De AI-tekstassistent helpt dus indirect om de communicatie van de gemeente naar inwoners duidelijker te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
AI-Verordening, AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
LIAS maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De service heeft geen interactie met de services van OpenAI. De modellen en de verwerking van de data vindt binnen de Europese Economische Ruimte (EER) plaats. De prompts en antwoorden worden niet gedeeld of beschikbaar gesteld buiten de applicatie. Daarnaast gebeurt alle communicatie via de applicatie zelf.

# data[].attributes.proportionality
Heldere en leesbare toelichtingen bij financiële gegevens zijn belangrijk. Ze zorgen ervoor dat inwoners beter begrijpen waar het over gaat. De AI-tekstassistent helpt medewerkers om deze teksten makkelijker en sneller te schrijven. Dit bespaart tijd en verbetert de communicatie naar buiten toe.

Een mogelijk nadeel is dat de AI-assistent fouten kan maken of niet altijd de juiste toon gebruikt. Daarom moeten medewerkers de tekst altijd zelf controleren. Als het nodig is, kijkt ook een collega mee (vierogenprincipe). De AI-tekstassistent is een hulpmiddel en geen vervanging van menselijk oordeel.

Het gebruik van de AI-assistent is niet verplicht. Medewerkers kiezen zelf of ze het willen gebruiken. Omdat het alleen een ondersteunend hulpmiddel is en medewerkers zelf verantwoordelijk blijven voor de inhoud, is het gebruik van dit algoritme redelijk en gerechtvaardigd.

# data[].attributes.humanIntervention
De AI-tekstassistent is vrijwillig te gebruiken als teksthulp. Teksten worden gemaakt op basis van input van de schrijver. De tekstassistent kan ervoor zorgen dat de aangeleverde tekst wordt verbeterd en gestructureerd. Hierna kan de tekst 1-op-1 worden overgenomen. Deze teksten worden altijd door de gebruiker zelf gecontroleerd.

# data[].attributes.risks
Het gebruik van de AI-tekstassistent is vrijwillig en niet verplicht. Medewerkers die de AI-assistent gebruiken, hebben vooraf een training gehad over de werking van de AI-tekstassistent. In de tool kan alleen gebruikgemaakt worden van vooraf gedefinieerde commando’s, waar medewerkers uit kunnen kiezen. Teksten die met de tool zijn gemaakt, worden altijd door de gebruiker zelf gecontroleerd.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die als input dienen (prompts) zijn geschreven teksten door de gebruiker. Deze teksten geven uitleg of toelichting op financiële gegevens en bevatten geen persoonsgegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.website
Veilig een e-mail sturen | Gemeente Mook en Middelaar

# data[].attributes.goal
De applicatie heeft als doel om een bijdrage te leveren aan de verbetering van de verkeersveiligheid in de provincie Utrecht. Het algoritme is hierbij een hulpmiddel om op basis van uiteenlopende indicatoren te komen tot meer, betere en snellere inzichten m.b.t. verkeersveiligheid. De uitkomsten van de applicatie worden ter advisering gebruikt door verkeerskundige experts voor (beleids)keuzes die de kans op verkeersongevallen verminderen. Zo kunnen risicovolle locaties worden gedetecteerd, geprioriteerd en gemonitoord. Aan de hand hiervan kunnen uiteenlopende maatregelen worden getroffen, zowel infrastructurele verbeteringen als gedragsgerelateerde interventies.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet (artikel a4, c),

Besluit Verkeersveiligheid Weginfrastructuur (artikel 3, e.v.)

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor elk wegvak (weg of fietspad) wordt aan de hand van de geselecteerde verkeersveiligheidsrisico's een risicoscore berekend. De risico's zijn ingedeeld in drie netwerken: gemotoriseerd verkeer, gemengd verkeer en fietspaden. Elk van de netwerken kent een specifieke set aan risico's, welke tot stand is gekomen op basis van werksessies met experts. Voor elk risico en wegkenmerk is een verkeerskundige onderbouwing opgesteld. Deze onderbouwing is gerelateerd aan vigerende ontwerprichtlijnen en bepaalt bij welke waarde een bepaalde score wordt bereikt. Hierbij krijgt elk wegvak een risicoscore op schaal van 0 tot 1.

# data[].attributes.proportionality
Het model combineert uiteenlopende data m.b.t. verkeersveiligheid, zowel op het gebied van ongevallen als op het gebied van risico-indicatoren (wegkenmerken, gedrag). Voorheen was deze data voornamelijk verspreid beschikbaar. Deze applicatie combineert dit overzichtelijk en toetst de data op relevante richtlijnen en kaders. Aan de hand hiervan kunnen gerichte maatregelen worden getroffen en vragen worden beantwoord. Het nadeel is dat de uitkomsten van het model op een goede manier moeten worden geïnterpreteerd door gebruikers. Niet alle bestaande risico's m.b.t. verkeersveiligheid kunnen in data/risico-indicatoren worden uitgedrukt, en data kan mogelijk fouten bevatten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is een analyse-instrument. De uitkomsten zijn adviserend en worden dus door mensen geinterpreteerd en gecontroleerd. Modeluitkomsten worden nooit 1-op-1 overgenomen. Er is dus geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Er wordt zoveel als mogelijk gebruik gemaakt van landelijk vastgestelde datasets. De datakwaliteit wordt periodiek gecontroleerd en, waar mogelijk, jaarlijks geüpdatet. Er is uitvoerige documentatie beschikbaar over de opbouw, inhoud en het gebruik van de applicatie. De uitkomsten worden altijd door een verkeerskundig expert beoordeeld voor gebruik. Tot slot worden er geen persoonsgegevens verwerkt noch getoond.

# data[].attributes.sourceData
Kadaster, BGT, BRON, BRUTUS (provincie Utrecht), Cyclomedia, DUO, NDW, NWB, OpenOV, OSM, STRAVEM (provincie Utrecht), VVN, WKD, TomTom, Groenestein (provincie Utrecht)

# data[].attributes.goal
Mensen sneller helpen aan werk, dat is het doel van VUM. Maar om werkzoekenden en werkgevers te matchen hebben bemiddelaars een goed beeld van de beschikbare kandidaten en vacatures nodig. Door de diversiteit aan systemen en terminologie is goed matchen soms best nog een klus. Het uitwisselen van gegevens tussen bemiddelaars is echter van groot belang voor succesvolle matches tussen werkgevers en werkzoekenden.

Met de voorziening Verbeteren Uitwisselen Matchingsgegevens (VUM) wordt hier op ingespeeld. Bemiddelaars krijgen door een zoekvraag, met behulp van de VUM-voorziening, toegang tot passende profielen en vacatures uit de databases van andere dienstverleners. Daardoor krijgen zij een veel breder beeld van werkzoekenden. Het maakt niet meer uit bij welke dienstverlener of in welke regio werkzoekenden zijn aangemeld.

De VUM-voorziening creëert dus meer transparantie in het werkzoekenden- en vacaturebestand over regio- en organisatiegrenzen heen. Dit zorgt voor betere matches tussen werkgevers en werkzoekenden. En dat is wat VUM wil bereiken. VUM is echter geen matchingsfaciliteit, want matchen blijft mensenwerk en maatwerk. De voorziening VUM, het bijbehorende afsprakenstelsel en de gegevensstandaarden helpen wel dat werk makkelijker te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het UWV heeft een wettelijke taak arbeidsbemiddeling uit te voeren voor werkzoekenden die vallen binnen de doelgroepen genoemd in de Wet SUWI. Ook gemeenten hebben een wettelijke opdracht de arbeidsinschakeling te ondersteunen voor hun doelgroepen, genoemd in de Participatiewet. Gemeenten kunnen daarnaast afspraken maken met het UWV voor het verlenen van dienstverlening aan personen die UWV dienstverlening ontvangen.

Het juridisch kader voor VUM in zijn geheel is gedetailleerd uitgewerkt in het document ‘Handreiking Juridische Grondslagen VUM’, versie 1.4, d.d. 27 juli 2021:Handreiking Juridisch Grondslagen VUM

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem is geen zelfstandig matchingsalgoritme, maar een uitwisselingsvoorziening die bemiddelaars (zoals gemeenten, UWV, re-integratiebureaus en sociaal ontwikkelbedrijven) in staat stelt om gegevens over werkzoekenden en vacatures met elkaar te delen. Dit gebeurt via:

Een uniforme gegevensstandaard: Hierin worden zaken als opleidingen, werkervaring, competenties, vaardigheden en interesses vastgelegd in een gestandaardiseerd formaat.

Een afsprakenstelsel: Dit regelt hoe gegevens gedeeld mogen worden, met aandacht voor privacy, veiligheid en samenwerking.

Technische koppelingen: De systemen van verschillende bemiddelaars worden technisch gekoppeld, zodat zoekopdrachten toegang krijgen tot profielen en vacatures uit andere databases.

Het resultaat is dat bemiddelaars via hun eigen systemen kunnen zoeken naar kandidaten of vacatures buiten hun eigen organisatie of regio, wat leidt tot meer en betere matches.

Hoewel VUM zelf geen geautomatiseerd matchingsalgoritme bevat, ondersteunt het wel systemen die algoritmisch zoeken en matchen mogelijk maken:

Zoekvragen worden algoritmisch verwerkt binnen aangesloten systemen, waarbij op basis van competenties, vaardigheden en andere profielkenmerken passende matches worden voorgesteld.

UWV gebruikt algoritmes in bredere dienstverlening, en heeft hiervoor een algoritmeregister gepubliceerd waarin wordt uitgelegd welke algoritmes worden ingezet, met welke data en voor welk doel. Het is aannemelijk dat sommige van deze algoritmes ook in de context van VUM gebruikt worden, bijvoorbeeld voor het verrijken van profielen of het prioriteren van matches.

Belangrijk is dat matchen blijft mensenwerk en maatwerk. VUM faciliteert de infrastructuur en gegevensuitwisseling, maar de uiteindelijke beslissing over een match ligt bij de bemiddelaar

# data[].attributes.proportionality
Om juist te kunnen matchen is het van belang, dat het uitwisselen van gegevens zonder belemmeringen verloopt. De techniek achter VUM koppelt de matchingssystemen van bemiddelaars. Zij hebben hiermee toegang tot elkaars gegevens over profielen van kandidaten en vacatures. Dat zorgt ervoor dat een zoekopdracht meer resultaten krijgt dan voorheen. Om goed te kunnen matchen is het handig dat de diverse systemen elkaar kunnen begrijpen. BKWI zorgt ervoor dat afspraken hierover goed worden vastgelegd.

# data[].attributes.humanIntervention
Machten blijft namelijk mensenwerk en vraagt maatwerk. Het uiteindelijk matchen tussen een werkzoekenden en een vacature gebeurt daarom altijd door een medewerker en niet door de VUM-voorziening. Daarom heeft het gebruik van algoritmes t.b.v. VUM een zeer lage impact.

# data[].attributes.risks
Privacy van persoonsgegevens staat voorop. Afspraken maken en vastleggen welke gegevens gedeeld mogen worden is daarom zeer belangrijk. Net als het vastleggen van de terminologie en in welk format er gewerkt wordt. Want als de software van de matchingssystemen niet met elkaar kan communiceren, komen er ook geen data tevoorschijn.

Om bovenstaande te bereiken is daarom een specifieke standaard gemaakt voor VUM om de benodigde gegevensuitwisseling eenduidig te maken. Dit noemen we gegevensstandaarden. Deze gegevensstandaarden worden door BKWI beheerd.

Naast gegevensstandaarden zijn er ook afspraken nodig om het hele proces goed te laten verlopen. Denk maar aan de eerder genoemde privacy van persoonsgegevens. Dit gebeurt in een afsprakenstelsel.

Afsprakenstelsel
Aan het gebruik van de gegevensstandaarden zijn dus een aantal afspraken verbonden. De afspraken voor het gebruik van VUM gaan onder meer over het gebruik van matchingsgegevens; hoe mogen ze gebruikt worden, over de samenwerking, de veiligheid en de privacyaspecten.

Deze afspraken maken het mogelijk om gegevens zorgvuldig en veilig te delen. Alleen partijen die zich committeren aan de afspraken, kunnen gebruikmaken van de uitwisselingsvoorziening (VUM). Ook het afsprakenstelsel wordt beheerd door BKWI.

Het afsprakenstelsel en de gegevensstandaard zorgen voor uniformiteit, waardoor alle partijen soepel kunnen samenwerken.

# data[].attributes.goal
Doel van de anonimiseringstool is om persoonlijke gegevens automatisch onherkenbaar te maken. Het gebruikte algoritme is een slim stappenplan dat de tool helpt te bepalen welke informatie in een dataset als “persoonlijk” wordt beschouwd, zoals namen, adressen, geboortedata of identificatienummers. Zodra het algoritme deze gegevens heeft herkend, voert het bewerkingen uit om ze te verwijderen, versluieren of vervangen door algemene termen.

Impact: Als je bijvoorbeeld een Woo-verzoek doet of betrokken bent bij gemeentelijke besluitvorming, dan kom je indirect met dit algoritme in aanraking. Je ziet het niet, maar het zorgt er wel voor dat jouw gegevens niet zomaar op straat komen te liggen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. AVG – Algemene Verordening Gegevensbescherming: Deze wet regelt hoe organisaties met persoonsgegevens moeten omgaan. Anonimiseren helpt om iemands privacy te beschermen bij publicatie.

2. UAVG – Uitvoeringswet AVG: Deze wet vult de AVG aan voor Nederland. Hij geeft extra regels voor overheden en bijzondere gegevens.

3. Woo – Wet open overheid: Deze wet zorgt voor openheid van overheidsinformatie. Persoonsgegevens mogen niet zomaar openbaar worden gemaakt.

4. Bekendmakingswet: Deze wet regelt hoe documenten openbaar worden gemaakt. Privacy moet goed worden beschermd bij publicatie.

5. Awb – Algemene wet bestuursrecht: Deze wet verwijst naar de Woo bij openbaarmaking. Daarom is anonimiseren ook hier verplicht.

6. Wep – Wet elektronische publicaties: Overheden moeten documenten digitaal publiceren. Bij publicatie moet zorgvuldig met persoonsgegevens worden omgegaan.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tool gebruikt taaltechnologie (NLP) om automatisch gevoelige informatie in documenten te herkennen. Met Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning leert de software steeds beter welke gegevens geanonimiseerd moeten worden. De tool herkent bijvoorbeeld namen, adressen, handtekeningen, kentekens en andere gevoelige of vertrouwelijke informatie. Herkenningen worden als suggesties getoond in een editor, zodat medewerkers deze kunnen controleren en aanpassen.

De AI wordt regelmatig bijgetraind door taaltechnologie-experts van leverancier e-specialisten, zodat de herkenning steeds nauwkeuriger wordt. De tool werkt op basis van taaltechnologie (NLP). We maken gebruik van Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning om de software steeds verder te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Berkelland publiceert grote hoeveelheden documenten. Handmatige controle op persoonsgegevens is tijdrovend en foutgevoelig. Door het algoritme in te zetten, kunnen documenten sneller en betrouwbaarder worden geanonimiseerd. Dit draagt bij aan een efficiënte uitvoering van de Wet open overheid (Woo) en de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

Daarnaast zorgt het algoritme voor gelijke behandeling: elk document wordt volgens dezelfde logica beoordeeld, zonder dat persoonlijke voorkeuren of interpretaties van medewerkers invloed hebben op het resultaat.

# data[].attributes.humanIntervention
Hoewel het algoritme automatisch persoonsgegevens uit documenten verwijdert of versluiert, blijft de menselijke rol essentieel in het proces van openbaarmaking. De uitkomsten van het algoritme worden door medewerkers beoordeeld, gecontroleerd en indien nodig aangepast voordat een document definitief wordt gepubliceerd.

# data[].attributes.risks
Hoewel de tool veel werk uit handen neemt, is hij niet foutloos. Daarom blijft menselijke controle belangrijk.

Medewerkers beoordelen of de tool goed heeft gewerkt en passen documenten aan als dat nodig is. Er zijn duidelijke richtlijnen voor het gebruik van de tool, inclusief wanneer handmatige correctie nodig is. Gebruikers van de tool krijgen uitleg over de werking, beperkingen en risico’s, zodat ze weten waar ze op moeten letten. Door regelmatig te evalueren en bij te sturen, zorgt de gemeente ervoor dat de tool betrouwbaar blijft. Zo beschermen we de privacy van inwoners op een zorgvuldige manier.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens die voorkomen in ruimtelijke plannen en interne documenten.

Het gaat onder andere om:

Namen van personen

Adressen en contactgegevens

Geboortedata

Burgerservicenummers (BSN)

Kentekens, IP-adressen of andere identificerende nummers

Gezondheidsinformatie of andere gevoelige gegevens

Informatie over familieleden of andere betrokkenen

Daarnaast kunnen via de tool ook bedrijfsgegevens of veiligheidsinformatie worden afgeschermd als openbaarmaking risico’s oplevert

# data[].attributes.goal
De inzet van de iVRI's draagt bij aan een efficiënte doorstroming en bereikbaarheid op kruispunten op een veilige en rechtvaardige manier (zonder dat mensen voor niks staan te wachten en een logische volgorde). Het draagt bij aan de opgave bereikbaarheid, doorstroming van verkeer en veiligheid. De inzet van verkeerslichten in het algemeen is noodzakelijk om de taak als wegbeheerder op een efficiënte manier uit te kunnen voeren. Het algoritme heeft invloed op verkeersdeelnemers (automobilisten, voetgangers, fietsers, vrachtwagens, openbaar vervoer (OV), nood- en hulpdiensten, etc) omdat het de kleur van de verkeerslichten bepaalt en hoe lang iedere verkeersdeelnemer moet wachten. iVRI’s kunnen een vorm van prioriteit geven aan verkeersdeelnemers. Bijvoorbeeld als een ambulance met spoed aan komt rijden, maar ook aan bijvoorbeeld een groep fietsers of een colonne vrachtwagens. Er zijn verschillende vormen van prioriteit. Absolute prioriteit (afkappen van andere richtingen) wordt bijvoorbeeld gebruikt voor nood- en hulpdiensten en geconditioneerde prioriteit (het verkeerslicht probeert naar een weggebruiker “toe te regelen”) in andere gevallen. Het prioriteitenkader van de provincie en lokale omstandigheden bepalen de mate van prioriteit per verkeersdeelnemer.

# data[].attributes.lawfulBasis
De veilige afhandeling van het wegverkeer. Wegenverkeerswet artikel a4c

# data[].attributes.methodsAndModels
De methode en modellen zijn landelijk vastgesteld vanuit het project Talking Traffic en worden beheerd door het LVMB.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk, vanwege verschillende belangen, om te bedenken wanneer de ene groep verkeersdeelnemers boven de andere groep verkeersdeelnemers voorrang krijgt. Dit hangt af van economische redenen (vrachtverkeer voorrang), de omgeving (woonwijk, bedrijventerrein, etc), gewenste modaliteit (OV en/of fietsvoorrang) of noodzaak (ambulance voorrang).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criteria (bv.: Hoe lang mag een verkeerslicht maximaal op groen staan)

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situatie kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast zijn de algemene verkeersregels ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerpprincipe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend. De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.2. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid. 3. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen. Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.name
Verkeercentrale voor het monitoren van (i)-VRI`s en verkeersstromen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is het toetsen en controleren van de verkeersregelingen. Tevens de werking en het storingenbeheer van de VRI`s

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Verkeerslichten verzamelen data en door middel van het algoritme wordt dit vertaald naar informatie over het verkeerslicht, het gebruik en het afwikkelen van verkeersstromen. Deze data verschijnt in een vooraf gedefinieerd dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Deze algoritmes geven inzicht in het verkeer en de verkeersstromen bij een verkeerslicht. De nadelen van dit algoritme is dat het soms valse meldingen kan geven. Een storing van een lus kan bijvoorbeeld een onterechte melding van een roodrijder geven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme verzamelt de data en presenteert dit in een dashboard. Deze data wordt door medewerkers van de gemeente gebruikt om het verkeersbeleid, de instellingen en de doorstroming te toetsen en te controleren.

# data[].attributes.risks
De gemeente houdt zich aan geldende wetgeving met betrekking tot verstrekken van gegevens aan derden en bewaren van gegevens.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Zodra een VRI wordt ontsloten op het landelijk netwerk en een volledige (i)-VRI wordt, dan geldt het volgende. Data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend. De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:

1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.

2. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid.

3. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen.Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli. Binnen de gemeente Oss hebben we op dit moment alleen maar VRI`s en iVRI ready geplaatst, zonder verbinding met UDAP

# data[].attributes.provider
De leveranciers kunnen zijn: Technolution met MobiMaestro STATS of Vialis met Verkeersinformatie via Verkeer.nu

# data[].attributes.goal
Met het SWAN-model kunnen we ons richten op het verminderen van risico's. Het doel is om situaties waarin klanten misschien te veel AOW ontvangen, sneller te herkennen en aan te passen. Zo blijft het bedrag dat u moet terugbetalen laag. We zorgen er ook voor dat toezichthouders nuttig worden ingezet. Het model helpt ons geld te besparen op uitkeringen en op ons werk. Om te controleren of iemand samenwoont, kan onze afdeling Preventie & Handhaving u thuis bezoeken. Dit kan een grote impact hebben. Daarom selecteren we met het SWAN-model de klanten met een hoger risico op onrechtmatigheid.

# data[].attributes.lawfulBasis
Handhavingstaken binnen de Algemene Ouderdoms Wet (AOW)

# data[].attributes.methodsAndModels
Zelflerend. Iemand die samenwoont, krijgt minder AOW dan een alleenstaande. Op basis van historische data van onrechtmatigheden bij de AOW wordt een regressie model getraind. Dit model geeft vervolgens een risicoscore aan klanten binnen de populatie. Deze risicoscore zegt iets over hoe groot de kans is dat een alleenstaande toch samenwoont.

# data[].attributes.proportionality
Het betreft een zelf lerend algoritme dat klanten met een hoger risico op samenwonen kan selecteren. In de wet staat welke gegevens we mogen gebruiken. Er is ook gekeken naar wat eerlijk en evenredig is. Omdat controles gerichter kunnen plaatsvinden, voorkomt het algoritme dat klanten onnodig thuisbezoeken krijgen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt een selectie van klanten met een verhoogde kans op samenwonen. Een medewerker voert nader onderzoek uit en adviseert of er sprake is van onrechtmatigheid; niet het algoritme.

# data[].attributes.risks
Wij toetsen onze modellen altijd of ze voldoen aan de regels. Dit zijn regels over ethiek en controleerbaarheid. Regels die we gebruiken zijn van de Algemene Rekenkamer en de regels die we zelf hebben opgesteld.

Daarnaast onderkennen we standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico's. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen zijn interne gegevens die beschikbaar zijn over de klant. Bijvoorbeeld:

informatie over het adres waar de klant nu woont of in het verleden woonde

woonsituatie

leeftijd

# data[].attributes.goal
Het IB laat gemeenten weten of er iets veranderd in de situatie van studenten die studietoeslag krijgen. Zo’n verandering kan invloed hebben op de hoogte of het recht op de toeslag. De gemeente krijgt dan een signaal, zodat zij kan nagaan of deze informatie al bekend was. Als dat niet zo is, kan de gemeente besluiten om actie te ondernemen.

Per toets is vastgesteld welke gegevens minimaal nodig zijn. Het gaat om de volgende gegevens:

Toets op studiefinanciering of Wet tegemoetkoming onderwijsbijdrage en schoolkosten (WTOS)

Gegevens van DUO over de vraag of iemand wel of geen studiefinanciering of WTOS ontvangt (WTOS: een tegemoetkoming voor ouders of verzorgers van leerlingen in het voortgezet onderwijs en het voortgezet speciaal onderwijs, om de kosten van het onderwijs te helpen betalen).

Toets op werk

Gegevens van de UWV-Polisadministratie over inkomsten uit een dienstverband.

Toets op Wajong

Gegevens van de UWV-Polisadministratie over inkomsten uit een Wajong-uitkering.

Toets op stagevergoeding boven de norm

Gegevens van de UWV-Polisadministratie over inkomsten uit stages (herkenbaar aan een speciale code voor stagiairs).

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van persoonsgegevens in het kader van deze informatiedienst kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking UWV

artikel 64, eerste lid, aanhef en onder b, en artikel 68 Participatiewet

Grondslag verwerking DUO (als onder de minister van OCW ressorterende dienst):

artikel 64, eerste lid, aanhef en onder i, en artikel 68 Participatiewet

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-DUO

Grondslag verwerking Gemeenten:

artikel 36b van de Participatiewet

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A.     Het periodieke aanleverbestand van de gemeente. De aanlevering van nieuw verstrekte studietoeslag(en);

B.     Het vraagbestand aan UWV met BSN op basis waarvan de UWV Polisadministratie wordt bevraagd;

C.     De aanlevering van de antwoordbestanden van UWV met BSN’s met gegevens over:

·       nieuwe dienstverbanden, Wajong uitkering.

·       stage-inkomsten;

D.    Het vraagbestand aan DUO met BSN’s met de lopende populatie Studietoeslag;

E.     Het antwoordbestand van DUO met indicatie actuele verstrekking Studiefinanciering / WTOS;

F.   Berichtuitwisseling via bijstandsregelingenbericht op basis waarvan de in de klantvolgvoorziening aangehouden studietoeslagen worden geactualiseerd;

G. De klantvolgvoorziening waarin de aangeleverde studietoeslagen worden aangehouden;

H.    Het IB creëert n.a.v. via bronnen verkregen informatie signalen richting de gemeenten met relevante informatie;

I.     Gemeenten ontvangen signaalrapport.

# data[].attributes.proportionality
Er wordt een algoritme gebruikt om alleen gegevens door te geven van de door de gemeente aangeleverde studenten die:

een studietoeslag ontvangen,

en

bij wie iets is veranderd dat invloed kan hebben op de studietoeslag.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het aanleverbestand van de gemeente (A):

- Gemeentecode

- BSN

- Begindatum ST

- Einddatum ST

Klantvolgvoorziening (G) en actualisatie via DKD (F):

De volgende gegevens worden in de klantvoorziening aangehouden(G):

- Gemeentecode

- BSN

- Begindatum ST

- Einddatum ST

- Aanleverdatum

- Actualisatiedatum

- Wijze van actualisatie

Automatische actualisatie via DKD (F):

- CdPartijSuwi

- Burgerservicenr

- CdSzWet

- DatBUitkeringsperiode

- DatEUitkeringsperiode

Bron vraag en antwoordbestanden UWV (B):

- Burgerservicenummer

- Referentienummer klant

- Begindatum peilperiode

- Einddatum peilperiode

Bron antwoordbestanden UWV (C):

- Referentienummer klant

- Input Burgerservicenummer

- Datum aanvang periode

- Datum einde periode

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenverhouding

- LA Datum einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- LA Code soort inkomstenverhouding

Gegevensuitwisseling UWV t.b.v. toetsen op stage inkomsten hoger dan norm (C):

- Referentienummer klant

- Input Burgerservicenummer

- Datum aanvang periode

- Datum einde periode

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenverhouding

- LA Datum einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- LA Datum aanvang inkomstenperiode

- LA Datum einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding

- LA Code soort inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenopgave

- LA Datum einde inkomstenopgave

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW

- LA Bedrag ingehouden loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag loon loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag privégebruik auto

Gegevens aan te leveren bij DUO (via RINIS) (D):

- Burgerservicenummer

Gegevens te ontvangen van DUO (via RINIS) (E):

- Burgerservicenummer

- Indicatie Studiefinanciering / WTOS

- Einddatum studiefinanciering / WTOS

Gegevens uit te leveren naar gemeente (I):

- Gemeentecode

- BSN

- Begindatum ST

- Einddatum ST

- Laatst geactualiseerd

- Creatiedatum

- Reden

- Datum

- lb-nummer

- admeenheid-naam

- startdatum-ikv

- einddatum-ikv

- startdatum-lp

- einddatum-lp

- loon-lbph

- inkomen-netto-ind

- waarde-gebruik-auto

- inh-lbph

- inh-zvwpremie

# data[].attributes.contactEmail
Stichting Inlichtingenbureau (IB)*   * De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB).   https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.name
Inkomens- & vermogenstoets categoriale bijzondere bijstand

# data[].attributes.goal
De informatiedienst heeft twee doelen:

1.     De gemeente helpen bij het beoordelen van aanvragen voor bijzondere bijstand voor mensen die meedoen aan een collectieve aanvullende zorgverzekering.

2.     De gemeente helpen bij het beoordelen of deze bijzondere bijstand automatisch verlengd kan worden, als iemand al meedoet aan zo’n verzekering.

Met deze geautomatiseerde controle ziet de gemeente of iemand voldoet aan de voorwaarden voor inkomen en vermogen. Deze voorwaarden stelt de gemeente zelf vast. Als iemand daar niet aan voldoet, krijgt de gemeente dat te zien.

Als iemand al een bijstandsuitkering ontvangt (zoals van de Participatiewet, AIO, IOAW of IOAZ), dan is er altijd sprake van geen belemmering. Dan is er geen extra controle van het inkomen nodig via het UWV.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van persoonsgegevens in het kader van deze informatiedienst kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking Gemeenten:

o  Hoofdstuk 4 ‘Aanvullende inkomensondersteuning, Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Pw

o  artikel 62 Wet SUWI

Grondslag verwerking IB:

o  artikel 64, derde lid, en artikel 68 Pw

o  artikel 45, tweede lid, IOAW

o  artikel 45, tweede lid, IOAZ

o  artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

o  samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomsten

Grondslag verwerking bronnen (algemeen):

o  artikel 64, eerste lid, en artikel 68 Pw

o  artikel 45, eerste lid, IOAW

o  artikel 45, eerste lid, IOAZ

Grondslag verwerking SVB (bron):

o  Artikel 47a Participatiewet

Grondslag verwerking RvIG:

o  artikelen 3.1 en 3.2 van de Wet basisregistratie personen

o  651001 Autorisatiebesluit Inlichtingenbureau gemeenten en gemeentelijke samenwerkingsverbanden

o  651002 Autorisatiebesluit Inlichtingenbureau

Grondslag verwerking RDW (bron)

o  artikel 41a, eerste lid, onder a, Wegenverkeerswet (WvW)

o  artikel 42, vierde lid, onder c, j° artikel 43, eerste lid, WvW

o  Hoofdstuk 1 en Bijlage A (Overheidsorganen – bestuursorganen) Beleidsregels controle informatieverstrekkingen uit het kentekenregister

o  artikel 5.5a van het Besluit SUWI

Grondslag verwerking IB-RDW:

o  Service Level Agreement RDW - Stichting Inlichtingenbureau (SLA)

o  Document Afspraken en procedures RDW – Stichting Inlichtingenbureau (DAP)

o  Overeenkomst Gemeenten – IB.

o  artikel 63 Wet SUWI, artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling

SUWI.

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
Het antwoordbestand van UWV (E):

- BSN

- Datum aanvang periode

- Einddatum peilperiode

- LA Nummer inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenverhouding

- LA Datum einde inkomstenverhouding

- LA Loonheffingennummer

- LA Naam administratieve eenheid

- LA Datum aanvang inkomstenperiode

- LA Datum einde inkomstenperiode

- LA Code aard arbeidsverhouding

- LA Code soort inkomstenverhouding

- LA Datum aanvang inkomstenopgave

- LA Datum einde inkomstenopgave

- LA Bedrag loon SV

- LA Bedrag loon in geld

- LA Bedrag waarde niet in geld uitgekeerd loon

- LA Aantal verloonde uren

- LA Bedrag ingehouden bijdrage ZVW

- LA Bedrag ingehouden loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag loon loonbelasting/premie volksverzekeringen

- LA Bedrag vakantietoeslag

- LA Bedrag opgebouwd recht vakantietoeslag

- LA Bedrag privégebruik auto

- WGA Code adresrol

- WGA Straatnaam

- WGA Huisnummer

- WGA Huisnummertoevoeging

- WGA Woonbootverwijzing

- WGA Woonwagenverwijzing

- WGA Postcode

- WGA Woonplaatsnaam

- WGA Postbusnummer

- WGA Straatnaam buitenland

- WGA Huisnummer buitenland

- WGA Postcode buitenland

- WGA Woonplaatsnaam buitenland

- WGA Regionaam buitenland

- WGA Locatieomschrijving buitenland

- WGA Landcode ISO gestructureerd

- WGA Postbusnummer buitenland

Antwoordbestand RDW (I):

- BSN

- Startdatum (de datum waarop het voertuig op naam is gesteld)

- Einddatum (De datum waarop de tenaamstelling komt te vervallen)

- Kenteken van het voertuig

- Soort voertuig (motor, personenwagen, bedrijfswagen)

- Het type van het voertuig, inclusief eventuele uitvoering

- Door welke hoofdbrandstof dan wel energiebron de motor van het voertuig wordt aangedreven (Benzine, diesel, LPG of elektrisch)

- Indien van toepassing, 2e brandstof die het voertuig verbruikt

(bijvoorbeeld bij LPG)

- Gewicht (De 'ledige massa' van een voertuig)

- Inrichting-voertuig (bromfiets, invalide )

- Bijzonderheid-voertuig (Caravan, Cabriolet)

- Toelatingsdatum (Bouwjaar van het voertuig)

- Afgiftedatum-deel-1 (De datum van 1e toelating van het voertuig. Dit vertegenwoordigt meestal het bouwjaar van het voertuig)

- Status-voertuig (een omschrijving die aangeeft wat de (bijzondere) status van het voertuig is)

- datum-status-voertuig (de datum van de status, behorende bij de status code)

- Kilometerstand (meest recent – max 1 jaar oud)*

- Indicatie leaseauto

- Cataloguswaarde voertuig

De rapportage inkomens- & vermogenstoets collectieve aanvullende zorgverzekering aan gemeenten (K):

- BSN

- BRP bevraagd

- Aanvrager geboortedatum

- Aanvrager Naam

- Partner BSN

- Partner Geboortedatum

- Partner Naam

- Leefvorm

- Zekerheid leefvorm

- Uitkering(en)

- Belemmering

- Inkomen

- Inkomensnorm

- Toetspercentage

- Toetsbedrag

- Reden (bedrag)

- Reden (percentage)

- Vermogen

- Reden (rente)

- Reden (saldo)

- Huishouden

- Reden(en)

- Kenteken(s)

De XML-detailrapportage bevat verdere detaillering van de belemmeringen.

A.     Het aanleverbestand van de gemeente. De gemeente kan in het beveiligd IB klantportaal Werk en Inkomen een bestand uploaden met BSN die zij ter toetsing willen aanbieden. Ten behoeve van de bepaling of er sprake is van AIO uitkeringen wordt gebruik gemaakt van de klantvolgvoorziening waarvoor in het kader van Samenloopsignalen (zie PIP6) de SVB de AIO populatie aanlevert;

B.     De aanvraag bij RviG uit de BRP met BSN’s zoals door gemeenten aangeleverd (indien verzocht);

C.     De aanlevering van het antwoordbestand van de RvIG uit de BRP met gegevens over personen wonend op hetzelfde adres als aanvrager t.b.v. bepaling leefvorm;

D.    De aanvraag bij UWV op basis van het aanleverbestand van de gemeente of antwoordbestand RvIG (BSN aanvrager en evt. partner);

E.     De aanlevering van het antwoord bestand van UWV met BSN’s met gegevens over inkomen, uitkeringen en/of pensioenen;

F.     De aanvraag bij BD op basis het aanleverbestand van de gemeente of antwoordbestand RvIG (BSN aanvrager en evt. partner);

G.    De aanvraag bij en het antwoord van de Belastingdienst voor:

·       Saldo en rente: maximaal 1,5 jaar oud op datum van bevraging, de peildatum is altijd 31 december van een afgesloten belastingjaar (jaarlijks komen in juni de vermogensgegevens van 31 december van het belastingjaar ervoor beschikbaar);

·       Heffingskortingen: maandelijks actueel;

H.    De aanvraag bij RDW op basis van het aanleverbestand van de gemeente of antwoordbestand RvIG (BSN aanvrager en evt. partner);

I.       De aanlevering van antwoordbestand RDW met informatie over voertuigbezit;

J.      Het IB past n.a.v. via bronnen verkregen (en tijdelijk opgeslagen) informatie logica toe en creëert relevante informatie t.a.v. inkomen, vermogen en voertuigbezit;

K.     Gemeenten ontvangen antwoordrapporten (rekening houdend met de door de gemeenten ingestelde drempelwaarden en/of toets voertuigbezit J/N. Dit betreft een overzichtsrapport en een rapport met detailgegevens.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van dit algoritme is dat een inwoner die een aanvraag heeft gedaan of in aanmerking wil komen voor verlenging niet zelf informatie hoeft aan te leveren over het inkomen en vermogen. Ook werkt het veel sneller dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Zo worden er minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het aanleverbestand van de gemeente (A):

- BSN

- Gemeentecode

- BRP bevragen J/N

- Normpercentage

- Aanvrager geslachtsnaam (verplicht als BRP bevragen = N, anders leeg

- Aanvrager geboortedatum (verplicht als BRP bevragen = N anders leeg)

- Leefvorm (verplicht als BRP bevragen = N, anders leeg, moet 1, 2 of 3 zijn; 1 = Gehuwd/Samenwonend; 2 = Alleenstaande ouder; 3 = Alleenstaande)

- Partner BSN (verplicht als leefvorm = 1, anders leeg

- Partner geslachtnaam (verplicht als leefvorm = 1, anders leeg)

- Partner geboortedatum (verplicht als leefvorm = 1, anders leeg)

Het vraagbestand aan RvIG (BRP) (B):

- BSN Aanvrager

Het antwoordbestand van RvIG (C):

- BSN van o.a. Uitkeringsgerechtigde (zie ook de andere velden onderstaand)

- Categorie 1 (uitkeringsgerechtigde):

·  BSN

·  Voorvoegsel geslachtsnaam

·  Geslachtsnaam

·  Geboortedatum

- Categorie 2 (ouder 1):

·  BSN

- Categorie 3 (ouder 2):

·  BSN

- Categorie 5 (huwelijk / geregistreerd partnerschap):

·  BSN

·  Geboortedatum

·  Datum sluiting

·  Datum ontbinding

- Categorie 8(verblijfplaats):

·  Functie adres

- Categorie 9 (Kind):

·  BSN

·  Geboortedatum

Het vraagbestand aan UWV (D):

- BSN

- Begindatum peilperiode

- Einddatum peilperiode

Zie vervolg in "Technische werking" (E)

Het vraagbestand aan BD (F):

Afnametype: rente- en saldi gegevens

- BSN Aanvrager

- Belastingjaar

- Naam

Afnametype: Heffingskortingen

- BSN Aanvrager

Antwoordbestand BD (G):

- BSN rekeninghouder

- Waarderecord type 1 (indien er over de desbetreffende persoon geen gegevens zijn gevonden in de Rentebase, of het totaal ontvangen bedrag aan rente en het totaal van alle saldi blijven onder de respectievelijke normen):

· “GEEN GEGEVENS/ ONDER NORM”

· Peildatum

· “00” = geen rente/saldo-gegevens aanwezig / “01” = totaal rente/saldo beneden norm

- Waarderecord type 2 (bevat rekeningnummer en bankcode. Vanaf belastingjaar 2012 wordt IBAN aangeleverd. Dit type komt altijd voor in combinatie met waarde records type 3 en 4, in het geval er wel een totaal saldo of een totaal aan rente is gevonden boven de daarvoor geldende grenzen.):

· IBAN nummer

- Waarderecord 3 (Dit type record komt altijd voor in combinatie met types 2 en 4):

· Naam, voorletters en voorvoegsels van de rekeninghouder zoals geleverd door de financiële instelling

- Waarderecord 4 (Dit type record komt altijd voor in combinatie met types 2 en 3):

· rentebedrag, saldo en peildatum

Het vraagbestand aan RDW (H):

- BSN

Zie vervolg in "Technische werking" (I), (K)

# data[].attributes.contactEmail
*  De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Helpen bij het prioriteren van Milieutoezicht. De impact is dat een bedrijf met een andere frequentie kan worden bezocht.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Per dossier wordt een beslissingsschema doorlopen dat leidt tot een prioritetscategorie voor het dossier.

# data[].attributes.proportionality
De informatie wordt op een uniforme, objectieve manier omgezet in een prioriteit

# data[].attributes.humanIntervention
De persoon die de milieuontroles plant besluit op basis van de prioriteitscategorie of er een controle wordt ingepland of niet. Als hij/zij twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.risks
Omdat het algoritme regel gebaseerd is, wordt het alleen uitgevoerd als aan de voorwaarden wordt voldaan. Als de persoon die de milieucontroles plant twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Dossier en inspectie gegevens

# data[].attributes.goal
Doel: Digitaal handhaven geldende zero emissie. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de zero emissiezone voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat gezichten en kentekens (m.u.v. het kenteken van de overtreder) op de foto van de overtreding wazig worden gemaakt (geblurred).

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficiënt. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader van de Wet WOZ. De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerendezaakbelasting en de reclamebelasting. Daarnaast heeft de hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting, de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Xxllnc waarderen maakt gebruik van modelmatige vergelijking. Modelmatige vergelijking wil zeggen dat bij de onderbouwing van een object wordt gezocht naar verkochte woningen, die het meeste lijken op het hoofdgebouw van het te vergelijken object. De volgende uitgangspunten zijn van toepassing:

De waarde van het hoofdgebouw wordt bepaald door deze te vergelijken met het hoofdgebouw van peilpunten;

De waarde van de grond en overige onderdelen worden bepaald door gebruik te maken van modelkengetallen;

Taxateurs stellen de parameters van het model in, zoals de gebruiksoppervlakte, bouwjaar, ligging, kwaliteit, onderhoud, etc.

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficiënt, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt formeel - op grond van artikel 22 van de Wet WOZ - vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om te komen tot een waardevaststelling, wordt ex. artikel 17 van de Wet WOZ, de waarde bepaald. Het bepalen van de WOZ-waarde gebeurt de facto door de WOZ-taxateur, die hierbij zoveel mogelijk gebruik maakt van taxatiemodellen. Deze modellen bestaan uit een reeks van algoritmes.

# data[].attributes.risks
Risico in gebruik is beperkt want de waarderingskamer houdt toezicht op de uitvoering van de WOZ.

# data[].attributes.sourceData
Basis bij bepaling van woningen zijn de gerealiseerde verkoopcijfers uit het kadaster.

Basis voor de niet-woningen zijn in beginsel de verhuurcijfers bepalend.

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader van de Wet WOZ. De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerendezaakbelasting en de reclamebelasting. Daarnaast heeft de hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting, de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Xxllnc Waarderen maakt gebruik van modelmatige vergelijking. Modelmatige vergelijking wil zeggen dat bij de onderbouwing van een object wordt gezocht naar verkochte woningen, die het meeste lijken op het hoofdgebouw van het te vergelijken object. De volgende uitgangspunten zijn van toepassing:

De waarde van het hoofdgebouw wordt bepaald door deze te vergelijken met het hoofdgebouw van peilpunten;

De waarde van de grond en overige onderdelen worden bepaald door gebruik te maken van modelkengetallen;

Taxateurs stellen de parameters van het model in, zoals de gebruiksoppervlakte, bouwjaar, ligging, kwaliteit, onderhoud, etc.

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficiënt, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt formeel - op grond van artikel 22 van de Wet WOZ - vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om te komen tot een waardevaststelling, wordt ex. artikel 17 van de Wet WOZ, de waarde bepaald. Het bepalen van de WOZ-waarde gebeurt de facto door de WOZ-taxateur, die hierbij zoveel mogelijk gebruik maakt van taxatiemodellen. Deze modellen bestaan uit een reeks van algoritmes.

# data[].attributes.risks
Risico in gebruik is beperkt want de waarderingskamer houdt toezicht op de uitvoering van de WOZ.

# data[].attributes.sourceData
Basis bij bepaling van woningen zijn de gerealiseerde verkoopcijers uit het kadaster.

Basis voor de niet-woningen zijn in beginsel de verhuurcijfers bepalend.

# data[].attributes.name
Risicoselectie van posten met kentekengegevens ten behoeve van de ANPR-actie

# data[].attributes.goal
Bij verkeerscontroles worden auto's waarvan de eigenaar invorderingsschulden heeft van de weg gehaald. De belastingschuldige krijgt de gelegenheid om zijn achterstand te betalen. Eventueel kan de auto in beslag genomen worden.

De kentekens van de langsrijdende auto's worden gescand door de ANPR camera. Het algoritme selecteert daarbij de kentekens van de auto's. Indien het kenteken voorkomt in het bestand krijgt de deurwaarder een melding “hit” en wordt het kenteken doorgegeven aan de motoragent die de auto op de volgende parkeerplaats aan de kant zet.

De deurwaarder bespreekt daarna met de bestuurder de openstaande schulden.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Invorderingswet 1990

6. Wet op de Loonbelasting 1964:

7. Wet Inkomstenbelasting 2001:

8. Wet op de Vennootschapsbelasting 1969:

9. Wet op de Omzetbelasting 1968:

10. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

11. Archiefwet 1995:

12. Beleidsregel CBP richtsnoeren ANPR

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen letterlijk hebben overgenomen uit wet- en regelgeving.

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

# data[].attributes.proportionality
Vanwege de grote aantallen auto's en de snelheid waarmee ze langsrijden is het zonder technische ondersteuning onmogelijk om de kentekens te beoordelen. Het algoritme ondersteunt bij de beoordeling van de kentekens. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger en efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het algoritme bevat geen 24/7 “realtime “ informatie. Daarom kijkt de medewerker ter plekke in het invorderingssysteem voor de laatste actuele gegevens. Deze kunnen gelet op het moment (tijdstip ) van de selectie van de hitlijsten afwijken. Het is de medewerker van de Belastingdienst die met de bestuurder in gesprek gaat over de openstaande schulden en de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
Privacy en AVG

Het gebruik van de gegevens wordt 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

Bij het algoritme wordt geen gebruik gemaakt van bijzondere persoonsgegevens.

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

# data[].attributes.sourceData
1. Voertuigstatusgegevens (export, sloop, gestolen, geschorst etc.)

2. Voertuigen met de verplichtingensignalen VPS1 (katvangers) en VPS2 (fiscale wanbetalers)

3. Bedrijfsvoorraadvoertuigen die bij RDW erkende dealers of importeurs in de bedrijfsvoorraad staan

4. Voertuigen op naam van personen met een nog openstaande en invorderbare belastingschuld

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
Het primaire doel van dit werkproces is de inzet van het instrument steekproeven om inzicht te verkrijgen in de juistheid en volledigheid van aangiften. En dat op statistisch verantwoorde wijze. De uitkomst van dit werkproces vormt mede de input voor de processen die leiden tot het jaarplan van de Belastingdienst en de jaarplannen van de Uitvoeringsdirecties.

De steekproef ondernemingen geeft uitvoering aan het Beleidskader Steekproeven en wordt tweejaarlijks uitgevoerd.

De reden voor het gebruik van een algoritme in SAS Enterprise Guide (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 steekproef kan exact worden herhaald met dezelfde instellingen.

Transparantie: De gebruikte methode is duidelijk gedocumenteerd en controleerbaar.

Dit algoritme bakent de onderzoekspopulatie MKB af en trekt hieruit een aselecte gestratificeerde steekproef van 3600 entiteiten. Deze entiteiten krijgen allemaal een boekenonderzoek. De controle-opdracht is voor alle entiteiten is hetzelfde.

Het doel van het algoritme is het willekeurig en zonder specifieke aanleiding selecteren van 3600 entiteiten uit de MKB-populatie voor een boekenonderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
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:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van expertise.

Hiermee wordt de onderzoekspopulatie MKB vastgesteld. Hieruit worden willekeurig en zonder specifieke aanleiding 3600 entiteiten geselecteerd die in aanmerking komen voor een boekenonderzoek door middel van een gestratificeerde steekproef.

De onderzoekspopulatie gaat om alle MKB-entiteiten met relevante belastingplicht (combinatie van IH/VPB/OB,LH) en een actieve onderneming. De MKB-populatie is scheef verdeeld. De MKB-populatie varieert van kleine 1-persoons-ondernemingen tot grote werkgevers (tot 500 werknemers). De groep kleine 1-persoons-ondernemingen is veruit het grootst. Om te waarborgen dat in de steekproef voldoende diversiteit aan ondernemingen aanwezig is, wordt de steekproef gestratificeerd getrokken. Op basis van leeftijd van de entiteit, werkgeverschap, hoogte omzet, hoogte fiscaal belang LH en VPB-belastingplicht wordt een verdeling gemaakt in 7 strata. Binnen elk stratum wordt een aselecte steekproef getrokken. De geselecteerde entiteiten krijgen allemaal een boekenonderzoek. De controle-opdracht voor al deze entiteiten is hetzelfde.

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

# data[].attributes.proportionality
De steekproef is belangrijk om het jaarplan van de Belastingdienst te kunnen bepalen. Het algoritme maakt het uitvoeren van de steekproef mogelijk.

Het algoritme bepaalt systematisch en nauwkeurig de onderzoekspopulatie. De selectie die het algoritme maakt is gedocumenteerd en controleerbaar.

Het alternatief is dat een medewerker handmatig de onderzoekspopulatie bepaalt en aselect entiteiten selecteert. Hiervoor zouden alle entiteiten bekeken moeten worden. Dit is niet efficiënt en foutgevoelig

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Combinatie van menselijke tussenkomst en beslissingen door het algoritme.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme.

Het deel van het algoritme dat de MKB-populatie afbakent, wordt gecontroleerd gedraaid. Dat wil zeggen dat bij elke stap wordt gecontroleerd of de uitkomst aan de verwachting voldoet.

De uiteindelijke uitvoering is het aselect trekken van een steekproef deze wordt uitgevoerd door het algoritme.

Bij het opvoeren van de controleopdrachten na de steekproef in het systeem, wordt door een medewerker nog allerlei handmatige checks in de relevante systemen gedaan. Deze medewerker maakt uiteindelijk de keuze of het boekenonderzoek uitgevoerd kan worden.

# data[].attributes.risks
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

Er worden in dit algoritme geen bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

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.

# data[].attributes.sourceData
1. Persoons- en entiteitgegevens belastingplichtige

2. Aangiftegegevens IH voor bepalen belastingplicht IH en indicatie winstaangifte

3. Omzetgegevens voor bepalen belastingplicht OB en fiscaal belang OB

4. Loongegevens voor bepalen belastingplicht LH en fiscaal belang LH

5. Resultaten boekenonderzoeken

6. Indicatie HT

7. Indicatie ANBI

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.name
Toezicht en Handhaving Corona maatregelen

# data[].attributes.goal
Het gerichter inzetten van handhavers voor de leefbaarheid in de openbare ruimte ten aanzien van het naleven van Corona maatregelingen als naleving van de Algemene Plaatselijke Verordening (APV).

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak mbt maatregelen uit de Corona periode kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhavers om de situatie op locatie te verkennen. Daarmee voorzien we handhavers van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op maatregelen uit de Corona periode draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor bewoners van deze woningen. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Gegevens over de aantallen van groepen mensen op specifeke locaties in Utrecht

# data[].attributes.goal
We willen graag voorkomen dat kleine criminaliteit plaatsvindt op Utrechtse hotspot locaties. Hieronder verstaan we delicten als overlast, diefstal en vernielingen. Daarvoor maken we gebruik van de bestaande informatie over kleine criminaliteit die eerder in Utrecht heeft plaatsgevonden, met daarbij bijbehorende locatie en context. Op basis daarvan voorspellen we of en waar kleine criminaliteit op Utrechtse hotspots kan plaatsvinden.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze aanpak op het voorkomen van kleine criminaliteit op Utrechtse hotspots dragen we bij aan de waarden Veiligheid en Gezondheid van Utrechtse bewoners. Vanuit de waarde Privacy hebben we geborgd dat alleen gebruik wordt gemaakt van geanonimiseerde data. Vanuit de waarde Controle op technologie zorgen we ervoor dat de toepassing van het algoritme voldoet aan de voorwaarden van informatieveiligheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden ondermeer de volgende datasets gebruikt:

- Overzicht van kleine criminaliteit met locatie

- Meldingen mbt overlast met locatie

- Demografische kenmerken op geaggregeerd niveau

- Omgevingskenmerken zoals nabijheid van voorzieningen mbt verkeer (bushaltes of treinstations) of winkels

# data[].attributes.goal
Het voorkomen van woninginbraak in Utrecht. Daarvoor geven we onze bewoners handvatten, zoals informatie over geschikte alarminstallaties, Politiekeurmerken en praktische tips. Met de toepassing van dit algoritme konden we als gemeente tot op buurtniveau voorspellen hoe hoog het risico op woninginbraken zou zijn. Op basis van veel verschillende soorten data, vanuit de gemeente en andere partners als de Politie. Sinds de toepassing van dit algoritme is het aantal woninginbraken in Utrecht afgenomen.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze aanpak op het voorkomen van woninginbraak dragen we bij aan de waarden Veiligheid en Gezondheid van Utrechtse bewoners. Vanuit de waarde Privacy hebben we geborgd dat alleen gebruik wordt gemaakt van geanonimiseerde data in het datamodel. Vanuit de waarde Controle op technologie zorgen we ervoor dat het algoritme voldoet aan de voorwaarden van informatieveiligheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden ondermeer de volgende datasets gebruikt:

- Overzicht adressen gepleegde woninginbraak (op basis van aangifte) met informatie over inbraakmethode van de Politie

- Meldingen over de openbare ruimte met locatie

- Demografische kenmerken zoals doorstroming, dichtheid, leeftijdsgroepen en samenstelling woningvoorraad op geaggregeerd niveau

- Omgevingskenmerken zoals nabijheid van voorzieningen mbt verkeer (bushaltes of treinstations) of winkels

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van het aantal vogels in een bepaald gebied

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak op het signaleren van vogels stimuleren we indirect dat er voldoende groene leefomgeving in Utrecht is. Er is namelijk een direct verband tussen de aanwezigheid van vogels en groene leefomgeving in Utrecht. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, om dat voldoende groene leefomgeving leidt tot een meer leefbare, milieuvriendelijke en diervriendelijke stad.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- aantal vogels in een bepaald gebied in Utrecht

- locaties vogels in een bepaald gebied in Utrecht

- periode aanwezigheid vogels in een bepaald gebied in Utrecht

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van vraag en aanbod van het aantal woonbouwlocaties in een bepaald gebied

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat er voldoende woonbouwlocaties aanwezig zijn in Utrecht. Dit zorgt ervoor dat bewoners meer mogelijkheden hebben om een woning te vinden, indien ze hiervoor in aanmerking komen. Daarmee dragen we bij aan de Autonomie van bewoners. Het feit dat we bijdragen aan meer geschikte woningen, leidt mogelijk tot een betere mentale gezondheid van bewoners. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid. Deze aanpak kan leiden tot minder daklozen in de stad. En daarmee dragen we bij aan een betere leefsituatie voor een kwetsbare groep van bewoners, namelijk de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- aantal woonbouwlocaties

- locaties woonbouwlocaties

- aantal woningzoekenden per wijk en buurt

- informatie mbt potentiële woonbouwlocaties uit bestemmingsplannen

# data[].attributes.goal
Het voorspellen of de luchtkwaliteitsnormen worden overtreden in een bepaald gebied

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak op luchtkwaliteit stimuleren we dat de luchtkwaliteit in Utrecht aanwezig in Utrecht. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, om dat goede luchtkwaliteit leidt tot een schonere stad en leefomgeving. Hiermee beschermen we ook een groep kwetsbare Utrechters met extra gevoeligheid voor luchtkwaliteit. Daarmee dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat we geluidsmetingen doen zonder dat er sprake is van registratie van persoonsgegevens.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- luchtkwaliteitsnorm

- metingen luchtkwaliteit per gebied

- meldingen luchtkwaliteit

- gegevens mbt klimaat en meteorologische veranderingen

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Zandvoort heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij er zowel actief als op verzoek informatie openbaar moet worden gemaakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten, waarbij het van belang is dat deze informatie wordt geanonimiseerd voor openbaarmaking. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij er ook risico bestaat op menselijke fouten met als gevolg mogelijke datalekken. Met behulp van de anonimiseringssoftware worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. Een medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Hierdoor is het risico minimaal.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het voorspellen of de geluidsnormen worden overtreden in een bepaald gebied

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak op monitoring van geluid stimuleren we dat er zo min mogelijk geluidsoverlast aanwezig in Utrecht. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, om dat minder geluidsoverlast leidt tot een betere mentale gezondheid van bewoners. Hiermee beschermen we ook een groep kwetsbare Utrechters met extra gevoeligheid voor geluid. Daarmee dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat we geluidsmetingen doen zonder dat er sprake is van registratie van persoonsgegevens.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- geluidsnorm

- geluidsmetingen in Utrecht

- meldingen mbt geluidsoverlast

- gegevens mbt handhaving van geluidsoverlast

# data[].attributes.goal
Het geautomatiseerd herkennen en anonimiseren van privacygevoelige informatie in documenten

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door het geautomatiseerd herkennen en anonimiseren van privacygevoelige informatie wordt ons proces van documenten openbaar maken beter en sneller uitgevoerd. Dit draagt bij aan de waarde Privacy, omdat de kans op een datalek hierdoor kleiner is. Dit komt ook doordat een medewerker bij elk document het laatste woord heeft. Door openbaarmaking beter en sneller uit te voeren, kunnen we bewoners beter van informatie voorzien en transparant zijn. Dit vergroot de informatiepositie van bewoners ten opzichte van de gemeente, en draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- bestaande open documenten met 'privacy proof' keuzes van medewerkers

- fictieve documenten met fictieve persoonsgegevens

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van het juiste moment waarop lichtmasten aan vervanging toe zijn

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat lichtmasten in de stad actief zijn en blijven, zonder dat het risico ontstaat dat er op plekken in de stad geen openbare verlichting is. Dit draagt bij aan de waarde Veiligheid, aangezien het gebrek aan licht in de openbare verlichting kan leiden tot onveilige situaties, bijvoorbeeld in het verkeer. Daarnaast kunnen bewoners zich onveilig voelen als het in hun nabije omgeving te donker is. De waarde Machtsverhoudingen is indirect in het geding, omdat kapotte lichtmasten mogelijk leiden tot een verminderd vertrouwen van bewoners in de gemeente.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- locaties van lichtmasten

- onderhoudsgegevens van lichtmasten

- meldingen mbt lichtmasten

# data[].attributes.goal
Het monitoren en begroten van de opbrengsten van straatparkeren

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de opbrengsten van straatparkeren in Utrecht te monitoren, kunnen we ons parkeerbeleid beter en gerichter vormgeven. Dankzij een verbeterde vorm van ons parkeerbeleid kunnen we onze wettelijke taak op parkeerhandhaving op de juiste manier uitvoeren. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat we op geaggregeerd niveau monitoren met parkeeropbrengsten op verschillende locaties. Zonder gebruik te maken van persoonsgegevens uit individuele parkeeracties.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Financiële gegevens uit interne systemen

# data[].attributes.goal
Het monitoren van de bereidheid van bewoners om parkeergeld te betalen

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de betalingsbereidheid van bewoners voor parkeren in Utrecht te monitoren, kunnen we ons parkeerbeleid beter en gerichter vormgeven. Dankzij een verbeterde vorm van ons parkeerbeleid kunnen we onze wettelijke taak op parkeerhandhaving op de juiste manier uitvoeren. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat we op geaggregeerd niveau monitoren met parkeeropbrengsten op verschillende locaties. Zonder gebruik te maken van persoonsgegevens uit individuele parkeeracties.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Financiële gegevens uit interne systemen

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor (bijzondere) Bijstand, IIT (Individuele Inkomens Toeslag) en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 50 aangesloten gemeenten en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager, een medewerker van gemeente neemt hierover contact op met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme naast zich neer te leggen.

Binnen gemeente Schagen worden de aanvragen altijd door een medewerker behandeld.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven. Er kan altijd contact opgenomen worden met de medewerkers Toegang van het Wijkteam.

# data[].attributes.goal
Het gerichter inzetten van handhavers voor de leefbaarheid in de openbare ruimte ten aanzien van weesfietsen en fietswrakken als naleving van de Algemene Plaatselijke Verordening (APV)

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak op weesfietsen kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhavers om de situatie bij de betreffende weesfietsen te verkennen. Daarmee voorzien we handhavers van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op weesfietsen draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor bewoners. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Handhavingsgegevens mbt weesfietsen op specifieke locaties in Utrecht

# data[].attributes.goal
Het gerichter inzetten van inspecteurs op naleven van Milieuwetten door ondernemingen

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak op handhaving van milieugerelateerde onderwerpen kunnen we op betere en gerichtere wijze signaleren waar er mogelijk sprake kan zijn van overtredingen bij ondernemingen. Daarmee kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhavers om de situatie bij de betreffende horecaonderneming te verkennen. Daarmee voorzien we handhavers van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op drank- en horecawet draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor horeca bezoekers. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van ondernemers en energielabels

# data[].attributes.goal
Het gerichter inzetten van handhavers voor de leefbaarheid in de openbare ruimte ten aanzien van vuurwerkoverlast als naleving van de Algemene Plaatselijke Verordening (APV)

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak op vuurwerkoverlast kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhavers om de situatie op locatie te verkennen. Daarmee voorzien we handhavers van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op vuurwerkoverlast draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor bewoners van deze woningen. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid. Daarnaast weten we dat vuurwerkoverlast relatief grote impact heeft op bepaalde kwetsbare groepen in de stad, zoals ouderen en bewoners met huisdieren. Met deze aanpak beschermen we deze doelgroepen en dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Meldingen vuurwerkoverlast

# data[].attributes.goal
Het bepalen welke norm moet worden toegepast voor een bewoner mbt Participatiewet

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met de uitvoering van de Participatiewet willen we bewoners begeleiden naar een duurzame vorm van werk. Door het bepalen van de juiste norm geven we invulling aan de waarden Controle op technologie en Machtsverhoudingen, aangezien we op basis van de juiste criteria een beslissing nemen en dat deze herleidbaar is. Hiermee geven we ook invulling aan de waarde Rechtvaardigheid, aangezien het een kwetsbare groep van bewoners betreft.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van Werk en Inkomen mbt de situatie van de bewoner

# data[].attributes.goal
Het begeleiden van bewoners naar werk door het beter kunnen matchen van werkloze bewoners aan vacatures. Matchen op werk is een onderzoek naar kansrijke beroepsprofielen waarbij bijvoorbeeld bepaald wordt dat er in periode X relatief meer behoefte is aan kappers en relatief minder behoefte is aan verkeersregelaars

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren de begeleiding van werkloze bewoners naar een duurzame vorm van werk. Door het proces Matchen op werk dragen we bij aan de Autonomie van deze doelgroep, die hierdoor op meer laagdrempelige wijze de mogelijkheid heeft om vacatures in te zien en te koppelen aan persoonlijke behoeften. Hiermee geven we ook invulling aan de waarde Rechtvaardigheid, aangezien het een kwetsbare groep van bewoners betreft.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- persoonlijke behoeften mbt werk van bewoners

- overzicht beschikbare vacatures

# data[].attributes.goal
Het gericht controleren de horeca-inrichtingen op het naleven van de drank en horecawet

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak op handhaving van de drank- en horecawet kunnen we op betere en gerichtere wijze signaleren waar er mogelijk sprake kan zijn van overtredingen bij horecaondernemers. Daarmee kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhaverss om de situatie bij de betreffende horecaonderneming te verkennen. Daarmee voorzien we handhaverss van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op drank- en horecawet draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor horeca bezoekers. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Gegevens mbt horeca:

- vergunningsgegevens

- handhavingsgegevens

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past. Dit algoritme kan zeer nauwkeurig detecteren in welke categorie een combinatie van woorden hoort; het algoritme heeft een score van 0,88 (macrogewogen F1-score). Andere methodes zijn ook uitgeprobeerd (W2V, CNN+LSTM, BERT) maar bleken minder goed te presteren. Meer informatie: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36

# data[].attributes.proportionality
Bedoelt om melden voor inwoners makkelijker te maken. AI herkent ingetypte tekst en voorspelt de juiste categorie.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het Actie Service Centrum. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het Actie Service Centrum) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het Actie Service Centrum bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn in de MOR (voorgaand meldingensysteem Openbare Ruimte van de Gemeente Oss). In eerste instantie hebben we 20.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als de behandelende afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan. Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgevegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of emailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen.

Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt. Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.oss.nl/privacy.htm

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op vragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Leiden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Leiden biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM.

De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt GEM om de vraag beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de Gemeente Leiden antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in Leiden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de chatbot GEM helpt gemeente Leiden betrouwbare overheidsinformatie richting inwoners te kunnen leveren op een toegangkelijke manier passend bij moderne technieken en dienstverlening. Hierdoor zijn inwoners beter geinformeerd over hun rechten en plichten.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Leiden kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op de Leidse situatie. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van Gemeente Leiden zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in Leiden.

# data[].attributes.goal
De doelen:

Gezamenlijk de impact van keuzes kunnen doorleven. De tool maakt de resultaten/impact ruimtelijk inzichtelijk en stelt gebruikers in staat snel te kunnen wisselen tussen verschillende invoer.

Snel de effecten van keuzes op onder andere netbelasting kunnen verkennen op verschillende schaalniveaus (gemeente, regio, provincie). Bestaande netmodellen van netbeheerders zijn niet geschikt voor verkennende gesprekken door onder andere complexiteit en gevoelige informatie.

Impact: Inzichten uit de tooling moeten helpen in het integraal programmeerproces (pMIEK) onder andere in het afwegen van energie-infrastructuurprojecten, maar ook in het heroverwegen en slim plannen van ruimtelijke ontwikkelingen die een impact op het energiesysteem hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Provincies zijn door het ministerie van Klimaat en Groene Groei verzocht een provinciaal meerjarenprogramma infrastructuur energie en klimaat (pMIEK) in te richten. Tweejaarlijks doorlopen provincies het integraal programmeerproces wat resulteert in een pMIEK-rapportage. Daarin is een selectie aan energie-infrastructuurprojecten benoemd die van bovengemiddeld (maatschappelijk) belang zijn voor de provincie/regio.

Doel is om de geselecteerde projecten gezamenlijk te monitoren, interbestuurlijke acties te ondernemen waar nodig en daarmee vertraging van projecten te voorkomen. Bredere doel van het integraal programmeerproces om een gezamenlijke visie te ontwikkeling op het toekomstig provinciaal energiesysteem en de daarvoor benodigde ontwikkelingen.

Het pMIEK is geen wettelijk verplichte taak, maar de mogelijkheid van provincies om sturing te geven aan energie-infrastructuur vanuit maatschappelijk belang, is wettelijk geborgd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Input: de gebruiker kan in de tool aanpassingen doen op specifieke aannames/variabelen uit het II3050* scenario per gemeente.

Werking: de tool post de gemaakte aanpassingen naar het ETM-model. Deze rekent vervolgens voor alle gemeenten opnieuw de scenario's door en geeft de resultaten terug aan de tool.

Output: de tool geeft resultaten terug in de vorm van kaarten. De meest belangrijke resultaten zijn de energiebalans (verhouding tussen opgewekt en gebruikte energie in verschillende vormen) en de beschikbare netcapaciteit (hoeveel elektriciteitsvraag/aanbod de verschillende elektriciteitsstations moeten leveren in het scenario).

* II3050 staat voor Integrale Infrastructuurverkenning 2030-2050. Het is een tweejaarlijkse scenario-studie van Netbeheer Nederland (vereniging van alle elektriciteit- en gasnetbeheerders van Nederland). De scenario’s dienen onder andere om benodigde energie-infrastructuur op lange termijn in te kunnen schatten. Daarbij ontwikkelen ze scenario’s voor zichtjaren (20)30 en (20)50. Integraal wil zeggen dat er naar alle energiedragers wordt gekeken; elektriciteit, gas en warmte.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Op relatief eenvoudige wijze snel een inschatting van netimpact kunnen maken.

Tooling/ETM is integraal (alle energiedragers) ten opzichte van netmodellen van netbeheerders die enkel elektriciteit modelleren).

Nadelen:

Er kunnen geen rechten ontleend worden aan de resultaten. Netimpactanalyses van netbeheerders blijven uiteindelijk bepalend voor investeringen in het elektriciteitsnet.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten uit de tool vormen input voor beleidskeuzes in het energiesysteem van Zuid-Holland. Daarin dienen de resultaten uit de tool niet als cijfermatige 'harde' onderbouwing, maar dienen gevoel te geven bij de ordegrootte en impact van verschillende keuzes en aannames.

De tool kan iteratief gebruik stimuleren. Op basis van resultaten kunnen aannames snel en eenvoudig aangepast worden.Er wordt in de tool geen gebruik gemaakt van AI of zelflerende algoritmes.

# data[].attributes.risks
Het voornaamste risico is foutieve interpretatie van verkregen resultaten. Dat wil zeggen dat resultaten uit de tool worden gezien als een 'exacte' inschatting van netcapaciteit op basis waarvan onder andere netbeheerders ter verantwoording kunnen worden geroepen. Daarnaast blijft de tool een modelmatige benadering van de werkelijkheid, waarbij duiding van onzekerheden en gemaakte aannames noodzakelijk is voor correcte interpretatie van de resultaten.

Beide risico's zijn afgedekt door procesafspraken tussen netbeheerders en gebruikers van de tool. Deze procesafspraken waren randvoorwaardelijk voor de ondersteuning van netbeheerders in de ontwikkeling van deze tool.

# data[].attributes.sourceData
Voor de pMIEK-tool zijn gemeentelijke ETM-scenario's aangeleverd door regionale netbeheerders. Deze scenario's zijn gebaseerd op landelijke II3050-scenario's over het toekomstig energiesysteem. Deze landelijke scenario's worden geregionaliseerd. Allereerst naar de verzorgingsgebieden van de regionale netbeheerders (grofweg: individuele provincies) en vervolgens door iedere regionale netbeheerder verder geregionaliseerd naar gemeenten. Deze scenario's voor Zuid-Holland zijn eenmalig gedeeld met de ontwikkelaars van de pMIEK-tool.

Het onderliggende, openbare model (ETM) maakt gebruik van publieke databronnen, waaronder de Klimaat en Energie Verkenning (KEV), Klimaatatlas en het CBS.

Er wordt gebruik gemaakt van de dataset 'Beschikbare capaciteit elektriciteitsnet' die beschikbaar was via het Publieke Dienstverlening Op de Kaart (PDOK). Dit is een platform voor het ontsluiten van geodatasets van Nederlandse overheden. Deze dataset bevat de capaciteit van elektriciteitsstations in Zuid-Holland en een benadering van de verzorgingsgebieden van stations middels voronoid-vlakken (shortest distance).

# data[].attributes.provider
Witteveen+Bos (hoofdontwikkelaar tool en interface tool en ETM), Quintel (ontwikkelaar onderliggende ETM-model), Antea (ondersteunend aan proces).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De MapitOut-tool maakt het mogelijk om – op verzoek van de gebruiker – vanaf een specifieke locatie (werk, school) het bereik aan te geven binnen een door gebruiker gewenste reistijd met het gewenste vervoersmiddel. Dit kan de gebruiker helpen zich te oriënteren op bijvoorbeeld een woonlocatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model
Een op regels gebaseerd algoritme dat berekent waar je kunt komen vanaf een bepaalde locatie binnen een bepaalde tijd. Het algoritme berekent dit op basis van een database van elke weg, van elk bus- en treinstation, stoplicht, voetpad, fietspad enzovoort en met behulp van gegevens uit veelvoud van bronnen zoals de dienstregelingen van het openbaar vervoer.

Prestatie
Traveltime werkt alle gegevens om de twee weken bij, zoals wijzigingen in dienstregelingen, routes. Maar het is geen real-time tool.

# data[].attributes.proportionality
Iedereen met toegang tot internet kan gebruik maken van deze tool. Er wordt geen onderscheid gemaakt tussen gebruikers.

De gebruiker voert een locatie in, de gewenste reistijd en het vervoermiddel. Zij kan uit verschillende vervoermiddelen kiezen (OV, auto, fiets, en lopen). Er worden geen buurten buitengesloten, om welke reden dan ook.

# data[].attributes.humanIntervention
Tweewekelijks wordt gecontroleerd of alle data (bijvoorbeeld reistijden OV) nog correct is. Er wordt alleen getoond wat het bereik is op basis van gewenste reistijd en vervoermiddel (uitkomst), er is geen geautomatiseerde besluitvorming, voorspelling en of beïnvloeding. Daarom is er menselijk toezicht niet nodig.

# data[].attributes.risks
De MapitOut-tool is niet risicovol. Er worden alleen gegevens met andere partijen uitgewisseld voor zover dat noodzakelijk is om de gevraagde dienst te leveren. De derde partij ontvangt alleen het adres, de gewenste reistijd en het vervoermiddel. Het wordt niet gekoppeld aan een persoon. Deze gegevens worden gebruikt om de webapplicatie naar behoren te laten werken. Met de verwerker is een verwerkersovereenkomst afgesloten. De gegevens worden niet buiten de Europese Economische Ruimte (EER) verwerkt.Er worden geen profielen gebruikt en er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats in de zin van artikel 22 AVG. Tenslotte is Google Analytics ingericht conform de handleiding van de Autoriteit Persoonsgegevens (AP). Het enige risico is dat je binnen de gewenste reistijd met het gewenste vervoermiddel niet precies het goede gebied in kaart krijgt. Het gaat om een gemiddelde reistijd. De privacyverklaring benadrukt dat het niet real-time is, en dat je voor real-time informatie andere tools moet bekijken als 9292 of google maps.

# data[].attributes.sourceData
Traveltime

De gebruiker voert een adres in (van bijvoorbeeld werk of school) om te kijken waar men kan wonen binnen een bepaalde reistijd vanaf dat adres. Vervolgens geeft de MapitOut-tool het gebied aan dat men kan bereiken binnen de opgegeven criteria (maximale reistijd en vervoersmiddel). De reistijden worden berekend op basis van verschillende databronnen zoals reisschema’s van het OV (zie onder type data).

# data[].attributes.goal
Het dashboard gebiedsverboden geeft inzicht en overzicht van de dossiers waar de bestuurlijke maatregel van een gebiedsverbod kan worden toegepast. Het dashboard gebruiken we om managementcijfers aan te leveren op stedelijk, overlastgebied-, type bevel-, juridische grondslagniveau en de duur van de maatregel. Het kan bijvoorbeeld een overzicht geven van

het type maatregel

de tijdsbestekken waarin ze worden opgelegd

de duur van de maatregelen

de verschillende soorten antecedenten die ten grondslag liggen aan het opleggen van de maatregel

het type resultaat

de wettelijke grondslagen waarop het besluit kan worden genomen

de datakwaliteit van dossiers.

Ook monitoren we hiermee de overlastgebieden waar deze bestuurlijke maatregel wordt genomen, bijvoorbeeld om te kunnen zien of het probleem niet verschuift. Hiermee kan de gemeente het proces monitoren en waar nodig verbeteringen aanbrengen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De burgemeester heeft de wettelijke bevoegdheid om iemand een gebiedsverbod op te leggen als die zorgt voor overlast en/of (dreigende) verstoring van de openbare orde. Het gebiedsverbod moet verdere overlast/openbare ordeverstoring voorkomen. De politie informeert de burgemeester over de overlast of ordeverstoring via een bestuurlijke rapportage of een voordracht.

De burgemeester heeft vier wettelijke bevoegdheden.

De APV geeft de bevoegdheid om overlastgebieden aan te wijzen waar de politie een kortdurend gebiedsverbod kan geven en personen bij de burgemeester kan aandragen voor een langer durend gebiedsverbod.

De Overlastwet geeft de burgemeester de bevoegdheid om gebiedsverboden te geven voor een nader te bepalen gebied (dit is niet verbonden aan een reeds aangewezen overlastgebied).

Het Noodbevel geeft de burgemeester de bevoegdheid om een gebiedsverbod te geven, waar ook de woning van de betrokkene staat. Dit gebeurt alleen als het leven van de betrokkene bedreigd wordt.

De lichte bevelsbevoegdheid geeft de burgemeester de bevoegdheid om in urgente situaties een gebiedsverbod op te leggen. Dit is een aanvulling op de hierboven genoemde bevoegdheden.

Een gebiedsverbod wordt na een belangenafweging opgelegd. Daarbij houdt de gemeente ook rekening met de belangen van de betrokkene (zoals woonrecht, zorg en werk). Als dat mogelijk is, zorgt de gemeente voor een vrije doorgang (corridor) naar de woning, werk en noodzakelijke zorg.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevens uit de zaaksystemen waarin de dossiers van de gebiedsverboden worden geregistreerd, komen in het datawarehouse OOV en worden weergegeven in een dashboard. Hier worden ze bijvoorbeeld per geselecteerd tijdsbestek weergeven naar resultaat, aanleiding, overlastgebied, duur van de maatregel en de wettelijke grondslag van het besluit.

# data[].attributes.proportionality
Efficiëntie en snelheid: grote hoeveelheden gegevens worden automatisch geanalyseerd, dit levert snelle rapportages op met actuele en relevante informatie (trends en patronen die handmatig lastig te herkennen zouden zijn).

Consistentie en objectiviteit: het dashboard biedt een consistente manier om dossiers en bijbehorende gegevens te analyseren en te presenteren. Dit vermindert de kans op menselijke fouten of subjectieve interpretaties.

Inzicht in procesverbetering: door de automatische weergave van doorlooptijden, afhandeling en datakwaliteit kunnen we knelpunten snel opsporen. Dit helpt de gemeente om gerichte verbeteracties door te voeren en het proces efficiënter te maken.

Data-integratie: het dashboard kan gegevens van verschillende procesonderdelen samenbrengen, wat een volledig en geïntegreerd beeld van de dossiers geeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Coördinatoren en medewerkers gebruiken de uitkomsten van het dashboard om inzicht te krijgen in de systeemwerkelijkheid van het proces. Met de datavisualisaties van het dashboard kunnen zij controleren of het huidige beleid op de juiste manier wordt toegepast en of er opvallende trends zijn. Dit kan betrekking hebben op specifieke overlastgebieden, aanleidingen, antecedentsoorten, periodes die afwijken of opvallen in de cijfers of de mogelijke verplaatsing van het type overlast, die we proberen tegen te gaan. Op basis van deze analyses kunnen medewerkers indien nodig bijsturen en aanpassingen doen om het proces te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Gebruikt slechts noodzakelijke gegevens (alleen wat ook in de zaaksystemen wordt ingevoerd);

De datavisualisaties zijn beperkt toegankelijk door persoonlijke autorisatie op rol/functie (alleen toegankelijk voor de mensen die ook in de zaaksystemen mogen);

Inhoudelijke afweging is een menselijke afweging (human in control);

Er is een impacttoets (DPIA) van het Datawarehouse OOV;

Het dashboard toont ook de datakwaliteit van de dossiers in de zaaksystemen waarin wordt geregistreerd;

# data[].attributes.sourceData
Dataset:

Zaakgegevens;

Gebiedsgegevens (overlastgebieden)

Bronnaam:

*Decos (zaaksysteem waarin de dossiers worden geregistreerd)

Data verzameld door:

*Datawarehouse OOV

# data[].attributes.website
Overlastgebieden - Gemeente Amsterdam   Aanpak straatdealers binnenstad - Gemeente Amsterdam  

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om de aangeleverde personalia te vergelijken met de gegevens in de SKDB. Er komen te veel sets met personalia per dag binnen om de taak handmatig uit te voeren, daarom wordt hier een algoritme gebruikt als hulpmiddel. De toegevoegde waarde van het algoritme in dit proces is dat het enorm veel tijd bespaart. Het is onmogelijk om alle aangeleverde personalia handmatig te matchen. Ook kan inzet van het algoritme onjuistheden door menselijk handelen voorkomen en/of beperken.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor deze taak wordt gevormd door artikel 27b van het Wetboek van Strafvordering en het Besluit Identiteitsvaststelling verdachten en veroordeelden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme volgt de regels die zijn meegegeven aan het algoritme door experts van de Justitiële Informatiedienst (Justid) op het gebied van identiteitsvaststelling. Dit wordt ook wel een rule based algoritme genoemd. Het algoritme zoekt middels deze regels eerst of er voldoende overeenkomst met een bestaande registratie te vinden is waar de nieuwe set met personalia automatisch aan gekoppeld kan worden. Als dit niet het geval is, kijkt het algoritme aan de hand van de regels of er registraties van personen zijn die veel overeenkomst met de aangeleverde set personalia hebben. In deze laatste situatie wordt deze suggestie van het algoritme voorgelegd aan een medewerker van de Matching Autoriteit. De medewerker van de Matching Autoriteit onderzoekt dan of de aangeleverde set personalia en het gevonden resultaat van het algoritme dezelfde persoon betreft.

# data[].attributes.proportionality
Er komen te veel sets met personalia per dag binnen om deze taak handmatig uit te voeren, daarom wordt hier een algoritme gebruikt als hulpmiddel. De toegevoegde waarde van het algoritme in dit proces is dat het enorm veel tijd bespaart. Het is onmogelijk om alle aangeleverde personalia handmatig te matchen. Ook kan inzet van het algoritme onjuistheden door menselijk handelen voorkomen en/of beperken.

# data[].attributes.humanIntervention
Als er sprake is van voldoende overeenkomst, dan plaatst het algoritme de aangeleverde personalia automatisch onder een bestaand SKN. Als er alleen een mogelijke overeenkomst, dus zonder voldoende zekerheid, wordt gevonden door het algoritme, dan is er altijd sprake van een menselijke tussenkomst, waarbij de uitkomsten van het algoritme worden onderzocht.

# data[].attributes.risks
Zorgvuldige matching is van belang, daarom wordt het algoritme bij wijzigingen getest. Correctieverzoeken en incidenten die wijzen op mogelijke fouten worden onderzocht en leiden waar dat aan de orde is tot verbetervoorstellen en verbeteringen.

# data[].attributes.sourceData
Uw gegevens worden gebruikt door het algoritme als u veroordeeld bent voor een strafbaar feit of verdacht wordt van een strafbaar feit nadat uw identiteit is vastgesteld. De gegevens die gebruikt worden, zijn de gegevens die door andere organisaties in de strafrechtketen aan de SKDB zijn aangeleverd en de gegevens die in de Basisregistratie Personen (BRP) of de Basis Voorziening Vreemdelingen (BVV) zijn opgenomen.

# data[].attributes.goal
Het beoogde doel dat met het gebruik van deze tool bereikt moet worden betreft het inzicht krijgen in de wensen van Drenten en ze hierdoor te kunnen betrekken bij de besluitvorming. Er is geen direct gevolg voor burgers en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Pol.is is een participatietool, deze kan gebruikt worden om een globaal inzicht te krijgen van wat er leeft in de provincie. Echter kan deze ook intern gebruikt worden zoals bij vergaderingen. De tool legt een reeks aan stellingen voor aan een groep, deze kunnen hier vervolgens op stemmen; waarna Pol.is hier verschillen en overeenkomsten in meningen kan weergeven om tot inzichten te komen.

# data[].attributes.proportionality
Een groot deel van het publieke debat rondom maatschappelijke vraagstukken vindt momenteel plaats op commerciële platformen. De werking van- en welke keuzes door de algoritmen worden gemaakt, zijn alleen inzichtelijk voor de leverancier. In veel gevallen worden daarbij algoritmes gebruikt die het gesprek polariseren.

De algoritmes die worden gebuikt in het Pol.is platform, zijn gekozen om het meningenveld rondom een onderwerp in de breedte te verkennen en consensus te bereiken. Daarbij zijn de gebruikte algoritmes open source, opdat er verder onderzoek kan plaatsvinden naar de werking van de modellen.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten van Pol.is zijn nooit een conclusie maar worden gebruikt als input voor besluitvorming of verdere verwerking. Deze interpretatie van de output van Pol.is wordt altijd gedaan door mensen.

# data[].attributes.risks
Risico's ten aanzien van het gebruik van Pol.is worden doorlopend gemonitord, als onderdeel van de reguliere beheerprocessen binnen de organisatie. Er zijn geen specifieke risico's voorzien voor deze algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Polis gebruikers registreren zich via Keycloak (een Identity and Access Management applicatie). De admin kan instellen welke gegevens er moeten worden geregistreerd in de Keycloak database. De minimale gegevens is een gebruiker(naam), deze wordt gekoppeld aan een ID hash (een willikeurige code).

# data[].attributes.provider
De oorspronkelijke Pol.is codebase is ontwikkeld door de Computational Democracy Project. In Nederland werken BetaBreak en ICTU momenteel aan de doorontwikkeling van de code.

# data[].attributes.goal
Informatiegestuurd handhaven:

Binnen de Digitale Gracht worden vier algoritmen ontwikkeld voor informatiegestuurde handhaving. Tot nu toe hebben vaarweginspecteurs geen sancties opgelegd op basis van deze algoritmen. De algoritmen zijn nog niet in gebruik omdat ze eerst moeten worden beoordeeld op wettelijke en gemeentelijke voorschriften en toepasbaarheid. Een uitgebreide beschrijving wordt toegevoegd aan het register als de algoritmen in gebruik worden genomen.

Detectie illegale passagiersvaart:
In 2020 is de gemeente Amsterdam gestart met de ontwikkeling van een rapportage om illegale passagiersvaart op te sporen. In Amsterdam is passagiersvaart gereguleerd door een vergunningen. Vaartuigen die zonder vergunning passagiers vervoeren vormen oneerlijke concurrentie voor vergunde passagiersvaartuigen en worden in verband gebracht met overlast op het water. De rapportage geeft wekelijks een overzicht van pleziervaartuigen die de afgelopen week regelmatig dezelfde route hebben varen. Dit inzicht komt tot stand op basis van de verplichte vignetten voor pleziervaartuigen. De passage van vaartuigen met vignet kan worden gemeten als vaartuigen op korte afstand van een sensor voorbij varen. Het algoritme bestaat uit een rekenregel, die bepaald welke vignetten meerdere dagen per week, meer dan één keer per dag dezelfde ronde varen. Het doel is om vaarweginspecteurs te helpen om illegale pleziervaart op te sporen door hotspots en veelgebruikte routes te identificeren. Handhaving gebeurt alleen op heterdaad en alleen door een bevoegde vaarweginspecteur, er is geen sprake van handhaving op basis van automatische besluitvorming of interventies op afstand.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en  Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme Detectie illegale passagiersvaart omschreven.

# data[].attributes.goal
Vaarverkeersmodel:
Het model “Drukte per rak” telt de actuele en historische passages per uur per rak op. Zo berekenen we de verkeersintensiteit per rak, maar niet de maximale capaciteit van een rak. Het model “Drukte per rak” kan ook geen voorspellingen doen over veranderingen in het gebruik van het water. Een vaarverkeersmodel wordt ontwikkeld om veranderingen zoals de toe- of afname van de pleziervaart en het effect na ingrepen als een stremming of een verkeersmaatregel in kaart te brengen.

Het vaarverkeersmodel is sinds 2022 in ontwikkeling en zal de capaciteit per rak weergeven. Hoeveel vaartuigen kunnen er per uur passeren? Indicatoren voor filevorming (zoals afname van de snelheid) worden gebruikt om de maximale capaciteit per rak, per uur te berekenen. De voorspellingen worden op basis van gemiddelde verplaatsingspatronen per gebruikersgroep gemaakt. De gebruikersgroepen zijn de pleziervaarders, passagiersvaarders en transportvaarders. De gegevens worden mogelijk aangevuld met gegevens over logistieke stromen, toeristische locaties en geaggregeerde demografische gegevens. In het model wordt alleen gewerkt met geaggregeerde gegevens.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en  Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme vaarverkeersmodel omschreven.

# data[].attributes.goal
Gemeente Amsterdam bepaalt ieder jaar de WOZ-waarde van alle onroerende zaken en gebruikt daarvoor een statistisch rekenmodel. Onze Amsterdamse taxateurs gebruiken dit model bij het taxeren, ze onderhouden het en controleren het. Deze manier van taxeren heet ‘modelmatig waarderen’. Wij gebruiken de WOZ-waarde vervolgens om de hoogte te bepalen van sommige gemeentebelastingen, zoals de onroerendezaakbelasting (OZB). De Rijksbelastingdienst gebruikt de WOZ-waarde voor haar landelijke belastingen. De Waarderingskamer is de landelijk toezichthouder. Zij houden toezicht op de manier waarop we waarderen.

# data[].attributes.proportionality
In het Verantwoordingsdocument WOZ leest u hoe we de WOZ-waarden voor het huidige belastingjaar bepalen. Het document geeft antwoord op de volgende vragen.

Hoe ziet het proces van bepalen van een WOZ-waarde eruit?

Welke gegevens hebben invloed op de WOZ-waarde?

Wat is modelmatig taxeren?

Hoe controleren we?

In deze beschrijving van het algoritme verwijzen wij naar het Verantwoordingsdocument WOZ, omdat daar alle informatie over het modelmatig waarderen en het rekenmodel is te vinden.

Het Verantwoordingsdocument WOZ vindt u hier:

www.amsterdam.nl/wozverantwoording

# data[].attributes.humanIntervention
In deze beschrijving van het algoritme verwijzen wij naar het Verantwoordingsdocument WOZ, omdat daar alle informatie over het modelmatig waarderen en het rekenmodel is te vinden.

Het Verantwoordingsdocument WOZ vindt u hier:

www.amsterdam.nl/wozverantwoording

# data[].attributes.risks
In deze beschrijving van het algoritme verwijzen wij naar het Verantwoordingsdocument WOZ, omdat daar alle informatie over het modelmatig waarderen en het rekenmodel is te vinden. Het Verantwoordingsdocument WOZ vindt u hier:

www.amsterdam.nl/wozverantwoording

# data[].attributes.sourceData
Verantwoordingsdocument WOZ
De combinatie van een WOZ-waarde en een adres is een persoonsgegeven. In het rekenmodel verwerken we geen verdere persoonsgegevens. Wij mogen deze persoonsgegevens verwerken vanwege onze wettelijke taak om WOZ-objecten te waarderen. Dit algoritme is onderdeel van een applicatie van een leverancier.

In deze beschrijving van het algoritme verwijzen wij naar het Verantwoordingsdocument WOZ, omdat daar alle informatie over het modelmatig waarderen en het rekenmodel is te vinden.

Het Verantwoordingsdocument WOZ vindt u hier:

www.amsterdam.nl/wozverantwoording

# data[].attributes.goal
In 2020 is de Gemeente begonnen met het ontwikkelen van een model dat met behulp van data kan ondersteunen bij de opsporing van illegale onderhuur van sociale huurwoningen. Voor het model hebben domein experts indicatoren opgesteld die verband kunnen hebben met het illegaal onderverhuren van sociale huurwoningen. Deze indicatoren zijn zorgvuldig opgesteld en gecontroleerd op onder andere eventuele bias en discriminatie. Het model checkt automatisch op basis van data welke van deze indicatoren aanwezig zijn bij een adres. Deze eventuele indicatoren worden getoond als aandachtspunten voor toezichthouders. Toezichthouders behouden hun eigen autonomie en beslissen zelf of zij een adres verder in onderzoek nemen. Er zal nooit direct handhaving volgen uit het model. Handhaving kan namelijk alleen plaatsvinden als ter plaatse een handhaafbare situatie geconstateerd is. Door verschillende omstandigheden ligt de ontwikkeling van dit model al geruime tijd stil. Het wordt dan ook nog niet ingezet en gegevens zijn alleen verwerkt in een testfase. Er zijn nog geen besluiten genomen of activiteiten ontplooid op basis van dit model. Op het moment dat het model wel zal worden ingezet zal er een breed omschreven proces in het register komen.

# data[].attributes.proportionality
Het model checkt automatisch op basis van data welke van deze indicatoren aanwezig zijn bij een adres. Deze eventuele indicatoren worden getoond als aandachtspunten voor toezichthouders. Toezichthouders behouden hun eigen autonomie en beslissen zelf of zij een adres verder in onderzoek nemen. Er zal nooit direct handhaving volgen uit het model. Handhaving kan namelijk alleen plaatsvinden als ter plaatse een handhaafbare situatie geconstateerd is.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
De gemeente Amsterdam is bezig met een programma om het contact met de Amsterdammer te verbeteren.

De chatbot draagt bij aan dit doel: een nieuw laagdrempelig geautomatiseerd communicatiekanaal waar de burger 24/7 vooraf gedefinieerde antwoorden krijgt van een chatbot en (binnen openingstijden) kan doorverbonden worden met een medewerker.

Einstein is een chatbot die met natuurlijke taalherkenning kan communiceren met een bewoner. Einstein maakt gebruik van een algoritme om de bedoeling van een gestelde vraag te herkennen.

Dit algoritme wordt gebruikt om een van de volgende acties in gang te zetten:

Het geven van een vooraf gedefinieerd antwoord op veel gestelde vragen. Het algoritme maakt geen antwoorden.

Het doorverbinden met de juiste afdeling

Het algoritme is zelflerend omdat het leert om de bedoeling van de bewoners beter te herkennen. Doorverbinden gebeurt op basis van een door de gemeente Amsterdam beheerde routeringstabel. Deze is niet zelflerend.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) definieert ‘taken in het algemeen belang’ als taken die verband houden met de uitoefening van overheidsgezag of taken die worden uitgevoerd door een instantie die belast is met een publieke taak. Dienstverlening van de gemeente valt binnen deze definitie.

# data[].attributes.methodsAndModels
De chatbot gebruikt Natural Language Processing (NLP) om uit vrije tekst (uit het chatgesprek) de bedoeling van de vraag te herkennen.

# data[].attributes.proportionality
Door een chatbot te gebruiken naast de bestaande communicatiekanalen is de gemeente Amsterdam bereikbaarder. De burger kan kiezen tussen verschillende communicatiekanalen.

Een chatbot komt tegemoet aan de behoefte aan 24/7 dienstverlening. Ook krijgt de bewoner hierdoor sneller antwoord op vragen.

Doordat veel voorkomende vragen afgehandeld worden door de chatbot hebben medewerkers meer tijd voor persoonlijke contact met burgers.

De chatbot vraagt niet om persoonsgegevens, maar het kan gebeuren dat de gebruiker toch persoonlijke gegevens deelt. In het welkomstbericht van de chatbot wordt daarom het gesprek gestart met de volgende waarschuwing: Denk aan je privacy, deel geen persoonsgegevens.

Om het risico op foute antwoorden te verkleinen maken we geen gebruik van generatieve AI. Alle antwoorden zijn vooraf door mensen geformuleerd en gecontroleerd.

Ook worden geen gegevens van de gemeente Amsterdam gebruikt voor het trainen van het NLP-algoritme.

Bewoners die liever contact met een persoon hebben, kunnen (binnen openingstijden) doorverbonden worden met een medewerker.

# data[].attributes.humanIntervention
Het trainen en aanpassen van de modellen die de chatbot gebruikt, gebeurt door mensen. Net als de monitoring van de prestaties en gesprekken van de chatbot. Bij ingewikkelde vragen of onduidelijke uitkomsten zal worden doorverwezen worden naar een mens.

Bij vragen waarvoor persoonsgegevensgegevens nodig zijn wordt ook altijd doorverbonden met een mens.

# data[].attributes.risks
De leverancier Salesforce gebruikt best practices, tools en raamwerken voor het ontwikkelen en gebruiken van Salesforce-producten om ervoor te zorgen dat haar  producten, functies, modellen en apps betrouwbaar zijn, vooroordelen en discriminerende uitkomsten vermijden en prioriteit geven aan transparantie.

Meer informatie hierover is te vinden op

Responsible AI and Technology | Salesforce US

Heeft zich ook aangesloten bij de:

EU Artificial Intelligence Act

US AI Safety Institute Consortium

De chatbot vraagt niet om persoonsgegevens, maar het kan gebeuren dat de gebruiker toch persoonlijke gegevens deelt. In het welkomstbericht van de chatbot wordt daarom het gesprek gestart met de volgende waarschuwing: Denk aan je privacy, deel geen persoonsgegevens.

Om het risico op foute antwoorden te verkleinen maken we geen gebruik van generatieve AI. Alle antwoorden zijn vooraf door mensen geformuleerd en gecontroleerd.

Ook worden geen gegevens van de gemeente Amsterdam gebruikt voor het trainen van het NLP-algoritme.

Bewoners die liever contact hebben met een persoon kunnen (binnen openingstijden) doorverbonden worden met een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Salesforce maakt geen gebruik van externe data voor het trainen van haar NLP modellen, maar gebruikt gegevens van haar klanten.

De gemeente Amsterdam heeft gekozen voor een ‘opt out’. Hierdoor worden data uit Amsterdam niet gebruikt om algoritmes te trainen.

# data[].attributes.goal
Dit betreft wetenschappelijk onderzoek met AMS Institute en TU Delft. Het algoritme wordt gebruikt om signalen die binnenkomen in de mmWave sensor om te zetten in een getal dat het van het aantal mensen voor de sensor representeert. Dit is bedoeld om een privacy vriendelijker alternatief te hebben voor voetganger-telcameras in de stad. Er is een pilotsetting op het Marineterrein.

# data[].attributes.proportionality
Dit is bedoeld om een privacy vriendelijker alternatief te hebben voor voetganger-telcameras in de stad.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Doordat de slimme verkeerslichten in staat zijn het verkeer te ‘herkennen’, wordt het mogelijk om bepaalde verkeersstromen voorrang te geven boven andere. Bijvoorbeeld grote groepen fietsers, openbaar vervoer en (zwaar) vrachtverkeer. Zo kan het verkeer op drukke kruispunten efficiënter doorrijden.

# data[].attributes.proportionality
Zie doel en impact.

# data[].attributes.goal
De gemeente Amsterdam verstrekt bijstandsuitkeringen uit aan Amsterdammers die daar recht op hebben. Niet iedereen die een bijstandsuitkering aanvraagt, komt in aanmerking voor een uitkering. Daarom onderzoeken we bijstandsaanvragen die mogelijk onrechtmatig zijn. De gemeente Amsterdam wil voorkomen dat Amsterdammers ten onrechte bijstand krijgen, daardoor schulden opbouwen en in de problemen komen.

Ook Amsterdammers die wél recht hebben op bijstand worden weleens onderzocht door een medewerker van Handhaving Werk en Inkomen. Dat willen we zo veel mogelijk voorkomen, want zo’n onderzoek kan vervelend zijn. Daarom testen we of een algoritme ons kan helpen om te bepalen welke aanvragen wel en niet onderzocht moeten worden. Zodat Amsterdammers minder last hebben van onze handhaving én zodat minder Amsterdammers in de problemen komen. Maar ook om ervoor te zorgen dat de verstrekking van bijstand betaalbaar blijft.

Op dit moment bepaalt een medewerker of een aanvraag onderzoekswaardig is, en of dit door een medewerker met aanvullende bevoegdheden moet worden beoordeeld. Het algoritme ‘Slimme check’ ondersteunt de medewerker om te bepalen of een aanvraag levensonderhoud onderzoekswaardig is. Het algoritme maakt transparant en uitlegbaar welke data hebben geleid tot het label ‘onderzoekswaardig’. Alle data die worden gebruikt om tot een beoordeling te komen, worden gedocumenteerd en beschreven.

Pilot

De gemeente doet van april tot en met juli 2023 een pilot met een nieuwe werkwijze. In deze pilot bepaalt het algoritme ‘slimme check’ of een aanvraag het label ‘onderzoekswaardig’ of ‘niet onderzoekswaardig’ krijgt. Dit wordt daarna door een medewerker van Handhaving Werk en Inkomen gecontroleerd. Het algoritme kan verbanden en patronen vinden in een grote hoeveelheid informatie over aangevraagde bijstandsuitkering en bepaalt welke informatie vaker in verband kan worden gebracht met aanvragen waarvoor een nader onderzoek noodzakelijk was en welke niet. ‘Slimme check’ is getraind op historische data en bestaat uit vijftien datapunten. Na afloop van de pilot bepalen we of deze manier van werken beter is voor de Amsterdammer.

Link naar dienst: https://www.amsterdam.nl/werk-inkomen/

# data[].attributes.methodsAndModels
Deze nieuwe werkwijze heeft een aantal voordelen:

Gelijkwaardigheid:

We hebben de vooringenomenheid (‘bias’) van het algoritme geanalyseerd. Daaruit bleek dat op vrijwel alle gevoelige kenmerken (zoals leeftijd, geboorteland en nationaliteit) het ontwikkelde model verschillende groepen gelijkwaardiger behandelt dan nu gebeurt.

Effectiviteit:

Het model kan beter inschatten welke aanvragen onderzoekswaardig zijn dan een medewerker. Daardoor kan de capaciteit beter benut worden, en worden minder onrechtmatige uitkeringen verstrekt.

Proportionaliteit:

Omdat het model beter kan inschatten welke aanvragen extra gecontroleerd moeten worden, komt het minder vaak voor dat aanvragen onnodig extra worden onderzocht. Dit leidt tot een betere proportionaliteit. Ook voorkomen we vaker de onrechtmatige verstrekking van uitkeringen, wat leidt tot een meer preventieve in plaats van repressieve aanpak.

# data[].attributes.proportionality
Deze nieuwe werkwijze van de pilot heeft een aantal voordelen:

Gelijkwaardigheid: We hebben de vooringenomenheid (‘bias’) van het algoritme geanalyseerd. Daaruit bleek dat op vrijwel alle gevoelige kenmerken (zoals leeftijd, geboorteland en nationaliteit) het ontwikkelde model verschillende groepen gelijkwaardiger behandelt dan nu gebeurt.

Effectiviteit: Het model kan beter inschatten welke aanvragen onderzoekswaardig zijn dan een medewerker. Daardoor kan de capaciteit beter benut worden, en worden minder onrechtmatige uitkeringen verstrekt.

Proportionaliteit: Omdat het model beter kan inschatten welke aanvragen extra gecontroleerd moeten worden, komt het minder vaak voor dat aanvragen onnodig extra worden onderzocht. Dit leidt tot een betere proportionaliteit. Ook voorkomen we vaker de onrechtmatige verstrekking van uitkeringen, wat leidt tot een meer preventieve in plaats van repressieve aanpak.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Het algoritme adviseert alleen of een aanvraag extra onderzocht moet worden. Na dit advies doen verschillende medewerkers nog uitgebreid onderzoek.

1. Eerst kijkt een medewerker van de afdeling Handhaving Werk en Inkomen of de aanvraag wel echt onderzoekswaardig is.

2. Als dit het geval is, doet een andere medewerker van de afdeling Handhaving Werk en Inkomen een uitgebreid onderzoek naar de rechtmatigheid.

3. Hierover wordt een advies uitgebracht en weer een andere medewerker (van Inkomensvoorziening) neemt het uiteindelijke besluit.

Er is dus geen geautomatiseerde besluitvorming. Er is sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst voordat een besluit wordt genomen. Er worden werkinstructies opgesteld om teveel vertrouwen in de uitkomst van het model ("automation bias") te voorkomen. Daarnaast volgen de medewerkers een training over hoe ze de informatie uit het model moeten gebruiken in hun werkproces.

# data[].attributes.risks
Voor dit product zijn wij uitgegaan van het Kader van de Algemene Rekenkamer. Daarnaast zijn de belangrijkste risicomanagementanalyses de DPIA (Data Protection Impact Assessment), KIIA (Kunstmatige Intelligentie Impact Assessment), IAMA (Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes ) en de BIO Quickscan gedaan. Hierin is aangegeven in hoeverre de risico’s kunnen worden geëlimineerd of gereduceerd, en wat de restrisico’s zijn. We hebben verschillende maatregelen getroffen om ervoor te zorgen dat de output van het model correct, transparant en consequent is.

Ook wordt het model tijdens de pilot (en bij een succesvolle pilot tijdens het beheer) nauwlettend gemonitord om de kwaliteit en eerlijkheid van het model ook in de toekomst te waarborgen.

# data[].attributes.sourceData
Bij een aanvraag levensonderhoud controleren we de rechtmatigheid. Dit gebeurt door medewerkers van de afdeling Inkomensvoorziening. Niet iedereen die een aanvraag indient, heeft recht op een uitkering. De medewerkers van de afdeling Inkomensvoorziening handelen veel aanvragen af op basis van de informatie in het aanvraagformulier en de aangeleverde documenten. In die gevallen is duidelijk dat de aanvrager recht op een uitkering heeft. Soms is de informatie niet volledig of eenduidig. Dan kan het nodig zijn om aanvullend onderzoek te doen. Dit wordt gedaan door medewerkers van de afdeling Handhaving Werk en Inkomen.

Het algoritme ‘Slimme check’ ondersteunt de medewerkers in de beoordeling van aanvragen levensonderhoud door ze het label wel of niet onderzoekswaardig te geven. Alle aanvragen levensonderhoud worden aangeboden aan ‘Slimme check’.

Als een Amsterdammer een aanvraag levensonderhoud indient, dan komt de aanvraag terecht in de applicatie van de directie Inkomen om de aanvraag af te handelen. De aanvragen worden aangeboden aan ‘Slimme check’ en ‘Slimme check’ gebruikt de volgende gegevens om de aanvraag het label ‘onderzoekswaardig’ of ‘niet onderzoekswaardig’ te geven:

Uit de Basisregistratie Personen (BRP)

BSN

Informatie over woonadres

Informatie over woonsituatie

Uit de applicaties van de directie Inkomen

BSN

Informatie over mogelijke eerdere bijstandsuitkeringen

Informatie over vermogen

Informatie over inkomen

Aanvragen die het label ‘onderzoekswaardig’ krijgen, worden door medewerkers van de afdeling Handhaving Werk en Inkomen behandeld. Deze medewerker beoordeelt of de aanvraag daadwerkelijk onderzoekswaardig is.

Zo ja, dan behandelt een medewerker van de afdeling Handhaving Werk en Inkomen de aanvraag en geeft een advies over het te nemen besluit aan een medewerker van de afdeling Inkomensvoorziening.

Zo nee, dan wordt de aanvraag overgedragen naar een medewerker van de afdeling Inkomensvoorziening voor de verdere afhandeling

Aanvragen die niet het label onderzoekswaardig krijgen, worden door de medewerkers van de afdeling Inkomensvoorziening behandeld. Een medewerker Inkomensvoorziening kan een aanvraag levensonderhoud alsnog overdragen aan een medewerker Handhaving Werk en Inkomen voor aanvullend onderzoek.

De medewerker van de afdeling Inkomensvoorziening neemt het besluit op de aanvraag levensonderhoud. Het besluit kan zijn: een aanvraag wordt toegekend, afgewezen of buiten behandeling gesteld. Hier vind collegiale toetsing plaats.

# data[].attributes.goal
Het mag bijvoorbeeld maximaal 30 nachten per jaar en aan 4 personen per keer. Het moet gemeld worden bij de gemeente. Niet iedereen houdt zich aan die voorwaarden. De gemeente krijgt soms meldingen van buren die vermoeden dat een woning onterecht verhuurd is. Medewerkers van Toezicht & Handhaving doen daar onderzoek naar. Het algoritme helpt de meldingen te prioriteren zodat de beperkte handhavingscapaciteit efficiënt en effectief ingezet kan worden. Door gegevens te analyseren, schat het algoritme het risico in dat de woning op het gemelde adres illegaal wordt verhuurd. Het algoritme gebruikt daarvoor data uit onrechtmatige vakantieverhuur van de afgelopen 5 jaar. Het gaat om meldingen, gegevens die de gemeente tijdens het werkproces heeft verzameld, persoonsgegevens (Basisregistratie Personen) en gegevens over gebouwen (Basisregistratie Adressen en Gebouwen).

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model Gemeente Amsterdam heeft een algoritme ontwikkeld dat verbanden en patronen kan vinden in grote hoeveelheid informatie over illegale vakantieverhuur. Het algoritme berekent welke informatie vaker in verband kan worden gebracht met illegale vakantieverhuur en welke informatie niet. Het algoritme doet dit door wiskundige berekeningen uit te voeren volgens het kansboom-principe. Dat wil zeggen dat het algoritme op basis van een groot aantal kansberekeningen een gemiddelde neemt. Dit gemiddelde wordt gebruikt om de wiskundige verwachting te genereren van illegale vakantieverhuur op een adres. Het algoritme berekent deze verwachting pas als we een nieuwe melding (bijvoorbeeld van een omwonende of verhuurplatform) ontvangen van mogelijke illegale vakantieverhuur. Dit algoritme wordt een ‘random forest regressie algoritme’ genoemd. Om de door het algoritme gemaakte afwegingen inzichtelijk te maken voor mensen passen we de “SHAP”-methodiek toe (SHapley Additive exPlanations; https://github.com/slundberg/shap). SHAP berekent voor iedere individuele zaak welke indicatoren hebben bijgedragen aan die voorspelling en of dit ervoor zorgde dat de voorspelling hoger of lager werd. Zo kan een medewerker altijd zien waar het algoritme de risico-inschatting op heeft gebaseerd en een afgewogen besluit nemen. Prestatie Het voordeel van een ‘random forest regressie’ is dat het een redelijk complex algoritme is dat de werkelijkheid goed kan benaderen. Maar er is wel een kans op overfitting. Een ‘tree’ met veel lagen perst de data uit om specifieke antwoorden te leveren. Er is onderzocht hoeveel lagen het model nodig heeft om generiek inzetbaar te blijven en dus niet te overfitten. Daarnaast worden continu datapunten gecategoriseerd (gegroepeerd), zodat het model een overzichtelijk aantal mogelijkheden heeft in plaats van een oneindig aantal met continue waarden. Hierdoor is het model beter in staat is om tot een conclusie te komen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Als we een adres onderzoeken op het vermoeden van illegale vakantieverhuur komt dit voort uit een melding van bijvoorbeeld een omwonende of een verhuurplatform. Het algoritme helpt de medewerkers van Toezicht & Handhaving te bepalen bij welke meldingen de kans op illegale verhuur het grootst is, zodat die meldingen het eerst onderzocht kunnen worden. De medewerker krijgt een overzicht te zien, die toont op grond van welke criteria het algoritme het risico op illegale vakantieverhuur hoog of laag inschat. Op die manier maken we inzichtelijk waarop het algoritme de risico-inschatting heeft gebaseerd. Of er daadwerkelijk sprake is van illegale vakantieverhuur wordt vastgesteld door de verantwoordelijk toezichthouder en de projecthandhaver. Daarvoor wordt een voor- en buitendienstonderzoek uitgevoerd. Vervolgens wordt het dossier intensief besproken in een debriefing met de medewerkers die tot besluitvorming kunnen overgaan. Het algoritme heeft een wezenlijke invloed op de volgorde waarin we meldingen afhandelen, maar neemt niet zelfstandig de beslissingen of er al dan niet sprake is van illegale vakantieverhuur. Om te voorkomen dat medewerkers teveel vertrouwen in het algoritme hebben, is er iemand aangesteld om het algoritme en de werking daarvan te monitoren. Daarnaast is een werkinstructie opgesteld voor de medewerkers die met dit instrument gaan werken. Daarbij volgen de medewerkers workshop over de kansen en risico’s van het gebruik van algoritmen.

# data[].attributes.risks
Het systeem heeft uiteraard gevolgen voor de mogelijke overtreder. Een melding kan namelijk meer of minder prioriteit krijgen dan zonder het algoritme. We hebben verschillende maatregelen getroffen om ervoor te zorgen dat alle risico-inschattingen van het algoritme niet op toeval berusten. Een belangrijke maatregel is dat we dit algoritme in een pilotfase uitvoerig en voortdurend evalueren op bv. betrouwbaarheid, voordat het wordt geïmplementeerd in de bedrijfsvoering.

# data[].attributes.sourceData
Identiteits- en huisvestingsgegevens (BRP) Een beperkte set gegevens uit de Basisregistratie Personen (BRP) over de identiteit en huisvestingssituatie van de bewoners, namelijk: naam van de geregistreerde bewoners; geboortedatum; vertrekdatum Amsterdam; vertrekdatum adres; vestigingsdatum adres; overlijdensdatum. Gegevens over gebouwen (BAG) Een beperkte set gegevens uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) over het gebouw, namelijk: adres, straatcode, postcode; id-adres; omschrijving pand; Amsterdamse BAG-code, landelijke BAG-code; type woning (huur, sociale huur / vrije sector, koop); adresseerbaar BAG-ID aantal kamers; vloeroppervlak; bouwlaag van voordeur appartement; aantal bouwlagen; omschrijving verdieping woonobject. Gegevens uit illegale vakantieverhuurzaak Gegevens uit de melding en eventuele gerelateerde illegale vakantieverhuurzaak, namelijk: zaak id; datum van start van onderzoek / melding; stadium van behandeling van de melding; stadia nummer, omschrijving en id; (meld)code; code overtreding; code (behandelend) medewerker; wel / geen anonieme melder; datum melding; situatieschets; bevindingen onderzoek; gebruiker die melding heeft gecreëerd (met datum), of aangepast (met datum aanpassing); behandelcode (type zaak, indeling in team); resultaat; datum wanneer zaak is afgesloten; reden waarom zaak is afgesloten.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De doelen van het verwerken van een persoonsgegeven en voor de inzet van rekenregels binnen het Langzaam Verkeer Monitoringssysteem Amsterdam zijn:

- Het vermijden en beheersen van onveilige situaties (veiligheid);

- Een goede voetgangersbereikbaarheid van publieksfuncties en goede doorstroming van het verkeer in een groter gebied rond de drukke locaties (bereikbaarheid en doorstroming);

- Een kwalitatief hoogwaardige openbare ruimte waarin voetgangers zich welkom, veilig en comfortabel voelen (kwaliteit en comfort).

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente Amsterdam voert Langzaam Verkeer monitoring in de openbare ruimte uit in het kader van artikel 2 van de Wegenverkeerswet 1994 (Wvw 1994). De gemeente Amsterdam is wegbeheerder. Vanuit die rol is er een verantwoordelijkheid voor een verkeersveilige, vlotte doorstroming van verkeer alsmede het bereikbaar houden van publieksfuncties. Dit geldt ook voor langzaam verkeer en voetgangersstromen. De gemeente verwerkt deze gegevens voor de uitvoering van een taak van algemeen belang, namelijk het bevorderen van een veilige, bereikbare en comfortabele openbare ruimte.

# data[].attributes.proportionality
Het inzetten van camera's met algoritmen is de enige mogelijkheid om effectief het doel te bereiken, omdat zo het voetgangers- en fietsverkeer in een groot gebied vanaf 1 locatie kan worden gemonitord.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft aan hoe druk het ergens is, en op basis daarvan kan: 1) een automatisch scriptbesluit voor dynamisch verkeersmanagement (DVM-exchange) worden gegenereerd, per minuut. Denk bij DVM-exchange aan het aansturen van informatie- en matrixborden over drukte. 2) door menselijke tussenkomst besloten worden om verkeersmaatregelen te treffen. Het algoritme levert in dat geval een deel van de informatie voor dat besluit. Er worden reguliere validaties uitgevoerd waarmee aantallen uit de meetsystemen worden vergeleken met de daadwerkelijke aantallen op straat.

# data[].attributes.risks
Bij onder/overschatting van aantallen langs een sensor kunnen pieken/dalen in aantallen in de database en het dashboard ontstaan. Dat kan aan de crowdmanager een vertekend beeld van de actuele situatie opleveren. Het system is in de operatie beslisondersteunend; dat betekent dat altijd visuele controle op locatie plaatsvindt voordat een maatregel (bijvoorbeeld instellen van eenrichtingsverkeer) wordt ingezet. Locatiedata /Combining datasets: Bij zeer lage aantallen langs sensoren en bij combinatie met andere datasets zou het theoretisch mogelijk kunnen zijn dat een traject van een passant langs meerdere sensoren gevolgd kan worden.

# data[].attributes.sourceData
De teldata uit het Langzaam Verkeer Monitoringsysteem Amsterdam (LVMA) levert informatie uit de openbare ruimte over aantallen passanten. Langzaam verkeer gaat voornamelijk over voetgangers en fietsers. Deze informatie wordt strategisch, tactisch en operationeel gebruikt ter ondersteuning bij drukte management. Ook worden analyses uitgevoerd om een beeld te krijgen bij de ontwikkeling van drukte in de tijd. Op de sensor wordt beeld vertaald naar teldata. - Aantallen per richting - Snelheid - Dichtheid in meetvak - Modaliteit De diverse rekenregels op de near realtime teldata zorgen vervolgens voor deze dataverwerking, onder andere door: - Opslaan - Aggregeren (samenvatten over langere tijd) - Verrijken en berekeningen over de teldata - Voorspelling Korte Termijn - Grenswaarden - Dashboard - Teldata openbaar beschikbaar stellen Voorspelling Korte Termijn Geaggregeerde teldata van de afgelopen 8 weken Van hetzelfde kwartier op de dag -> hoe is de toe/afname van het aantal passanten geweest op hetzelfde moment Ontwikkeling huidige dag De Gemeente Amsterdam slaat in het LVMA geen enkel persoonsgegeven op. Alle LVMA sensoren staan op: https://maps.amsterdam.nl/lvma/ en in het Sensorenregister van de gemeente Amsterdam: https://sensorenregister.amsterdam.nl De geaggregeerde data wordt op uur/dag/weekniveau geaggregeerd en als open data gepubliceerd op https://data.amsterdam.nl/data/datasets/PnrmHN-YvSqjhw/langzaam-verkeer-monitoringsysteem-amsterdam-lvma/

# data[].attributes.provider
Gemeente Amsterdam voor eigen rekenregels

# data[].attributes.goal
De gemeente Amsterdam past sinds 2003 de Wet Bibob toe. De Wet Bibob geeft de gemeente Amsterdam de mogelijkheid om met een Bibob-onderzoek (integriteitsonderzoek) te voorkomen dat we criminele activiteiten faciliteren bij het verlenen van vergunningen, het verstrekken van subsidies, het gunnen van overheidsopdrachten of het aangaan van vastgoedtransacties.

Het dashboard Bibob geeft inzicht en overzicht van de dossiers waar een Bibob-toets op wordt toegepast. Dit gebruiken we voor het aanleveren van managementcijfers op stedelijk, stadsdeel- en brancheniveau. Het kan bijvoorbeeld een overzicht geven van:

Het aantal open en afgesloten dossiers

de resultaten van de toetsingen

het aantal dossiers per branche

de (gemiddelde) doorlooptijden

de soorten documenten in de dossiers

de datakwaliteit van dossiers.

Hiermee kan de gemeente het proces monitoren en waar nodig verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
wetten.nl - Regeling - Wet bevordering integriteitsbeoordelingen door het openbaar bestuur - BWBR0013798 (overheid.nl)

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevens uit de zaaksystemen waarin we de Bibob-toetsingen registreren, komen in het datawarehouse OOV en worden weergegeven in een dashboard. Hier worden ze bijvoorbeeld per geselecteerd tijdsbestek weergeven naar branche, resultaat, stadsdeel, doorlooptijd, type rechtspersoon en documenttypen.

# data[].attributes.proportionality
Efficiëntie en snelheid: grote hoeveelheden gegevens worden automatisch geanalyseerd. Dit levert snelle rapportages op met actuele en relevante informatie (trends en patronen die handmatig lastig te herkennen zouden zijn).

Consistentie en objectiviteit: het dashboard biedt een consistente manier om dossiers en bijbehorende gegevens te analyseren en te presenteren. Dit vermindert de kans op menselijke fouten of subjectieve interpretaties.

Inzicht in procesverbetering: door de automatische weergave van doorlooptijden, afhandeling en datakwaliteit kunnen we knelpunten snel opsporen. Dit helpt de gemeente om gerichte verbeteracties door te voeren en het proces efficiënter te maken.

Data-integratie: het dashboard kan gegevens van verschillende organisatieonderdelen samenbrengen, wat een volledig en geïntegreerd beeld van de dossiers geeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Coördinatoren en medewerkers gebruiken de uitkomsten van het dashboard om inzicht te krijgen in de systeemwerkelijkheid van het toetsingsproces. Met de datavisualisaties van het dashboard kunnen zij controleren of het huidige beleid op de juiste manier wordt toegepast en of er opvallende trends zijn. Dit kan betrekking hebben op specifieke branches, stadsdelen of periodes die afwijken in de cijfers, of op de invloed van informatie-uitwisseling met ketenpartners op de toetsingen. Op basis van deze analyses kunnen medewerkers indien nodig bijsturen en aanpassingen doen om het proces te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Gebruikt slechts noodzakelijke gegevens (alleen wat ook in de zaaksystemen wordt ingevoerd);

De datavisualisaties zijn beperkt toegankelijk door persoonlijke autorisatie op rol/functie (alleen voor de mensen die ook in de zaaksystemen mogen);

Inhoudelijke afweging is een menselijke afweging;

Er is een impacttoets (DPIA) van het datawarehouse OOV;

Er is een DPIA van het Bibob-proces;

Het dashboard toont ook de datakwaliteit van de dossiers in de zaaksystemen waarin wordt geregistreerd.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens;

Adresgegevens;

Zaakgegevens;

Vergunning gegevens

# data[].attributes.name
Informatie Extractie en Classificatie van Documenten voor Inkomensheffing (IECD_IH)

# data[].attributes.goal
Er komen verschillende bezwaar- en verzoekbrieven binnen per post. Dit algoritme categoriseert deze brieven, zodat ze direct bij de juiste afdeling terechtkomen voor verdere behandeling.

Indien het algoritme een brief niet kan classificeren, leest een medewerker de brief handmatig en zorgt ervoor dat deze alsnog bij de juiste afdeling wordt aangeboden. Brieven die eventueel onjuist gecategoriseerd zijn, worden eveneens handmatig gecorrigeerd door een medewerker

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet Inkomstenbelasting 2001:

6. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het is een lerend algoritme: het algoritme is door mensen getraind op basis van gegevens uit het verleden om verbanden te ontdekken. Het algoritme wordt periodiek opnieuw door mensen getraind.

Het algoritme heeft als uitkomst bij welk proces een verzoek of bezwaar hoort. Wanneer het algoritme dit niet kan vaststellen, wordt de brief handmatig door een medewerker gecategoriseerd.

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

# data[].attributes.proportionality
Gezien de grote aantallen inkomende bezwaar- en verzoekbrieven, maken we gebruik van een algoritme om deze automatisch te categoriseren. Deze werkwijze is consistenter en zorgt ervoor dat de brieven sneller bij de juiste afdeling terechtkomen voor verdere behandeling.

Een ander belangrijk voordeel van deze werkwijze is de verhoogde efficiëntie: doordat het algoritme een groot deel van het categorisatiewerk overneemt, is er minder menselijke inzet vereist. De bezwaren en verzoeken worden sneller opgepakt, wat de doorlooptijd van de behandeling aanzienlijk verkort.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Het algoritme IECD IH voert geen inhoudelijke beslissingen uit. Het ondersteunt uitsluitend bij het toewijzen van brieven aan de juiste afdeling. De toewijzing vereist in sommige gevallen menselijke tussenkomst. Waarbij de uiteindelijke beoordeling van een bezwaar of verzoek altijd bij een medewerker van de Belastingdienst ligt. De medewerkers nemen de beslissingen en zorgen ervoor dat elk dossier zorgvuldig en correct wordt behandeld.

Dit algoritme neemt geen beslissingen.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

# data[].attributes.sourceData
1. De inhoud van de brief

2. Zaakinformatie

3. VIP-indicatie van persoon

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.organization
Regionale Dienst Werk en Inkomen Kromme Rijn Heuvelrug

# data[].attributes.goal
Met de tool maskeren wij persoonsgegevens. Dit gebeurt bij het ter inzage leggen of publiceren van stukken en bij opgevraagde documenten voor bijvoorbeeld Woo-verzoeken en andere informatieverzoeken. De anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Wet Open Overheid (WOO) 2. Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) 3. Wet Elektronische Publicaties (WEP) 4. Wet Digitale Overheid (WDO)

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Overheidsorganisaties moeten steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.organization
Dienst Sociale Zaken en Werkgelegenheid Noardwest Fryslân

# data[].attributes.goal
Wij zien AI als het begin van een grote verandering in hoe we werken. Bij deze technologie komen veel verschillende vakgebieden samen. Daarom is het belangrijk dat mensen met verschillende kennis samenwerken, zoals op het gebied van veiligheid, informatie, privacy en communicatie. Zo kunnen we op een goede en veilige manier omgaan met de grote kansen én de risico’s van AI.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn regels en richtlijnen gemaakt en gedeeld, zodat medewerkers AI op een goede en verantwoorde manier kunnen gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Volgens de huidige regels moet elke tekst die met AI is gemaakt altijd gecontroleerd worden door de gebruiker zelf. Als het nodig is, kijkt ook een collega mee. Dit heet het vierogenprincipe. Pas daarna mag de tekst gebruikt worden.

# data[].attributes.risks
Er zijn duidelijke regels gemaakt voor het verantwoord gebruik van AI die teksten kan maken. Zo weten medewerkers wat wel en niet mag. Ook wordt er gewerkt aan meer kennis binnen de organisatie. Dit gebeurt via communicatie, trainingen en uitleg over hoe je goed met AI omgaat. AI is daarnaast een belangrijk onderwerp binnen de bestaande regels en controles van de organisatie.

# data[].attributes.sourceData
De bestaande regels over veilig omgaan met informatie, privacy en het delen van informatie blijven gelden. Medewerkers moeten hier rekening mee houden als ze CoPilot gebruiken. Daarnaast zijn er extra regels en richtlijnen gemaakt voor het verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie. Deze passen bij de nieuwe AI-wetgeving.

# data[].attributes.organization
Dienst Sociale Zaken en Werkgelegenheid Noardwest Fryslân

# data[].attributes.goal
Aanvragen, wijzigingen en hercontroles voor bijstand worden op een snelle en gelijke manier behandeld. Dit geldt ook voor bijzondere bijstand, IT-regelingen, het terugvragen van te veel betaalde bijstand en het verhalen van kosten op mensen met een onderhoudsplicht.

Het algoritme wordt gebruikt in een speciale app voor inwoners van ongeveer 80 gemeenten. Tijdens het hele proces controleert het systeem of aan alle (wettelijke) regels wordt voldaan. De medewerker van de gemeente kan altijd afwijken van wat het systeem voorstelt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De inzet van het algoritme is toegestaan op basis van de wet. Het gaat om de uitvoering van de Participatiewet, waar ook de Wet SUWI bij hoort. Deze wetten regelen hoe gemeenten mensen kunnen helpen met een uitkering en welke regels daarbij gelden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het gebruik van het algoritme is dat consulenten minder handmatig werk hoeven te doen. Het kennissysteem zorgt ervoor dat belangrijke kennis bewaard blijft. Ook maakt het ingewikkelde administratie makkelijker en zorgt het voor gelijke behandeling en duidelijke documenten.

Omdat de consulent altijd mag afwijken van wat het systeem voorstelt, zijn de risico’s klein. Daardoor is het gebruik van het algoritme in verhouding goed te verantwoorden.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker kan de uitkomst van het algoritme aanpassen als dat nodig is.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.organization
Dienst Sociale Zaken en Werkgelegenheid Noardwest Fryslân

# data[].attributes.goal
Als u gaat scheiden van uw partner, moet u misschien afspraken maken over alimentatie. Alimentatie is geld voor het levensonderhoud, zoals boodschappen of huur. Zo kan uw ex-partner een eigen leven opbouwen. Alimentatie kan ook bedoeld zijn voor de verzorging van uw kinderen.

Krijgt u bijstand van de Dienst? Dan moet uw ex-partner u misschien geld geven voor uw levensonderhoud. Dit kan via afspraken of via een besluit van de rechter. De Dienst wil dan weten hoeveel geld u krijgt voor uzelf of voor uw kinderen.

De hoogte van uw bijstandsuitkering hangt af van al uw inkomsten, ook van alimentatie. De hoogte van de alimentatie wordt berekend met behulp van een systeem dat ‘INA’ heet. Dit algoritme kijkt naar uw inkomen, het aantal kinderen, hun leeftijd en bijvoorbeeld hoeveel huur of hypotheek u betaalt.

Verandert er iets in uw situatie? Dan moet u dit zelf doorgeven aan de Dienst. De Dienst berekent dan opnieuw hoeveel bijstand u krijgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.proportionality
De berekening is altijd actueel, omdat deze automatisch wordt aangepast bij veranderingen. Het systeem INA wordt niet alleen door gemeenten gebruikt, maar ook door rechters en advocaten.

# data[].attributes.humanIntervention
De gegevens die in het INA-programma worden ingevuld, worden gecontroleerd door kwaliteitsmedewerkers. Zo zorgen we ervoor dat alles klopt.

# data[].attributes.risks
De risico’s zitten vooral in het invullen van de gegevens en in hoe de uitkomsten van de rekentool worden gebruikt. Vaak zijn de gegevens van het moment van uit elkaar gaan niet meer beschikbaar. Daarom wordt er meestal gerekend met de situatie van nu.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van LAA is om de kwaliteit van de adresgegevens in de Basisregistratie Personen te verbeteren, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren. Dit gebeurt door persoonsgegevens te analyseren met behulp van risicoprofielen. Het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties verwerkt de gegevens.

Als na onderzoek blijkt dat de inschrijving onjuist is, dan stelt de gemeente de burger daar schriftelijk van op de hoogte. Er volgt dan een formeel traject: het adresonderzoek. De burger krijgt het verzoek om zo snel mogelijk zijn verhuizing door te geven. Als de gemeente het juiste adres heeft achterhaald dan zal de gemeente de burger verhuizen naar dit adres. Als de gemeente geen adres heeft kunnen achterhalen, dan wordt de burger uitgeschreven uit de BRP. Het is dan onbekend waar de burger verblijft en de gemeente registreert in het systeem dat het adres onbekend is.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Brp

# data[].attributes.methodsAndModels
Een profiel bestaat uit één of meerdere selectiefactoren waarmee adresgegevens van een persoon worden geselecteerd. De selectiefactoren kunnen in onderlinge samenhang leiden tot twijfel over de juistheid van deze adresgegevens. Deze werkwijze sluit aan bij de werkwijze die in de projectfase van LAA is ontwikkeld. De algoritmes waarmee de adressen in de projectfase werden geselecteerd, hebben alle het karakter van eenvoudige, transparante, beslisbomen (rule based) met een beperkt aantal selectiefactoren en drempelwaarden. In de werkwijze van LAA is geen sprake van een systeem dat autonoom, onvoorspelbaar of oncontroleerbaar beslissingen neemt of dat zelfstandig, zonder menselijke tussenkomst, de algoritmes aanpast. De algoritmes gaan uit van correlatie tussen de aanwezigheid van de vooraf vastgestelde selectiefactoren enerzijds en een verhoogde kans op onjuiste registratie in de BRP anderzijds. Dit betekent dat het algoritme adressen selecteert die voldoen aan bepaalde kenmerken (selectiefactoren). Daarbij wordt uitgegaan van de (statistische) samenhang tussen de aanwezigheid van de selectiefactoren en een verhoogde kans op onjuiste registratie, zonder dat sprake hoeft te zijn van een oorzakelijk verband tussen beide. Een hoge correlatie betekent immers dat beide verschijnselen (de selectiefactor en onjuiste registratie) relatief vaak samen voorkomen, maar niet dat de ene per definitie de oorzaak van de andere is. De minister van BZK zal deze werkwijze voortzetten bij de uitoefening van diens ondersteunende taak. Ieder LAA-signaal wordt nog handmatig door een medewerker van de afdeling Kwaliteit beoordeeld voordat wordt overgegaan tot een eventuele vervolgactie.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De afdeling Kwaliteit onderzoekt de meldingen. Elk signaal wordt handmatig/zelfstandig beoordeeld. De afdeling beoordeelt zelfstandig/handmatig of verder onderzoek noodzakelijk is. Criteria zijn afhankelijk van het signaal. Na beoordeling wordt het dossier verder opgebouwd met relevante informatie. De selectie wordt gedaan door een medewerker die daarvoor is opgeleid. De medewerker kent de achtergrond van het signaal en is gespecialiseerd in het uitvoeren van adresonderzoek. Pas als is vastgesteld dat de feitelijke situatie niet overeenkomt met de administratieve werkelijkheid start de gemeente een officieel adresonderzoek waarbij er een signaal gaat naar alle afnemers die verplicht gebruik maken van de BRP. Vanaf dat moment kan het gevolgen hebben voor de overheidsdiensten waar de burger gebruik van maakt.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

De signalen worden geleverd door (RVIG). Het RVIG toetst of alle signalen voldoen.

Het systeem (LAA-monitor) waar de gegevens worden uitgewisseld voldoet aan alle gemeentelijke beveiligingsvereisten. Gegevens worden uitgewisseld via eHerkenning (https://www.eherkenning.nl/nl).

Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Elk signaal dat wordt onderzocht wordt handmatig beoordeeld.

Als signalen ouder zijn dan 6 maanden worden ze uit de LAA-Monitor verwijderd. Als uit een LAA-onderzoek blijkt dat de gegevens niet kloppen, dan volgt er een officieel adresonderzoek (signaal categorie 08 dat vermeld staat op de persoonslijst van de burger). Het complete dossier (verslag uit de LAA-monitor) is dan onderdeel van het officiële adresonderzoek. Dit onderzoek blijft 10 jaar bewaard (wettelijke bewaartermijn voor adresonderzoeken).

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Het doel van groen spoor in het Bbz aanvraagformulier is om de aanvrager zo snel mogelijk duidelijkheid te geven over zijn aanvraag voor een Bbz uitkering. Dit draagt bij aan de bestaanszekerheid. De aanvragen in groen spoor worden zonder tussenkomst van een medewerker toegekend, waarmee de aanvrager binnen twee weken een (positief) besluit op zijn aanvraag ontvangt. De overige aanvragen in rood spoor volgen de gebruikelijke route van een handmatige beoordeling door de professional. Hierbij worden wel de aandachtspunten voor de verdere beoordeling van de Bbz aanvraag meegegeven. Het aanleveren van de aandachtspunten draagt bij aan snellere besluitvorming.

In groen spoor wordt circa 5% van de aanvragen zonder tussenkomst van een medewerker toegekend.

Uitgangspunt is dat we de klant vertrouwen en dat we de antwoorden in het aanvraagformulier gebruiken als input om het recht op een Bbz-uitkering te bepalen. De antwoorden van de klant worden vergeleken met de data die we uit andere bronnen kunnen raadplegen. Feitelijk dezelfde controle die de medewerkers handmatig doen. Als de antwoorden van de klant overeenkomen met de bronnen én als de ondernemer verklaart binnen 6 maanden weer voldoende inkomsten te genereren wordt de uitkering automatisch toegekend.

Een ondernemer kan bij de gemeente Amsterdam vragen om een tijdelijke aanvulling op het inkomen (uitkering), een lening om schulden te betalen of investeringen te doen (bedrijfskapitaal) of beide. De ondernemer vraagt ondersteuning aan vanuit Besluit bijstand zelfstandigen (Bbz).

In het aanvraagformulier zit een beslisboom die op basis van de antwoorden van de aanvrager bepaalt of de aanvrager een automatische toekenning van de Bbz uitkering krijgt (=groen spoor). Als er op basis van de antwoorden van de aanvrager verder onderzoek nodig is (= rood spoor) wordt de aanvraag in onderzoek gegeven bij een medewerker en vindt de afhandeling handmatig plaats.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering Besluit bijstandsverlening zelfstandigen (Bbz), uitvoering wettelijke taak.

·       Artikel 7,9, 11,53a Participatiewet

·       Besluit bijstandverlening zelfstandigen 2004 (BBZ)

·       Wet Inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijke arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Naast de antwoorden van de aanvrager in het aanvraagformulier raadplegen wij de volgende bronnen:

-           Suwinet (Belastingdienst, DUO, SVB, KvK)

-           Socrates (bij een reeds bekende klant)

-           Het bevolkingsregister (Basisregistratie Personen)

-           Het handelsregister van de Kamer van Koophandel (KvK)

In het aanvraagformulier wordt gebruik gemaakt van een beslisboom. Gegevens van de aanvrager die tot vooringenomenheid kunnen leiden worden niet vastgelegd en spelen geen rol in de beslisboom van de aanvraag. Geslacht, leeftijd en nationaliteit worden wel vastgelegd, maar spelen geen rol in de beslisboom. De overige bijzondere persoonsgegevens worden niet uitgevraagd en spelen geen rol bij de beslisboom.

Er vindt een automatische toekenning plaats als er geen verschillen worden geconstateerd tussen de antwoorden van de aanvrager en de geraadpleegde bronnen én de aanvrager voldoet aan de criteria van rechtmatigheid en levensvatbaarheid én er is geen sprake van één van de criteria voor uitsluiting groen spoor.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij een automatische toekenning van een kortdurende Bbz-uitkering zijn geen mensen betrokken.

Wel worden er elk kwartaal steekproeven gedaan of het automatische (positieve) besluit juist is.

In rood spoor volgen de gebruikelijke route van een handmatige beoordeling door de professional.

In groen spoor wordt circa 5% van de aanvragen zonder tussenkomst van een medewerker toegekend. 25% van de automatisch toegekende Bbz uitkeringen zijn in de steekproef door Handhaving gecontroleerd. Hierbij zijn geen fouten geconstateerd.

# data[].attributes.risks
In het aanvraagformulier zit een beslisboom en deze is rule-based. De randvoorwaarden zijn niet dynamisch, alleen de normen worden (half-) jaarlijks aangepast. Ze worden niet (geautomatiseerd) aangepast naar aanleiding van ingevoerde gegevens. Risico’s worden als laag ingeschat.

Het risico is dat de aanvrager onjuiste informatie invult in het aanvraagformulier die tot een andere uitkomst zou leiden, zoals bv een hoger bedrag winst in het verleden waardoor er wel sprake is van een levensvatbaar bedrijf in het verleden of onjuiste bedragen bij de vermogensvaststelling. Deze 2 onderwerpen kunnen niet geautomatiseerd worden beoordeeld. De overige antwoorden over de woonsituatie en hoogte van de overige inkomsten worden vergeleken met de beschikbare bronnen.

Er heeft een gebruikersonderzoek plaatsgevonden vóórdat het formulier in gebruik is genomen. Hierbij is onderzocht of het formulier begrijpelijk is en welke vragen een toelichting behoeven zodat de kans op verkeerde antwoorden klein is.

In het besluit bij de automatische toekenning staat vermeld dat dit besluit is genomen op basis van de door de aanvrager gegeven antwoorden en dat mocht na onderzoek blijken dat dit op basis van onjuiste gegevens berust wij de uitkering zullen terugvorderen.

Het risico dat ten onterechte een kortdurende Bbz uitkering wordt toegekend is klein. Er worden steekproeven gedaan die tot nu toe geen fouten aan het licht hebben gebracht. Daarnaast wordt de Bbz uitkering altijd als lening verstrekt. Het volgende boekjaar, als de jaarrekening en aangifte IB bekend is, wordt het definitieve recht op de Bbz uitkering vastgesteld. De aanvrager moet dan alle financiële gegevens over het voorgaand boekjaar aanleveren. Bij eventuele verschillen moet de ondernemer de teveel genoten uitkering terugbetalen of krijgt het tekort alsnog uitgekeerd.

# data[].attributes.sourceData
Automatische toekenning (groen spoor) is alleen mogelijk bij een aanvraag om een Bbz uitkering. Aanvragen waarbij (ook) bedrijfskapitaal wordt aangevraagd worden altijd handmatig beoordeeld.

Bij een aanvraag om een Bbz uitkering wordt zowel de rechtmatigheid als de levensvatbaarheid van het bedrijf beoordeeld. Of de aanvrager voldoet aan alle criteria wordt uitgevraagd in het aanvraagformulier.

1.     Criteria rechtmatigheid.

Om in aanmerking te komen voor Bbz moet de aanvrager zijn aangewezen op het inkomen uit het bedrijf en voldoen aan de definitie van zelfstandig ondernemer uit het Bbz. Volgens de begripsomschrijving in artikel 1b van het Bbz is een zelfstandige een belanghebbende iemand die:

-           ouder is dan 18 jaar en de AOW-leeftijd nog niet heeft bereikt;

-           minimaal 1.225 uur per jaar werkzaam is in het eigen bedrijf of zelfstandig beroep;

-           het bedrijf in Nederland uitoefent;

-           alle vereiste vergunningen en/of diploma’s heeft;

volledige zeggenschap in dat bedrijf of zelfstandig beroep heeft en de financiële risico’s daarvan draagt (eventueel samen met partners met wie het bedrijf of zelfstandig beroep wordt uitgeoefend).

-           Deze data worden uitgevraagd in het aanvraagformulier

2.        Criteria levensvatbaarheid van de onderneming.

-           De gemiddelde winst per jaar over de afgelopen 3 boekjaren is hoger is dan 90% van de uitkeringsnorm per jaar

-           De aanvrager verwacht dat er binnen maximaal 6 maanden weer voldoende inkomsten worden behaald waardoor er maximaal 6 maanden uitkering wordt toegekend.

Deze data worden uitgevraagd in het aanvraagformulier.

3.    Criteria voor uitsluiting groen spoor

-           Geen (combinatie met) een aanvraag bedrijfskapitaal

-           Ondernemer moet minimaal 18 maanden als ondernemer werkzaam zijn

-           Geen verlengingsaanvraag

-           Er is geen sprake van verhoging van de uitkering met een woonkostentoeslag of een arbeidsongeschiktheidsverzekering

-           Er zijn geen kostdelers aanwezig

-           Er is geen sprake van een niet rechthebbende partner

-           De aanvrager staat niet ingeschreven op het opgegeven adres of de partner staat ingeschreven op een ander adres

-           Het totale vermogen ligt boven de Bbz vermogensgrens

-           Er moet omzet zijn gemaakt in de afgelopen 6 maanden.

-           Er mag geen sprake zijn van failissement of surseance van betaling.

# data[].attributes.website
Bijstand of lening aanvragen voor ondernemers (Bbz) - Gemeente Amsterdam

# data[].attributes.goal
Het systeem herkent fietsen in de fietsenstallingen.

Het systeem maakt een paar keer per dag foto’s die het met elkaar vergelijkt. Op die manier ziet het systeem wat de bezetting in de stalling is en hoe lang een fiets op dezelfde plek staat.

Met deze informatie kunnen we weesfietsen verwijderen als deze te lang blijven staan.

Voor de termijnen zie algemene voorwaarden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt verschillende foto’s die het met elkaar vergelijkt om te zien of een fiets verplaatst is.

# data[].attributes.proportionality
Om te weten hoe lang een fiets op een bepaalde plek in de fietsstalling staat moeten we een geautomatiseerd systeem hebben.

Dit systeem zorgt ook voor bewijs door middel van foto’s met tijd-datum-stempel.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het systeem vastgesteld heeft dat een fiets langer in de stalling staat dan in de algemene voorwaarden beschreven staat, dan gaat er een melding naar de beheerder die de foto’s controleert.

Als blijkt dat de fiets er te lang staat zal de fiets verwijderd worden.

# data[].attributes.risks
Tussen de leverancier en de gemeente Amsterdam is er een contract afgesloten met diverse afspraken, SLA, DAP, DFA. En andere afspraken op gebied van privacy en security in overeenstemming met de voorwaarden van de gemeente Amsterdam.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem gebruikt alleen foto’s die het zelf maakt.

# data[].attributes.goal
Om de werkzoekende te ondersteunen in zijn oriëntatie of zoektocht naar werk biedt de gemeente Amsterdam de burger een online matchingsplatform als instrument aan.

De werkzoekende kan een persoonlijk profiel aanmaken, eventueel met ondersteuning van de klantbegeleider. Dit persoonlijke profiel bestaat uit een aantal onderwerpen: kwaliteiten, beschikbaarheid, belastbaarheid, motivatie, interesses en ervaring.

Vanuit dit persoonlijke profiel kan de werkzoekende ter oriëntatie inzicht krijgen in potentiële functies en beroepen die bij het profiel en daarmee deze werkzoekende passen, inclusief een overzicht van de actuele arbeidsmarktdata over de beroepen/ functies.

De werkzoekende kan zelf in de vacatures zoeken of op basis van zijn profiel of filters zoekopdrachten aanmaken, waarmee de werkzoekende automatisch vacatures ontvangt (met een notificatie via e-mail).

Binnen het online matchingsplatform kunnen werkzoekende zoeken in alle online gepubliceerde vacatures in Nederland plus de vacatures die de gemeente en het UWV voor hen hebben geacquireerd.

Het persoonlijke profiel kan worden ingezien door professionals die de Amsterdammer ondersteunen in het oriënteren op en vinden van werk. Nadat zowel de Amsterdammer als de klantbegeleider het persoonlijke profiel zichtbaar hebben gemaakt, wordt het persoonlijke profiel inzichtelijk voor werkgevers die vanuit het Werkgeversservicepunt toegang hebben gekregen tot het platform. Het profiel is niet zichtbaar voor andere werkzoekenden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beschrijving van de systeemarchitectuur

We ontvangen gegevens vanuit een van de applicaties van WPI en bieden deze ter validatie aan, aan de werkzoekende. De gegevens worden verwerkt in de applicatie en gebruikt voor het persoonlijke profiel, de zoekopdrachten en filters. De werkzoekende kan het profiel, de zoekopdrachten en de filters zelf aanpassen.

Prestatie:

Het is een praktische methode, wanneer de werkzoekende niet tevreden is met het resultaat kan hij deze aanpassen.

# data[].attributes.proportionality
Er wordt voor het matchen van werkzoekende op vacatures alleen gebruik gemaakt van gegevens die noodzakelijk zijn voor het realiseren van een goede match. Bijzondere persoonsgegevens worden niet gebruikt voor de match. Zie voor de persoonsgegevens het voorbeeldprofiel.

In het persoonlijke profiel worden vragen gesteld over:

Taal: Voor taal wordt alleen gevraagd naar de taalbeheersing.

Belastbaarheid: Er wordt gevraagd aan te geven wat de fysieke belastbaarheid is in relatie tot werk. Daarbij wordt niet gevraagd om medische onderbouwing, maar alleen om fysieke mogelijkheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het is een praktische methode, wanneer de werkzoekende niet tevreden is met het resultaat kan deze het aanpassen. Het heeft geen gevolgen voor de besluitvorming en/of de dienstverlening vanuit de directies WPI.

De applicatie wordt door de werkzoekende en de klantbegeleider gebruikt voor matching met vacatures, maar zoekopdrachten kunnen door beiden worden aangepast. Een werkzoekende is niet verplicht om te solliciteren op een vacature die uit de match naar voren is gekomen.

Niveau van menselijke controle:

human-in-command

# data[].attributes.sourceData
Matchingsplatform

Het online matchingsplatform is een instrument dat wordt ingezet voor de begeleiding die wordt geboden vanuit de Participatiewet. Werkzoekenden worden bij het gebruik van het online matchingsplatform begeleid door een klantbegeleider. Wanneer de werkzoekende gebruik maakt van het online matchingsplatform, krijgt deze een voor-ingevuld profiel met de data afkomstig van de applicatie, die wordt gebruikt voor het begeleiden van werkzoekende in het kader van de Participatiewet. De werkzoekende kan gegevens in het persoonlijke profiel vervolgens aanvullen, corrigeren en/of verwijderen.

De werkzoekende logt in, in het online matchingsplatform. Hij krijgt een welkomstpagina vanuit de gemeente Amsterdam en start met een vragenlijst waarin de werkzoekende stapsgewijs ziet welke informatie al bekend is. De werkzoekende kan deze informatie corrigeren/ aanvullen. Dit betreft informatie over:

Algemene informatie/ beschikbaarheid

Ervaring

Interesses

Kwaliteiten

Vervolgens komt de werkzoekende op de homepage van waaruit verschillende activiteiten kan worden gedaan:

Berichten sturen / ontvangen binnen het online matchingsplatform

Het persoonlijke profiel aanpassen / verrijken

Tips krijgen voor het solliciteren

Oriënteren op beroepen

Vacatures zoeken en zoekopdrachten maken voor nieuwe vacatures

De helpfunctie bekijken

Op basis van het persoonlijke profiel krijgt de werkzoekende suggesties voor mogelijke beroepen/functies. De werkzoekende kiest zelf of hij deze in zijn lijst met favorieten opneemt.

Vervolgens kan de werkzoekende zien welke vacatures beschikbaar zijn en kan deze besluiten om zoekopdrachten op te slaan, zodat de werkzoekende automatisch notificaties ontvangt wanneer er nieuwe, vergelijkbare vacatures beschikbaar zijn.

Licentie

Overeenkomst met leverancier PinkRoccade Local Government, waarbij Jobport onderaannemer is. Deze overeenkomst is afgesloten inclusief een verwerkersovereenkomst.

Bron

Voor het matchen van werkzoekende op vacatures worden verschillende (online) bronnen gebruikt. De reeds beschikbare informatie vanuit WPI wordt aangevuld met informatie/ aanvullingen/ wijzigingen van de werkzoekende (zie plaat). Vacature-data: de online beschikbare vacatures worden verzameld en ontdubbeld in het online matchingsplatform, deze worden aangevuld met de vacatures van het UWV (bron: WBS) en werkgevers kunnen zelf vacatures toevoegen.

# data[].attributes.goal
Om Amsterdam leefbaar en toegankelijk te houden, mag er maar een beperkt aantal auto’s in de stad parkeren. De gemeente controleert of een geparkeerde auto het recht heeft om geparkeerd te staan, dus of iemand parkeergeld heeft betaald of een parkeervergunning heeft. Om efficiënter te werken doen we die controle met scanauto’s. Daarmee controleren we momenteel meer dan 190.000 officiële parkeerplaatsen in Amsterdam.

De scanauto’s zijn uitgerust met camera’s en rijden langs parkeerplaatsen in de stad. De camera’s leggen kentekens van auto’s vast en gebruiken een beeldherkenningsalgoritme om kentekens te identificeren.

Eventuele omstanders, ongerelateerde kentekens en andere privacygevoelige gegevens worden al in de scanauto onherkenbaar gemaakt op de foto's.

Het kentekennummer wordt naar het Nationaal Parkeerregister gestuurd waar gecontroleerd wordt of de auto het recht heeft om geparkeerd te staan. Als blijkt dat iemand geen parkeergeld heeft betaald, dan beoordeelt een controleur aan de hand van omgevingsfoto’s of er sprake is van een bijzondere situatie (laden of lossen, stilstaande auto’s voor een verkeerslicht). Bij twijfel bekijkt een parkeercontroleur de situatie ter plaatse. Als er geen sprake is van een bijzondere situatie, volgt een parkeerbon (‘naheffingsaanslag parkeerbelasting’).

Het verhogen van de pakkans vergroot de rechtvaardigheid ten opzichte van degenen die wel betalen of een geldige parkeervergunning hebben. Door te handhaven op de overtreding ‘stilstaan op de stoep’ wordt de overlast beperkt en de leefbaarheid vergroot voor diegenen die wel betaald of een geldige parkeervergunning hebben.

# data[].attributes.methodsAndModels
Algoritmen worden gebruikt:

om de kentekenplaat te lokaliseren in de camerabeelden;

om de afbeeldingen aan te passen voor identificatie;

om de individuele karakters van de kentekenplaat te identificeren en;

om mogelijke omstanders, ongerelateerde kentekens en andere privacygevoelige informatie onherkenbaar te maken op die foto's

Als een kentekenplaat is geïdentificeerd en verwerkt, dan worden de kentekengegevens voor verdere verwerking naar het Nationaal Parkeerregister gestuurd. Een algoritme van NPR controleert vervolgens de geldigheid van parkeerrechten voor het kenteken op een bepaalde tijd en locatie (voor informatie over dat algoritme, zie de informatie op de website van NPR: https://nationaalparkeerregister.nl/downloads/downloads-mobiel-parkeren.html – in het bijzonder de technische documentatie). Een positieve uitslag betekent dat de auto geldige parkeerrechten heeft. In dat geval worden de scangegevens van de kentekenplaat binnen 48 uur verwijderd. Bij een negatieve uitslag worden de beelden gecontroleerd door een medewerker van parkeerbedrijf P1, die in opdracht van de gemeente Amsterdam de parkeercontrole uitvoert. Parkeerbedrijf P1 beoordeelt of er sprake is van een bijzondere situatie, zoals laden en lossen of een verkeerslicht. Bij twijfel bekijkt een parkeercontroleur de situatie ter plaatse. Als een kenteken geen geldige parkeerrechten heeft worden de gegevens overgedragen aan de gemeentelijke belastingdienst. Zij gebruiken de database van de RDW om het kenteken te koppelen aan de persoonsgegevens van de eigenaar en stuurt een parkeerbon (‘naheffingsaanslag parkeerbelasting’).

De scanauto wordt naast de controle op betaald parkeren en het handhaven op stilstaan op de stoep ingezet voor dataverzameling over de parkeerdruk en het type vergunninghouder.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke controleurs beoordelen de beelden om te zien of er sprake is van een speciale situatie, bijvoorbeeld laden of lossen, of stilstaande auto’s voor een verkeerslicht. Zij controleren ook of kenteken goed gelezen is. Bij twijfel bekijkt een parkeercontroleur de situatie ter plaatse.

# data[].attributes.risks
Het systeem heeft een laag risico. Het belangrijkste risico is dat het systeem een kenteken verkeerd herkent en iemand een boete krijgt die dat niet verdient.

Dit kan gebeuren als een letter of cijfer op het kenteken foutief wordt herkend door zowel het algoritme als de controleur. Om dit risico te beheersen, krijgen mensen de mogelijkheid om via een website (naheffingsaanslag.amsterdam.nl) binnen 6 weken schriftelijk bezwaar te maken. Men krijgt via deze website de mogelijkheden om de foto van het kenteken en eventuele situatiefoto's in te zien. Eventuele omstanders, ongerelateerde kentekens en andere privacygevoelige informatie zijn onherkenbaar gemaakt op die foto’s.

# data[].attributes.sourceData
Gescande kentekens

Scanauto’s met geautomatiseerde kentekenherkenning rijden door de stad om kentekens van geparkeerde auto’s te herkennen. De gegevens die door de scanauto’s worden verwerkt zijn de gescande afbeeldingen van kentekenplaten, samen met de locatie van de auto en tijdstempelgegevens. Als parkeergeld is betaald, worden de gegevens na 48 uur geanonimiseerd (kentekenfoto’s en omgevingsfoto’s worden verwijderd; het kenteken wordt verwijderd uit de metagegevens). Als geen parkeergeld is betaald, worden gegevens zo lang bewaard als nodig is voor bezwaar en beroep.

Nationaal Parkeerregister (NPR)

Het Nationaal Parkeerregister is een nationale database waarin alle actuele parkeerrechten van kentekens geregistreerd staan. Het register wordt beheerd door de RDW. De gegevens worden verzameld vanuit de parkeermeters en parkeerapps van gemeentelijke en commerciële parkeerbedrijven, parkeeraanbieders en handhavers. Gegevens over parkeerrechten worden tot 13 weken na het eindigen van het parkeerrecht in het register bewaard (alleen voor geautoriseerd personeel toegankelijk). De gegevens van het register worden gebruikt om te controleren of iemand ergens mag parkeren.

# data[].attributes.goal
Om de stad veiliger te maken coördineert de gemeente, samen met haar maatschappelijke partners, vanuit het Actiecentrum Veiligheid en Zorg (AcVZ) verschillende aanpakken op het snijvlak van veiligheid, zorg en het sociaal domein. De kenmerken van deze aanpakken zijn maatwerk binnen een persoonsgerichte benadering. Het AcVZ voert de programmaregie over een aantal grote integrale persoonsgerichte aanpakken, waaronder Veilig Alternatief en Top 600. De Top 600 en Veilig Alternatief zijn twee programma’s die als doel hebben om het aantal delicten met een hoge impact, ook wel High Impact Crime of HIC genoemd (overvallen, straatroof, inbraak, zwaar geweld, moord/doodslag) en drugshandel-gerelateerde drugs- en geweldsdelicten terug te dringen. Dat gebeurt met behulp van een integrale persoonsgebonden aanpak (maatwerk) gericht op mensen die meermaals verdacht zijn van en veroordeeld zijn voor dergelijke strafbare feiten. De aanpak is erop gericht om de criminaliteit te stoppen, de kansen en de kwaliteit van leven van deze personen te verbeteren, om de negatieve invloed van deze personen op hun eventueel aanwezige minderjarige broers en zussen, en hun minderjarige kinderen te voorkomen, en om de slachtoffers en de omgeving van deze personen te beschermen tegen alles wat uit het criminele gedrag voortkomt. Het verschil tussen de Top 600 en de Top 400 is dat de Veilig Alternatief zich richt op de groep van 12 t/m 23 jaar oud, die strafrechtelijk nog minder ver is (bv. minder veroordelingen) maar met duidelijke zorg(elijke) signalen. De Top 600 richt zich op personen met een stevige criminele (HIC) achtergrond, en die niet (meer) op de Veilig Alternatief lijst voorkomen. De Top 600 en Veilig Alternatief zijn twee programma’s van het Actiecentrum Veiligheid en Zorg (AcVZ), waar een netwerk van (overheids)partijen gezamenlijk maatschappelijke problemen op het gebied van veiligheid en zorg aanpakken. Welke problemen dit zijn, wordt gezamenlijk bepaald door de organisaties die samen het AcVZ vormen, onder regie van de Gemeente Amsterdam.

# data[].attributes.methodsAndModels
1. Elke binnenkomende dataset is door de aanleverende partij reeds gefilterd op het betreffende onderdeel van de criteria. Zo levert de politie alleen de namen aan van personen die op dat moment aan het politie-deel van de criteria (aantal aanhoudingen, van een bepaald type, in de afgelopen 2 of 5 jaar) voldoen. Alle binnenkomende data wordt vervolgens gecontroleerd door analisten op juistheid, om zeker te zijn dat de personen in de ene dataset dezelfde zijn als in de andere dataset(s). Daarna worden de datasets naast elkaar gelegd, zodat zichtbaar wordt welke personen aan elk onderdeel van de criteria voldoen. Als dit met alle relevante onderdelen van de criteria is gedaan, blijven de personen over die op dat moment aan de criteria voldoen. De selectie van personen in de Veilig Alternatief en Top600 bestaat dus alleen uit het optellen van een bepaald criterium (bv aanhoudingen, of leerplicht processen verbaal) in een bepaalde periode (meestal 2 of 5 jaar), en het vervolgens naast elkaar leggen van die uitkomsten om te zien welke personen er aan elk onderdeel van de criteria voldoen. EINDE TECHNISCHE WERKING.

2. VERVOLG "Gegevens"

Top 600 criteria:

Voor de Top 600 voor de categorie HIC spelen de volgende criteria een rol:

Politie criteria:

Variant 1:

aangehouden inzake HIC (drie keer of vaker binnen vijf jaar); en

verdachte geweest van HIC (één keer of vaker binnen twee jaar); en

voorgeleid aan Officier van Justitie of Reclassering inzake HIC (één keer of vaker binnen vijf jaar).

Variant 2:

aangehouden inzake HIC (één keer of vaker binnen vijf jaar); en

verdachte geweest van HIC (één keer of vaker binnen twee jaar); en

voorgeleid aan OvJ/RC inzake HIC (één keer of vaker binnen vijf jaar); en

verdachte geweest bij een incident (33 keer of vaker binnen vijf jaar).

OM criteria:

Veelplegers: (≥21 jr) veroordeling met strafoplegging waarvan ≥1x HIC (drie keer of vaker binnen vijf jaar);

First offender jeugd: (<21 jr) veroordeling met strafoplegging voor HIC (1 keer of vaker binnen 5 jaar).

Bij de drugs- en geweldsdelicten worden de volgende criteria gebruikt:

Politie criteria:

Leeftijd < 30 jaar;

Aangehouden inzake handel in harddrugs (1 keer of vaker binnen 5 jaar);

Aangehouden inzake een geweldsdelict, bedreiging of wapenbezit (1 keer of vaker binnen 5 jaar).

OM criteria:

Veroordeling met strafoplegging voor een misdrijf (2 keer of vaker binnen 5 jaar), waarvan:

Strafoplegging voor art. 2 Opiumwet (1 keer of vaker binnen 3 jaar), of:

Gevangenisstraf voor art. in Wet Wapens en Munitie (1 keer of vaker binnen 3 jaar), of:

Gevangenisstraf voor zwaar geweldsdelict (1 keer of vaker binnen 3 jaar).

Eenmaal opgenomen in de Top 600, stroomt een persoon weer uit indien hij of zij niet meer aan de criteria voldoet. Een persoon kan niet uitstromen wanneer hij of zij de afgelopen twee jaar meer dan 180 dagen in detentie is geweest. Eenmaal opgenomen in Veilig Alternatief blijft een persoon minimaal twee jaar in de aanpak. Daarna stroomt een persoon uit mits deze in het voorafgaande jaar niet vaker dan één keer is aangehouden. Een persoon kan niet uitstromen wanneer hij of zij de afgelopen twee jaar meer dan 100 dagen in detentie is geweest.

Voor het bepalen van welke personen aan de criteria van deze aanpakken voldoen, wordt gebruik gemaakt van data van:

Gemeenten (Amsterdam, Amstelveen, Aalsmeer, Diemen, Ouder-Amstel, Uithoorn)

Informatie over leerplicht;

Informatie over jeugdgroepen;

Woonplaats (feitelijk verblijf);

Leeftijd.

Politie

Aanhoudingen, APV-overtredingen en verdachten in onderzoek(en)

Openbaar Ministerie

Veroordelingen

Reclassering

Lopende justitiële maatregelen

Jeugdzorg (JBRA en William Schrikker Stichting)

Lopende justitiële en civiele maatregelen

Aan de in dit register beschreven criteria kunnen geen rechten worden ontleend.Voor de exacte criteria en juridische grondslagen op basis waarvan personen in een van de AcVZ-aanpakken worden opgenomen verwijzen wij u naar het Algemeen Convenant AcVZ en de daaronder vallende regelingen gegevensverwerking (waaronder regelingen voor de Top 600 en Veilig Alternatief), zoals gepubliceerd op de website van hetAcVZ.

# data[].attributes.humanIntervention
De samenstelling van de lijsten wordt gedaan door een team van analisten op het AcVZ. Zij voeren diverse controles uit om de integriteit van de data te waarborgen. Na selectie wordt per persoon handmatig een dossier opgesteld waarin nogmaals duidelijk vastgelegd wordt op basis van welke informatie de selectie heeft plaatsgevonden. Na plaatsing op de lijst krijgt een, speciaal daartoe opgeleide regisseur de persoon (en dossier) in regie, waarin nogmaals duidelijk wordt waarom de betreffende persoon op de lijst staat. Bij elk van deze stappen bestaat uitdrukkelijk de mogelijkheid om de selectie ongedaan te maken indien de analist, de dossieropsteller, of de regisseur daar aanleiding voor ziet.

# data[].attributes.risks
De methodiek om personen te selecteren voor de aanpak Top 600 of Top 400 heeft een laag risico. Deze bestaan met name uit het onterecht in de aanpak opgenomen worden, en onterecht niet in de aanpak opgenomen worden.

# data[].attributes.sourceData
Personen kunnen alleen instromen in de Top 600 en Veilig Alternatief wanneer ze voldoen aan de criteria van deze aanpakken. Wat deze criteria precies zijn bepaald door de gezamenlijke partners van het Actiecentrum Veiligheid en Zorg (AcVZ) en staan beschreven in het convenant AcVZ en de daaronder vallende regelingen voor gegevensverwerking die bij deze aanpakken horen. De criteria zijn beschikbaar op de website van het AcVZ, net als de convenanten, regelingen en wie de partners zijn.

Over het algemeen zijn er twee keer per jaar ‘instroommomenten’ voor beide aanpakken. Personen die voldoen aan de criteria stromen in, personen die niet meer voldoen stromen uit.

Voor het bepalen van het instromen voor Veilig Alternatief wordt gebruik gemaakt van data van:

Politie criteria:

Als verdachten worden aangehouden voor een High Impact Crime (minstens één keer aangehouden worden binnen vijf jaar) of als verdachten worden aangehouden voor een misdrijf (minstens twee keer binnen twee jaar)

Zorg criteria:

Bevat minstens drie van de onderstaande criteria:

*heeft op de peildatum een justitiële maatregel;

*heeft op de peildatum een civielrechtelijke maatregel;

*proces-verbaal leerplicht of thuiszitter of absoluut verzuimer of voortijdig schoolverlater of meer dan 3x schoolwisselingen in de *basisschool leeftijd of meer dan 2x schoolwisselingen in het voortgezet (speciaal) onderwijs;

*betrokken bij huiselijk geweldsincident;

*als verdachte aangehouden tussen 12 en 14 jaar;

*aangehouden voor APV (Algemene Plaatselijke Verordening) overtreding dealen in nepdope;

*maakt op de peildatum onderdeel uit van een geprioriteerde jeugdgroep.

De datalijsten worden aangeleverd door verschillende partijen en aan de hand van de criteria komt er een lijst van personen uit die in aanmerking komen voor de aanpak.

Voor de top 600 criteria zie "Technische werking" punt 2.

# data[].attributes.goal
We willen bepalen of en wanneer Utrechtse kinderen in aanmerking komen voor Vroegschoolse Educatie (VE). Zodat ze het type onderwijs aangeboden krijgen wat ze nodig hebben. Daarmee borgen we de gezonde ontwikkeling van Utrechtse kinderen. En dragen we bij aan Gezond Stedelijk Leven in Utrecht.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze analyse om te bepalen of kinderen in aanmerking komen voor VE dragen we direct bij aan de waarde Gezondheid. We hebben geborgd dat de gegevensverwerking voor deze analyse in een afgeschermde en beveiligde omgeving plaatsvindt. Daarmee dragen we bij aan de waarden Privacy en Controle op technologie. De resultaten van deze monitoring worden geduid door de jeugdverpleegkundige in gesprek met de ouders van het kind. Hiermee geven we de ouders informatie en een concreet handelingsperspectief mbt de ontwikkeling van hun kind. Dit draagt bij aan de waarde Autonomie. In de vervolgstappen is er extra aandacht voor kinderen met een relatief grote achterstand. Daarmee dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

Bij dit proces wordt sinds 1 maart 2024 geen algoritme meer toegepast, omdat we constateerden dat het meewegen van de context binnen dit proces zodanig belangrijk was dat de gegenereerde informatie (door toepassing van het algoritme) geen meerwaarde meer had in de beslissing om de juiste vervolgstap te nemen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient altijd slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
Bij onderstaande risico's hebben we als Utrecht waarborgen en maatregelen georganiseerd om te voorkomen dat deze risico's optreden: 1. datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners, 2. algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie, 3. geen monitoring bij de toepassing van het algoritme op de data, waardoor 'function creep' kan ontstaan. Dat wil zeggen dat de informatie een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dat komt doordat je dezelfde soort data gebruikt bij het algoritme en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt.

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden onderstaande gegevens gebruikt mbt de situatie van het kind om een eventuele taalachterstand te signaleren. En daarmee te bepalen, met bijbehorende context, of een kind in aanmerking komt voor Vroegschoolse Educatie (VE):

- opleidingsniveau ouders

- taalomgeving kind

- migratieachtergrond ouders

# data[].attributes.name
RPA voor het automatiseren van een deel van het mantelzorgwaardering proces

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van gemeente Bronckhorst te automatiseren. De inzet van RPA vermindert de werkdruk en geeft de medewerkers meer tijd voor andere taken. Inwoners en bedrijven hebben alleen indirect met het algoritme te maken. RPA zorgt ervoor dat inwoners en bedrijven sneller antwoord krijgen. De RPA software draait op een on-premise omgeving binnen de eigen ICT omgeving en de gegevens van inwoners en bedrijven worden volledig versleuteld verwerkt, wat de privacy waarborgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Taak van algemeen belang (AVG artikel 6 lid 1 sub e)

WMO 2015

# data[].attributes.methodsAndModels
Functioneel: De inwoner kan via een webformulier via onze website de mantelzorgwaardering aanvragen. De software robot controleert of het formulier aan de voorwaarden voldoet. Daarna wordt een zaak aangemaakt in de zaaksysteem en neemt de robot de basisgegevens uit het formulier over. Dit scheelt handmatig werk. De zaak komt daarna op naam van een medewerker die de afhandeling verzorgt.

Technisch: We passen RPA toe dit is een software robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. Na het programmeren voert de RPA robot zijn werk uit, namelijk het proces dat moet worden uitgevoerd, dit doet hij dus op basis van vooraf bepaalde regels. Indien er iets niet klopt in het proces valt de robot uit en is er menselijke tussenkomst en moet het proces handmatig worden verwerkt. Er wordt geen AI gebruikt in het algoritme.

# data[].attributes.proportionality
RPA helpt ons om tijdige terugkoppeling te geven aan inwoners en bedrijven. Door RPA in te zetten op repeterende werkzaamheden hoeft er minder extern personeel te worden ingehuurd waardoor er (maatschappelijke) kosten worden bespaard en verhogen we onze publieke waarde.

# data[].attributes.humanIntervention
Per RPA proces is er een procesbeheerder. De procesbeheerder monitort de robot. Wanneer informatie in het RPA proces onvolledig is valt het betreffende proces uit en moet het handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van de handmatige processen. De risico's op fouten wordt in veel gevallen kleiner. De processbeheerders doen maandelijks steekproeven op de processen die door RPA worden uitgevoerd. Deze steekproeven documenteren we.

# data[].attributes.sourceData
RPA wordt ingezet op het mantelzorgwaardering process. De gegevens en applicaties die worden gebruikt worden vastgelegd in een processbeschrijving door de processbeheerder. Op basis van deze informatie wordt het algoritme gebouwd.

# data[].attributes.name
Kentekenherkenning voor digitale handhaving milieu- & zero-emissie-zones

# data[].attributes.goal
Digitale handhaving door het scannen van kentekens. Op basis van voertuigsoort, emissieklasse en andere voertuiggegevens wordt vastgesteld of het voertuig voldoet aan de eisen uit het verkeersbesluit (controle op vervuilendheid). Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van een vrijstelling, ontheffing of overgangsregeling. Voertuigen die niet voldoen aan de eisen én waarvoor geen vrijstelling, ontheffing of overgangsregeling geldt, krijgen een boete toegestuurd door het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Wegenverkeerswet staat dat de gemeente een verbod mag instellen. Het verbod moet bij Verkeersbesluit worden vastgesteld en volgen uit het Reglement voor Verkeersregels en Verkeerstekens. Dat wil zeggen dat je zonder ontheffing of vrijstelling niet in een milieuzone of zero-emissiezone mag rijden.

# data[].attributes.methodsAndModels
In sommige gevallen wordt een tweede algoritme gebruikt, specifiek voor privacybescherming. Dit algoritme detecteert gezichten en maakt deze onherkenbaar door middel van automatische blurring. Dit proces wordt alleen geactiveerd indien een burger bezwaar maakt tegen een naheffing en/of inzage vraagt in de beeldopname. De blurring-functionaliteit is een aparte softwaretoepassing en staat zowel procesmatig als technisch los van het kentekenherkenningsalgoritme. De gezichtsherkenning en blurring maken mogelijk gebruik van neurale netwerken, en extra documentatie kan indien nodig worden toegevoegd.

# data[].attributes.proportionality
Het is onuitvoerbaar om alle kentekens van voertuigen die de zero-emissie- en mileuzones inrijden “met de hand” te laten controleren door handhavers op straat. Daarom worden kentekencamera’s gebruikt voor de handhaving. Aan de randen van de aangewezen zone staan kentekencamera’s die elk passerend voertuig scannen. De kentekens worden door een computer vergeleken met referentielijsten om te zien of er voertuigen tussen zitten die vervuilend zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle kentekens die door het algoritme als mogelijk overtredend (“suspect”) zijn aangemerkt, worden handmatig gecontroleerd voordat een boete wordt opgelegd. Dit gebeurt door twee personen onafhankelijk van elkaar. Het blurring-algoritme wordt pas geactiveerd nadat een menselijke beoordeling heeft plaatsgevonden, bijvoorbeeld bij het behandelen van een bezwaar. Zie voor uitleg over dit blurring-algoritme de toelichting bij Technische Werking. De uitkomst van het algoritme – het geblurde beeld – wordt vervolgens gecontroleerd door een medewerker voordat het naar de burger wordt gestuurd. Indien nodig kan de afbeelding handmatig worden aangepast of alsnog ongeschikt worden verklaard voor inzage.

# data[].attributes.risks
Bij verkeersomleidingen of calamiteiten kunnen de camera’s tijdelijk worden uitgeschakeld om te voorkomen dat voertuigen ten onrechte worden geregistreerd. Als uitschakelen niet mogelijk is, vindt op basis van informatie van de politie (bijvoorbeeld een politiesepot) beoordeling plaats of een opgelegde sanctie moet worden ingetrokken.

Bij kentekens die door het algoritme als mogelijk overtredend (“suspect”) worden aangemerkt, wordt door het systeem automatisch een betrouwbaarheidspercentage toegekend van 1% of 99%. Dit percentage geeft aan hoe zeker het systeem is van de vastgestelde overtreding. Bij een percentage van 1% wordt altijd extra handmatige controle uitgevoerd door een BOA, waarbij zorgvuldig wordt gekeken of het kenteken overeenkomt met de gemaakte foto en de vastgestelde overtreding.

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens worden verzameld: kentekens, beeldmateriaal van voertuigen, en informatie over datum, tijd en locatie van de opname. Deze gegevens worden afgeleid van de foto’s die door de ANPR-camera’s aan de randen van de aangewezen zones worden gemaakt. Voor het controleren op vrijstellingen wordt gebruik gemaakt van het RDW register voertuigen (voertuigcategorie, emissieklasse, bijzonderheidscodes, etc.). Voor het controleren op ontheffingen wordt gebruik gemaakt van het Nationaal Parkeer Register, waar de ontheffingen in worden opgenomen.

# data[].attributes.goal
Jaarlijks ontvangt de Belastingdienst meer dan 12 miljoen aangiften inkomensheffing, die binnen 3 jaar definitief moeten worden vastgesteld met een aanslag. De Belastingdienst gebruikt een algoritme bij het beoordelen of een aangifte geautomatiseerd of handmatig behandeld moet worden. Het algoritme gebruikt hiervoor relevante gegevens die bij de Belastingdienst bekend zijn. De selectiemodule IH is een geautomatiseerd selectie-instrument met als doel aangiften te selecteren voor uitworp. Alle ingediende aangiften gaan door de selectiemodule IH.

De selectiemodule bevat een groot aantal selectieregels waarmee een onzekerheid of een mogelijk nalevingsrisico in de aangifte wordt gedetecteerd. Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of de aangifte direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt de aangifte uitgeworpen en kan deze handmatig worden behandeld door een medewerker. Bij de uitgeworpen aangiften vermeldt het algoritme de onderwerpen waaraan aandacht besteed moet worden. De behandeling kan zowel leiden tot een positieve correctie als een negatieve correctie (dus zowel tot een hogere aanslag als een lagere aanslag).

In deze korte uitlegvideo wordt toegelicht hoe de Belastingdienst de aangifte controleert.

https://over-ons.belastingdienst.nl/organisatie/uitvoerings-handhavingsstrategie/hoe-controleert-de-belastingdienst-mijn-aangifte/

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet Rechtsherstel / Overbruggingswet box 3:

6. Wet Inkomstenbelasting 2001:

7. Wet algemene bepalingen burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Zorgverzekeringswet:

10. Besluit voorkoming dubbele belasting 2001:

11. Internationale (belasting)verdragen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit vaste selectieregels, opgesteld door inhoudsdeskundigen op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise. Elke aangifte wordt gecontroleerd op signalen van mogelijke fouten of nalevingsrisico’s. Als daar aanwijzingen voor zijn, wordt de aangifte uitgeworpen voor handmatige beoordeling door een medewerker. Wordt er geen bijzonderheid gevonden, dan wordt de aangifte automatisch geaccepteerd. Het algoritme vermeldt bij uitworp de onderwerpen waaraan een medewerker aandacht moet besteden. Het algoritme is niet zelflerend: het past zichzelf niet aan op basis van eerdere uitkomsten. De regels worden jaarlijks beoordeeld en waar nodig bijgesteld.

# data[].attributes.proportionality
Voor burgers is van belang dat de aangifte snel en zorgvuldig wordt behandeld. Het algoritme ondersteunt dit belang en de medewerker van de Belastingdienst. Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften. Door het inzetten van een algoritme kunnen aangiften efficiënter worden verwerkt, waardoor burgers sneller duidelijkheid krijgen. Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle aangiften handmatig de relevante gegevens zou moeten verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming. Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Als het algoritme op basis van de selectieregels beoordeelt dat de aangifte direct geaccepteerd kan worden, volgt geautomatiseerd een aanslag overeenkomstig de gegevens in de aangifte. Als het algoritme een aangifte uitwerpt voor een nadere beoordeling, dan kan de aangifte door een medewerker worden behandeld. Er is sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker als de behandeling leidt tot een afwijking van de aangifte.

# data[].attributes.risks
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.

Voorziene risico’s zijn onder andere dat een aangifte onterecht automatisch verwerkt wordt of onterecht wordt uitgeworpen. Deze risico’s worden gemitigeerd door het jaarlijks actualiseren van de selectieregels, monitoring van de werking van het algoritme, en door training van medewerkers die uitgeworpen aangiften beoordelen. Ook worden maatregelen genomen om te waarborgen dat alleen noodzakelijke gegevens worden verwerkt, in lijn met de AVG.

# data[].attributes.sourceData
1. A-1 verklaringen

2. Aangiftegegevens Dividendbelasting

3. Aangiftegegevens Inkomensheffing

4. Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting

5. Bedrijfsgegevens

6. Bankgegevens

7. Energie en Milieu Investeringsaftrek gegevens

8. Loon-, pensioen- en uitkeringsgegevens

9. Uitbetaald werk derden

10. Persoonsgegevens

11. Transacties en inkomsten uit verhuur, verkoop of leveren van persoonlijke diensten

12. Vastgoedgegevens

13. Inkomensverzekeringsgegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Inwoners helpen met hun overheidsvragen op basis van op de website beschikbare informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente voert bronnen op in het platform van de leverancier. De informatie wordt ingelezen door OpenAI. Bij het versturen van de vraag naar OpenAI gebruikt het taalmodel deze bronnen om een antwoord te formuleren. In het botplatform wordt de toon van het antwoord bepaalt. Deze staat standaard op informeel. OpenAI stuurt op basis hiervan het antwoord terug naar het botplatform en daarmee de inwoner. De verstuurde informatie naar OpenAI wordt hierna na 30 dagen vernietigd. De data wordt niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden er geen gegevens doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om misbruik tegen te gaan of om te bepalen of en welke informatie moet worden toegevoegd zodat de chatbot meer vragen kan beantwoorden.

# data[].attributes.proportionality
Inclusiever maken van het chat contactkanaal voor inwoners. Ook spelfouten worden herkend door het AI taalmodel. Vraag en antwoord kunnen vaker aan elkaar gekoppeld worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Nee. Hilly maakt gebruik van de informatie op geselecteerde webpagina's.

Als Hilly geen antwoord op de vraag kan vinden dan neemt een medewerker het chatgesprek over.

# data[].attributes.risks
Er wordt alleen geantwoord op basis van geverifieerde informatie die openbaar beschikbaar is. Hilly geeft de bron mee in het antwoord.

# data[].attributes.sourceData
Hilly geeft antwoord vanuit opgegeven bronnen. In dit geval URL's van de gemeente Hilversum, de landelijke overheid of ketenpartners.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
De gemeente bepaalt voor elke verkiezing wie mag stemmen in de gemeente Noordwijk. Hiervoor worden gegevens gebruikt uit de basisregistratie Personen (BRP) van de gemeente Noordwijk. Per soort verkiezing (bijvoorbeeld Tweede Kamer of gemeenteraad) zijn de voorwaarden om te mogen stemmen anders. Het algoritme selecteert alle inwoners die aan de voorwaarden voldoen. Deze kiezers krijgen een stempas thuisgestuurd.

# data[].attributes.lawfulBasis
In artikel D1 van de Kieswet staat dat gemeenten de kiesgerechtheid bijhouden van hun eigen inwoners. In Artikel J7 van de kieswet staat dat de gemeente op de dag na de kandidaatstelling vaststeld wie mag stemmen. Deze personen krijgen uiterlijk 14 dagen voor de verkiezingen een stempas thuisgestuurd.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk om zorgvuldig te bepalen wie er mag stemmen voor een verkiezing. Elke inwoner die kiesgerechtigd is voor een verkiezing moet zijn of haar stem kunnen uitbrengen. Tegelijkertijd moet uiteraard voorkomen worden dat inwoners die niet stemgerechtigd zijn (in de gemeente Noordwijk) toch een stem uitbrengen. De gemeente heeft één dag om te bepalen wie mag stemmen. Zonder het gebruik van het algoritme is het niet mogelijk om deze termijn te halen. Bovendien is de kwaliteit beter dan wanneer het handmatig wordt geselecteerd.

# data[].attributes.humanIntervention
De selectie wordt gecontroleerd door een medewerker. Indien nodig worden inwoners handmatig toegevoegd of verwijderd van de lijst. Dat is bijvoorbeeld nodig als een inwoner door verhuizing eigenlijk in een andere gemeente moet stemmen of er andere redenen zijn waardoor een inwoner niet (meer) kiesgerechtigd is.

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme binnen dit proces wordt gebruik gemaakt van de volgende gegevens uit de BRP van de gemeente Noordwijk:

nationaliteit

leeftijd

datum inschrijving in de gemeente

uitsluiting Nederlands kiesrecht

(duur) verblijfstitel

registratie Europees Kiesrecht voor niet Nederlandse EU-onderdanen

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU) 2022/1173.

# data[].attributes.methodsAndModels
De maaimarker detecteert maai-activiteiten. De detectie is gebaseerd op de daling en daaropvolgende herstel van de genormaliseerde vegetatie-index (NDVI)-waarde in de waargenomen tijdreeks. Het is geen zelflerend algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) verplicht voor het controleren van regelingen die met grond te maken hebben. Dit staat in artikel 7 van een Europese wet (EU 2022/1173). Het gebruik van satellietbeelden is de meest efficiënte manier om dit automatisch te doen. De aanvrager kan zelf ook bewijzen aanleveren en mag later bezwaar maken als hij het ergens niet mee eens is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven. En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt de gemeente Almelo in de strijd tegen armoede. Met het algoritme krijgt de gemeente Almelo signalen over betaalachterstanden bij woningcorporaties, zorgverzekeraars, energiebedrijven of waterbedrijven en particuliere verhuurders. Inwoners die in schuldsituaties dreigen te raken proberen we zo vroeg mogelijk te helpen, en daarmee voorkomen dat armoedeproblemen toenemen. Als de financiële problemen nog klein zijn, kan advies soms al een goede oplossing zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Door wijziging in de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is sinds 1 januari 2021 vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak. Door deze wet mogen aangewezen schuldeisers betalingsachterstanden doorgeven. Het uitwisselen van deze gegevens zorgt ervoor dat signalen van schuldenproblematiek eerder bij de gemeente terecht komen. Daardoor kan actief hulp aangeboden worden om toename van schulden te voorkomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem. Een keer per maand worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gecontroleerd. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Hierna stopt het geautomatiseerde proces met het algoritme. Daarna neemt de gemeente contact op met de inwoner om hulp aan te bieden.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Almelo heeft te maken met wet- en regelgeving waarbij de gemeente Almelo actief bewoners met dreigende schulden benadert en hulp aanbiedt. Om die wettelijke taak uit te voeren wordt het algoritme ingezet zodat gegevens over betalingsachterstanden op het juiste moment bij de coaches financien terecht komen. Als medewerkers dit handmatig zouden moeten uitzoeken dan kost dat veel tijd en zouden meerdere personen inzage hebben in de gevoelige informatie. Doordat het algoritme de gegevens uit een systeem haalt, komen alleen de signalen over betalingsachterstanden (langer dan 30 dagen) bij de gemeente terecht zonder tussentijdse inzage door personen. Over de uitwisseling van de gegevens zijn goede afspraken gemaakt: het gebeurt op een veilige manier, alleen noodzakelijke gegevens worden gedeeld en de gegevens zijn voor niemand anders zichtbaar dan voor de coaches financiën van de gemeente. Een inwoner kan uiteindelijk zelf kiezen om wel of niet gebruik te maken van de hulp van de gemeente Almelo.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem maakt zelfstandig (geautomatiseerd) een aantal keuzes, bijvoorbeeld om een email, brief of sms te versturen bij een betalingsachterstand tussen € 25 en € 2000. Na het proces van gegevenskoppeling is er een moment van menselijk toezicht en wordt gecontroleerd of die matching klopt. Bij een betalingsachterstand boven € 2000 is er altijd een beoordeling door een medewerker. Vanaf het moment dat de melding doorgestuurd is naar een hulpverlener is het proces niet meer geautomatiseerd.

# data[].attributes.risks
De webapplicatie is een registratie- en informatiesysteem waar door bevoegde medewerkers alleen met een twee-factor-authenticatie kan worden ingelogd. Voor de beveiliging van het algoritme worden regelmatig beveiligingstesten uitgevoerd om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden. De beveiliging van het algoritme voldoet aan de BIO-vereisten. Alleen de coaches financiën van de gemeente Almelo hebben toegang tot de gegevens. Inwoners kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld. Gegevens worden dan onmiddelijk verwijderd. Daarnaast kunnen inwoners altijd inzage krijgen in de gegevens. Op het moment dat de gemeente Almelo de gegevens uit het systeem verwijdert, blijft er geen informatie over de schuldachterstanden achter bij de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, emailadres, signalering van een betalingsachterstand van meer dan 30 dagen bij een woningcorporatie, nutsbedrijf zorgverzekeraars en particuliere verhuurder.

# data[].attributes.goal
Vanaf 1 januari 2016 geldt voor multinationale groepen met een geconsolideerde groepsomzet vanaf € 750 miljoen een gestandaardiseerde documentatieverplichting: Country-by-Country reporting (CbCR) is de implementatie van actiepunt 13 van het OESO Base Erosion and Profit Shifting (BEPS) project.

CbCR is bedoeld om risicoanalyses mogelijk te maken omtrent verrekenprijsrisico’s en andere risico’s die verband houden met grondslagerosie. Volgens CbCR moet de rapporterende entiteit van de multinationale groep jaarlijks een landenrapport aanleveren bij de belastingautoriteit in het land waarvan deze entiteit fiscaal inwoner is.

Het algoritme is ontwikkeld om de medewerkers te ondersteunen bij het analyseren van landenrapporten en maakt efficiënte en effectieve besluitvorming omtrent vennootschapsbelasting (Vpb)-toezicht mogelijk.

Wat staat er in het landenrapport?

Het landenrapport geeft een overzicht van de wereldwijde verdeling van baten, belastingen, aantal werknemers en bedrijfsactiviteiten naar belastingjurisdictie.

Voor het landenrapport heeft de Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling (OESO) een sjabloon ontwikkeld dat Nederland ook gebruikt. Het landenrapport wordt automatisch uitgewisseld tussen de belastingdiensten van de verschillende landen.

De Belastingdienst ontvangt jaarlijks meer dan 3.000 landenrapporten. Voor het analyseren van de landenrapporten is een algoritme ontwikkeld. Dit algoritme ondersteunt de medewerkers van de Belastingdienst bij de analyse van de landenrapporten en draagt bij aan een efficiënte en effectieve besluitvorming omtrent vennootschapsbelasting (Vpb).

Het algoritme leidt niet tot een selectie, maar highlight slechts gegevens uit het landenrapport die de medewerker kunnen helpen bij het oordeel of er voor één specifiek landenrapport sprake is van een hoog risico. Er is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme heeft uitsluitend tot doel om de medewerkers te ondersteunen bij het analyseren van het ontvangen landenrapport. Het algoritme kent signaleringsregels om mogelijk grondslaguitholling en/of onzakelijke winstverschuivingen helpen te detecteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Wet op de Vennootschapsbelasting 1969:

4. Archiefwet 1995:

5. Wet op de internationale bijstandsverlening bij de heffing van belastingen (WIB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit signaleringsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van expertise en wet- en regelgeving.

Het algoritme is uitsluitend bedoeld ter ondersteuning van medewerkers bij de analyse van landenrapporten. De signaleringsregels die daarbij worden toegepast, dienen enkel als hulpmiddel en worden niet ingezet voor selectie. Deze regels worden per landenrapport toegepast, maar leiden niet tot een subgroep van geselecteerde of niet-geselecteerde rapporten.

De daadwerkelijke selectie vindt plaats op basis van andere informatiebronnen, zoals de aangifte vennootschapsbelasting, strategische behandelplannen en overige relevante gegevens. Het landenrapport, inclusief eventuele gesignaleerde risico’s, kan vervolgens worden gebruikt bij de beoordeling van een aangifte die op basis van andere bronnen is geselecteerd.

Daarnaast is in artikel 29f van de Wet op de Vennootschapsbelasting 1969 expliciet vastgelegd dat signalen uit landenrapporten niet zelfstandig mogen worden gebruikt als grondslag voor een belastingaanslag. Er is altijd aanvullend onderzoek vereist.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is ontwikkeld om de medewerkers te ondersteunen bij het analyseren van landenrapporten. De landenrapporten schetsen een compleet beeld van de multinationale onderneming waartoe een belastingplichtige behoort, welke gegevens niet uit andere systemen van de Belastingdienst volgen. Het algoritme completeert en valideert het beeld van de medewerker van de belastingplichtige. Door het inzetten van een algoritme kunnen aangiften vennootschapsbelasting sneller en zorgvuldiger worden verwerkt. De beperkte toezichtcapaciteit van de Belastingdienst kan daardoor beter worden benut. Bijkomend voordeel is dat bedrijven sneller duidelijkheid krijgen.

Het toezicht op belastingplichtigen voor de vennootschapsbelasting is belangrijk voor de Belastingdienst. Ook externe stakeholders (politiek, OESO / EU, NGO’s) verwachten dat de Belastingdienst alle informatie die tot haar beschikking staat gebruikt om grondslaguitholling en/of onzakelijke winstverschuivingen te detecteren en waar nodig te bestrijden. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen, waardoor de besluitvorming omtrent inzet van toezicht capaciteit zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van de algoritme is er altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme ondersteunt medewerkers uitsluitend bij de beoordeling of nader onderzoek nodig is naar de gehanteerde verrekenprijzen. Het is altijd de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Functionele gegevens (bijvoorbeeld: valuta, verslagjaar, indicatoren, bedrijfsactiviteiten)

Financiële gegevens (bijvoorbeeld: winst, belastingen, omzet, aantal werknemers,

Risico’s (bijvoorbeeld: hoge winsten per werknemer; laagbelastende staten)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Het steekproefscript zorgt voor een uniform gebruik binnen de Belastingdienst. Wijzigingen in het landelijke beleid kunnen centraal worden doorgevoerd zodat de meest actuele versie wordt gebruikt. Alternatief is dat men zelf de statistische maatstaven waarmee de steekproef wordt getrokken vastlegt, en de steekproef zelf neemt in Arbutus. Dit is foutgevoeliger dan een centrale aanpak.

Ook leidt het script tot standaard rapportage voor controledossier, tijdbesparing voor IT-auditor en standaard uitvoer naar de bedrijven.

Het script zorgt voor aselecte trekking van te controleren geldeenheden, waarmee de steekproef aantoonbaar representatief is voor de populatie waaruit de steekproef is getrokken. Door het gebruik van het steekproefscript wordt iedere menselijke voorkeur uitgesloten bij de uitvoering van juistheidscontroles.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Wet op de Loonbelasting 1964:

3. Wet Inkomstenbelasting 2001:

4. Wet op de Vennootschapsbelasting 1969:

5. Wet op de Omzetbelasting 1968:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het steekproefscript levert een statistische steekproef op. De controlemedewerker beoordeelt de door de steekproef (aselect) aangewezen mutaties.

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

# data[].attributes.proportionality
Het trekken van geldsteekproeven is belangrijk voor een objectieve, doelmatige en transparante uitvoering van boekenonderzoeken bij belastingplichtigen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger en efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert de te controleren boekingen in de financiële administratie. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt. De aangewezen boeking wordt door de medewerker van de Belastingdienst gecontroleerd op fiscale juistheid, waarbij het steekproefscript in het geheel geen rol speelt.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Mutaties uit de Financiële administratie

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen en begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen een burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner of bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de Basisregistratie Personen (BRP).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag alsnog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, Rijbewijsregister en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het op een eerlijke manier selecteren van aannemers voor meervoudig onderhandse aanbestedingen. Impact: De impact op de bedrijven is een level-playingfield (Eerlijke kans om uitgenodigd te worden).

# data[].attributes.lawfulBasis
Het proces wordt ingezet aan de hand van de Aanbestedingswet 2012. Deze stelt verplicht dat de selectie van marktpartijen bij onderhandse aanbestedingsprocedures op objectieve wijze wordt uitgevoerd. Tevens valt dit proces onder de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur. Dit is een algemene set geschreven en ongeschreven spelregels waaraan de overheid geacht wordt zich te houden, zoals het fair-play beginsel en het gelijkheidsbeginsel.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een selectiesystematiek voor het selecteren van de aannemers die uitgenodigd worden voor de meervoudig onderhandse aanbesteding van infrastructurele werken. De selectiesystematiek werkt aan de hand van groslijsten. Op een groslijst staan alle ondernemingen die zich voor de lijst hebben aangemeld en die voldoen aan de geschiktheidseisen zoals het bezit van een vereist certificaat. Een onderneming wil gevraagd worden voor werken waar hij goed in is; de provincie Flevoland wil graag de voor het werk geschikte ondernemingen uitnodigen.

Om de juiste ondernemingen te kunnen selecteren is het van belang de inhoud van de opdracht te kennen. Per werk bepaalt de provincie Flevoland binnen welke groslijst of (bij een integrale opdracht) welke combinatie van groslijsten, de opdracht valt. Vervolgens wordt de opdrachtwaarde geraamd. Aan de hand van deze groslijsten, geschiktheidseisen en opdrachtwaarde, kunnen opdrachtnemers interesse tonen en daarmee in aanmerking komen voor een uitnodiging voor de aanbesteding. Van deze geïnteresseerde potentiële opdrachtnemers dient een selectie gemaakt te worden die daadwerkelijk een uitnodiging te krijgen. Om dit op een eerlijke manier te laten verlopen wordt gebruik gemaakt van een selectiesystematiek die ondersteund wordt met gegevens van Better Performance.

Better Performance (voorheen Past Performance) Better Performance meet en evalueert de prestaties tijdens de uitvoering van opdrachten aan de hand van CROW, de landelijke uniforme wijze van prestatiemeten. Deze prestatiemeting wordt uitgevoerd aan de hand van vragenlijsten die resulteren in een eindcijfer. Des te hoger het eindcijfer, des te hoger het cijfer op de ranking van de groslijst. De ranking per groslijst wordt verdeeld in ‘topbedrijven’ en ‘overige bedrijven’. Per groslijst bepaalt de provincie Flevoland hoeveel bedrijven een toppositie kunnen hebben, dat is afhankelijk van het aantal bedrijven op de groslijst. Het maximum aantal bedrijven met een toppositie is ca. 25% van het totaal aantal bedrijven op de groslijst. De minimale score voor toetreding tot de top-lijst is het cijfer 8. Beginnende ondernemingen die nog geen score hebben, doordat zij nog geen werk hebben uitgevoerd, krijgen automatisch een 7 toegewezen. Afhankelijk van de hoeveelheid te selecteren bedrijven, wordt een deel van de selectie uit de topbedrijven gekozen en een deel uit de overige bedrijven. Zo krijgen ook beginnende opdrachtnemers een kans om uitgenodigd te worden. Nadat de selectiesystematiek een selectie biedt, wordt het proces verder handmatig opgepakt, zoals het versturen van de uitnodigingen.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme heeft als voordeel dat het voor eerlijke kansen voor aannemers zorgt. Bevat geen nadelen en daarom een gerechtvaardigde inzet.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen het proces wordt gebruik gemaakt van menselijke tussenkomst. De groslijst biedt een selectie, maar daadwerkelijke uitnodigingen worden door menselijke tussenkomst verstuurd. Ook is er de optie om tot een maximum van twee bedrijven handmatig te kiezen voor de selectie.

# data[].attributes.risks
De software staat bij een externe partij, hierdoor is er een data overdracht met alle risico's van dien.

# data[].attributes.sourceData
De selectiesystematiek maakt gebruik van verschillende gegevens. Allereerst zijn dit de informatie/contact gegevens van de ondernemingen en contactpersonen die de potentiële opdrachtnemers vormen. Dit zijn gegevens waaronder naam, adres, telefoonnummer, KVK-nummer, e-mailadres, etc. Om op de groslijst opgenomen te worden dienen de ondernemingen te voldoen aan de volgende geschiktheidseisen met daarbij behorende documenten/gegevens: Rechtsgeldig ondertekend Uniform Europees Aanbestedingsdocument (UEA), Uittreksel handelsregister, Verklaring Belastingdienst Betalingsgedrag, Ingevulde en ondertekende gedragsverklaring aanbesteden (GVA), bezit van Certificaat CO2 prestatieladder trede 3, 1 referentie afgelopen 3 jaar per competentie overeenkomstig één of meerdere groslijsten, ISO 9001 Certificaat, bezit van een VCA*-certificering versie 2008/5.1, de onderneming moet beschikken over een door Justis uitgegeven gedragsverklaring aanbesteding (GVA) betrekking hebbende op de verplichte uitsluitingsgronden. Deze vereisten worden handmatig gecontroleerd of zij voldoen, en dienen als toetreding tot de groslijst/het selectieproces. Voor de ranking van de groslijsten wordt gebruik gemaakt van Better Performance (voorheen Past Performance) die is gekoppeld met de landelijke uniforme wijze en database van prestatiemeten door CROW Better Performance. Dit betreft de prestatievragenlijsten en landelijke score database van ondernemingen.

# data[].attributes.provider
De externe leverancier van het algoritme is Qfact.

# data[].attributes.goal
We willen graag de psychosociale gezondheid van Utrechtse kinderen monitoren. Zodat we kunnen bijdragen aan de gezonde ontwikkeling van deze kinderen. Daarmee borgen we de gezonde ontwikkeling van Utrechtse kinderen op de middelbare school. En dragen we bij aan Gezond Stedelijk Leven in Utrecht.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze monitoring om de psychosociale gezondheid van middelbare school kinderen te bepalen dragen we direct bij aan de waarde Gezondheid. We hebben geborgd dat de gegevensverwerking voor deze monitoring in een afgeschermde en beveiligde omgeving plaatsvindt. Daarmee dragen we bij aan de waarden Privacy en Controle op technologie. De resultaten van deze monitoring worden geduid door de jeugdverpleegkundige in gesprek met het kind en de ouders. Hiermee geven we middelbare school kinderen informatie en een concreet handelingsperspectief mbt diens gezondheid en situatie. Dit draagt bij aan de waarde Autonomie. In de vervolgstappen is er extra aandacht voor kinderen met een relatief grote achterstand. Daarmee dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme worden gegevens gebruikt van de ingevulde vragenlijst Gezond Leven Check Het Even over de volgende gezondheid onderwerpen, namelijk:

- gehoor

- gewicht

- stemming

- alcoholgebruik

- drugsgebruik

- omgang met anderen

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen Rijksoverheden. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Het doel is om repetitieve en tijdrovende processen te automatiseren, verminderen administratieve lasten en snellere en foutloze afhandeling. De impact is om de groeiende werklast aan te kunnen en dat medewerkers meer tijd over hebben voor inhoudelijke(re) zaken.

Het algoritme heeft als functie dat het collega's ondersteunt. De medewerker van de Gemeente Den Haag wordt ondersteund bij administratieve en repetitieve taken. Daardoor heeft de medewerker meer tijd voor inhoudelijke taken, ervaart de medewerker minder werkdruk en ervaart de medewerker meer werkplezier. Een medewerker van gemeente Den Haag zal altijd alleen indirect te maken krijgen met het algoritme. De gegevens van de medewerkers worden volledig versleuteld verwerkt, waardoor de data veiligheid gewaarborgd wordt

# data[].attributes.lawfulBasis
De gehele HR Service afdeling binnen de Gemeente Den Haag vindt haar grondslag in Wet Justitiële en Strafvordelijke gegevens (Wjsg), Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en CAO Gemeenten

# data[].attributes.methodsAndModels
RPA maakt gebruik van User Interface Automation, Orchestratie en Workflow Engine, Rule-based Decision Making en API-integraties. Het algoritme is niet zelflerend.

# data[].attributes.proportionality
Om tijdige terugkoppeling te geven aan burger/bedrijf is het nodig om ondersteuning te bieden aan werknemers. De techniek RPA is hier ideaal voor en het niveau van privacy, security en informatiebeheer blijft gelijk. Een alternatief voor het ontlasten van het personeel m.b.v. deze algoritmes zou zijn om externen in te huren. Dit is echter erg duur.

# data[].attributes.humanIntervention
De handelingen die het algoritme verricht hebben een informerende rol in het proces. Wanneer informatie onvolledig is of niet naar verwachting, dan wordt het algoritme uit productie gehaald een teruggelegd bij de medewerkers.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van handmatige verwerking. De gegevens worden versleuteld verwerkt door de software en niet opgeslagen.

Overige risico's worden gemitigeerd doordat er logboeken en dashboards worden bijgehouden van de prestaties van de robots. Daarnaast is er een continuiteitsplan opgesteld die inwerking treedt als de robot uitvalt.

Er worden logboeken en dashboard bijgehouden van de prestaties van de Robots.

Indien een robot uitvalt is per proces een continuiteitsplan opgesteld dat in werking treed.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van twee algoritmes. De eerste verzamelt de gegevens uit de correspondentie met burger/bedrijf, versleutelt deze en creeert een werkbak voor algoritme twee. Het tweede algoritme pakt meldingen vanuit de werkbak en gaat deze verwerken. In de systemen van de Gemeente Den Haag (bijv. Oracle) controleert het wat de status is, vervolgens creeert het een record in het systeem dat de status is opgevraagd en geeft het terugkoppeling aan een medewerker over de status van de melding.

Dus de algoritmes zorgen o.a. voor: inloggen, downloaden, verzamelen en terugkoppeling geven. Dit zijn altijd (en enkel) de regels en stappen die samen met de procesexperts zijn bepaald. Het algoritme heeft geen zelflerend element en het (geaccordeerde) script wijzigt alleen op aanvraag van de proceseigenaar.

Het algoritme gebruikt bijv. data uit Oracle die samenhangen met (bijvoorbeeld) de verstuurde herinnering of aanmaning. Daarin wordt alleen de data gebruikt die nodig is om terugkoppeling te geven over de status. Alle data wordt versleuteld gebruikt.

Tijdens het testen van een robot wordt er gebruik gemaakt van testdata in de testomgevingen van de verschillende applicaties.

Gegevens per proces:

In- door- en uitstroom (IDU):

- Aanvragen VOG van een nieuwe medewerker

- Naam nieuwe medewerker

- Functie nieuwe medewerker

- Functie profiel nieuwe medewerker

Het digitaal versturen van brieven naar medewerkers

- Naam medewerker

- Personeelsnummer

- Soort besluit

- Gemandateerde

- Kenmerk uit TOPdesk

Verlof, verzuim en WAZO (VVW):

- Verzuim- en herstelmeldingen medewerkers verwerken in het UWV portaal

- Personeelsnummer

- Naam werknemer

- Positie (tot eerste punt)

- BSN

- Gecorrigeerde datum in dienst (zet om naar dd-mm-yyyy)

- Eerste datum in dienst (zet om naar dd-mm-yyyy)

- Begindatum ziekte

- Soort verzuim

- Gemeld op

- Telefoonnummer

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra inspanning voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval (het niet automatisch onveilig versturen) kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Uitkeringsinstanties houden de bijdrage Zorgverzekeringswet in op het pensioen of de uitkering van hun uitkeringsgerechtigden. Zij dragen de bijdrage af aan de Belastingdienst. Werkgevers betalen voor hun werknemers een werkgeversheffing Zorgverzekeringswet en dragen deze af aan de Belastingdienst. Het kan voorkomen dat er te veel bijdrage zorgverzekeringswet is betaald, waardoor er recht is op een teruggave. Het is dan mogelijk om een voorschot te krijgen op deze teruggave.

Dit algoritme wordt gebruikt om een selectie te maken van personen waaraan een voorschot op de teruggaaf Bijdrage Zorgverzekeringswet kan worden betaald.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet bestuursrecht:

2. Algemene verordening gegevensbescherming:

3. Archiefwet 1995:

4. Algemene wet bestuursrecht:

5. Algemene wet rijksbelasting:

6. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming:

7. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Uit het algoritme volgt een bestand met daarin de doelgroep voor de ambtshalve voorschot ambtshalve teruggaaf. Dit bestand kan door een behandelaar worden geraadpleegd.

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

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk dat burgers een juist voorschot op de teruggave Zorgverzekeringswet ontvangen. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming. Bij de werking van het algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen. Het doel van het algoritme is het selecteren van burgers die recht hebben op een voorschot op de teruggave van hun bijdrage Zorgverzekeringswet.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens belastingplichtige (BSN, geboortedatum)

Fiscale loongegevens

Zorgverzekeringswet gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer; en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de inhoudingsplichtige (werkgever) zelf af aan de Belastingdienst.

De werkgever of uitkeringsinstantie betaalt de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet aan de Belastingdienst. Deze bijdrage is een bijdrage die de werkgever of uitkeringsinstantie - naast de premie aan de ziektekostenverzekeraar - betaalt voor het zorgverzekeringsfonds. Hoe hoger het inkomen, hoe hoger de bijdrage.

Het algoritme draagt bij aan het selecteren van natuurlijke personen die inkomen krijgen van meer dan 1 werkgever. En die mogelijk op jaarbasis meer bijdrage Zorgverzekeringswet betalen dan het wettelijk maximum.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet bestuursrecht:

2. Algemene verordening gegevensbescherming:

3. Archiefwet 1995:

4. Algemene wet rijksbelasting:

5. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming:

6. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het selecteren van de doelgroep is belangrijk om te voorkomen dat de burger te veel inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet betaalt. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming. Bij de werking van het algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen. Het doel van het algoritme is het selecteren van burgers die recht hebben op de teruggave van hun bijdrage Zorgverzekeringswet.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (Sofinummer, LH-nummer)

Zorgverzekeringswet gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het Actie Service Centrum. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het Actie Service Centrum) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het Actie Service Centrum bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 300.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het Actie Service Centrum of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Medewerkers kunnen Copilot Chat inzetten voor uiteenlopende taken, zoals het stellen van vragen, het genereren van teksten en afbeeldingen, en het maken van vertalingen en samenvattingen. Deze tool ondersteunt hen bij het efficiënter uitvoeren van dagelijkse werkzaamheden. Daarnaast draagt het gebruik van Copilot Chat bij aan het vergroten van kennis en ervaring met generatieve AI-technologie. Het is echter van groot belang dat medewerkers zich bewust zijn van de risico’s die gepaard gaan met het gebruik van dergelijke AI-tools.

De gemeente erkent de meerwaarde van kunstmatige intelligentie (AI) en volgt de ontwikkelingen op dit gebied met aandacht. Er is een duidelijke ambitie om mee te bewegen met de technologische vooruitgang, mits dit gebeurt op een veilige en verantwoorde manier. Om medewerkers hierin te ondersteunen, heeft de gemeente spelregels opgesteld. Deze vormen een kader voor het verantwoord gebruik van Copilot Chat binnen de dagelijkse werkzaamheden.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI & Algortimen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot Chat maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, wat hen in staat stelt mensachtige teksten te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en met behulp van een internet-search vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

# data[].attributes.proportionality
Gemeente Almere voert het beleid dat Microsoft 365 Copilot Chat de enige generatieve AI-tool is die medewerkers ter ondersteuning van hun werkzaamheden mogen gebruiken. De gemeente heeft hiervoor gekozen omdat de informatie die in Microsoft 365 Copilot Chat wordt ingevoerd in de eigen afgeschermde M365 omgeving blijft. Bij het gebrui van andere (gratis) generatieve AI-tools heeft de gemeente onvoldoende zicht op wat er met de ingevoerde informatie gebeurd en waar deze terecht komt.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers moeten altijd de output van Microsoft 365 Copilot Chat controleren op fouten, voordat zij de uitkomsten verder gebruiken in hun werkzaamheden. Medewerkers moeten bij het gebruik van Microsoft 365 Copilot Chat altijd een actieve en kritische rol blijven spelen in het beoordelen van de gegenereerde output. Hoewel Copilot krachtige ondersteuning biedt bij het verwerken van informatie, het genereren van teksten en het uitvoeren van taken, blijft menselijke tussenkomst noodzakelijk om de kwaliteit, juistheid en relevantie van de resultaten te waarborgen. De spelregels bevatten daarom o.a. duidelijke regels over de verplichting voor menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Het bestaande beleid op het gebied van AI & Algoritmen, Privacy en Informatieveiligheid vormt de basis voor het verantwoord omgaan met generatieve AI binnen de organisatie. Deze kaders bieden houvast voor het identificeren en beheersen van risico’s die samenhangen met het gebruik van AI-technologieën.

Om medewerkers concreet te ondersteunen in het dagelijks gebruik van generatieve AI, zijn aanvullende spelregels opgesteld. Deze spelregels geven helderheid over wat wel en niet is toegestaan, en helpen bij het maken van verantwoorde keuzes in lijn met de organisatiedoelstellingen en wettelijke verplichtingen.

Daarnaast wordt er structureel geïnvesteerd in:

Interne bewustwording: Door middel van communicatieacties via het interne communicatienetwerk, en a.d.h.v. praktijkvoorbeelden, worden medewerkers actief betrokken bij het verantwoord gebruik van AI.

Training en educatie: Er worden trainingen aangeboden gericht op het verantwoord gebruik, zodat medewerkers begrijpen hoe AI werkt, welke risico’s eraan verbonden zijn, en hoe zij deze technologie op een veilige en effectieve manier kunnen inzetten.

# data[].attributes.sourceData
Het bestaand beleid vanuit informatieveiligheid, privacy, informatiebeheer, inkoop en personeelsgedragscodes vormen het uitgangspunt voor de te gebruiken gegevens bij de input (prompts). Aanvullend zijn er richtlijnen voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel en niet mogelijk is.

# data[].attributes.name
Modelsysteem voor de Klimaatscenario’s voor Nederland

# data[].attributes.goal
Het systeem is bedoeld om meer begrip te krijgen over het klimaat en de klimaatverandering in Nederland en de BES eilanden. En het systeem is bedoeld om de maatschappij te informeren over klimaatverandering en te waarschuwen voor de gevolgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het systeem wordt gebruikt bij de uitvoering van de wettelijke taken van het KNMI m.b.t. het klimaat.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het technische systeem is een Earth System Model (ESM). Dit is een natuurkundig model van het klimaatsysteem van de aarde. KNMI gebruikt hiervoor EC-Earth. Dit wordt ontwikkeld en beheerd door het internationale EC-EARTH consortium, waar het KNMI lid van is. Het wordt gedraaid op verschillende High Performance Computers (HPC's). De resulterende klimaatverwachtingen dienen als basis voor onze klimaatscenario's voor Nederland en de BES eilanden, zoals de KNMI '23 klimaatscenario's (https://www.knmi.nl/kennis-en-datacentrum/achtergrond/knmi-23-klimaatscenario-s)

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme systeem maakt het proces van verwerken van de (natuurkundige) klimatologische data eenvoudiger. Het zorgt ervoor dat de klimaatwetenschapper over betrouwbare informatie beschikt bij het opstellen van klimaatscenario's en het informeren over klimaatverandering en de gevolgen daarvan.

# data[].attributes.humanIntervention
De klimaatwetenschappers bepalen de inputcondities en parameters waarmee de berekeningen worden uitgevoerd door het systeem en stellen daarna de nationale klimaatscenario’s op.

# data[].attributes.risks
Het algoritme systeem is opgenomen in het algoritmeregister voor transparantie. Er zitten weinig risico's aan dit algoritme systeem. Het ondersteunt de klimaatwetenschapper in zijn werk.

# data[].attributes.sourceData
Het KNMI maakt gebruik van data uit tijdreeksen van het KNMI, van andere landen, en van Europese organisaties en de WMO.

# data[].attributes.name
Modelsysteem voor de Dagelijkse Weersverwachting voor Nederland

# data[].attributes.goal
Het systeem is bedoeld om Nederland en de BES eilanden dagelijks te voorzien van de weersverwachting en te waarschuwen voor weersextremen door de uitgifte van codes.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het systeem wordt gebruikt bij de uitvoering van de wettelijke taken van het KNMI m.b.t. het weer.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het technische systeem is een NWP (Numerical Weather Prediction model). De kern hiervan is het natuurkundige HARMONIE-model. Dit wordt ontwikkeld door het ACCORD-consortium (waar het KNMI lid van is). Het draait op een High Performance Computer (HPC op IJsland van het UWC West Consortium). Daarna worden post-processing stappen toegepast en op het laatst worden er diverse producten gegenereerd. Deze producten (o.a. kaarten) worden in de weerkamer van het KNMI door de meteoroloog gebruikt, maar ook geautomatiseerd beschikbaar gesteld op o.a. www.knmi.nl en in de KNMI-app. En verder worden diverse (geautomatiseerde) producten gedeeld met onze partners in de keten, waaronder NIPV, veiligheidsregio’s, operationele partijen in de veiligheidsketens, zoals politie en brandweer; kennispartners zoals CBS, RIVM, TNO en universiteiten; Waterschappen; LVNL; RWS, PBL, ILT; en ministerie van IenW; commerciele weerbedrijven.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme systeem maakt het proces van verwerken van de (natuurkundige) data van onze weerstations eenvoudiger. Het zorgt ervoor dat de meteoroloog over betrouwbare informatie beschikt bij het opstellen van weersverwachtingen en het waarschuwen voor weersextremen.

# data[].attributes.humanIntervention
De meteoroloog bepaalt welke input van data en parameters er voor het systeem worden gebruikt. Bij het leveren van het product (de weersverwachting) doet de meteoroloog de interpretatie en stelt de verwachting op.

# data[].attributes.risks
Het algoritme systeem is opgenomen in het algoritmeregister voor transparantie. Er zitten weinig risico's aan dit algoritme systeem. Het ondersteunt de meteoroloog in zijn werk.

# data[].attributes.sourceData
Het KNMI maakt gebruik van data van waarnemingen van de KNMI weerstations in Nederland en de BES eilanden, data van satellieten, en van andere landen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO, AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een pdf met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan de machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen AI-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Deze informatie kan privacygevoelige gegevens bevatten. Daarbij is het van belang dat deze gegevens worden geanonimiseerd. Het handmatig anonimiseren is foutgevoelig en tijdrovend en kan datalekken tot gevolg hebben. Met behulp van de anonimiseringstool worden gebruikers in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte en effectieve wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Het risico van het gebruik van de anonimiseringstool is verwaarloosbaar, omdat de tool geen besluiten neemt. De anonimiseringstool genereert een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente Steenwijkerland voert altijd de toets uit of een document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens zoals naam, adres, geboortedatum, geslacht, BSN, et cetera

# data[].attributes.goal
Het doel is een efficiëntere afhandeling van bezwaren, vermindering van de administratieve druk en kortere verwerkingstijd.

AiBezwaar:

Identificeert de aanvrager en hoofdbetrokkenen.

Identificeert het WOZ-object van bezwaar.

Identificeert of het bezwaarschrift een pro-forma bezwaar is.

Identificeert de redenen van het bezwaar (ontgrieven).

Identificeert of om hoorzitting wordt verzocht.

Stelt een conceptreactie op gebaseerd op eerder gegeven antwoorden op bepaalde griefredenen.

Op basis hiervan wordt direct een zaak aangemaakt in de bezwarenmodule.

Wanneer niet alle benodigde gegevens automatisch herkend kunnen worden, wordt de e-mail gemarkeerd voor handmatige verwerking door een medewerker. Hierbij kan de medewerker snel en efficiënt de ontbrekende informatie aanvullen en het bezwaar correct registreren.

# data[].attributes.lawfulBasis
AWR, Wet WOZ, AwB, Gemeentewet, Besluit proceskosten bestuursrecht

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt optioneel gebruik van een large language model om de inhoud van bezwaarschriften automatisch te ontleden en te categoriseren. Het large language model analyseert de tekst, identificeert de belangrijkste grieven en voert deze in de juiste categorieën in het systeem in. Dit proces omvat ook de automatische invoer van relevante gegevens in het administratiesysteem, waardoor handmatige invoer tot een minimum wordt beperkt.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een efficiëntere afhandeling, waarbij de inwoner sneller antwoord krijgt.

# data[].attributes.humanIntervention
AiBezwaar is vooral gericht op het inboeken van bezwaren om zo de administratieve last te verlichten. De ambtenaar dient de gesuggereerde tekst altijd te beoordelen en zelf een bezwaarbrief op te maken. Hiervoor kan hij/zij de gesuggereerde teksten gebruiken, aanpassen, nieuwe suggesties genereren of zelf een nieuwe tekst opstellen. Wanneer een gesuggereerde tekst wordt aangepast of nieuw wordt gemaakt, wordt deze bij het volgende geanalyseerde bezwaar meegenomen in de suggestieopties. Er kan nooit een zaak worden afgerond zonder dat een medewerker zelf aangeeft of een bezwaar gegrond of ongegrond is. Dit is niet iets dat het algoritme automatisch invult in de applicatie. Zonder dit oordeel kan een bezwaar ook niet worden afgerond.

# data[].attributes.risks
Mogelijke onnauwkeurigheden in de automatische verwerking en categorisatie die moeten worden gemitigeerd door menselijke controle en continue modelverbetering.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die staat in een bezwaarschrift zullen verwerkt worden door het algoritme, het kan daarbij gaan om (gevoelige) persoonsgegevens. De software integreert met bestaande belastingsysteem en databases om automatisch relevante gegevens op te halen en in te voeren.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vanuit de BIO richtlijnen voor de Overheid wordt veilig mailen als een geadviseerde maatregel gezien, wanneer er met enige regelmaat persoonsgegevens of andere gevoelige informatie via mail verstuurd wordt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er altijd nog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig of onveilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
De applicatie werkt met het automatisch herkennen van tekstelementen die mogelijk verwijzen naar gevoelige informatie die veilig verzonden moet worden. Ook kan een gebruiker zelf aangeven of een mail veilig verzonden moet worden of niet.

# data[].attributes.goal
Snel duidelijke, goed gestructureerde teksten schrijven. Betere begrijpelijke communicatie naar inwoners en ondernemers.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatie Slimtaal is een cloudapplicatie. De schrijver doorloopt volgens een vast format per sectie het proces om een tekst te creëren. Per sectie beantwoordt de schrijver vragen kort en ontvangt een tekstvoorstel van Slimtaal terug. Het format, de tekst tot dan toe en de beantwoorde vragen leiden tot prompts aan het generatieve systeem.

# data[].attributes.proportionality
Slimtaal ondersteunt ons met het schrijven van teksten die precies aansluiten bij de wensen van de lezer, teksten die passen bij onze doelen als schrijver, teksten die precies uitstralen wat onze organisatie uit wil stralen door de schrijver kritisch te laten nadenken, taaltips te geven en e-learnings aan te bieden.

# data[].attributes.humanIntervention
De schrijver kiest zelf bewust om Slimtaal te gebruiken voor het schrijven van een tekst en welke informatie hij/zij daarbij kwijt wil. De schrijver beantwoordt per sectie de vragen middels korte tekst of aanvinken van opties. De schrijver beoordeelt en verbetert de gegenereerde secties handmatig. Na doorlopen van alle secties is de tekst klaar. Tussentijds stoppen is mogelijk.

# data[].attributes.risks
Slimtaal gebruikt generatieve AI voor het produceren van tekstvoorstellen. Voor de inzet van deze specifieke tool geldt dat de principes van Dalfsen voor het gebruik van generatieve AI van toepassing zijn en gevolgd moeten worden.

# data[].attributes.sourceData
Formats professionele teksten, schrijfstijl, teksten en generatieve AI.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.methodsAndModels
De oogstmarker wordt gebruikt om te bepalen wanneer een gewas op bouwland is geoogst. Hiervoor worden twee soorten satellietgegevens gebruikt: radarbeelden (coherence) en optische beelden (NDVI). Elk type gebruikt een eigen methode om een oogstmoment te herkennen.

De marker op basis van radargegevens kijkt naar veranderingen in het signaal van verschillende satellietbanen. Alleen de meest betrouwbare gegevens worden gebruikt. Als op meerdere momenten duidelijke pieken in het signaal zichtbaar zijn, dan kan dit wijzen op een oogst.

De marker op basis van NDVI kijkt of het gewas eerst goed gegroeid is en daarna sterk achteruitgaat. Als de afname groot genoeg is en niet snel herstelt, dan wordt dit gezien als een oogstmoment. Beide methodes gebruiken vaste regels en leren niet zelf van nieuwe situaties.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) verplicht voor het controleren van regelingen die met grond te maken hebben. Dit staat in artikel 7 van een Europese wet (EU 2022/1173). Het gebruik van satellietbeelden is de meest efficiënte manier om dit automatisch te doen. De aanvrager kan zelf ook bewijzen aanleveren en mag later bezwaar maken als hij het ergens niet mee eens is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven. En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU) 2022/1173.

# data[].attributes.methodsAndModels
De maaimarker detecteert maai-activiteiten. De detectie is gebaseerd op de daling en daaropvolgende herstel van de genormaliseerde vegetatie-index (NDVI)-waarde in de waargenomen tijdreeks. Het is geen zelflerend algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) verplicht voor het controleren van regelingen die met grond te maken hebben. Dit staat in artikel 7 van een Europese wet (EU 2022/1173). Het gebruik van satellietbeelden is de meest efficiënte manier om dit automatisch te doen. De aanvrager kan zelf ook bewijzen aanleveren en mag later bezwaar maken als hij het ergens niet mee eens is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven. En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU) 2022/1173.

# data[].attributes.methodsAndModels
De groenbedekking marker detecteert groenbedekking gedurende bepaalde perioden. De groenbedekking-marker maakt gebruik van de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), waarbij zowel de ruwe NDVI-data als een gesmoothte versie (via een Savitzky-Golay filter) worden geanalyseerd. Een perceel wordt als begroeid beschouwd wanneer het gesmoothte signaal tijdens de analyseperiode boven een drempelwaarde van 0,2 uitkomt. Er worden twee typen gebeurtenissen onderscheiden: Type-1 (hoge waarschijnlijkheid) waarbij zowel het ruwe als het gesmoothte signaal de drempel overschrijdt, en Type-2 (lage waarschijnlijkheid) waarbij alleen het gesmoothte signaal dit doet. Naburige observaties die aan deze criteria voldoen, worden gegroepeerd tot één gebeurtenis. Er is een mechanisme ingebouwd om Type-2-gebeurtenissen te verlengen als ze direct grenzen aan Type-1-gebeurtenissen, om zo realistische vegetatieperiodes beter vast te leggen.

De betrouwbaarheid van een vegetatiegebeurtenis wordt bepaald op basis van het gemiddelde NDVI-signaal tijdens de gebeurtenis. Als het gemiddelde van de ruwe observaties boven de 0,2 ligt, is de basisbetrouwbaarheid 0,5 en wordt daar een extra component bij opgeteld afhankelijk van hoe sterk het gemiddelde signaal boven de drempel uitkomt. Als het gemiddelde niet boven de 0,2 ligt, geldt een lagere basisbetrouwbaarheid (0,25) en wordt de extra component bepaald op basis van het gesmoothte signaal. In een nieuwe variant van de marker, gebaseerd op PF-data, worden observaties die boven de drempel liggen gegroepeerd tot gebeurtenissen, met een minimumduur van twee dagen. Hierbij wordt lineaire interpolatie toegepast als er geen directe waarnemingen beschikbaar zijn, hoewel dit soms tot onnauwkeurigheden (artefacten) kan leiden.

Het gaat hier niet om een zelflerend algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) verplicht voor het controleren van regelingen die met grond te maken hebben. Dit staat in artikel 7 van een Europese wet (EU 2022/1173). Het gebruik van satellietbeelden is de meest efficiënte manier om dit automatisch te doen. De aanvrager kan zelf ook bewijzen aanleveren en mag later bezwaar maken als hij het ergens niet mee eens is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven. En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.goal
Met NLdoc zet je ieder document eenvoudig om in een toegankelijke variant. Bruikbaar voor iedereen en op alle devices. Zo sluit je niemand buiten. Bovendien voldoen je documenten dan aan de wet voor digitale toegankelijkheid.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met Tesseract lezen we de tekst uit pagina’s van documenten. Zo goed en zo kwaad als het kan gaat het model ons vertellen welke woorden waar op de pagina te vinden zijn.

Het YOLO v11 model is getraind op de DocLayNet dataset en helpt ons delen van pagina’s te classificeren. Na classificatie kunnen we van allerlei delen van de pagina zeggen wat voor content daar staat. Denk aan koppen, tabellen, afbeeldingen, paragrafen, titels etcetera. Deze classificaties kunnen we dan weer toepassen op de gevonden woorden, en dan weten we of een woord bijvoorbeeld onderdeel is van een heading of een lijst.

Het Table transformer model gebruiken we wanneer het YOLO model een tabel heeft gevonden, deze te analyseren. Dit model gaat ons dan vertellen hoe een tabel in elkaar zit. Dus waar zitten de rijen, waar de kolommen, waar zitten de tabel headers, etcetera. We kunnen dan met alle verzamelde data de tabel weer reconstrueren.

# data[].attributes.proportionality
Vrijwel alle overheidsorganisaties publiceren documenten in de vorm van veelal pdf-documenten op hun websites. Deze documenten zijn uitsluitend met specialistische software, en specifieke kennis toegankelijk te maken. Daardoor voldoen al deze organisaties niet aan de wettelijke eisen. NLdoc biedt een functionaliteit waarmee je een toegankelijk alternatief kunt publiceren naast de bestaande documenten. Er zijn geen betaalbare alternatieven beschikbaar en als iedere organisatie dit zelf moet oplossen, zou dat exponentieel meer geld kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
NLdoc zet je ontoegankelijke documenten automatisch om naar HTML. Soms is er nog wel wat menselijk inzicht nodig om de content volledig toegankelijk te maken. In de NLdoc-applicatie kun je eenvoudig die laatste stap zetten. Je hebt geen technische kennis nodig - onze gebruikersinterface wijst je de weg. Zodat je document voldoet aan alle WCAG 2.1-eisen.

# data[].attributes.risks
Om te kunnen bepalen waar het NLdoc team aan moet werken, is het belangrijk inzicht te hebben in het gebruik van onze systemen. Met deze gegevens kunnen we onze dienst steeds beter maken. We ontdekken bijvoorbeeld welke toegankelijkheidsfouten vaak voorkomen en kunnen daarvoor automatische oplossingen ontwikkelen. We zorgen er natuurlijk voor dat we deze gegevens op een verantwoorde manier verzamelen.

# data[].attributes.sourceData
Wanneer jij een document bij NLdoc upload, slaan we dat brondocument niet op. We verwerken de inhoud en transformeren die inhoud naar onze structuur. Dat produceert een toegankelijk HTML bestand wat je kunt downloaden of via de API wordt verwerkt in jullie eigen omgeving.

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU) 2022/1173.

# data[].attributes.methodsAndModels
De homogeniteitsmarkers detecteert of een perceel ook homogeen bedekt is met een bepaald gewas. Het algoritme achter de homogeniteitsmarker analyseert satellietbeelden van een perceel over een langere periode (tussen april en augustus) om te bepalen of het perceel homogeen is – met één type gewas – of heterogeen, bijvoorbeeld door meerdere gewassen of gemengd gebruik. Hiervoor wordt gebruikgemaakt van een LightGBM-classificatiemodel, dat leert van voorbeelden van bekende homogene en heterogene percelen. Het model kijkt naar variatie in satellietsignalen, zoals vegetatie-indexen (zoals NDVI), binnen het perceel. Veel variatie duidt op mogelijke mengteelten of afwijkingen binnen het perceel. Door deze methode kunnen zelfs kleine afwijkingen op perceelsniveau betrouwbaar worden opgespoord.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) verplicht voor het controleren van regelingen die met grond te maken hebben. Dit staat in artikel 7 van een Europese wet (EU 2022/1173). Het gebruik van satellietbeelden is de meest efficiënte manier om dit automatisch te doen. De aanvrager kan zelf ook bewijzen aanleveren en mag later bezwaar maken als hij het ergens niet mee eens is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven. En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt om de jaarlijkse subsidieaanvraag voor het GLB beter te maken. Het kijkt of de informatie van de aanvrager klopt. Als er iets niet klopt, krijgt de aanvrager een melding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren

van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU)

2022/1173.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme voor gewasherkenning is bedoeld om de gewasdeclaraties van boeren te bevestigen. Hiervoor wordt een Random Forest-model gebruikt dat gewassen classificeert op basis van verschillende (geïnterpoleerde) tijdreeksen van satellietsignalen. Het model werkt op het niveau van geometrieën (Features of Interest, FOI), niet op pixelniveau. De training gebeurt op basis van boerenverklaringen, waarbij eerst uitschieters worden verwijderd.

Het model maakt gebruik van gewasgroepen (superclasses), die later in het seizoen verder kunnen worden opgesplitst (vroege versus late groepen). Om regionale variaties (zoals klimaat en bodemtype) op te vangen, wordt het model per agronomische zone getraind.

Alle FOI’s met een verklaring in een zone worden gebruikt als trainingsdata, behalve de FOI’s die als uitschieter zijn gemarkeerd. Uitschieters worden geïdentificeerd met een eenvoudig Random Forest-model dat bekijkt hoe vaak FOI’s met hetzelfde gewastype in dezelfde bladeren van het model eindigen. Alleen gewasgroepen met minimaal 30 verklaringen per zone worden meegenomen, om vertekening te voorkomen. Hoewel het model met ontbrekende data om kan gaan, neemt de betrouwbaarheid af bij te weinig input. Daarom worden alleen FOI’s met voldoende gegevens (boven een bepaalde drempel) meegenomen in de training en validatie.

Het gaat hier niet om een zelflerend algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Sinds 2023 is het Areaal Monitoring Systeem (AMS) een verplicht onderdeel voor het monitoren

van grondgebonden regelingen, zoals bepaald in artikel 7 van Uitvoeringsverordening (EU)

2022/1173. Geautomatiseerd monitoren met behulp van satellietdata is de meest

kosteneffectieve manier. De relatie is zelf ook in staat om bewijsmateriaal aan te leveren en

uiteindelijk kan deze ook bezwaar maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een afwijking vindt, kijkt eerst een medewerker naar het resultaat. Als de medewerker het eens is met de afwijking, dan laat hij dit weten aan de aanvrager. De aanvrager kan daarna via een speciale app (de geotag foto-app) bewijsmateriaal opsturen om te laten zien dat het misschien toch goed is.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks wordt de kwaliteit van het algoritme getoetst. Dit gebeurt op basis van steekproeven.

En een verplichte kwaliteitstoets waarover gerapporteerd moet worden richting de Europese

Commissie.

# data[].attributes.sourceData
Functioneel_id, opgegeven gewascode, geometrie, aanvraagnummer (opgave gegevens van de

relatie voor een subsidieaanvraag voor het GLB, Satellietdata).

# data[].attributes.name
Game Based Assessment (GBA) bij selectie Rijksbrede traineeships

# data[].attributes.organization
Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties

# data[].attributes.goal
Het hoofddoel van de inzet van de GBA is om de testresultaten in samenhang met de resultaten van andere selectieonderdelen te gebruiken om een objectieve selectiebeslissing te nemen en te zorgen voor meer gelijkheid in de wijze van selecteren: er is geen game ervaring vereist voor het GBA. Subdoelen van de inzet van dit algoritme zijn:

Een match op basis van kwaliteiten en talenten in plaats van opleidingsniveau.

Een gestructureerde aanpak die voor alle kandidaten gelijk is.

De test laagdrempeliger maken voor de kandidaten en passend bij de doelgroep.

Zorgen voor een manier (in combinatie met andere selectieonderdelen) om uit veel aanmeldingen te kunnen selecteren, hetgeen handmatig niet mogelijk is.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Ambtenarenwet 2017 omvat dat “Overheidswerkgevers een onderzoek mogen doen naar de geschiktheid en bekwaamheid van een werknemer voor een ambtenaarsfunctie”.  Voor het GBA geldt het volgende:

De wettelijke grondslag ligt in het feit dat een bedrijf het recht heeft om een nieuwe werknemer aan te nemen: een overheidswerkgever heeft het recht om een onderzoek te doen naar de geschiktheid en bekwaamheid van een werknemer. Over de procedure valt echter niets te zeggen. Wel is hier een sollicitatiecode voor. Deze sollicitatiecode vertelt ons meer over het gebruik van digitale assessments:

"Indien de organisatie bij een voorselectie gebruik maakt van data recruitment, zoals bijvoorbeeld een digitaal assessment, Artificiële Intelligentie (A.I.) of algoritmes, dienen deze gevalideerd en transparant te zijn. Bij de organisatie die gebruik maakt van A.I en algoritmes dienen de mogelijke risico’s en tekortkomingen daarvan duidelijk te zijn. Te allen tijde dient de zorgvuldigheid en vertrouwelijkheid te worden gewaarborgd en mogen geen vragen gesteld worden met betrekking tot gezondheid. De sollicitant ontvangt na deelname een gemotiveerde uitslag, wanneer de sollicitant daarom verzoekt”.

De inzet van de DPIA en het IAMA ziet erop toe dat het assessment gevalideerd en transparant is.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het betreft een regel-gebaseerd algoritme. Er is dus geen sprake van een zelflerend algoritme. Er wordt alleen gebruik gemaakt van de gegevens die verkregen worden tijdens de test. De door de kandidaten ingevoerde antwoorden en gekozen werkwijze tijdens de test bepalen de scores op de competenties. Deze competenties zijn afgestemd met het Rijk en bepalen de aansluiting met het profiel van trainee. De test wordt gestart vanuit het dossier van de kandidaat middels een technische koppeling. In deze koppeling worden geen persoonsgegevens gedeeld. Als de kandidaat klaar is, worden de scores op het GBA berekend en opgehaald en worden de competentiescores in het dossier van de kandidaat weergegeven.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om de volgende publieke waarden die de inzet van het algoritme ingeven:

Publieke waarden waar het algoritme aan bijdraagt:

Gelijkheid (gelijke kansen): Hier is uitvoering onderzoek naar gedaan voorafgaand aan de inzet van het GBA. Het GBA richt zich op een breed scala aan competenties en talenten wat de diversiteit in de selectiebeslissing bevordert.

Efficiëntie: Er zijn zeer veel aanmeldingen voor het Rijkstraineeprogramma. De overheid heeft niet de middelen en capaciteit om dit handmatig te kunnen afhandelen en is daardoor genoodzaakt om voor een ander selectiemechanisme te kiezen waardoor efficiënter met beperkte overheidsmiddelen omgegaan kan worden.

Effectiviteit: Voor een effectieve overheid is personeel nodig dat goed matcht met de taken die voorliggen. Met het GBA wordt breed gekeken naar competenties en talenten dan in voorgaande middelen (die hoofdzakelijk focus hadden op intelligentie). Hierdoor is het mogelijk om verfijnder te zoeken naar de geschikte kandidaten.

De publieke waarden die mogelijk in het gedrang komen door de inzet van het algoritme, of in ieder geval als aandachtspunt gezien moeten worden zijn:

Gelijkheid: Het is van groot belang dat het algoritme geen bias bevat waardoor bepaalde groepen in het nadeel zijn.

Uitlegbaarheid: Het is van belang dat het GBA uitlegbaar is en blijft en dat er een duidelijke procedure komt voor kandidaten om meer informatie op te vragen over hoe een uitslag tot stand is gekomen. Deze procedure moet ook actief kenbaar worden gemaakt.

Toegankelijkheid: Toegankelijkheid als publieke waarde kan in het geding zijn: niet iedereen het GBA maken. Er moet voldoende maatwerk mogelijk zijn. Aan kandidaten wordt de mogelijkheid geboden omstandigheden die mogelijk van invloed zijn op de selectieprocedure met Leeuwendaal en/of het Rijk te delen. Alle opmerkingen worden doorgenomen en per persoon beoordeeld. Soms wordt op basis daarvan vrijstelling verleend.

De waarden die hier zijn omschreven moeten worden gezien als aandachtspunt, ook bij mogelijke aanpassingen in het ontwerp en toekomstige ontwikkelingen. Het is belangrijk om op te merken dat de negatieve impact op waarden die hier geformuleerd zijn beperkt worden door het nemen van maatregelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van de scores die uit het GBA komen, wordt er een rapportage aan de sollicitant teruggekoppeld. Deze scores zijn onderdeel van het dossier, dat samen met andere gegevens zoals CV en motivatievragen worden gebruikt in de selectieprocedure. Er worden geen selectie beslissingen gemaakt zonder tussenkomst van een medewerker van het Rijk.

Er is dus zeker sprake van “human in the loop”, omdat het advies wordt opgesteld door een persoon en de score slechts een onderdeel is van deze beslissing.

# data[].attributes.risks
De effectiviteit van het GBA wordt jaarlijks getoetst om ervoor te zorgen dat het algoritme doeltreffend is en blijft.

Om te voorkomen dat het algoritme van het GBA voor andere doeleinden wordt ingezet waar het niet voor bedoeld is, is afgesproken dat voor ieder gebruik een aparte IAMA uitgevoerd zal worden.

Omdat de inzet van een algoritme vragen kan oproepen wordt jaarlijks opnieuw gekeken naar de informatievoorziening naar betrokkenen, mede op basis van de vragen die gesteld worden tijdens de sollicitatieperiodes van Rijkstrainees.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt alleen data gebruikt die gehaald kan worden uit het door de kandidaat ingevulde GBA. Het algoritme gebruikt alleen data die nodig is om de uiteindelijke score te bepalen (dataminimalisatie). Er wordt bijvoorbeeld geen demografische informatie aan de modellen ter beschikking gesteld.

De uitzondering is hier wanneer een kandidaat aangeeft een neurodiverse aandoening te hebben. In dat geval worden er aanpassingen gedaan om de kandidaat toch de test te laten maken als de kandidaat daartoe in staat is. Werkgever kan er ook voor kiezen om kandidaten vrijstelling te geven van het GBA.

# data[].attributes.provider
Artic Shores: Ontwikkelaar van het algoritme
Eelloo: distributeur van het algoritme
Leeuwendaal: contractpartner

# data[].attributes.name
Verkenning van Generatieve AI in het beoordelingsproces van aanbestedingen

# data[].attributes.goal
Binnen gemeentelijke aanbestedingen wordt veel tijd besteed aan het doorlezen, interpreteren en beoordelen van leveranciersdocumentatie. Dit proces is arbeidsintensief, gevoelig voor interpretatieverschillen en kent weinig ondersteuning door slimme technologie. Gemeente Almere wil verkennen of Generatieve AI kan bijdragen aan het efficiënter organiseren van dit proces, zonder in te boeten op transparantie, zorgvuldigheid en veiligheid.

In samenwerking met de Technische Universiteit Eindhoven en Fontys Hogescholen is Gemeente Almere gestart met een project. Voor TU/e en Fontys sluit dit project aan bij het lopend promotieonderzoek naar vertrouwen in AI en de samenwerking tussen mens en technologie binnen besluitvormingsprocessen.

Het project is op 1 september 2025 gestart en bevindt zich in de pilot- en testfase. In deze fase onderzoeken we de inzet van het algoritme uitsluitend in een gecontroleerde onderzoek omgeving, met als doel de mogelijke toegevoegde waarde te verkennen. Het project loopt tot eind 2025. Gedurende deze periode vinden er tussentijdse evaluaties plaats om werking, ethische overwegingen en procesinrichting te beoordelen.

Het doel van dit project is om in, samenwerking met TU Eindhoven, te verkennen of, en op welke wijze, Generatieve AI (GenAI) kan ondersteunen bij het beoordelen van aanbestedingsdocumenten. De nadruk ligt op het versterken van het beoordelingsproces door menselijke afwegingen te ondersteunen, niet te vervangen, en het inventarisatieproces te versnellen zonder in te leveren op zorgvuldigheid of transparantie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme betreft een Large Language Model (LLM) vergelijkbaar met GPT, maar wordt binnen deze pilot niet publiek of commercieel gehost. In plaats daarvan draait het op het Azure AI Foundry-platform binnen een EU-resident, afgesloten testomgeving. Het model verwerkt inputteksten zoals beleidsdocumenten en genereert hieruit conceptantwoorden of samenvattingen. Het model wordt niet bijgetraind op nieuwe data en er worden geen gegevens opgeslagen, tenzij dit expliciet onderdeel is van het onderzoek.

# data[].attributes.proportionality
De afweging van voor- en nadelen vindt plaats binnen de context van deze pilot. Mogelijke voordelen zoals tijdswinst, consistentie en eerste analyses worden kritisch tegenover risico’s geplaatst zoals overreliance, mogelijke bias en beperkte uitlegbaarheid. Ethiek speelt hierbij een centrale rol, met aandacht voor menselijke autonomie, transparantie en inclusie. De pilot biedt ruimte om deze aspecten zorgvuldig te toetsen voordat verdere toepassing wordt overwogen.

# data[].attributes.humanIntervention
In de pilot is structurele menselijke tussenkomst ingebouwd: de AI genereert enkel suggesties of samenvattingen op basis van documenten, maar elke output wordt handmatig beoordeeld door een ervaren professional. De eindverantwoordelijkheid blijft bij de mens. Daarnaast is bij de promptontwikkeling specifiek rekening gehouden met ethische uitgangspunten: het model dient uitsluitend ter ondersteuning, mag geen voorkeuren suggereren en mag geen discriminerende keuzes maken.

# data[].attributes.risks
Binnen deze pilotfase zijn de risico’s geïnventariseerd en is bewust gekozen voor een EU-gehost platform dat voldoet aan vereisten voor privacy en gegevensbeveiliging. Hoewel er geen formele DPIA is uitgevoerd vanwege het onderzoeks- en experimentele karakter, zijn de principes van een DPIA wel gevolgd, zoals dataminimalisatie, transparantie, menselijke controle en het voorkomen van bias. Als het systeem op termijn breder wordt ingezet, zal een volledige DPIA worden aanbevolen.

# data[].attributes.sourceData
Binnen deze pilotfase verwerkt het algoritme geen directe persoonsgegevens zoals naam, adres of BSN. Wel analyseren we documenten zoals aanbestedingsteksten en beleidsstukken waarin indirecte of contextgevoelige informatie kan voorkomen. Als persoonsgegevens toch worden aangetroffen, vindt verwerking uitsluitend plaats binnen een beveiligde, EU-gehoste omgeving en volgens de eisen van de AVG.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is bij te dragen aan de juiste beveiliging van informatie die per e-mail wordt verzonden. Het wordt gebruikt door Gemeente Asten bij het verzenden van e-mails naar ontvangers buiten de organisatie. Dat zijn bijvoorbeeld bedrijven en burgers. Het algoritme zorgt ervoor dat er niet te weinig, maar ook niet te veel beveiligingsmaatregelen worden genomen.

Daarnaast is ook het veilig versturen van grote bestanden mogelijk.

De impact van het gebruik: het verhoogt de informatiebeveiliging en draagt bij aan het voldoen aan wettelijke verplichtingen rondom gegevensbescherming. In bepaalde situaties kan het nodig zijn om het mobiele telefoonnummer van de ontvanger te hebben ivm het verzenden van een MFA-code.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het verzenden van een e-mail worden door het algoritme beoordeelt wat voor soort informatie de mail (en bijlage) bevat. Dit wordt getoetst middels vooraf ingestelde rules. Bijlagen worden ook inhoudelijk beoordeeld. Waarbij Bastion365 bepaald of veilig verzenden nodig is. Indien nodig wordt er via een beveiligd protocol verzonden. Indien dit nodig is, maar niet mogelijk, wordt MFA gehanteert.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt eraan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl het algoritme tegelijkertijd geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail. Het algoritme verstuurd, waar nodig, mails ook veilig waar de gebruiker over het hoofd ziet dat dit had gemoeten.

# data[].attributes.humanIntervention
Vooraf is ingesteld wanneer een mail al dan niet veilig verzonden moet worden. De verzender hoeft daar in principe niets meer aan te doen. Indien gewenst kan de gebruiker wel veilig verzenden afdwingen als de rules aangeven dat dit in principe niet had gehoeven.

# data[].attributes.risks
De gebruiker heeft in een portal de mogelijkheid te zien welke mails met welk beveiligingsniveau verzonden zijn. En op basis van welke rules Bastion 365 die keuze heeft gemaakt. Dit kan als input dienen om de rules bij te stellen. De gemaakte afwegingen zijn ook voor een functioneel beheerder zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op een set rules die vooraf zijn ingesteld.

Alle informatie die verzonden wordt (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Gezichten in een reeds opgenomen video kunnen onherkenbaar worden gemaakt in het geval deze video door derden bekeken moet worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 5 en artikel 25 Algemene Verordening Gegevensbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Het is een tool welke gezichten herkend, net zoals in een fotocamera. Deze kijkt naar vormen icm ogen, mond etc. om zo tot een uitslag te komen.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme verhoogt de privacy van mensen op een betreffende video aangezien zij niet meer herkenbaar getoond worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Na een automatische scan van een reeds opgenomen video middels het algoritme worden de resultaten getoond. Deze kunnen manueel verwijderd worden waar tevens ook extra objecten kunnen worden toegevoegd. Na deze check kan de automatische redactie / blurring worden uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Alle processen worden manueel gestart en draaien eenmalig. Er zijn geen koppelingen met externe systemen. Hierdoor is er weinig risico bij het gebruik.

# data[].attributes.sourceData
Beeld en geluid opnamen.

# data[].attributes.goal
Het doel is om e-facturen te kunnen ontvangen en automatisch te verwerken met behulp van E-Connect. Het geautomatiseerd verwerken van inkomende facturen levert efficiency voordelen op, foutkans wordt verkleind en facturen worden op diverse aspecten gecontroleerd.De impact op burgers is minimaal omdat een burger geen factuur verstuurd.De impact op ondernemingen is minimaal, facturen worden automatisch gecontroleerd. Er wordt gecontroleerd of alle verplichte gegevens opgenomen zijn op de factuur, is de adressering juist, is het factuurnummer al eerder voorgekomen en klopt de informatie op de factuur. Bij uitval van een factuur krijgt de financiële administratie van de Gemeente Asten een bericht.

# data[].attributes.lawfulBasis
EU-wetgeving voor e-facturatie (richtlijn 2014/55/EU)

# data[].attributes.methodsAndModels
1. Herkennen en uitlezen van factuurdata

2. Controleren en valideren van factuurdata, alleen correcte facturen worden door het systeem gevalideerd voor de volgende stap.

3. Converteren van de facturen

4. Exporteren naar het administratieve systeem. Klopt een factuur niet dan krijgt de financiële administratie van de Gemeente Asten een bericht en de factuur wordt tegengehouden. E.Connect is de Technische werking tussen twee leveranciers.

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van facturen gaat sneller en er is al controle aan de poort door de inzet van het algoritme. Hierdoor wordt de kans op dubbele facturen, onjuiste facturen en spookfacturen geminimaliseerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Ingelezen facturen worden klaargezet in de administratie, deze facturen worden door mensen inhoudelijk gecontroleerd en eventueel vrijgegeven.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico, inhoudelijke controle door mensen.

# data[].attributes.sourceData
KVK, BTW en IBAN gegevens worden gebruikt voor controles.

# data[].attributes.goal
Gemeente Tilburg zet het algoritme in om te controleren of de inwoner is wie hij zegt dat hij is. Zo kan gemeente Tilburg de beste dienstverlening geven aan de juiste inwoners zonder hier fouten in te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP

# data[].attributes.methodsAndModels
Niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
De biometrische gegevens van de identiteitskaart, het paspoort en het rijbewijs zijn verbonden met de inwoner. Op basis van een gezichtsvergelijkend onderzoek krijgen we meer zekerheid van de identiteit van de inwoner. Dit voorkomt fouten en mogelijke identiteitsfraude die voor vervelende situaties kan zorgen bij inwoners

# data[].attributes.humanIntervention
Het leveren van gemeentelijke diensten is altijd nog aan de ambtenaar, het algoritme kan niks zelf goedkeuren. Het algoritme is enkel een ondersteunende software

# data[].attributes.risks
Wanneer de gegevens niet kloppen zijn kunnen inwoners zich niet meer authentificeren. De medewerkers controleren de echtheid van de documentatie naast de biometrische identificatiemethode.

# data[].attributes.provider
Centric Solutions & Identiteit en Diensten

# data[].attributes.name
Kwaliteitsbepaling van de vingerafdruk in het reisdocument

# data[].attributes.goal
Wordt ingezet als technische ondersteuning om te beoordelen of een afgenomen vingerafdruk van voldoende kwaliteit is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van artikel 3, tweede lid, van de Paspoortwet geldt een verplichting tot opname van de vingerafdruk in het reisdocument. Dit betreft een eis die is gesteld door de Europese Unie (Verordening 2252/2005). Artikel 28a van de Paspoortuitvoeringsregeling Nederland 2001 beschrijft op welke manier de vingerafdrukken van de aanvrager van een reisdocument worden opgenomen en in welke gevallen daarvan kan worden afgezien. De kwaliteit van de opgenomen vingerafdruk(ken) is daarin bepalend (lid 2-3)*.

De genoemde bepalingen voorzien in de rechtsgrond en daarmee rechtmatige verwerking van de vingerafdrukken als bedoeld in artikel 6, derde lid, van de AVG in samenhang met artikel 9 tweede lid, onder g, van de AVG.

*Zie ook artikel 40a van de Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen en artikel 42a van de Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland 2001.

# data[].attributes.methodsAndModels
NFIQ2 software leest een onbewerkt of WSQ-gecomprimeerd vingerafdrukbeeld, berekent een reeks kwaliteitskenmerken van het beeld en gebruikt deze kenmerken om de bruikbaarheid van de beelden te voorspellen. We doen de voorspelling met behulp van een random forest classifier die is getraind met behulp van vergelijkingsscores van verschillende commerciële vergelijkingsalgoritmen voor vingerafdrukken uit verschillende operationele vingerafdrukdatabanken. NFIQ 2 software produceert een kwaliteitsscore die in overeenstemming is met de internationale kwaliteitsnorm voor vingerafdrukken ISO/IEC 29794-1:2016 is in (0-100), waarbij 0 geen gebruikswaarde betekent en 100 de hoogste gebruikswaarde is.

NFIQ 2 gebruikt een random forest model om de gegevens te classificeren. NFIQ 2 is een binaire classificator. Scores worden afgeleid van de random forest beslissing. Elke beslisboom gebruikt een willekeurige deelverzameling van de kenmerkvector. Bij gebruik van 100 beslisbomen is elke stem één scorepunt. De verdeling van stemmen/ scorepunten is niet lineair, en niet noodzakelijk ongecorreleerd. NFIQ 2 gebruikt 69 kenmerken die handmatig zijn geselecteerd en gevalideerd.

# data[].attributes.proportionality
Het meten van de kwaliteit van de vingerafdruk verhoogt de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het controleren van de identiteit (identiteitsverificatie). Ook maakt het de samenwerking tussen verschillende herkenningssystemen voor vingerafdrukken makkelijker. Dit zorg voor minder mislukte vergelijkingen van live vingerafdrukken met de vingerafdruk opgenomen in het document.

# data[].attributes.humanIntervention
Als de wijsvinger gewond is of ontbreekt, nemen we een vingerafdruk af van een andere vinger (de middelvinger, de ringvinger of de duim). Als het onmogelijk is om twee vingerafdrukken op te nemen, kunnen we vragen om een verklaring van een bevoegd arts of een medische instelling. Als we geen vingerafdrukken kunnen afnemen, vermelden we in de aanvraag of dit permanent of tijdelijk is.

# data[].attributes.sourceData
- NFIQ2 source code and user guide;

- NFIQ2 conformance test;

- ISO Biometric Sample Quality;

- NIST Interagency Report 8382;

- Paspoortwet;

- Paspoortuitvoeringsregeling Nederland 2001;

- Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland 2001;

- Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen

De trainingset bestaat uit 6.629 beelden (3.295 in klasse 0 en 3.334 in klasse 1) die zorgvuldig zijn geselecteerd uit de datasets AZLA, POEBVA en DHS2. De selectieregel was als volgt:

- Klasse 1 bestaat uit beelden met NFIQ 1.0-waarde 1 (met activeringsscore &gt; 0,7) en echte score in het 90e percentiel voor elk van de NFIQ 2-aanbieders.

- Klasse 0 bestaat uit beelden met een NFIQ 1.0-waarde van 5 (met activeringsscore &gt; 0,9) en een echte score kleiner dan een drempelwaarde die overeenkomt met een foutief matchpercentage van 1 op 10.000, dat wil zeggen foutieve afwijzing bij een foutief matchpercentage van 0,0001.

Verder werden 99.797 beelden willekeurig geselecteerd voor modelvalidatie.

De bij de ontwikkeling van NFIQ 2 gebruikte gegevens waren afkomstig van de Federal Bureau of Investigation (FBI), the Department of Homeland Security (DHS), Los Angeles County Sheriff's Department (LACNTY), Arizona Department of Public Safety (AZDPS). Het Bundeskriminalamt (BKA) in Duitsland testte NFIQ 2 op zijn gegevens. Alle beelden waren 8-bits grijswaarden. De beelden werden vooraf gecomprimeerd met behulp van Wavelet Scalar Quantization (WSQ)-compressie.

# data[].attributes.goal
Het doel van LAA is om de kwaliteit van de adresgegevens in de Basisregistratie Personen te verbeteren, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren. Dit gebeurt door persoonsgegevens te analyseren met behulp van risicoprofielen. Het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties verwerkt de gegevens. Als na onderzoek blijkt dat de inschrijving onjuist is, dan stelt de gemeente de burger daar schriftelijk van op de hoogte. Er volgt dan een formeel traject: het adresonderzoek. De burger krijgt het verzoek om zo snel mogelijk zijn verhuizing door te geven. Als de gemeente het juiste adres heeft achterhaald dan zal de gemeente de burger verhuizen naar dit adres. Als de gemeente geen adres heeft kunnen achterhalen, dan wordt de burger uitgeschreven uit de BRP. Het is dan onbekend waar de burger verblijft en de gemeente registreert in het systeem dat het adres onbekend is. Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Brp

# data[].attributes.methodsAndModels
Een profiel bestaat uit één of meerdere selectiefactoren waarmee adresgegevens van een persoon worden geselecteerd. De selectiefactoren kunnen in onderlinge samenhang leiden tot twijfel over de juistheid van deze adresgegevens. Deze werkwijze sluit aan bij de werkwijze die in de projectfase van LAA is ontwikkeld. De algoritmes waarmee de adressen in de projectfase werden geselecteerd, hebben alle het karakter van eenvoudige, transparante, beslisbomen (rule based) met een beperkt aantal selectiefactoren en drempelwaarden. In de werkwijze van LAA is geen sprake van een systeem dat autonoom, onvoorspelbaar of oncontroleerbaar beslissingen neemt of dat zelfstandig, zonder menselijke tussenkomst, de algoritmes aanpast. De algoritmes gaan uit van correlatie tussen de aanwezigheid van de vooraf vastgestelde selectiefactoren enerzijds en een verhoogde kans op onjuiste registratie in de BRP anderzijds. Dit betekent dat het algoritme adressen selecteert die voldoen aan bepaalde kenmerken (selectiefactoren). Daarbij wordt uitgegaan van de (statistische) samenhang tussen de aanwezigheid van de selectiefactoren en een verhoogde kans op onjuiste registratie, zonder dat sprake hoeft te zijn van een oorzakelijk verband tussen beide. Een hoge correlatie betekent immers dat beide verschijnselen (de selectiefactor en onjuiste registratie) relatief vaak samen voorkomen, maar niet dat de ene per definitie de oorzaak van de andere is. De minister van BZK zal deze werkwijze voortzetten bij de uitoefening van diens ondersteunende taak. Ieder LAA-signaal wordt nog handmatig door een medewerker van de afdeling Kwaliteit beoordeeld voordat wordt overgegaan tot een eventuele vervolgactie.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen. Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De afdeling Kwaliteit onderzoekt de meldingen. Elk signaal wordt handmatig/zelfstandig beoordeeld. De afdeling beoordeelt zelfstandig/handmatig of verder onderzoek noodzakelijk is. Criteria zijn afhankelijk van het signaal. Na beoordeling wordt het dossier verder opgebouwd met relevante informatie. De selectie wordt gedaan door een medewerker die daarvoor is opgeleid. De medewerker kent de achtergrond van het signaal en is gespecialiseerd in het uitvoeren van adresonderzoek. Pas als is vastgesteld dat de feitelijke situatie niet overeenkomt met de administratieve werkelijkheid start de gemeente een officieel adresonderzoek waarbij er een signaal gaat naar alle afnemers die verplicht gebruik maken van de BRP. Vanaf dat moment kan het gevolgen hebben voor de overheidsdiensten waar de burger gebruik van maakt.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten. De signalen worden geleverd door (RVIG). Het RVIG toetst of alle signalen voldoen. Het systeem (LAA-monitor) waar de gegevens worden uitgewisseld voldoet aan alle gemeentelijke beveiligingsvereisten. Gegevens worden uitgewisseld via eHerkenning (https://www.eherkenning.nl/nl). Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Elk signaal dat wordt onderzocht wordt handmatig beoordeeld. Als signalen ouder zijn dan 6 maanden worden ze uit de LAA-Monitor verwijderd. Als uit een LAA-onderzoek blijkt dat de gegevens niet kloppen, dan volgt er een officieel adresonderzoek (signaal categorie 08 dat vermeld staat op de persoonslijst van de burger). Het complete dossier (verslag uit de LAA-monitor) is dan onderdeel van het officiële adresonderzoek. Dit onderzoek blijft 10 jaar bewaard (wettelijke bewaartermijn voor adresonderzoeken).

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres. In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Voor een specifieke verkiezing automatisch een selectie maken van alle kiesgerechtigden uit de ingezetenen zoals die zijn ingeschreven in de Basisregistratie Personen (BRP) van de gemeente. En daarmee voor de verschillende soorten verkiezingen (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) bepalen welke Astense bewoners voor de betreffende verkiezing kiesgerechtigd zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet artikelen D1 en J7

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met het bepalen van stemgerechtigde Utrechters bij verkiezingen dragen we bij aan de democratische werking van ons openbaar bestuur. Hiermee geven we invulling aan de waarde Autonomie, doordat Astenaren stemrecht hebben. De gegevensanalyse vindt op een veilige, verantwoorde en afgeschermde manier plaats. Dit geeft invulling aan de waarden Privacy en Controle op technologie. Iedereen die stemgerechtigd is, mag dus stemmen bij de betreffende verkiezing, los van de persoonlijke situatie of context. Daarmee geven we invulling aan de waarde Menselijke waardigheid. Zonder de inzet van een algoritme is deze selectie niet binnen de in de Kieswet genoemde termijn (1 dag) te maken. Ook is een selectie van rond de 75% van het totaal aantal inwoners kwalitatief beter te maken met en algoritme dan met de hand.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Astense bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt.

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme binnen dit proces wordt ondermeer gebruik gemaakt van de volgende gegevens van Astense bewoners uit de BRP:- nationaliteit- leeftijd- duur verblijfstitel- registratie Europees Kiesrecht voor niet Nederlandse EU-onderdanen bij een EU-verkiezing- datum inschrijving in de gemeente. Hiermee wordt bepaald of Astense bewoners stemgerechtigd zijn voor de betreffende verkiezing. De vereisten per verkiezing (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) verschillen in de praktijk.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport

# data[].attributes.goal
Een zorgverzekeraar dient iedere verzekeringsplichtige die een zorgverzekering bij hem wenst af te sluiten, te accepteren. Dat is in de Zorgverzekeringswet geregeld. Die wet bepaalt ook dat de premie die de zorgverzekeraar voor een dergelijke zorgverzekering vraagt niet mag worden afgestemd op het gezondheidsrisico of op andere kenmerken van de verzekerde. Zonder nadere maatregelen is het gevolg van de acceptatieplicht en het verbod van premiedifferentiatie dat zorgverzekeraars met relatief veel ongezonde verzekerden in de zorgverzekeringsportefeuille in het nadeel zijn ten opzichte van zorgverzekeraars met een relatief gezonde populatie, omdat zij gegeven hun populatie gedwongen zijn een hogere premie te vragen dan hun concurrent met een gezondere populatie. Deze ongelijkheid, die ontstaat door verschil in het risicoprofiel van de verzekerdenportefeuille, ondermijnt het gelijke speelveld waarop de concurrentie tussen zorgverzekeraars zich moet afspelen. Op basis van het risicovereveningsmodel worden zo goed mogelijk de risico’s ingeschat van de verzekerden op basis van kenmerken die samenhangen met de gezondheidstoestand van de verzekerde en worden zorgverzekeraars hiervoor gecompenseerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 32 Zorgverzekeringswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Staatsblad 2024, 256 | Overheid.nl > Officiële bekendmakingen (officielebekendmakingen.nl)

# data[].attributes.sourceData
Staatsblad 2024, 256 | Overheid.nl > Officiële bekendmakingen (officielebekendmakingen.nl)

# data[].attributes.goal
We willen graag (potentiele) stembureauleden en vrijwilligers bij het verkiezingsproces zo goed mogelijk faciliteren en ondersteunen binnen hun rol bij verkiezingen, om te borgen dat verkiezingen op de juiste manier uitgevoerd kunnen worden

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet artikel E4 en E8

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: dankzij de Stembureaumanager geven we stembureauleden en vrijwilligers bij verkiezingen meer en betere mogelijkheden om met de juiste kennis en ervaring bij te dragen aan het verkiezingsproces. Daarbij vergroten we de kans dat we genoeg leden hebben om verkiezingen goed te kunnen uitvoeren. Beide punten dragen bij aan de waarde Autonomie. Daarnaast hebben minder digitaal vaardige bewoners ook de mogelijkheid om opgeleid te worden voor hun rol bij de verkiezingen. Dit draagt bij aan de waarde Rechtvaardigheid, waarbij we oog hebben voor kwetsbare bewoners en streven naar een inclusieve digitale oplossing. De Stembureaumanager is succesvol getoetst op privacy en security en de gegevens van stembureauleden en vrijwilligers worden maximaal beschermd. Dit draagt bij aan de waarde Controle op technologie

# data[].attributes.humanIntervention
Normaal gesproken is er standaard sprake van menselijke tussenkomst bij de toepassing van een algoritme binnen een proces met directe impact op de leefwereld van bewoners. Bij dit proces hebben we gekozen om dit niet standaard, bij elk verzoek, toe te passen. Omdat het om een relatief eenvoudige toekenning gaat van een basis parkeervergunning. Waarbij het gaat om relatief lage impact op de leefwereld van bewoners. Wel wordt er steekproefsgewijs door medewerkers beoordeeld of de uitkomst van het algoritme juist is op basis van de gestelde criteria. Bij een eventuele bezwaarprocedure is er standaard sprake van beoordeling door alleen een medewerker

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- gegevens van stembureauleden en vrijwilligers, zoals naam, adres en woonplaats (NAW)

- gegevens over de voortgang mbt opleiding stembureau, van stembureauleden en vrijwilligers

# data[].attributes.goal
Voorheen moesten melders zelf kiezen bij welke hoofd- en subcategorie hun melding het beste paste, zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Door het algoritme hoeft dit niet meer; de (sub)categorie wordt bepaald op basis van de meldingstekst en de melding wordt automatisch ingedeeld. Dit scheelt de melder (de inwoner) werk en de medewerker ook, aangezien (meestal) zonder tussenstappen de melding direct doorgaat naar het team dat deze moet afhandelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort.

# data[].attributes.proportionality
Reden om het algoritme te gebruiken is de efficiëntieslag die ermee gemaakt wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Meldingen komen niet altijd in de goede categorie terecht en het algoritme herkent ook niet altijd in welke categorie de melding moet komen (en zet deze dan in categorie Overig). In die gevallen moet de melding nog handmatig in de goede categorie worden gezet.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Klein risico is dat het algoritme een melding in een verkeerde categorie zet. In dat geval kan het zijn dat een melder vervolgvragen krijgt die niets te maken hebben met de gemaakte melding. In dat geval krijgt de melder altijd nog de optie dat de vragen niet van toepassing zijn, maar zou verwarring kunnen veroorzaken.

# data[].attributes.sourceData
Meldingsteksten worden gebruikt voor het algoritme. Tijdens het maken van een melding kan de melder op een nieuwe pagina ervoor kiezen een telefoonnummer of e-mailadres achter te laten, maar deze gegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling bij statusverandering. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt ook niet voor het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is om inwoners en ondernemers te helpen een digitale aanvraag in te dienen (omgevingsvergunningen/vooroverleggen). Daardoor kan deze aanvraag (juist en volledig) worden ingediend. Daarnaast voorziet het algoritme in een vergunningcheck: is er wel of geen omgevingsvergunning nodig (hier kunnen echter geen rechten aan worden ontleend). Een inwoner of ondernemer dient een aanvraag volledig zelf in, zonder tussenkomst van een medewerker van de gemeente. Echter, bij onduidelijkheden van de inwoner of het bedrijf, kan er sprake zijn van tussenkomst van een medewerker van de gemeente. De gemeente Asten biedt graag eenieder hulp bij het invullen van de aanvraag als dit tot moeilijkheden leidt. Een aanvraag komt altijd terecht in het zaaksysteem (PowerBrowser Rx.Mission) van de gemeente Asten Beekdaelen. Dit wordt door een medewerker van DIV gecontroleerd en vervolgens doorgezet naar de juiste afdeling. Per afdeling wordt de werkvoorraad onder de medewerkers verdeeld. Het algoritme ziet alleen op het kunnen doen van een (digitale) aanvraag en het ontvangen daarvan in het digitale zaaksysteem van de gemeente. Een aanvraag goedkeuren of afkeuren (verlenen of weigeren) kan alleen met tussenkomst van een Casemanager omgevingsvergunningen (medewerker gemeente Asten). De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt en ten allen tijde (op voorkeur van de inwoner) kan worden ingediend bij de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de Casemanager omgevingsvergunningen meer tijd overhoudt voor de inhoudelijke aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit en efficiëntie van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet en de daarbij behorende besluiten (Omgevingsbesluit, Besluit kwaliteit leefomgeving, Besluit activiteiten leefomgeving, Besluit bouwwerken leefomgeving), het (tijdelijk deel van het) Omgevingplan (o.a. bestemmingsplannen, verordeningen), het Omgevingsvisie en het beleid van de gemeente.

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle aanvragen via de balie of telefonisch afhandelen is voor de gemeente geen optie meer. Dat komt door de hoge aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers de mogelijkheid om aanvragen digitaal in te dienen. Dit ook mede gelet op het (vergevorderde) digitale tijdperk. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om onder begeleiding de aanvraag digitaal in te dienen. Tevens bestaat er altijd nog de mogelijkheid om een aanvraag fysiek (op papier per post) in te dienen..

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen (ook die op papier) worden digitaal verwerkt of automatisch ontvangen in het zaaksysteem.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag verloopt via een vragenboom waarbij vooraf toetsing op wet- en regelgeving al plaatsvindt (vergunningcheck). Daarop volgend vindt altijd een menselijke beoordeling plaats door de Casemanager én intern/extern adviseur(s). Elke aanvraag wordt dus altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een positieve beoordeling maakt de medewerker een beschikking en stuurt deze naar de aanvrager en/of gemachtigde. Bij een afwijzing stuurt de medewerker een weigering naar de aanvrager en/of gemachtigde. In alle gevallen beoordeelt en behandelt de medewerker en niet het algoritme de aanvraag.

# data[].attributes.risks
Het Rijk heeft de vragenboom zodanig ingericht dat zij rekening houdt met risico's en deze per definitie probeert te voorkomen. Daarnaast bij wijzigingen of toevoegingen op de vragenboom richt de gemeente ook de vragenboom zodanig in dat zij rekening houdt met risico's en probeert deze per definitie te voorkomen. Daaropvolgend vindt in alle gevallen beoordeling en verdere behandeling plaats door een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de LV-BAG, NHR (KvK,) BRK (kadastrale gegevens)

# data[].attributes.goal
Het doel van het gebruik van de documentscanners is beter te kunnen controleren of ingeleverde identificatiedocumenten echt zijn. De echtheidskenmerken van een identificatiedocument kunnen door een algoritme beter worden beoordeeld door door een mens met het blote oog. Als een document als niet echt wordt aangemerkt door het algoritme wordt een tweede check gedaan, waarbij de gegevens worden vergeleken met gegevens uit de BRP. Uiteindelijk kan constatering van niet echt zijn van een document resulteren in aangifte bij de politie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op de identificatieplicht Paspoortwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme heeft aangeleerd gekregen welke kenmerken op een identiteitsbewijs echtheid garanderen. Door een aangeleverd document te scannen op deze kenmerken kan het algoritme bepalen of de echtheid van een document kan worden gegarandeerd. Als dit niet het geval is wordt een secundaire check gedaan bij de back office, waarbij een uitgebreidere scan wordt uitgevoerd met meer echtheidskenmerken en waarbij door een medewerker wordt meegekeken. Zo kan de echtheid worden gegarandeerd, ook in gevallen waarin bijvoorbeeld beschadigingen op het document ervoor zorgen dat de echtheid in eerste instantie niet wordt geverifieerd.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme kan echtheidskenmerken beter onderscheiden dan mensen. Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens. De inzet van het algoritme beperkt het risico op verschillende vormen van fraude.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt altijd controle plaats door een medewerker waarbij ook het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens.

# data[].attributes.sourceData
Identiteitsgegevens welke vermeld staan op het document dat gescand wordt. Ook kan er een check worden gedaan door de medewerker die kijkt of de pasfoto overeen komt met de persoon aan de balie.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een tijdig, juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premies volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Als bij de Belastingdienst het vermoeden bestaat dat sprake is van inhoudingsplicht of werkgeverschap dan wordt een inhoudingsplichtige uitgenodigd tot het doen van de aangifte loonheffingen. De inhoudingsplichtige is dan verplicht om aangifte te doen. Dit wordt ook wel aangifteplicht genoemd.

Als een inhoudingsplichtige geen personeel meer in dienst heeft of geen loon meer betaald, kan de aangifteplicht mogelijk vervallen. De inhoudingsplichtige moet schriftelijk verklaren dat geen inhoudingsplicht meer bestaat en dat de komende 12 maanden naar verwachting ook niet opnieuw een inhoudingsplicht zal ontstaan.

Tot het moment dat de aangifteplicht is beeindigd moeten aangiften worden ingediend. Ook als er niets is om aan te geven. Dit wordt een nihil-aangifte genoemd. Als een inhoudingsplichtige zich niet afmeldt voor de aangifteplicht omdat er niets is om aan te geven, en toch een nihil-aangifte blijft insturen heet dit een nihil-aangever.

Het algoritme kijkt naar inhoudingsplichtigen die langere tijd nihil-aangiften achter elkaar indienen. Dit wordt door een medewerker beoordeeld. Er wordt dan bijvoorbeeld beoordeeld of een aangifte onnodig of ten onrechte is ingediend.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het belang van de aangifteverplichting voor de inhoudingsplichtige beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige om ervoor te zorgen dat de aangifteplicht alsnog wordt afgemeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

4. Algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet op de loonbelasting 1964:

6. Wet financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het toezicht op het afmelden van de aangifteplicht is belangrijk voor de inhoudingsplichtige omdat hiermee de polisadminstratie met de juiste gegevens wordt voorzien. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling willen we zorgvuldig doen, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Loonheffingen

Heffingsgegevens Loonheffingen

Omzetgegevens Inhoudingsplichtigen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand , KvK, CBR (Centraal Rijbewijzenregister), BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het rekenmodel controleert uw persoonsgegevens. Er zijn dan twee mogelijkheden:

1. er is niets bijzonders aan de hand;

2. er is wel iets bijzonders aan de hand.

Indien er wel iets bijzonders aan de hand is. komt de aanvraag in een wachtkamer.

Vanuit deze wachtkamer controleert een medewerker de aanvraag.

Het rekenmodel kan nooit een aanvraag afkeuren. Afkeuren doet een medewerker.

Bijzondere omstandigheden zijn per aanvraag verschillend. Maar als u, bijvoorbeeld, gisteren een wijziging heeft doorgegeven en vandaag opnieuw een wijziging indient, is dat reden voor een controle.

# data[].attributes.lawfulBasis
Basisregistratie Personen (BRP)

# data[].attributes.methodsAndModels
De digitale aangiften en aanvragen komen automatisch aan in de BRP registratie van de gemeente. De gemeente bepaalt per
eDienst de methode van verwerken: volledig automatisch of na een beoordeling van een medewerker.
De gemeente kan ook een combinatie kiezen. In dat geval beoordeelt een medewerker alleen aanvragen die (bijvoorbeeld) een geüploade bijlage hebben, of waarbij de automatische controles hiertoe aanleiding geven.
Ook kan de gemeente kiezen voor een automatische verwerking van een binnengemeentelijke verhuizingen maar
hervestigingen (een inschrijving van buiten de gemeente) eerst te beoordelen.

De automatische controles op personen en/of adressen leiden, als dat nodig is, tot een waarschuwing voor de medewerker.

# data[].attributes.proportionality
In de praktijk blijkt dat veel aanvragen eenvoudig en zonder bijzonderheden zijn. Zodra die aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden, reduceert de wachttijd hiervoor. Voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt, blijft dan meer tijd over. Ook ingewikkelde situaties zullen sneller en nauwkeuriger beoordeeld worden.

In beide situaties wordt u als klant beter geholpen.

Dit alles heeft een positief effect op de kwaliteit van de BasisRegistratie Personen (BRP). De BRP wordt namelijk door veel organisaties gebruikt als bron voor hun eigen registratie.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen
automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een
medewerker gecontroleerd. De medewerker controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of
afwijzen. Afwijzen is een actie van de medewerker, nooit van het algoritme.

# data[].attributes.risks
Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Na uw inlog met DigiD bevraagt het systeem uw persoonsgegevens en vergelijkt deze met gestelde voorwaarde.

# data[].attributes.goal
Het doel is om aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand en terugbetalingen van teveel ontvangen bijstand sneller en op dezelfde manier te behandelen. Dit gaat over de regels uit de Participatiewet en de regelingen IOAW en IOAZ.

Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 80 aangesloten gemeenten. Het algoritme controleert tijdens elke stap of de aanvragen voldoen aan de wetten en regels. De consulent kan altijd zelf beslissen om iets anders te doen dan wat het programma voorstelt. Zo blijft er ruimte voor persoonlijke keuzes en maatwerk.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen. Een beslisboom is een onderdeel van het algoritme dat helpt om keuzes te maken. Het stelt vragen zoals: "Voldoet de aanvraag aan bepaalde voorwaarden?" en bepaalt aan de hand van de antwoorden welke stappen het systeem daarna neemt.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het gebruiken van dit algoritme is dat consulenten minder handmatig werk hoeven te doen. Het systeem zorgt ervoor dat belangrijke kennis bewaard blijft en dat ingewikkelde administratieve processen makkelijker worden. Bovendien zorgt het ervoor dat alle aanvragen op dezelfde manier worden behandeld en dat de documenten die eruit komen duidelijk en gelijk zijn.

Omdat de consulenten altijd kunnen ingrijpen en aanpassingen kunnen doen, zijn de risico’s bij het gebruik van dit programma heel klein. Daarom is het gebruik van het programma goed in balans met de voordelen die het oplevert.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker kan, nadat het algoritme klaar is, alle resultaten nog zelf aanpassen. Pas daarna wordt de uitkomst definitief gemaakt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico’s te verwachten bij het gebruik van de algoritmes die in de beslisboom staan.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO (WDO)

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken, heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van de adviestool Gripvol is om te komen tot snellere besluitvorming, kostenreductie en meer uniformiteit bij de beoordeling van de levensvatbaarheid van een onderneming.

# data[].attributes.proportionality
Bij een aanvraag Besluit bijstandverlening zelfstandigen (Bbz) wordt eerst een controle op rechtmatigheid uitgevoerd. Daarna wordt beoordeeld of er sprake is van een levensvatbaar bedrijf. Een bedrijf is levensvatbaar als er ná de bijstandsverlening (tijdelijke uitkering of bedrijfskapitaal) voldoende inkomsten zijn om aan alle zakelijke en privé-verplichtingen te voldoen. De beoordeling van de levensvatbaarheid is arbeidsintensief en complex. De medewerkers van de afdeling Ondersteuning Ondernemers kunnen de levensvatbaarheid zelf onderzoeken of kunnen dit onderzoek uitbesteden aan externe contractpartners. Het kost relatief veel tijd om het zelf te beoordelen, maar een beoordeling door externen is duur. Daarom hebben we gezocht naar een tool die medewerkers ondersteunt bij het beoordelen van de levensvatbaarheid van een onderneming. We hebben gekozen voor de adviestool Gripvol. Gripvol helpt met het structuren en ondersteunen van de beoordeling met financiële berekeningen en branche-informatie. Medewerkers bespreken het advies van de tool met de ondernemer en wegen het advies mee bij de totale beoordeling van de aanvraag Besluit bijstandsverlening zelfstandigen (Bbz). Het is niet verplicht om de tool te gebruiken. De medewerkers kunnen hem inzetten als één van de instrumenten in hun werk.

# data[].attributes.humanIntervention
Gripvol maakt een rapportage op basis van de ingevoerde gegevens die de klant heeft aangeleverd en de beoordeling van de medewerker. De rapportage is de uitkomst van deze beoordeling en bevat de onderbouwing of de onderneming wel of niet levensvatbaar is. De medewerker bespreekt het rapport met de ondernemer. Daarnaast geldt het 4-ogen-principe bij de afdeling Ondersteuning Ondernemers. Aanvragen worden ook door een collega beoordeeld.

Medewerkers kunnen Gripvol gebruiken, maar het is niet noodzakelijk. Zij kunnen aanvragen ook afhandelen zonder Gripvol te gebruiken. De medewerker velt het uiteindelijke oordeel over de levensvatbaarheid van een onderneming. Het oordeel wordt vervolgens beoordeeld door een collega.

# data[].attributes.risks
Achter de adviestool Gripvol zit een model (de beslisboom) en deze is rule-based. De randvoorwaarden zijn niet dynamisch. Ze worden niet (geautomatiseerd) aangepast naar aanleiding van ingevoerde gegevens. In de adviesrapportage worden de ingevulde gegevens getoond en het bijbehorende advies. Het is dus volledig transparant wat er gebeurt en het kan ook uitgelegd worden. Risico’s in het gebruik van tool worden als laag ingeschat.

De adviestool Gripvol wordt geleverd door het bedrijf Gripvol, dat deze adviestool aan meerdere gemeenten levert. Zij doen regelmatig zogenaamde ‘pen- en hacktesten’, om te controleren of de adviestool niet gehackt kan worden door derden. Het bedrijf Gripvol is ISO gecertificeerd. De gemeente Amsterdam, afdeling Ondersteuning ondernemers is verantwoordelijk voor de verwerking van de gegevens die nodig zijn om het proces te doorlopen.

# data[].attributes.sourceData
Architectuur van het model

De adviestool Gripvol maakt gebruik van logica. Dat wil zeggen dat gedefinieerde uit te voeren berekeningen worden vergeleken met de informatie die de medewerker heeft ingevoerd. De berekeningen worden gedaan op basis van een beslisboom.

Deze vergelijking resulteert in een signaal aan de medewerker of er wel of geen overeenstemming is met de randvoorwaarden. De medewerker kan op basis van dit signaal zijn of haar besluit baseren over de aanvraag Besluit bijstandsverlening zelfstandigen (Bbz).

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API's (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
DOEL: Het doel van het proces OIB-AIV is een meer eenvoudige en betere verwerking van de inkomsten van inwoners met een (aanvullende) bijstandsuitkering. Ook hoeven Rotterdammers geen bewijsstukken van inkomsten meer aan te leveren. Daarnaast zullen verrekeningen sneller zijn uitgevoerd, wat voor meer duidelijkheid zorgt.

IMPACT: Een snellere verwerking zorgt uiteindelijk voor efficiëntie. Hierdoor hebben inkomensconsulenten meer tijd om stil te staan bij individuele gevallen met meer ingewikkelde omstandigheden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
De Gemeente Rotterdam moet nagaan of er nieuwe inkomsten zijn wanneer iemand een bijstandsuitkering krijgt. Deze inkomsten moeten worden verrekend met de bijstandsuitkering. In de uitvoer van deze taak maakt de gemeente gebruik van de processen OIB-AIV en dat werkt op de volgende manier:

Vanuit Bureau Informatiediensten Nederland (BIDN) krijgt de Gemeente Rotterdam gegevens aangeleverd over het inkomen van bijstandsgerechtigden. Dit proces heet Signaal Ondersteuning Inkomstenverrekening (OIB). Voor informatie over OIB, zie: Eerlijkere verrekening van inkomsten in de bijstand met OIB

De Gemeente Rotterdam gebruikt OIB als volgt: de inkomstengegevens van de bijstandsgerechtigde worden ingelezen in het uitkeringssysteem van de gemeente. Daar worden de aangeleverde gegevens gekoppeld aan de bestaande gegevens in het systeem. Vervolgens worden de inkomsten verrekend met de bijstandsuitkering. Dit proces heet Automatische Inkomsten Verrekening (AIV).

De verrekening van inkomsten verloopt grotendeels automatisch. Op basis van vooraf vastgestelde regels. Niet elke situatie kan echter volledig automatisch worden afgehandeld. Er kan een menselijke beoordeling nodig zijn, bijvoorbeeld bij grote bedragen, of wanneer de inkomensgegevens in OIB en het uitkeringssysteem niet overeenkomen. Het kan ook zijn dat er sprake is van een nieuwe inkomen. In zulke gevallen vindt een een handmatige verrekening plaatst door een medewerker.

# data[].attributes.proportionality
De routinematige werkzaamheden worden geautomatiseerd. Niet elke stap kan worden geautomatiseerd. Ook als de gegevens niet volledig zijn dan zal de verrekening naar een inkomensconsulent gaan. Op deze manier wordt er efficiënter gewerkt en blijft de controle op de uitvoer bestaan.

# data[].attributes.humanIntervention
De menselijke tussenkomst bestaat uit drie lagen. Ten eerste het ontwerpen, bijstellen en evalueren van de vooraf gedefinieerde regels. Ten tweede kunnen medewerkers in het proces zelf casussen uitzonderen om altijd handmatig te verwerken. Ten derde wordt aan het eind van het proces gekeken welke inkomsten automatisch worden verrekend en of hier bijzonderheden in zijn.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer wordt aangevuld na uitvoering IAMA.

# data[].attributes.sourceData
Inkomens bijstandsgerechtigden

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Amsterdam wil een rustiger straatbeeld en wil daarom reclamebelasting heffen. Voor uitingen die zichtbaar zijn van de openbare weg (zoals gevelreclames, uithangborden en raamreclames) moet reclamebelasting worden betaald. Het formaat van de reclame-uiting bepaalt, naast onder andere het tarief(gebied) en de soort uiting, het bedrag dat betaald moet worden. Om de belastingen te kunnen heffen rijden er een aantal keer per jaar scanauto’s op straat. De camera’s in de scanauto’s herkennen: reclame-uitingen; voorzien die van coördinaten; van een datum; meten de oppervlakte; persoonsgegevens zoals gezichten en kentekens worden geblurd en niet opgeslagen. Het systeem doet vervolgens een voorstel aan de medewerker voor de reclame-uiting. De medewerker kan de gemaakte afbeelding (foto) en de vastgelegde gegevens zien. De medewerker beoordeelt dit en bepaalt de belastingplichtige en de belastingplicht (soort reclame en oppervlakte). Het systeem leert hiervan, zodat de camera’s de volgende keer op straat de reclame beter herkennen en inmeten. Voordat de aanslag wordt gemaakt kan de belastingplichtige in de digitale balie van Belastingen nog controleren of alles klopt en wijzigingen doorgeven. Dan wordt de belastingaanslag verstuurd en kan de Reclamebelasting worden betaald.

Link naar beschreven dienst:

https://www.amsterdam.nl/belastingen-heffingen/

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model: De algoritmes worden gebruikt om: Een mogelijke reclame-uiting te herkennen en als afbeelding vast te leggen. We nemen de dienst van Cyclomedia af die breed gebruikt wordt om de openbare ruimte vast te leggen. Er wordt gebruik gemaakt van gepatenteerde positioneringstechnologie. Deze technologie wordt niet openbaar gemaakt omdat het bedrijfsinformatie is. In het beeldmateriaal zoekt het systeem de reclame-uitingen en legt die vast in coördinaten. Deze gegevens worden gebruikt om het belastingobject vast te stellen. De nauwkeurigheid in de herkende objecten is minimaal 95%. Door het lerend effect wordt dit percentage omhoog gebracht. Daarnaast is er een controleproces waarbij o.b.v. bestandsanalyse gekeken wordt of er belastingobjecten (bijv. restaurant) zijn waarbij wel reclame wordt verwacht, maar waarvoor geen belastingplicht is aangemaakt. De locatiegegevens van de reclame-uiting vast te leggen. Deze gegevens worden gebruikt om de belastingplichtige vast te stellen. De soort en afmetingen van de reclame-uiting te bepalen en vast te leggen. Deze gegevens worden gebruikt om de grondslag voor de belasting vast te stellen. De datum van de constatering vast te leggen. Deze gegevens worden gebruikt om de heffingsperiode vast te stellen. Te leren van de door de medewerker bevestigde gegevens. Deze gegevens worden gebruikt om de beeldherkenning verder te optimaliseren. Prestatie Er is sprake van fotogrammetrie. De fotogrammetrie houdt zich bezig met de interpretatie en het opmeten van beeldmateriaal bij het bepalen en beschrijven van de vorm en afmeting en ligging van objecten. Hierbij worden de vorm, locatie en de afmetingen bepaald met behulp van wiskundige modellen binnen een geautomatiseerd algoritme. De toegepaste rekenmodellen zijn niet openbaar. Dit is vertrouwelijke bedrijfsinformatie. Er zijn geen (inter)nationale standaarden voor de terrestrische plaatsbepaling, fotogrammetrische en point cloud metingen beschikbaar. Het is de medewerker die de locatie bevestigt en de oppervlakte van de reclame-uiting berekent. De regels die hiervoor gelden staan in de belastingverordening. De toepassing van deze regels door de medewerker is daarmee bepalend voor de accuratesse en nauwkeurigheid van de meting. Het algoritme is zelflerend. Het gebruikt de resultaten van de controle door de medewerker om te leren, zodat de beeldherkenning nauwkeuriger wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem doet alleen een voorstel voor de reclame-uiting aan de medewerker. De medewerker beslist altijd. De belastingplichtige heeft de mogelijkheid om de reclame-uitingen die op aanslag worden gebracht te controleren en daarop wijzigingen in te dienen. De mogelijkheid tot bezwaar en beroep tegen de aanslag bestaat. Hiervoor kan men terecht op de digitale balie van Belastingen.

# data[].attributes.risks
Het systeem is qua privacy niet risicovol. Het legt geen persoonsgegevens vast en maakt alleen foto’s van uitingen in de openbare ruimte. Grootste risico hier is dat de locatie van de reclame-uiting bekend wordt waardoor mogelijk het adres van een persoon of bedrijf achterhaald kan worden. Dit kan op straat ook. Onbevoegden kunnen niet bij de opgeslagen beelden door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. In de uitvoering is het grootste risico dat een reclame-uiting niet juist wordt gescand of ingemeten waardoor iemand een verkeerde aanslag krijgt. De medewerker controleert echter altijd en stelt de belastingplicht vast. De belastingplichtige kan reageren op de vastgelegde reclame-uiting en kan in bezwaar en beroep tegen de belastingaanslag. In de uitvoering is het grootste risico dat een reclame-uiting niet juist wordt gescand of ingemeten waardoor iemand een verkeerde aanslag krijgt. De medewerker controleert echter altijd en stelt de belastingplicht vast. De belastingplichtige kan reageren op de vastgelegde reclame-uiting en kan in bezwaar en beroep tegen de belastingaanslag.

# data[].attributes.sourceData
Reclame-uiting Van iedere herkende reclame-uiting in de openbare ruimte wordt (via de coördinaten) een afbeelding van de openbare ruimte gebruikt waarop die uiting is te zien. Persoonsgegevens worden geblurd en niet vastgelegd. Locatiegegevens De camera en bijbehorende programmatuur registreren de locatie van de herkende reclame-uiting. Hiervoor worden o.b.v. de topografische basiskaart van Nederland geografische coördinaten vastgelegd bij de reclame-uiting. Datum De datum van constatering wordt vastgelegd. Soort De soort reclame-uiting wordt automatisch herkend en vastgelegd. Meting De camera en bijbehorende programmatuur registreren de afmetingen van de reclame-uiting. Hiervoor worden meetpunten van het reclameobject vastgelegd. Belastingobject De afbeelding, datum, locatie en meting worden naar de belastingapplicatie gestuurd. Het systeem maakt daarbij een nieuw belastingobject aan of koppelt deze gegevens aan een bestaand reclameobject. De fiscale geheimhouding geldt voor deze gegevens. Feedback De resultaten van de beoordeling van de medewerker zoals soort reclameobject, locatie en afmetingen worden automatisch teruggegeven aan het systeem. Het systeem leert hiervan. Belastinggegevens De locatiegegevens worden gebruikt om het reclameobject te koppelen aan het WOZ-object (bijvoorbeeld winkel). De belastinggegevens van dat WOZ-object worden gebruikt om de belastingplichtige te bepalen en de belastingplicht samen te stellen. Via een regulier proces worden belastingaanslagen gemaakt. De fiscale geheimhouding geldt voor deze gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Met de Woo AI-chat maken we intern gebruik van de meest recente informatie en jurisprudentie van de Woo. Zo kunnen we onze kennis uitbreiden en de Woo verder implementeren volgens de laatste wettelijke eisen in de huidige implementatiefase. Burgers en bedrijven zien dit terug in de kwaliteit en behandeling van een Woo-verzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Open Overheid

# data[].attributes.methodsAndModels
De gebruiker stelt vragen aan de Chatbot (OpenAI). Deze vragen worden via WooChat aangeboden aan OpenAI. Dit betekent dat vragen van gebruikers bij OpenAI terechtkomen. Dat is niet op accountsniveau. OpenAI heeft zich ertoe verbonden geen gegevens te gebruiken die als context worden doorgegeven voor het trainen van zijn modellen. Hierdoor is de privacy van de gestelde vragen is verbeterd.

OpenAI leest de bronnen in. Het taalmodel van OpenAI gebruikt deze bronnen om een antwoord te geven. De naar OpenAI verstuurde informatie wordt na 30 dagen vernietigd. De data worden niet gebruikt voor het trainen of verbeteren van het taalmodel. Ook worden de gegevens niet doorverkocht. Gegevens kunnen wel geanalyseerd worden om de kwaliteit te borgen.

# data[].attributes.proportionality
De woo is nieuw en constant in ontwikkeling. Informatie ligt verspreid en is onoverzichtelijk. Om te kunnen voldoen aan de wettelijke normen is het belangrijk om van de juiste informatie op de hoogte te zijn. De Woo AI chat ondersteunt de gemeente hierbij.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de WooChat worden voor de borging van de kwaliteit altijd gecontroleerd door onze juridisch adviseurs en Woo Coordinator.

# data[].attributes.risks
Er wordt gebruik gemaakt van Open AI die de door het NKOO geselecteerde bronnen indexeert. Deze bronnen worden niet aangevuld met informatie van gebruikers. Dat maakt het risico zeer laag. De gebruikers worden getraind door de aanbieder en het is mogelijk maandelijks deel te nemen aan webinairs om het gebruik van de AI chat te optimaliseren.

# data[].attributes.sourceData
De bronnen die worden gebruikt zijn:

- De boeken ‘Wet open overheid. Artikelsgewijze toelichting, voor de praktijk besproken’, ‘Overheid en Openbaarheid’;

- De wettekst van de Woo;

- Publicaties van Woo specialist en oprichter van het NKOO.

Er zijn verder geen andere bronnen toegevoegd

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van de AI-assistent is om de administratiedruk onder medewerkers te verlagen. Door de inzet van de tool wordt een tijdsbesparing van 50 tot 75% beoogd om gesprekken te verwerken in een concept-rapportage. De AI-assistent neemt geen zelfstandige beslissingen; een medewerker controleert altijd de uitkomsten. De conclusies worden altijd door de medewerker zelf geformuleerd. Elke rapportage, ook die niet via de AI-assistent wordt opgesteld, wordt ter goedkeuring voorgelegd aan de inwoners. Deelname is vrijwillig voor inwoners en wordt voorafgaand aan het gesprek expliciet gevraagd. Het gebruik van de tool staat los van de (toegang tot) dienstverlening.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het verwerken van persoonsgegevens is noodzakelijk voor de vervulling van een taak van algemeen belang (uitvoering Participatiewet en IOAW) dat aan de verwerkingsverantwoordelijke is opgedragen. Het gesprek is bedoeld om inwoners te ondersteunen en te doen wat noodzakelijk is binnen hun mogelijkheden en de wet om zelfredzaamheid te bevorderen. De insteek van het gesprek is vooral dienstverlenend maar kan ook een rechtmatigheids- en/of doelmatigheidskarakter hebben.

# data[].attributes.methodsAndModels
De AI-assistent is een hulpmiddel om het gesproken woord tijdens een ‘ken je klant’-gesprek om te zetten in geschreven verslag. De software zet audio om naar een uitgeschreven, gede-indentificeerd transscript. Dit transcript wordt aangeboden aan verschillende lokaal gehoste kopieën van LLM’s (Large language Models) voor het schrijven van het gespreksverslag. Om te zorgen dat deze verslagen in de gewenste vorm geschreven worden bevat de software specifieke regels over de prompts die aangeboden worden aan de LLM’s. De software vormt als het ware een tussenlaag tussen het transcript van het gesprek en de LLM’s die er voor zorgt dat de ouput van de LLM’s beter aansluit bij de wijze van verslaglegging van de wijkteams dan wanneer men een transcript direct zou aanbieden aan een LLM.

De software maakt gebruik van webservices en lokaal gehoste kopieën van LLM’s. De volgende modellen worden gebruikt: spraakmodellering services 'Azure Language' en 'speech-to-text services' (Microsoft), GPT4o en GPT4o mini van OpenAI, Claude Sonnet van Anthropic en Llama (open source). LLM providers (bijvoorbeeld OpenAI) hebben geen verbinding met de servers van het leveranciersplatform. LLM provider levert weliswaar de modellen, maar hosting gebeurt onafhankelijk op servers van leverancier binnen de EER. Hierdoor is de data niet toegankelijk of inzichtelijk voor LLM providers.

# data[].attributes.proportionality
Om een zorgvuldige afweging te maken voor de inzet van de AI-assistent, is er een korte DPIA uitgevoerd, een interne waardendialoog gevoerd, en is er aangesloten bij de eerdere adviezen van de externe klankbordgroep digitalisering en ethiek (uit pilotproject rapportage assistent bij de wijkteams). Voorafgaand aan de keuze om deze pilot te starten zijn er andere stappen ondernomen om de administratieve druk voor medewerkers significant te verbeteren, maar dit heeft onvoldoende opgeleverd.

# data[].attributes.humanIntervention
De (tussentijdse) uitkomsten van de AI-assistent kunnen realtime worden meegelezen door de medewerker en inwoner. Indien het rapport is gegenereerd kan de medewerker alle gegenereerde tekst aanpassen, verwijderen of toevoegen.

# data[].attributes.risks
Door middel van de uitgevoerde DPIA, de gevoerde waardendialoog en het advies van de Klankbordgroep digitalisering en ethiek zijn risico's op het gebied van gegevensbescherming en ethiek in beeld gebracht. Om risico's te beheersen zijn onder andere de volgende maatregelen genomen: medewerkers zijn getraind om te werken met de AI-assistent. Er is nadrukkelijk aandacht voor het goed kunnen uitleggen aan inwoners wat deze AI-assistent doet en zijn er handvatten opgesteld voor het gebruik. Verder zijn er met de leverancier afspraken gemaakt over de verwerking van persoonsgegevens, is de juiste mate van beveiliging aangebracht op het systeem en is dit onafhankelijk getoetst. Verder wordt alleen dat wat nodig is voor het proces aan gegevens bewaard. Er vindt constante monitoring plaats van de prestaties van de AI-assistent.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is ontwikkeld met een beschrijving over het gespreksprotocol. Om het prompting-model te verfijnen zijn gesimuleerde gesprekken tussen medewerkers gebruikt. Het algoritme verwerkt alleen gegevens die verkregen zijn uit een audio-opname van het gesprek tussen de inwoner en de medewerker. Persoonsgegevens die mogelijk verwerkt kunnen worden zijn Naam, adres, woonplaats, BSN, informatie over werk en inkomen, wonen, gezondheid, sociale relaties, dagbesteding, veiligheid, zelfredzaamheid, zingeving. Direct herleidbare persoonsgegevens worden verwijderd tijdens het omzetten van elke 30 tot 60 seconden audio naar tekst. Gegevens als gezinssituatie, gezondheidsgegevens, en overige bijzondere persoonsgegevens die genoemd worden in het gesprek én relevant kunnen zijn om de benodigde ondersteuning aan inwoner te kunnen leveren zullen worden verwerkt op het platform van de leverancier en maximaal 28 dagen worden opgeslagen.

# data[].attributes.goal
De OmgevingsAssistent helpt gemeenten bij het versnellen en verbeteren van het proces rond zienswijzen en bezwaren. Door het automatisch samenvatten, analyseren en koppelen van relevante informatie wordt de verwerking van zienswijzen efficiënter en consistenter. Dit leidt tot kortere doorlooptijden bij vergunningverlening, betere onderbouwing van besluiten en meer tijd voor menselijke beoordeling en communicatie met inwoners.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet: bepaalt de procedure voor zienswijzen en participatie.

Europese AI Verordening: stelt eisen aan het verantwoord inzetten van algoritmes gebaseerd op AI technologie.

Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Niet van toepassing. De OmgevingsAssistent verwerkt geen persoonsgegevens uit zienswijzen, enkel de tekstuele inhoud.

Besluit Digitale Toegankelijkheid: de OmgevingsAssistent gebruikt begrijpelijke en toegankelijke taal in de uitkomsten.

# data[].attributes.methodsAndModels
De OmgevingsAssistent werkt op basis van kunstmatige intelligentie (AI) en taalmodellen via Microsoft Azure OpenAI Service.

De tool werkt als volgt:

1. Een zienswijze wordt als document geüpload. De AI analyseert de tekst en haalt kernpunten en bezwaren eruit.

2. De AI zoekt automatisch relevante passages in gemeentelijke beleidsdocumenten, jurisprudentie en wetteksten.

3. De tool genereert een concept antwoord met bronverwijzingen, zoveel mogelijk in een standaard format.

4. Een medewerker controleert, bewerkt en accordeert de tekst.

De data blijft binnen Europese servers (Azure EU). Er worden geen persoonsgegevens of IP-adressen opgeslagen.

# data[].attributes.proportionality
De beoordeling van zienswijzen vraagt juridische precisie. De OmgevingsAssistent ondersteunt dit proces, maar vervangt geen menselijke expertise. De gemeente behoudt volledige regie over de inhoud: medewerkers controleren, corrigeren en accorderen altijd het eindresultaat voordat het wordt verstuurd.

De AI is zo ingericht dat deze uitsluitend werkt met openbare documenten. Persoonsgegevens in zienswijzen worden voorafgaand aan verwerking in de OmgevingsAssistent geanonimiseerd. De data die verwerkt wordt betreft openbare data.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van de gemeente controleren altijd de resultaten van de OmgevingsAssistent, passen deze aan waar nodig en bepalen of en hoe het resultaat wordt gebruikt. De tool ondersteunt, maar beslist niet zelfstandig.

# data[].attributes.risks
De kans op fouten is beperkt, doordat de AI werkt met gecontroleerde bronnen en altijd menselijke goedkeuring vereist is. Medewerkers kunnen de door AI gebruikte bronnen controleren, de AI feedback geven op resultaten en resultaten aanpassen.

Er is vooraf een interne toetsing uitgevoerd op privacy, juridische correctheid en technische beveiliging.

# data[].attributes.sourceData
De OmgevingsAssistent gebruikt alleen openbare tekstuele informatie uit ingediende zienswijzen (documenten die al openbaar deel uitmaken van de procedure), gemeentelijke beleidsstukken zoals omgevingsplannen en jurisprudentie uit openbare bronnen (zoals Raad van State).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Op gewogen en eerlijke wijze de juiste vorm van basisonderwijs bieden aan kinderen

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met het aanmeldbeleid voor kinderen op basisscholen vergroten we kans op goed onderwijs voor alle kinderen in Utrecht. Dit draagt op meerdere manieren bij aan de waarde Rechtvaardigheid. Jonge kinderen zijn een relatief kwetsbare doelgroep. In de oude situatie, zonder dit aanmeldbeleid, is het risico dat:

- kinderen geweigerd worden bij de school van voorkeur, mogelijk op basis van ongegronde redenen

- niet uitgesloten kan worden dat kinderen geweigerd worden bij een basisschool op basis van discriminatie en/of etnische profilering

- kinderen met een taalachterstand geen garantie hebben dat er een passende basisschool is die voldoet aan hun leerbehoefte

- er sprake kan zijn van onterecht overvolle wachtlijsten bij basisscholen, omdat ouders hun kinderen op meerdere scholen tegelijk vroegtijdig inschrijven

Met dit aanmeldbeleid voor kinderen op basisscholen voorkomen we deze negatieve neveneffecten en borgen we op gewogen en eerlijke wijze goed kwalitatief basisonderwijs voor iedereen in Utrecht. De waarde Autonomie wordt beïnvloed voor ouders, die voorheen hun kind op alle basisscholen konden inschrijven. Met dit aanmeldbeleid is er in eerste instantie minder keuzevrijheid voor ouders, maar bepaalt een gesprek tussen de ouders en de voorkeursschool of het kind wel of niet naar de betreffende school gaat. De waarde Machtsverhoudingen is van belang in de relatie tussen gemeente, scholen en ouders. De gemeente vervult met dit aanmeldbeleid een actieve en regisserende rol mbt het basisonderwijs in Utrecht.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- overzicht basisscholen in Utrecht

- gegevens van ingevulde vragenlijst (door ouders) mbt onderwijsbehoeften van het kind

- gegevens van kinderen zoals geboortedatum, adres en gezinssamenstelling

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.name
Algoritme beschrijving ‘Startende verklaringhouders geen privé  gebruik (bestel-)auto’

# data[].attributes.goal
Algemeen

Het algoritme ‘startende verklaringhouder geen privégebruik auto’ heeft tot doel het informeren van startende verklaringhouders over de juiste invulling van een rittenregistratie. Onvolkomenheden ten aanzien van de formele vereisten van een rittenregistratie kunnen in het kader van de bijtelling privégebruik auto tot naheffingen leiden. Door contact te zoeken met de startende verklaringhouder kan de situatie van het onbedoeld onjuist of niet bijhouden van een rittenregistratie worden voorkomen. Het algoritme geeft aan de belastingdienstmedewerker een overzicht van nieuw gestarte verklaringhouders geen privégebruik auto.

Situatie en doel

De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar worden door de inhoudingsplichtige zelf afgedragen aan de Belastingdienst.

Wanneer er meer dan 500 kilometer privé in een auto van de zaak wordt gereden, moet hiervoor bijtelling worden betaald. De werkgever telt hiervoor een bedrag op bij het loon van de werknemer. De werkgever hoeft geen bijtelling privégebruik auto tot het loon te rekenen als de werkgever kan bewijzen dat er niet meer dan 500 kilometer per jaar privé wordt gereden. De werknemer kan deze bewijslast overnemen van de werkgever wanneer hij hiervoor een ‘Verklaring geen privégebruik auto’ aanvraagt, en daarna met behulp van een rittenregistratie zelf dit bewijs levert.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 algemene bepalingen Burgerservicenummer:

7. Archiefwet 1995:

8. Wet inkomstenbelasting 2001:

9. Uitvoeringsregeling loonbelasting 2011:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Toelichting over de Verklaring geen privégebruik auto

Als de Verklaring geen privégebruik auto wordt toegekend, ontvangt de werknemer een beschikking. De werknemer kan een afschrift van de beschikking aan de werkgever overhandigen. De bewijslast dat op kalenderjaarbasis voor niet meer dan 500 km voor privédoeleinden met de ter beschikking gestelde auto(‘s) is gereden, komt dan bij de werknemer te liggen. Eventuele naheffingen komen daarmee eveneens terecht bij de werknemer.

Alle belanghebbenden die een verzoek doen om een Verklaring geen privégebruik auto te ontvangen, krijgen bij het afgeven van de beschikking schriftelijk een uitgebreide toelichting. Dit gaat over nut en noodzakelijkheden die behoren bij de beschikking Verklaring geen privégebruik auto. Een deel van de nieuwe verklaringhouders ontvangt na ongeveer 3 maanden een schriftelijk bericht dat de Belastingdienst telefonisch contact met de belanghebbende zal zoeken. Tijdens het telefonisch contact wordt gevraagd of de belanghebbende behoefte heeft aan een toelichting op het bijhouden van de rittenregistratie.

De Belastingdienst wil hiermee voorkomen dat de rittenregistratie per ongeluk niet of niet juist wordt bijgehouden. Met een juiste rittenregistratie wordt de rittenregistratie bedoeld zoals beschreven in artikel 3.13 van de Uitvoeringsregeling loonbelasting 2011. Indien de rittenregistratie niet juist wordt bijgehouden kan dit bij een eventueel onderzoek gevolgen hebben voor de belanghebbende in de vorm van naheffingen.

Het algoritme helpt medewerkers van de Belastingdienst om personen te selecteren die in de afgelopen periode een beschikking Verklaring geen privégebruik auto hebben ontvangen. Aan de hand van de uitkomst van het algoritme kunnen de belastingdienstmedewerkers contact opnemen met de belanghebbende. Het contact is dienstverlenend en wordt verder niet gebruikt als signaal bij latere controleselecties.

Voordelen gebruik algoritme

Het algoritme draagt bij aan het selecteren van zogenoemde ‘startende verklaringhouders’. Dit zijn natuurlijke personen die in de afgelopen periode een beschikking hebben ontvangen voor de Verklaring geen privégebruik auto.

Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die contact opneemt met de (startende) verklaringhouder.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving, als deze daartoe aanleiding geven.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens

2. Polisgegevens

3. Aangiftegegevens Loonheffingen

4. Aangiftegegevens Inkomstenheffing

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De CSR-manager (CFP Green Buildings) maakt gebruik van verschillende datasets om de energiebesparingsopties van gebouwen te identificeren, bepalen en rapporteren. Het advies dat door de applicatie wordt gegenereerd helpt de gemeente Amsterdam bij het verduurzamen van het gemeentelijk vastgoed. Het geeft per pand inzicht in de verduurzamingsmogelijkheden, de kosten ervan, en de bijbehorende CO2 besparing.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model
Op basis van het postcode en huisnummer van een gebouw worden de relevante BAG gegevens zoals locatie, bouwjaar, vloeroppervlakte, de gebruiksfunctie van het gebouw en, indien aanwezig, een geregistreerd energielabel opgehaald. Op basis van de BAG gegevens wordt het gebouw ingedeeld in 1 van de 138 verschillende gebouwprofielen van het CFP Expert Systeem. Voor alle 138 gebouwprofielen gelden verschillende algoritmes die een inschatting maken van kenmerken van het gebouw en de aanwezige gebouw gebonden installaties. Indien er geen geregistreerd energielabel bij het EP online register gevonden wordt, wordt op basis van de geschatte kenmerken en installaties een inschatting gemaakt van het energielabel. Daarnaast wordt op basis van geschatte de gebouwkenmerken en installaties een verduurzamingsplan opgesteld.

Prestatie
De uitkomsten van het systeem worden periodiek getest op basis van praktijkervaringen van energieadviseurs, gegevens van partners en openbare databronnen. Hierbij wordt ten minste het volgende getest:

Geschatte investering per maatregel

Verwachte besparing per maatregel

Verwachte CO2‑ reductie per maatregel

Verwachte energiebesparing per maatregel

Verwachte impact op het energielabel per maatregel

Verwachte energielabel van het gebouw

# data[].attributes.proportionality
Het advies dat door de applicatie wordt gegenereerd helpt de gemeente Amsterdam bij het verduurzamen van het gemeentelijk vastgoed. Het geeft per pand inzicht in de verduurzamingsmogelijkheden, de kosten ervan, en de bijbehorende CO2 besparing.

# data[].attributes.humanIntervention
Beoordeling van het advies dat de applicatie geeft per pand, wordt beoordeeld door een of meerdere medewerkers van de gemeente Amsterdam. De keuze voor het wel of niet verduurzamen van een pand en op welke manier, wordt bepaald door medewerkers van de gemeente Amsterdam zelf.

# data[].attributes.risks
De CFP tool is niet risicovol. Er worden geen persoonsgegevens gebruikt. De CFP tool focust zich op de verduurzamingsmaatregelen die betrekking hebben op gebouwonderdelen waarvoor de gebouweigenaar verantwoordelijk is. Dat is in dit geval de gemeente. De maatregelen die betrekking hebben op gebruikers zetten we op ‘niet van toepassing’. De tool is op geen manier dwingend voor gebruikers om maatregelen te treffen. We gebruiken het uitsluitend om de verantwoordelijkheid van de gemeente Amsterdam met betrekking tot verduurzaming van gemeentelijk vastgoed nader in te vullen.

# data[].attributes.sourceData
Benchmarkdata
Benchmarkdata uit het Expert Systeem van CFP Green Buildings wordt gecombineerd met praktijkervaringen (best practices) op het gebied van techniek, operatie, onderhoud en beheer, en gegevens van partners van CFP Green Buildings.

Gebruikte bronnen:

Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG)

EP online voor energielabels van gebouwen

Vastgoedsysteem Gemeentelijk Vastgoed (Planon)

Type Data:
CFP Expert systeem: Het CFP Expert systeem is een database met benchmarkwaardes van gebouwen met verschillende gebruiksfuncties, grootte en bouwjaren. Deze database wordt periodiek uitgebreid.

Basisregistraties Adressen en Gebouwen (BAG): De BAG bevat gemeentelijke basisgegevens over alle gebouwen en adressen in Nederland.

EP online = officiële landelijke database waarin energielabels en energieprestatie-indicatoren van gebouwen zijn opgenomen

Planon Real Estate Management . Applicatie voor beheer van alle vastgoed waar de gemeente Amsterdam eigenaar van is

# data[].attributes.goal
Dynamische vaarverkeersmodel
Drukte per rak:

Dit algoritme berekent het aantal vaartuigen dat per uur elk rak passeren. Een rak is een stuk vaarwater tussen bijvoorbeeld twee bruggen of een brug en een sluis. Het doel van dit algoritme is om inzicht te krijgen in de verkeerstromen en hoe deze in de tijd veranderen. Het verzamelen van deze informatie helpt bij het onderbouwen, en evalueren van beleid en het nemen van beslissingen over verkeersmaatregelen.

De verkeersdrukte wordt bepaald op basis van twee databronnen: locatiedata van vaartuigen met een AIS-transponder (voornamelijk beroepsvaart) en passages van vaartuigen met een elektronisch vignet. Elektronische vignetten zijn verplicht voor gemotoriseerde plezier- en beroepsvaartuigen. De passage van vaartuigen met vignet kan worden gemeten als vaartuigen op korte afstand van een sensor voorbij varen.  Door de kortste route van elk vaartuig te meten leidt het model vaarroutes van vaartuigen af. Deze gepseudominiseerde gegevens worden vertaald naar het aantal passages per uur per rak. De rapportage “drukte per rak” is ontwikkeld in 2020 en biedt actuele verkeersdrukte via het Digitale Gracht dashboard. De historisch geaggregeerde data worden ook gebruikt voor analyse.

# data[].attributes.proportionality
De Digitale Gracht:

De Digitale Gracht meet het verkeer op het Amsterdamse binnenwater. Het project is in 2019 gestart onder het programma Varen. Het programma Varen valt binnen het cluster Ruimte en Economie. Voor het project zijn er sensoren geplaatst langs het binnenwater in het centrum en de hoofdvaarwegen buiten het centrum van Amsterdam. Met het inzetten van deze sensoren ontwikkelt de gemeente een dynamisch verkeersmodel en instrumenten voor informatiegestuurd handhaven. Dit gebeurt met behulp van algoritmen. De berekende verkeersdata wordt verwerkt en gepresenteerd in een digitaal overzicht (dashboard). Het dashboard is toegankelijk voor beleidsadviseurs, nautisch beheerders en vaarweginspecteurs.

Binnen de Digitale Gracht worden zes algoritmen gebruikt: twee voor verkeersmonitoring (Drukte per rak en vaarverkeersmodel) en vier voor informatiegestuurd handhaven (Detectie illegale passagiersvaart, Rapportage snelheidsoverschrijdingen passagiersvaart, Detectie geluidsoverlast op het water en  Rapportage ligplaatsgebruik passagiersvaart). Nu wordt het algoritme Drukte per rak omschreven.

# data[].attributes.goal
Cameratoezicht kan ingesteld worden om de openbare orde te handhaven als dit noodzakelijk is. Cameratoezicht heeft verschillende functies.

- Cameratoezicht vergroot de efficiëntie en effectiviteit van het optreden van de politie, gemeentelijke handhavers en hulpdiensten. Het helpt politie, handhaving en toezichthouders om sneller ter plaatse te zijn;

- Daarnaast werkt cameratoezicht preventief: het draagt bij aan het voorkomen van openbare ordeproblemen en strafbare feiten.

- Cameratoezicht heeft ook een repressieve functie: politie en justitie kunnen de camerabeelden gebruiken voor opsporingsdoeleinden;

- Tot slot zorgt cameratoezicht ervoor dat burgers en ondernemers zich veiliger voelen.

Aan iedereen die een cameratoezichtgebied betreedt, moet dit op duidelijke wijze kenbaar zijn gemaakt. Dit gebeurt door borden te plaatsen en omwonenden en ondernemers in het betreffende gebied te informeren. Het besluit waarin de burgemeester bekendmaakt dat er een cameratoezichtgebied wordt aangewezen, wordt gepubliceerd.

De opgenomen camerabeelden worden live bekeken en/of opgeslagen. Het live bekijken gebeurt alleen op de dagen en tijdstippen dat dit noodzakelijk is, onder regie van de politie.

De politie is de enige instantie die vrij toegang heeft tot de servers waar de beelden opgeslagen zijn. De gemeente heeft zelf geen toegang tot de servers. De camera’s staan altijd aan maar de beelden worden niet altijd live bekeken.

# data[].attributes.methodsAndModels
De registraties die de politie maakt worden visueel weergegeven in een dashboard door staafdiagrammen, tijdslijnen en mapweergave met een puntlocatie waar de registratie over gaat. Bijvoorbeeld door deze registraties bij elkaar op te tellen per gebied en per type overtreding. De gebruiker kan een cameratoezicht gebied selecteren en door de tijd heen het aantal registraties en interventies bekijken en selecteren op type registraties.

Type data:

Politieregistraties obv camerabeelden, handhavingsregistraties, meldingen van burgers. Data verzameld door Datawarehouse OOV (Gemeente Amsterdam).

Architectuur van het model:

De registraties die de politie maakt worden visueel weergegeven in een dashboard door staafdiagrammen, tijdslijnen en mapweergave met een puntlocatie waar de registratie over gaat. Bijvoorbeeld door deze registraties bij elkaar op te tellen per gebied en per type overtreding. De gebruiker kan een cameratoezicht gebied selecteren en door de tijd heen het aantal registraties en interventies bekijken en selecteren op type registraties.

# data[].attributes.proportionality
Burgemeesters kunnen voor de handhaving van de openbare orde gebieden aanwijzen waar voor een bepaalde periode camerazicht plaatsvindt. Cameratoezicht wordt gebruikt om de openbare ruimte veiliger te maken. De camera’s houden toezicht op uitgaansgebieden, winkelcentra en gebieden waar veel overlast of criminaliteit is. Door cameratoezicht kan de gemeente samen met de politie snel optreden als dat nodig is. Om de noodzaak van het cameratoezicht te evalueren, wordt met data-analyse input geleverd voor de beleidsmatige afweging om het cameratoezicht al dan niet te verlengen.

We gebruiken alleen de noodzakelijke gegevens. Er wordt ook met de relevante partners en collega’s uit de gebieden geëvalueerd aanvullend op wat er op het dashboard te zien is.

# data[].attributes.humanIntervention
De weergave van de registraties geeft de beleidsmedewerker verschillende soorten input om een afweging te maken over het cameratoezicht. Dit maakt deel uit van een bredere afweging, die tot verschillende acties kan leiden, zoals: wijzigen van de afstelling van de camera, verwijderen camera, extra camera in aangewezen gebied plaatsen, kijkopdracht formuleren of kijkopdracht aanpassen.

# data[].attributes.risks
We gebruiken slechts noodzakelijke gegevens, de toegang tot de data-analyse door middel van een dashboard is beperkt tot een kleine groep personen, de inhoudelijke afweging tot al dan niet verlengen is nog steeds menselijk. Het dashboard is dus alleen een ondersteunend en inzicht gevend hulpmiddel.

De registraties obv camerabeelden betreffen situaties, handelingen en gedragingen. Er worden geen persoonskenmerken verwerkt.

De initiële selectie van de cameratoezichtgebieden vindt niet plaats op basis van informatie uit dit systeem.

De camera’s zijn altijd aan, maar de data worden op alleen op specifieke momenten geregistreerd. Dit kan een vertekend beeld geven van de problematiek.

Incidenten die wel worden vastgelegd door een camera, maar niet op dat moment worden uitgekeken door de observant worden niet als registratie geteld.

De data die verwerkt worden zijn afgeleid van camerabeelden. Ze zijn een menselijke interpretatie van de beelden.

# data[].attributes.sourceData
Alleen de politie heeft vrij toegang tot de servers waar de beelden opgeslagen zijn. De gemeente heeft zelf geen toegang tot de servers.

Observanten maken registraties van openbare-ordeverstoringen op basis van wat zij op de camerabeelden zien. Deze informatie wordt geladen in een dashboard en kan geordend worden op basis van locatie en type verstoring. Deze ordening wordt gebruikt bij de analyses voor de evaluatie van de noodzaak om het cameratoezicht op een specifieke locatie te verlengen. Bijvoorbeeld: de politie registreert openbare-ordeverstoringen zoals drugshandel en openlijk geweldpleging. Als dat de reden was om cameratoezicht in te stellen, kan daar specifiek voor de evaluatie op worden geselecteerd in de filters die aanwezig zijn in het dashboard. Hiernaast zijn verschillende andere registraties én interventies (meldingen door burgers, registraties en eventuele opleggingen van handhaving) die ook bij de gemeente binnenkomen ook zichtbaar.

# data[].attributes.website
Beleidsregel cameratoezicht ter handhaving van de openbare orde in Amsterdam | Lokale wet- en regelgeving (overheid.nl)   

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar voldoet de werkgever zelf aan de Belastingdienst.

De Belastingdienst houdt toezicht op de juistheid van werknemersgegevens in de loonaangifte. Een inhoudingsplichtige moet periodiek een loonaangifte digitaal insturen naar de Belastingdienst.

Als meerdere loonaangiften worden ingediend over hetzelfde tijdvak voor dezelfde inhoudingsplichtige, door een andere onbekende inhoudingsplichtige of fiscaal dienstverlener, kan een overschrijving ontstaan. De gegevens in de verschillende loonaangifteberichten kunnen zodanig van elkaar afwijken dat mogelijk één van de loonaangiften niet de juiste actuele gegevens bevat. Er vind geen inhoudelijke beoordeling op gegevens in het loonaangiftebericht plaats.

Het algoritme Overschrijvers ondersteunt bij het detecteren van onjuist vermelde gegevens in een loonaangiftebericht. Dat betekent dat algemene gegevens, zoals naamgeving, in loonaangifteberichten van elkaar kunnen verschillen. De gevolgen van het ten onrechte overschrijven van gegevens kunnen zijn dat foutieve heffingsbesluiten door de Belastingdienst worden vastgesteld en/of dat niet de juiste polisgegevens bij het UWV worden geregistreerd. Dit kan effect hebben op het toekennen van toeslagen en uitkeringen.

Het algoritme Uitval ondersteunt bij het detecteren van fouten in het proces. Een behandelaar beoordeelt de fout in de loonaangifte, die mogelijk kan leiden tot een afkeuring van de aangifte.

Een algemene beschrijving van de werking van de loonaangifteketen is gepubliceerd op de site van de “Loonaangifteketen”. (https://www.loonaangifteketen.nl/).

{zie verder onder 'Afwegingen'}

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Wet op de loonbelasting 1964:

5. Wet financiering sociale verzekeringen:

6. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

7. Archiefwet 1995:

8. Werkloosheidswet:

9. Ziektewet:

10. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

11. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

12. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
{vervolg 'Doel en impact'}

De Belastingdienst koppelt periodiek de afwijkingen terug aan inhoudingsplichtigen die zijn geconstateerd in de loonaangifteberichten. De inhoudingsplichtige wordt verzocht de geconstateerde onjuistheden te herstellen in het aangiftetijdvak. Het doel van dit proces is een juiste administratieve verwerking en beoordeling van gegevens in de loonaangifteberichten.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar de aangifte beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangifte onjuistheden bevat en contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige.

Voordelen gebruik algoritme

Het toezicht op mogelijke overschrijving en uitval van gegevens is belangrijk voor de inhoudingsplichtige om incorrecte registratie van gegevens te voorkomen en hiermee te komen tot een juiste loonaangifte. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (LH-nummer)

2. Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Personen met alleen een wettelijk Nederlands pensioen of een wettelijke Nederlandse uitkering en die in een verdragsstaat (EU/EER/Zwitserland of een land waarmee Nederland een sociaalzekerheidsverdrag heeft) wonen, mogen in Nederland geen zorgverzekering meer hebben. Deze personen kunnen op grond van internationale regels in hun woonland medische zorg krijgen die wordt betaald door Nederland. Deze personen betalen daarvoor een verdragsbijdrage aan Nederland. Deze verdragsbijdrage is verschuldigd aan het CAK (Centraal Administratie Kantoor) en niet aan de Belastingdienst. Soms houdt de inhoudingsplichtige op de uitkering van de verdragsgerechtigde ten onrechte de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet in.

Het doel van het algoritme is het ophalen van de fiscale loongegevens van de verdragsgerechtigden. Deze gegevens worden gebruikt om hun teruggaaf van de ten onrechte ingehouden bijdrage Zorgverzekeringswet te berekenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Wet Inkomstenbelasting 2021:

5. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

6. Archiefwet 1995:

7. Baseline Informatiebeveiliging Overheid

8. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming

9. Zorgverzekeringswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Uit het algoritme volgt een heffingsbesluit.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme Ambtshalve teruggave Zorgverzekeringswet (verdragsgerechtigden) is belangrijk voor een juiste teruggave van ten onrechte ingehouden bijdrage zorgverzekeringswet. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Door het inzetten van een algoritme kunnen deze teruggaven sneller worden verwerkt. De burger ontvangt hierdoor eerder zijn teruggaaf.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert, selecteert en neemt beslissingen. Bij situaties waarin het algoritme de beslissing niet kan nemen (zoals complexere situaties) is er sprake van menselijke tussenkomst door een medewerker.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (o.a. BSN)

2. Aangiftegegevens Loonheffingen

3. ZVW gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een werkgever kan de keuze maken om als eigenrisicodrager op te treden voor de Werkhervatting Gedeeltelijk Arbeidsgeschikten (WGA). De werkgever draagt dan zelf het risico voor de betalingen van WGA-uitkeringen aan de uitkeringsgerechtigden en overlijdensuitkeringen aan nabestaanden. Een omschrijving van deze materie is gepubliceerd op de site van de “Belastingdienst” in het handboek Loonheffingen. https://www.belastingdienst.nl/wps/wcm/connect/bldcontentnl/themaoverstijgend/brochures_en_publicaties/handboek-loonheffingen

Om eigenrisicodrager WGA te worden moet de werkgever aan bepaalde voorwaarden voldoen. De werkgever dient een aanvraag in bij de Belastingdienst en moet een garantieverklaring overleggen. Deze garantieverklaring wordt afgegeven door een verzekeringsmaatschappij, de garant. Als de werkgever voldoet aan de voorwaarden van het eigenrisicodragerschap WGA, geeft de Belastingdienst een beschikking eigenrisicodragerschap af.

De gegevens van het eigenrisicodragerschap worden door de Belastingdienst geregistreerd. Deze registratie is gekoppeld aan de polisadministratie van het UWV. De geregistreerde eigenrisicodragers van de Belastingdienst moeten gelijk zijn aan de geregistreerde eigenrisicodragers van de verzekeringsmaatschappijen (garantstellers). De Belastingdienst maakt daarom periodiek een bestandsvergelijking met de verzekeringsmaatschappijen.

{zie verder onder 'Afwegingen'}

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen (WIA)

10. Wet overheidspersoneel onde de werknemersverzekeringen

11. Regeling Wet financiering sociale verzekeringen

12. Wet op het financieel toezicht

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise, namelijk de bestandsvergelijking.

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

# data[].attributes.proportionality
{vervolg 'Doel en impact'}

De verzekeringsmaatschappij meldt de bekende eigenrisicodragers WGA bij de Belastingdienst. Het algoritme maakt een koppeling met de registratie bij de Belastingdienst door middel van naam en opgegeven fiscaal nummer. Als de door de verzekeringsmaatschappij gemelde eigenrisicodrager WGA, als eigenrisicodrager WGA bekend is bij de Belastingdienst, wordt dit teruggemeld aan de verzekeringsmaatschappij.

In het geval dat de door verzekeringsmaatschappijen aangeleverde naam van de eigenrisicodrager WGA afwijkt van de registratie bij de Belastingdienst, zal de verzekeringsmaatschappij de naam in de administratie moeten aanpassen. Dit voorkomt mogelijke problemen bij een eventuele verhaalsmogelijkheid op de garant door UWV.

Ook kan een werkgever tijdens het eigenrisicodragerschap WGA overstappen naar een andere  verzekeringsmaatschappij (garant) zonder dat daarvoor toestemming van de Belastingdienst nodig is. De nieuwe garant zal een garantieverklaring afgeven en de oude garant zal de garantieverklaring intrekken.

Het eigenrisicodragerschap WGA kan eindigen in de volgende situaties: op verzoek van de werkgever, het intrekken van de garantieverklaring door de verzekeringsmaatschappij bij eigenrisicodragerschap WGA, einde werkgeverschap, faillissement of schuldsanering.

Als een werkgever geen eigenrisicodrager WGA (meer) is dan koppelt de Belastingdienst niets terug aan de verzekeringsmaatschappij.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het signaal beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de bestandsvergelijking onjuistheden bevat. Als gevolg van de bestandsvergelijking hebben de Belastingdienst en de verzekeringsmaatschappij contact met elkaar over eventuele onjuistheden.

Voordelen gebruik algoritme

Het is van belang voor de werkgever, verzekeringsmaatschappij, Belastingdienst en UWV om te komen tot een juiste administratieve verwerking. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling willen we zorgvuldig doen, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de werkgever.

# data[].attributes.risks
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.

Deze wordt beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (LH-nummer, fiscaal nr)

2. Relatiegegevens Loonheffingen

3. Identificerende gegevens (o.a. naam, eigenrisicodragerschap voor WGA)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Daarna wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een eDienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt, ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, in de werkvoorraad. Bij het openen van een aanvraag of aangifte uit de werkvoorraad is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De ambtenaar kijkt zelf naar de aanvraag en kan beslissen om deze goed te keuren of af te wijzen. Als de aanvraag wordt afgewezen, gebeurt dit altijd door de ambtenaar, niet door het algoritme.

# data[].attributes.risks
Aanvragen worden altijd door een ambtenaar gecontroleerd. Dit zorgt ervoor dat alleen een ambtenaar een aanvraag kan afkeuren, wat de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens waarborgt.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens, adresgegevens, controlegegevens, eventuele bijlagen of aanvullende documenten die bij de aangifte of aanvraag zijn gevoegd.

# data[].attributes.goal
Het doel hiervan is om zowel bestuursleden als inwoners te voorzien van duidelijke samenvattingen en grondige analyses van bestuursdocumenten, zodat zij beter geïnformeerd beslissingen kunnen nemen en betrokken kunnen raken bij lokale kwesties.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Open Overheid

# data[].attributes.methodsAndModels
De samenvattingen en analyses en worden opgesteld met behulp van een groot taalmodel, dat in staat is om teksten helder en bondig samen te vatten en op afgesproken punten te analyseren.

# data[].attributes.proportionality
Bij het informeren van bestuursleden en inwoners moet een afweging worden gemaakt tussen het aanbieden van formele documenten, zoals bestuursvoorstellen, en het toegankelijk maken van deze informatie. Door middel van heldere samenvattingen, analyses en verhelderende artikelen kunnen complexe documenten beter begrepen worden, wat de betrokkenheid bevordert.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle teksten worden zorgvuldig gecontroleerd door bestuursondersteuning om te zorgen voor nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

# data[].attributes.risks
Alle teksten worden op een in te stellen taalniveau geschreven, waardoor ze toegankelijk zijn voor een breed publiek, en tegelijkertijd gecontroleerd door de griffie om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen

# data[].attributes.sourceData
Openbare documenten en transcripten van openbare vergaderingen van de bestuur

# data[].attributes.goal
In het overstapportaal is het mogelijk om een aanvraag in te dienen voor een overstap naar eeuwigdurende erfpacht. En voor erfpachters met AB 1994 kan behalve overstap ook een (eventuele verlengde) afkoop worden aangevraagd.

De aanvrager krijgt direct inzicht door een indicatie van de bijbehorende bedragen. Voor de berekening wordt een openbare formule gebruikt, op basis van openbare gegevens.

De aanvraag verplicht tot niets en kan op ieder moment geannuleerd worden. Na de aanvraag doet de gemeente via een medewerker een aanbieding (offerte) die de aanvrager kan accepteren via het Overstapportaal. Zodra de aanvrager deze aanbieding accepteert, ontstaat een wederzijds bindende overeenkomst tussen de gemeente en de erfpachter. Daarna wordt er volledig geautomatiseerd een opdracht aan de notaris verstuurd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Privaatrechtelijke contracten

# data[].attributes.methodsAndModels
Het Overstapportaal berekent de hoogte van de canon voor de eeuwigdurende erfpacht. De rekenformule is hier te vinden.

Op basis van de canon kan ook een afkoopsom berekend worden. De berekening van de afkoopsom en de formule hiervoor kunt u hier vinden.

De mate van nauwkeurigheid is hoog. Het is mogelijk dat in het Kadaster niet de juiste eigendomsgegevens verwerkt zijn of dat de BAG-adressen niet juist vermeld zijn. De erfpachter kan hiervoor altijd contact opnemen met de afdeling Erfpacht en Uitgifte om dit recht te zetten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het overstapportaal heeft geen wettelijke gevolgen. Dit is pas op het moment dat een erfpachter de overeenkomst per notariële akte vastlegt bij de notaris. Het overstapportaal geeft de erfpachter de mogelijkheid om digitaal inzicht te krijgen wat een overstap ongeveer gaat kosten en om een aanvraag te doen en om eventueel een overeenkomst te sluiten.

Na het sluiten van de overeenkomst kan deze nog worden ontbonden als deze nog niet is vastgelegd in een akte. Er zijn uitzonderingsgevallen waarbij niet meer kan worden ontbonden.

# data[].attributes.humanIntervention
Erfpachters krijgen in het overstapportaal de vraag of de getoonde gegevens kloppen. Zij krijgen de mogelijkheid om aan te geven wat er niet klopt (in een open tekstveld). Als we een aanbieding doen, is er altijd een medewerker betrokken om een aantal controles uit te voeren. Daarnaast doen we steekproeven om de kwaliteit te waarborgen. Een erfpachter kan altijd (ook achteraf) aangeven dat er iets niet klopt. Dit wordt door een medewerker bekeken en afgehandeld.

# data[].attributes.risks
Het algoritme maakt uitsluitend gebruik van openbare gegevens (WOZ-waarde, door gemeenteraad vastgestelde BSQ, in het Kadaster opgenomen erfpachtbestemming).

Het risico is klein. Het algoritme verwerkt geen persoonsgegevens. Om een overeenkomst aan te gaan nemen we wel naam/adres/e-mailadres in de aanbieding (offerte) op.

Daarnaast is er een feedbackloop met de erfpachter. De erfpachter krijgt de vraag of de gegevens kloppen. Als dit niet het geval is, kan de erfpachter in een open tekstveld aangeven wat er niet klopt.

Er is een beveiligingsrisico bij het gebruik van DigID- gegevens. Hiervoor wordt jaarlijks de DPIA bijgewerkt, een audit uitgevoerd en een pen- en hacktest uitgevoerd.

Risicofactoren:

Persoonlijke data: naam (openbaar), adres (openbaar), e-mailadres.

Profiling (niet door de gemeente, maar bij een datalek): eventuele gegevens over openstaande (vervallen) facturen.

Aantal mensen dat impact ondervindt: Hoog (110.000 erfpachters, niet uitgesplitst naar natuurlijke en niet-natuurlijke rechtspersonen).

# data[].attributes.sourceData
1. DigID / e-Herkenning (koppeling van juiste erfpachtcontracten aan de juiste persoon via BSN- of kvk-nummer. Deze gegevens zijn niet zichtbaar voor medewerkers van de afdeling Erfpacht en Uitgifte).

2. Hermes (erfpachtgegevens, afkomstig uit de openbare erfpachtcontracten). Eventuele aanpassingen worden in Hermes handmatig bijgewerkt.

3. Kadaster (eigendomsinformatie, toegankelijk via Hermes. Deze informatie wordt tweewekelijks in Hermes ingelezen vanuit het Kadaster).

4. WOZ-gegevens (Belastingen van de Gemeente Amsterdam)

5. openstaande (vervallen) facturen (AFIS)

Bewaartermijn bij archivering:

Bij overeenkomst: blijvend, de akte wordt ingeschreven in het kadaster. De berekening in het portaal wordt niet opgeslagen.

Bezwaarprocedure:

In een privaatrechtelijke handeling is het niet mogelijk om bezwaar te maken. Klachtenprocedure staat open of bijvoorbeeld de Ombudsman of democratische borging (via de gemeenteraad).

Veiligheid:

De eigenaar van het overstapportaal heeft een beschrijving hiervan, inclusief BIV-rating.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

De premie voor het Algemeen werkloosheidsfonds (AWf) kent een differentiatie naar aard van de arbeidsovereenkomst. Hiermee bedoelen we dat premie afhangt van de arbeidsovereenkomst. De werkgever betaalt de lage premie AWf voor een schriftelijke arbeidsovereenkomst voor onbepaalde tijd die geen oproepovereenkomst is. Voor de meeste andere dienstbetrekkingen betaalt de werkgever de hoge premie AWf.

Heeft de werkgever terecht de lage premie AWf toegepast, dan moet hij in twee gevallen met terugwerkende kracht alsnog de hoge premie AWf betalen:

1. De arbeidsovereenkomst eindigt uiterlijk 2 maanden na aanvang.

2. De werknemer heeft in een kalenderjaar meer dan 30% extra betaalde uren, boven op de uren die in de arbeidsovereenkomst zijn afgesproken.

Het doel van het algoritme is het controleren of werkgevers juist hebben herzien.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet bestuursrecht:

2. Algemene verordening gegevensbescherming:

3. Archiefwet 1995:

4. Algemene wet bestuursrecht:

5. Algemene wet rijksbelasting:

6. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming

7. Wet Arbeidsmarkt in Balans

8. Wet financiering sociale verzekeringen

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Indien de herziening niet (juist) is toegepast, wordt de inhoudingsplichtige hierop geattendeerd. Indien nodig kan er een correctieverplichting worden opgelegd.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme Premiedifferentiatie Werkloosheidswet is belangrijk voor een juiste afdracht van de premie AWf. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (BSN, geboortedatum)

2. AWf gegevens

3. Arbeid gerelateerde gegevens

4. Contractuele gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van UWV en Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Voor inwoners die naast een bijstandsuitkering andere inkomsten ontvangen, willen we graag de gegevens van deze inkomsten op een betere en snellere wijze verwerken. Inwoners hoeven daardoor minder wijzigingen en bewijsstukken aan te leveren en hebben sneller en een eenduidiger uitsluitsel over het effect van de inkomsten op hun bijstandsuitkering

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met de Automatische Inkomsten Verrekening (AIV) willen we beter en sneller inkomsten verwerken, en waar nodig verrekenen, voor onze bewoners. Het feit dat bewoners niet meer zelf informatie mbt hun financiele situatie hoeven aan te leveren, versterkt hun informatiepositie en draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Daarnaast zijn ze door de automatische verrekening beter in staat om overzicht te houden over hun financiele situatie. Dit heeft een positief effect op de waarde Autonomie. Het proces van verwerken en verrekenen van inkomsten op de bijstandsuitkering heeft betrekking op een relatief kwetsbare groep bewoners. Door de AIV borgen we dat dit proces van dienstverlening op betere en snellere wijze gebeurt, zodat we alle bijstandsgerechtigde Utrechters bedienen en bijdragen aan hun leefsituatie. Dit draagt bij aan de waarde Rechtvaardigheid

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van bijstandsgerechtigen, namelijk:

- NAW

- geboortedatum

- nationaliteit

- inkomenspecifieke gegevens

# data[].attributes.goal
We willen graag goede en snelle dienstverlening leveren aan bewoners die verhuizen binnen of naar de gemeente Utrecht

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Basisregistratie Persoonsgegevens (BRP)

# data[].attributes.methodsAndModels
De controles worden uitgevoerd in de taakapplicatie die ook voor het handmatig verwerken van verhuisaangiftes wordt gebruikt. De controles worden op elke nieuwe aangifte uitgevoerd. Wanneer een aangifte de controles niet doorkomt wordt deze klaargezet in een digitale 'wachtkamer' om door een medewerker Burgerzaken handmatig te worden beoordeeld

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de inzet van deze automatische controles kunnen we beter en sneller verhuisaangiftes afhandelen. Hierdoor zijn bewoners beter en sneller in staat stellen om een adreswijziging door te geven. Er worden meerdere automatische controles uitgevoerd op een verhuisaangiftes. Als een aangifte alle controles doorkomt wordt deze automatisch verwerkt. Wanneer de aangifte niet door een controle heenkomt wordt de aangifte aangeboden ter controle aan een medewerker. Zo worden foute inschrijvingen voorkomen. Bij de selectie van controles is nadrukkelijk getoetst door de Utrechtse ethiekcommissie dat deze geen voordelen of nadelen hebben voor verschillende groepen inwoners

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme verwerkt verhuisaangiftes die aan een vaste set omschreven voorwaarden voldoen automatisch. Als een aangifte niet voldoet aan één van de criteria in de controles wordt deze aangeboden aan een medewerker Burgerzaken.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. De controles zijn ontwikkeld door de leverancier en nader ingericht door functioneel beheer, informatiemanagers en specialisten Burgerzaken. De risico's van dit algoritme zijn door middel van een Ethiek-assesment in kaart gebracht. Deze assesment is op aanvraag verkrijgbaar. Na implementatie is het algoritme gemonitord op eventuele ongewenste effecten, deze zijn tot nu niet aan het licht gekomen.

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme binnen dit proces wordt ondermeer gebruik gemaakt van de volgende gegevens van Utrechtse bewoners uit de BRP:

- NAW (naam, adres, woonplaats)

- Toekomstig woonadres

- Gezinsrelaties (van eventuele medeverhuizers)

# data[].attributes.name
Signaal detentie (inclusief detentie buitenland)

# data[].attributes.goal
Iemand die is ingesloten in een penitentiaire inrichting, heeft geen recht op een bijstandsuitkering. Gemeenten hebben de taak dit te controleren en in voorkomende gevallen na onderzoek de bijstandsuitkering stop te zetten. Het IB informeert de gemeente als een inwoner met een bijstandsuitkering is ingesloten in penitentiaire inrichting. Dit gebeurt met informatie van Dienst Justitiële Inrichting (DJI) en ministerie van Buitenlandse Zaken (BuZa).

# data[].attributes.lawfulBasis
In artikel 13, eerste lid, onder a, van de Participatiewet, staat beschreven dat er geen recht op bijstand bestaat voor diegene aan wie rechtens zijn vrijheid is ontnomen.

Grondslag verwerking Dienst Justitiële Inrichtingen (als onder de minister van V&J ressorterende dienst):

artikel 64, eerste lid, onder k, en twaalfde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, eerste lid, onder k, en elfde lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

artikel 45, eerste lid, onder k, en elfde lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking Ministerie van Buitenlandse Zaken:

artikel 64, dertiende lid, en artikel 68 Participatiewet

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en dertiende lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, tweede lid en elfde lid IOAW

artikel 45, tweede lid en elfde lid, IOAZ

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-BuZa

Grondslag verwerking Gemeenten:

artikel 13, eerste lid, onder a, van de Participatiewet

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Het IB ontvangt dagelijks van de Dienst Justitiële Inrichtingen (DJI) een bestand met personen met de insluitingsdatum, aangevuld met de DT code van de betreffende penitentiaire inrichting.

B. Het IB ontvangt 1x per maand van het ministerie van Buitenlandse Zaken (BuZa) een bestand met nieuwe detenties in het buitenland.

C. Een gemeente levert maandelijks een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie.

D. De door DJI en BuZa ontvangen informatie wordt gebruikt om te vergelijken of het BSN voorkomt in de landelijke voorziening bijstandspopulatie van het IB.

E. Heeft een burger een bijstandsuitkering en is deze gedetineerd dan wordt een signaal gecreëerd en opgeslagen. Vervolgens kunnen gemeenten deze signalen over hun inwoners bij het IB afnemen.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal detentie’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal detentie’.

Het algoritme zorgt ervoor dat een gemeente alleen de gegevens ontvangt van hun inwoners met een bijstandsuitkering die in detentie zijn.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Dagelijks levert de Dienst Justitiële Inrichting (DJI) een bestand met personen die nieuw in Nederlandse penitentiaire inrichtingen zijn ingesloten. Het bestand bevat BSN, startdatum (datum insluiting) en een DT-code van de betreffende penitentiaire inrichting.

Voor buitenlandse detentie wordt maandelijks door ministerie van Buitenlandse Zaken een bronbestand aangeleverd. Dit bestand bevat BSN en Detentiedatum (de datum aanvang van de detentie in de penitentiaire inrichting).

De gemeenten leveren maandelijks de BSN van de actuele bijstandspopulatie.

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het rechtmatig verlenen van vergunningen voor het splitsen van woningen

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak van vergunningverlening mbt het splitsen van woning kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhavers om de situatie bij de betreffende woning te verkennen. Daarmee voorzien we handhavers van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Een betere aanpak op de vergunningverlening mbt het splitsen van woningen draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor bewoners van deze woningen. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid. Daarnaast weten we uit de praktijk dat financieel kwetsbare bewoners vaak slachtoffer zijn van situaties van vastgoedmisbruik. Met deze aanpak beschermen we deze doelgroep en dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- NAW gegevens woning

- eigenschappen woning (afmetingen, kamers, splitsingen)

# data[].attributes.goal
Het effectief en doelmatig toekennen van parkeervergunningen die gecontroleerd kunnen worden op basis van objectieve criteria

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met het automatische proces voor toekenning van een basis parkeervergunning zorgen we ervoor dat bewoners op goede en snelle wijze antwoord krijgen op hun verzoek. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen, aangezien bewoners direct na hun verzoek geïnformeerd worden over de uitkomst zonder wachttijden. Dit draagt op positieve wijze bij aan de verhouding tussen bewoners en de gemeente.Daarnaast wordt de keuzevrijheid van bewoners vergroot door de directe uitkomst van het verzoek, aangezien ze op basis van de uitkomst direct een vervolgstap kunnen zetten. Dit vergroot de Autonomie van bewoners. Er zijn succesvolle checks op privacy en security uitgevoerd, en dit draagt bij aan de waarde Controle op technologie.

# data[].attributes.humanIntervention
Normaal gesproken is er standaard sprake van menselijke tussenkomst bij de toepassing van een algoritme binnen een proces met directe impact op de leefwereld van bewoners. Bij dit proces hebben we gekozen om dit niet standaard, bij elk verzoek, toe te passen. Omdat het om een relatief eenvoudige toekenning gaat van een basis parkeervergunning. Waarbij het gaat om relatief lage impact op de leefwereld van bewoners. Wel wordt er steekproefsgewijs door medewerkers beoordeeld of de uitkomst van het algoritme juist is op basis van de gestelde criteria. Bij een eventuele bezwaarprocedure is er standaard sprake van beoordeling door alleen een medewerker.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- naam, adres en woonplaats aanvragers

- RDW gegevens

- uitkomst toetsing (vergunning, afwijzing of plaatsing wachtlijst)

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van het juiste moment waarop afvalcontainers geleegd kunnen worden en daar de route en het schema van de vuilniswagen op inrichten.

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat afval uit ondergrondse containers in de stad tijdig wordt opgehaald. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, omdat minder afval leidt tot een schonere stad en leefomgeving. Daarnaast hebben medewerkers van de afvalwagens nog steeds de keuze om af te wijken van de voorgestelde rijroute. Door zelf te bepalen waar afval op een bepaald moment opgehaald dient te worden. Dit vergroot de keuzevrijheid van de medewerker en draagt bij aan de waarde Autonomie.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- locatie ondergrondse afvalcontainers

- sensordata ondergrondse afvalcontainers

- aantal afvalwagens

- informatie mbt planning en schema voor inzet medewerkers inzameling afval

# data[].attributes.goal
Het geautomatiseerd herkennen van verschillende typen straatafval

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat afval in de stad tijdig wordt opgehaald. Doordat we verschillende typen straatafval herkennen op verschillende locaties en de impact daarvan kunnen bepalen. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, omdat minder afval leidt tot een schonere stad en leefomgeving. De waarde Privacy is bij het onderwerp afvalinzameling niet in het geding, aangezien er op GEEN enkele manier sprake is van herleidbaarheid naar bewoners.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- overzicht typen straatafval

- locatie registratie van afval op wijk- of buurtniveau

- tijdstip registratie van afval

- meldingen mbt afval

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van de meest nuttige rijroutes van veegwagens

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat afval in de stad tijdig wordt opgehaald. Daarmee dragen we bij aan de waarde Gezondheid, omdat minder afval leidt tot een schonere stad en leefomgeving. Daarnaast hebben medewerkers van de afvalwagens nog steeds de keuze om af te wijken van de voorgestelde rijroute. Door zelf te bepalen waar afval op een bepaald moment opgehaald dient te worden. Dit vergroot de keuzevrijheid van de medewerker en draagt bij aan de waarde Autonomie.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- rijroutes veegwagens

- tijdschema veegwagens

- overzicht locaties mbt ophalen afval

- meldingen mbt afval

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
DOEL: De bedoeling van deze toepassing is het controleren of mensen zich houden aan de geslotenverklaringen. Dat zijn gebieden waar je met bepaalde auto’s en andere voertuigen om verschillende redenen niet in mag rijden. Dit is op deze manier geregeld omdat de Gemeente Rotterdam de luchtkwaliteit en de leefbaarheid in Rotterdam wil vergroten. Ook wil de Gemeente mensen aanmoedigen om vaker gebruik te maken van schone en duurzame manieren van vervoer.

IMPACT: Als de camera een auto constateert die een gesloten gebied inrijdt, dan wordt er een foto gemaakt. Op basis van een foto van een kenteken, verrijkt met RDW-gegevens en eventuele ontheffingen controleert een computerprogramma of een voertuig toegang heeft tot een bepaald gebied met geslotenverklaring. Is dit niet het geval, dan wordt deze foto en de bijbehorende informatie beoordeeld worden door een bevoegde ambtenaar. De gevolgen voor de burger kunnen zijn dat een boete onterecht wordt opgelegd. Echter, dit wordt ondervangen door de beoordeling van een boa. Door het gebruik van camera's kunnen burgers het gevoel krijgen dat ze overal worden vastgelegd. Door de algoritmetoepassing worden enkel kentekens vastgelegd, personen worden vervaagd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Ontheffingenbeleid nul-emissiezone Rotterdam 2025 en Zero-emissiezone voor bestel- en vrachtauto's

# data[].attributes.methodsAndModels
ANPR-camera’s maken foto’s van kentekens van voertuigen die een bepaald gebied met een (voertuig specifieke) geslotenverklaring inrijden. Aan de hand van de foto wordt een digitaal bericht gestuurd naar een centraal softwarepakket. Aan dit bericht wordt voertuiginformatie toegevoegd. Op basis van dit verrijkte bericht wordt een analyse uitgevoerd of het voertuig is toegestaan in het gebied en zo niet en indien van toepassing, of er aan dat specifieke voertuig een ontheffing is verleend. Aan de hand van deze informatie wordt bepaald of het betreffende voertuig rechtmatig dat specifieke gebied mocht inrijden. Indien vastgesteld wordt dat het betreffende voertuig het gebied niet mocht betreden, volgt het handhavingsproces.

In het handhavingsproces volgt een visuele controle: de juistheid van de geconstateerde overtredingen en de compleetheid van de bijbehorende informatie wordt dagelijks door boa’s gecontroleerd. De boa besluit vervolgens of voertuig in overtreding is. Pas na goedkeuring worden de overtredingen doorgestuurd aan de administratie van handhaving, die de benodigde gegevens van de overtreding verzamelt en vervolgens doorstuurt naar het CJIB (Centraal Justitieel Incassobureau). CJIB verzendt vervolgens de bekeuring naar de eigenaar van het voertuig.

# data[].attributes.proportionality
Om het doel van de gebieden met een geslotenverklaring te bereiken moeten zoveel mensen als mogelijk zich aan de regels houden. Dat betekent een zo hoog mogelijke pakkans voor overtreders gedurende alle momenten van de dag. Daarom wordt de controle uitgevoerd met camera’s die op dezelfde plek hangen en worden de kentekens automatisch gecontroleerd. Er is ook gezocht naar andere manieren om dit doel te behalen. Zoals af en toe een controle door een boa of de inzet van mobiele camera’s die steeds op andere plekken staan. Deze andere manieren zijn niet goed genoeg om het doel te behale

# data[].attributes.humanIntervention
Er is menselijke tussenkomst, de BOA controleert de verschillende factoren waarop een boete is uitgedeeld en stuurt vervolgens de gegevens op naar het CJIB.

# data[].attributes.sourceData
Voertuigkenmerken

# data[].attributes.goal
Gemeenten krijgen via het IB informatie over box 1 inkomsten van inwoners met een bijstandsuitkering. Gemeenten kunnen daarmee nagaan of iemand terecht een uitkering ontvangt en of de hoogte van de uitkering juist is.

Dit gebeurt naast de signalen ‘Start Inkomstenverhouding’ en ‘Ondersteuning Inkomstenverrekening Bijstand’. Zo ontvangen gemeenten informatie als iemand inkomsten heeft terwijl die persoon een bijstandsuitkering ontvangt. Box 1-inkomsten zijn bijvoorbeeld inkomsten van zelfstandigen, alimentatie of inkomsten uit werk zoals freelancen, gastouderopvang of een krantenwijk.

Op basis van de belastingaangifte wordt aangegeven of iemand box 1-inkomsten had tijdens de uitkering. Met deze informatie worden gemeenten geholpen om inkomsten te vinden die niet zichtbaar zijn in de gegevens van UWV. Zo hoeven zij niet alleen te vertrouwen op de informatie die burgers zelf doorgeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Zie voor de algemene grondslag van de verwerking van persoonsgegevens in het kader van de informatiedienst “Samenloopsignalering” het algoritme "Samenloopsignalering".

Grondslag verwerking Belastingdienst:

·        artikel 64, eerste lid, onder c, en artikel 68 Participatiewet

·        artikel 45, eerste lid, onder c, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

·        artikel 45, eerste lid, onder c, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking IB:

·        artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

·        artikel 45, tweede lid, IOAW

·        artikel 45, tweede lid, IOAZ

·        artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Grondslag verwerking Gemeenten:

·        Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Bijstandsverlening vindt plaats als de aanvrager over onvoldoende middelen (inkomen en vermogen) kan beschikken om in de kosten van het bestaan te voorzien (Participatiewet artikel 31, 32 en 33). Om dit vast te stellen toetsen sociale diensten en de SVB de beschikbare middelen van de aanvrager.

Zie ook het Gegevensregister. Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI / Participatiewet op de website van het IB te vinden via de volgende pagina: https://www.bidn.nl/privacy-beleid

# data[].attributes.methodsAndModels
A. Een gemeente levert maandelijks via het beveiligde klantenportaal aan het IB een bestand m.b.t. de actuele bijstandspopulatie. Na iedere aanlevering wordt een verwerkingsverslag gepubliceerd met een overzicht van eventuele fouten in de aanlevering;

B. Een (vraag)bestand waarmee periodiek (maandelijks) in bulk gegevens worden opgevraagd bij de Belastingdienst m.b.t. de uitkeringspopulaties van gemeenten / SVB (NB. 1x per jaar medio juni vindt er op basis van verwerking belastingaangiften een actualisatie vanuit de Belastingdienst plaats van het meest recente fiscale jaar);

C. De aanlevering van het bulk (antwoord)bestand van de Belastingdienst met daarin gegevens met betrekking tot Box 1 van de uitgevraagde populatie;

D. (tijdelijke) opslag van aangeleverde BSN en bijbehorende signalen in voorziening bijstandspopulatie. Het IB vergelijkt met behulp van een algoritme of er (box 1) inkomsten zijn genoten in het jaar waarin ook de uitkering actief was;

E. In geval van overlap met de uitkeringsperiode stelt het IB een signaal ter beschikking aan de gemeente (en/of SVB). Afhankelijk van de door gemeente ingestelde rapportwensen wordt een samenloopsignaal rapport gepubliceerd op het portaal.

# data[].attributes.proportionality
Het ‘Signaal Inkomsten Box 1’ is onderdeel van de informatiedienst Samenloopsignalering. (zie algoritme ‘Samenloopsignalering’). Hier worden alleen de specifieke punten uitgelegd over ‘Signaal Inkomsten Box 1’.

Inkomsten kunnen invloed hebben op het recht en de hoogte van een uitkering. Het IB bekijkt met gegevens van de Belastingdienst of er sprake is van een combinatie van inkomsten en uitkering, zodat kan worden gecontroleerd of de uitkering terecht en juist is.

Met ‘samenloop’ bedoelen we dat een lopende uitkering samenvalt met het fiscale jaar waarin de inkomsten uit box 1 zijn ontvangen. De indicatie box 1 gaat over de soorten inkomen die er waren in dat jaar.

Informatie uit de aangifte inkomstenbelasting kan pas later in het jaar bekend worden. Of het kan soms worden aangepast in de loop van het jaar. Omdat deze informatie invloed kan hebben op het recht of de hoogte van een uitkering, wordt maandelijks gekeken of er veranderingen zijn in deze gegevens. Op deze manier kunnen eventuele wijzigingen snel worden ontdekt.

Het algoritme zorgt ervoor dat de gemeente alleen de gegevens ontvangt van inwoners met een bijstandsuitkering die inkomsten hebben in Box 1. Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Het uitkeringsbestand van de gemeente (A):

Zie hiervoor het algoritme Samenloop.

Het vraagbestand aan de belastingdienst (B):

- BSN

- Belastingjaar

- Gemeentecode

Het antwoordbestand van de belastingdienst (C):

- BSN

- Gemeentecode

- Box1 Belastingjaar

- Belastbare winst (definitieve posten), Box1-zelfstandigen, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten zelfstandigen (J/N)

- Box1-alimentatie, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten uit partneralimentatie (J/N)

- Box1-row, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten uit resultaat overige werkzaamheden (J/N)

- Fiscaalpartnerschap (J/N)

- Beschreven (J/N

- Aandeel aangever in grondslag (J/N)

Signaal naar de gemeente (D):

Zie de algoritme "Samenloop" voor de gegevens welke standaard onderdeel zijn van een signaal.

Onderstaand de gegevens specifiek behorende bij dit signaal

- Box1 Belastingjaar

- Box1-zelfstandigen, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten zelfstandigen

- Box1-alimentatie, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten uit partneralimentatie

- Box1-row, indicatie die aangeeft dat er sprake is van inkomsten uit resultaat overige werkzaamheden

# data[].attributes.contactEmail
* De officiële, statutaire naamswijziging van Stichting Inlichtingenbureau naar Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN) volgt op een later moment. Tot die tijd gebruiken we in officiële documentatie de naam Stichting Inlichtingenbureau (IB). https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Doel:

Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid.

Impact:

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met

als onderdeel de wet SUWI). de Wet Basisregistratie Personen en de Wet rechten burgerlijke stand.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met behulp van PKO-kennissystemen worden (complexe) beslissingsprocessen, die te maken hebben met het verstrekken van bijstand op grond van de Participatiewet, vertaald naar eenvoudige dialogen op basis van vraag en antwoord. Hierbij wordt gebruik gemaakt van reeds opgeslagen informatie. Het kennissysteem doorloopt op gebruiksvriendelijke wijze alle relevante vragen en registreert de daarbij verzamelde gegevens rechtstreeks in de Suites voor het Sociaal Domein. Het systeem genereert een juridisch correcte en volledige beschikking en rapportage. Er zijn kennissystemen voor de processen aanvragen, aanpassingen en beëindigingen, heronderzoeken, terugvordering en verhaal op onderhoudsplichtigen.

Het gaat om een kennisboom: de behandelaar kiest op basis van de ontvangen stukken/gegevens en gegevens die zijn verkregen vanuit bronsystemen (BRP, Suwinet) een antwoord op een vraag. Na beantwoording van de vragen wordt, conform ingevoerde wetgeving en lokaal beleid, de berekening gemaakt en in een rapportage/beschikking gepresenteerd.

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambternaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Door de medewerker is controle op de uitkomst. Ook is er de mogelijkheid voor de aanvrager om uitleg te vragen of bezwaar te maken over een besluit van de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, welke deels weer afkomstig zijn uit de

Basisregistraties. De lokale BRP

# data[].attributes.goal
Het toekennen van een uitkering aan bewoners die daar recht op hebben

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Utrechts Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat op de juiste manier uitkeringen kunnen toekennen aan bewoners die daar recht op hebben. Dit draagt bij aan de waarde Rechtvaardigheid, aangezien we de juiste vorm van dienstverlening bieden voor de meer kwetsbare bewoners. Bij elke aanvraag wordt de persoonlijke context en situatie van de betreffende bewoner beoordeeld door een medewerker. Hiermee geven we invullen aan de waarde Menselijke waardigheid, door mensen niet als nummertje te behandelen, maar oog en aandacht hebben voor hun situatie. Bij de toepassing van het algoritme borgen we dat er geen sprake is van privacyschending.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Wel of niet ingevulde verplichte velden bij de vragenlijst digitale levensonderhoud

# data[].attributes.goal
Het monitoren van de parkeerdruk in het gebied van betaald parkeren

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de parkeerdruk in Utrecht te monitoren, kunnen we ons parkeerbeleid beter en gerichter vormgeven. Dankzij een verbeterde vorm van ons parkeerbeleid kunnen we onze wettelijke taak op parkeerhandhaving op de juiste manier uitvoeren. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat we op geaggregeerd niveau monitoren met parkeerdruk op verschillende locaties. Zonder gebruik te maken van persoonsgegevens uit individuele parkeeracties.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Geanonimiseerde gegevens uit verschillende interne systemen mbt parkeren

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare ruimte iets gerepareerd of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het online meldingensysteem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast situatie kan gemeld worden. Het algoritme verwerkt teksten uit de melding en plaatst de medling in de juiste categorie (voor afhandeling door het juiste team van de gemeente).

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden. Een woord als 'bedankt' krijgt een lager gewicht en een woord zoals 'vuilnis' krijgt een hoog gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens door middel van 'machine learning' (logische regressie) bepaald bij welke categorie de melding hoort en bij welk team binnen de gemeente Almelo, de melding het meest waarschijnlijk past. Hosting en technisch beheer van het algoritme worden verzorgd door de leverancier.

# data[].attributes.proportionality
Doordat het algoritme automatisch teksten herkent en verwerkt, kunnen meldingen snel en efficient gedaan worden en opgevolgd worden. Voorheen moesten melders zelf kiezen bij welke categorie hun melding het best paste, zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar door de vele soorten categorieen koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Dat wordt voorkomen door het algoritme in te zetten voor de juiste indeling van een melding.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het niet duidelijk is in welke categorie een melding valt (als met minder dan 40% zekerheid vast te stellen is waar het over gaat) dan wordt de melding doorgestuurd naar het Klant Contact Centrum (KCC) van de gemeente. Daar beoordeelt een medewerker van de gemeente de medlingstekst. Vervolgens wordt de melding in de juiste categorie geplaatst. Als een melding toch in een verkeerde categorie terecht is gekomen, dan plaatst een medewerker van het KCC de melding alsnog in de juiste categorie.

# data[].attributes.risks
Er hangen weinig risico's samen met dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt ervoor dat een melding snel bij het juiste team van de gemeente Almelo onder de aandacht is.

1. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, dan komt het in de categorie 'overig' terecht. Medewerkers van het Klant Contact Centrum (KCC) zetten de melding dan handmatig in de juiste categorie.

2. Als het algoritme niet naar behoren werkt, kan het iets langer duren voordat de melding bij het juiste team is, omdat een medewerker dan moet zorgen voor de juiste indeling.

3. Als een melder op de hoogte gehouden wil worden, kan hij of zij persoonsgegevens toevoegen (telefoonnummer/ e-mailadres). Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Voor de werking van het algoritme worden teksten (woorden) uit een melding gebruikt. Tijdens het maken van een melding kan een melder er (op een aparte pagina) voor kiezen om een telefoonnummer of e-mailadres achter te laten. Deze persoonsgegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling aan de melder. De gegevens worden niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en worden ook niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Dit is een onderzoekproject om te onderzoeken of het mogelijk is om loden leidingen in een woning te voorspellen. Lood in het drinkwater is schadelijk voor de gezondheid, met name voor kinderen en zwangere vrouwen. Loden waterleidingen kunnen voorkomen in panden die voor 1960 zijn gebouwd. Aan de hand van data van corporaties over in welke woningen lood is aangetroffen willen we onderzoeken of we kunnen voorspellen in welke huizen in de particuliere sector er een verhoogd risico is op het aantreffen van lood. De enige persoonsgegevens die tijdens dit project worden gebruikt zijn adressen. De eerste fase is een onderzoek om te kijken of het überhaupt mogelijk is om loden leidingen te kunnen voorspellen op basis van data. In het geval dat uit de eerste fase blijkt dat dit mogelijk is zouden we in de tweede fase de adressen waarbij een verhoogd risico op lood voorspeld is willen aanschrijven middels een brief. In deze brief zouden we een waarschuwing af willen geven voor de mogelijke aanwezigheid van lood met het advies om een inspectie op lood uit te voeren.

# data[].attributes.proportionality
Lood in het drinkwater is schadelijk voor de gezondheid, met name voor kinderen en zwangere vrouwen.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
De enige persoonsgegevens die tijdens dit project worden gebruikt zijn adressen.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Door middel van een door gebruikers aanpasbare lijst met woorden die niet of juist wel gelakt moeten worden, kunnen deze lakvoorstellen verder gepreciseerd worden. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. De AVG is hiervoor de grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatiseerde beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn en verbetert waar het moet. Dit werk kan ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en daarmee voldoet aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waarbij de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of te wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar tot personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen (van de bewindspersoon, directeur) niet te lakken en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel, maar kunnen wel alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
De applicatie PDF2GIS is bedoeld om gegevens over gebouwen te herleiden uit splitsingstekeningen (fase 1), bouwtekeningen (fase 2) en plattegronden van makelaars (fase 3). Het betreft het in samenhang inwinnen van objecten, relaties en attributen van objecten zoals onder meer pand, verblijfsobject, gebouwzone, bouwlaag, ruimte en het appartementsrecht. Het in samenhang inwinnen komt de kwaliteit (o.a. volledigheid, consistentie en nauwkeurigheid) ten goede. Een hogere kwaliteit vermindert vragen en afstemmingsproblemen tussen bijv. (basis)registraties. De applicatie komt uiteindelijk in de plaats van het meten in een papieren tekening of in een digitale tekening met bijv. Bluebeam (waarbij bestaande lijnen worden overgetekend). Een gegevensbeheerder of geo-informatiebeheerder bedient de applicatie en kan in elk van 13 stappen ingrijpen om correcties aan te brengen. De gegevens worden gebruikt in (basis)registraties zoals WOZ, BAG en in de toekomst wellicht SOR (Samenhangende objectenregistratie). Het programma functioneert goed wanneer de kwaliteit van de gegevens zich kan meten aan handmatig ingewonnen gegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van o.a. Wet BAG (over het beheren adressen en gebouwen-gegevens) wordt de grootte van het verblijfsobject gemeten, op grond van de Wet WOZ (over de waardering van onroerende zaken) de grootte van gebouwzones op bouwlagen binnen het WOZ-object. WOZ maakt gebruik van BAG en in Den Haag is WOZ ook nog eens gedelegeerd bronhouder voor oppervlaktegegevens in de BAG (WOZ meet voor BAG om gemeentebreed voor elk gebouw dezelfde oppervlakte-gegevens te hanteren).

# data[].attributes.methodsAndModels
PDF2GIS maakt onder meer gebruik van algoritmen zoals tekst-detectie (EAST algoritme), tekstherkenning (Tesseract OCR), lijn-herkenning (Hough Line Transform), polygonen-vormende algoritmen alsmede algoritmen voor het georefereren (rubber-sheeting e.d.).

# data[].attributes.proportionality
Er bestaat geen alternatief voor de algoritmen van PDF2GIS. PDF2GIS wordt juist zelf gezien als alternatief voor een traditionele manier van inwinnen van gebouwengegevens. Bij een traditionele manier van werken maken individuele, gemeentelijke medewerkers elk op hun eigen wijze een interpretatie van lijnen en tekst om daaruit gebouwgegevens te herleiden. Hierbij worden verhoudingsgewijze minder consequente interpretaties gedaan en verhoudingsgewijze meer fouten gemaakt, bijv. in het kalibreren. De kracht van PDF2GIS is het in samenhang kunnen inwinnen van gegevens die nu nog in verschillende basisregistraties afzonderlijk worden bijgehouden. De huidige praktijk is dat gegevens in vier verschillende registraties (WOZ, BAG, BGT, 3D-stadsmodel) niet gelijktijdig en vanuit verschillende bronnen worden bijgehouden. Dit is verhoudingsgewijze duur (verschillen terugmelden e.d.) en de kwaliteit is verhoudingsgewijze laag (door o.a. verschillen in tijd, nauwkeurigheid, precisie enz.). Er bestaan geen andere programma's met algoritmen die gebouwengegevens in samenhang kunnen inwinnen en die daarbij gebruik maken en daarbij gebruikmaken van bestaande, bekende gegevens over gebouwen, zoals in het stelsel van basisregistraties of de WOZ-registratie.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, zeker is er sprake van tussenkomst van de mens in de zin van gebruiker van het algoritme PDF2GIS. Het destilleren van gebouwengegevens uit gescande (soms oude, minder goed leesbare) tekeningen is (nog) te complex om 'blind' uitsluitend aan een algoritme over te kunnen laten. Het verwerken van een tekening wordt in fase 1 in 13 stappen uitgevoerd. En in elke stap wordt de gebruiker geacht correcties aan te brengen als dat nodig is. De gebruiker moet het resultaat ook voorlopig nog zelf verwerken in evt. afnemende (basis)registraties.

# data[].attributes.risks
Aan het werken met de algoritmen van PDF2GIS zijn geen risico's verbonden. De grootste valkuil is het werken met een tekening die niet een actuele situatie weergeeft. De medewerker die met PDF2GIS werkt let hierop door beeldmateriaal te bestuderen zoals luchtfoto's. Bovendien vormt de output van PDF2GIS op termijn de input van een keten waarin gebouwgegevens gevalideerd en gedistribueerd worden. Van bias, in die zin dat het algoritme een systematisch verschil in representativiteit kan opleveren ('discrimineert'), is geen sprake. Hooguit kan het zijn dat algoritmen beter werken op tekeningen van veel voorkomende gebouwen (appartementen) en minder goed op unieke gebouwen, waardoor de gebruiker vaker handmatige correcties moet uitvoeren.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt in het algoritme PDF2GIS gebruikgemaakt van gegevens in basisregistraties. Dit betreft de WOZ (waardering onroerende zaken), BAG (adressen en gebouwen), BGT (grootschalige topografie) en BRK (kadaster) als gegevensbron. Het resultaat van PDF2GIS wordt idealiter verwerkt naar (basis)registraties WOZ en BAG, in de toekomst naar de SOR (samenhangende objectenregistratie). Het algoritme verwerkt een tekening (appartementstekening fase 1, bouwtekening in fase 2 en plattegrond van makelaar in fase 3) tezamen met bekende gegevens uit basisregistraties. De bewerking leidt zoveel mogelijk tot gegevens over gebouwen. Dit zijn de objecten, relaties en attributen zoals genoemd in informatiemodellen van BAG (IMBAG), WOZ (IMWOZ) en de SOR.

# data[].attributes.website
De code wordt niet openbaar gepubliceerd. De applicatie PDF2GIS wordt in opdracht van de gemeente Den Haag ontwikkeld door Coders Co. De businesscase en het intellectueel eigendom liggen bij de leverancier. PDF2GIS is geïnitieerd vanuit project Startup in Residence.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Directie Ingenieursbureau gebruikt reken- en tekensoftware om ruimtelijke objecten (bijvoorbeeld gebouwen) te ontwerpen. In deze software zijn formules opgenomen voor bijvoorbeeld stabiliteit en overspanning, wat impact heeft op de bouwmogelijkheden (bouwvolume, architectuur) en zo bijvoorbeeld op vestigingskansen van bedrijven.

# data[].attributes.goal
Directie Ingenieursbureau gebruikt software om grondwaterdynamiek in beeld te brengen. De uitkomsten daarvan worden meegenomen in ruimtelijke planvorming en kunnen bijvoorbeeld impact hebben op het mogelijke bouwvolume en omvang van wegafzettingen.

# data[].attributes.proportionality
Zie doel en impact.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om onze inhoudelijke experts te helpen bij het maken van een keuze voor een milieubelatende activiteit (MBA). Het werken met deze waardes was bij ingang van het DSO in 2024 volledig nieuw, dus er bestond een behoefte bij gebruikers om hulp te krijgen bij het maken van keuzes. Het algoritme wordt niet gebruikt om direct beslissingen te maken voor onze gebruikers. Het algoritme geeft een advies waarover onze inhoudelijke expert een beslissing neemt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Er is geen wettelijke basis voor het gebruik van dit algoritme.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is verwerkt in een stand-alone applicatie. Deze applicatie is alleen bereikbaar voor collega's die hiervoor gemachtigd zijn. De applicatie krijgt onze bedrijfsgegevens aangeleverd via een API-koppeling. Het algoritme gebruikt dit om een aantal voorstellen te doen van mogelijke MBA's. Dit algoritme gebruikt hiervoor trends in combinaties tussen bijvoorbeeld SBI-code en MBA's die eerder gevalideerd zijn. Vervolgens kiest de inhoudelijke expert welke suggesties kloppen en selecteert handmatig dat deze MBA's via de API-koppeling weer teruggeschreven worden naar ons zaaksysteem. Dit zaaksysteem is ook afgeschermd van de buitenwereld.

# data[].attributes.proportionality
Aangezien dit algoritme niet gebruikt wordt om harde belissingen te maken aan de hand van privacygevoelige informatie, is de impact beperkt. De afwegingen konden dan ook zonder al te veel moeite gemaakt worden. Wel bestond er discussie of onze interne datakwaliteit van dermate hoog niveau zou zijn om betrouwbare suggesties te produceren. Aangezien het alternatief betekent dat onze experts zonder hulp een beslissing zou moeten maken, is de afweging gemaakt dat gebruik van het algoritme wel verstandig is.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten worden gebruikt ter advies voor het maken van een keuze voor MBA per bedrijf. Deze gegevens worden uiteindelijk openbaar beschikbaar gemaakt.

# data[].attributes.risks
Er zijn in principe geen risico's bij het gebruik van dit algoritme. De gebruikte en geproduceerde gegevens zijn openbaar met minimaal risico wanneer hier fouten in bestaan. De inhoudelijke expertise bij gebruik van het algoritme wordt gewaarborgd waardoor er echt geen risico bestaat.

# data[].attributes.sourceData
De volgende bedrijfsrelevante gegevens worden gebruikt:

- Bedrijfsnaam

- Kvk-nummer

- BAG-adres

- SBI-codes

- Branche

- MBA-codes en omschrijving

# data[].attributes.goal
Omgevingsdienst Haaglanden maakt gebruik van Copilot Chat als generatieve AI-assistent ter ondersteuning van medewerkers bij uiteenlopende cognitieve werkzaamheden binnen de kantooromgeving. Het doel is om creativiteit, efficiëntie en digitale vaardigheden te versterken, onder meer door ondersteuning te bieden bij het genereren van ideeën, het structureren van informatie en het opstellen van teksten.

Copilot Chat functioneert uitsluitend op basis van de invoer van gebruikers en heeft geen toegang tot interne gegevens of systemen binnen de Microsoft 365-omgeving van Omgevingsdienst Haaglanden. Er worden geen geautomatiseerde besluiten genomen en de toepassing wordt niet ingezet voor processen die directe gevolgen hebben voor inwoners, bedrijven of beleidsvorming.

De invloed van het gebruik blijft beperkt tot persoonlijke ondersteuning van medewerkers. Om het gebruik van Copilot Chat op een zorgvuldige en verantwoorde manier te waarborgen, heeft Omgevingsdienst Haaglanden een aantal uitgangspunten vastgesteld die richting geven aan het gebruik binnen de organisatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Bij het gebruik van Copilot Chat binnen Omgevingsdienst Haaglanden worden geen persoonsgegevens verwerkt en vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. Het gebruik is daarmee in overeenstemming met de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), mits medewerkers de interne richtlijnen naleven.

Deze richtlijnen schrijven onder meer voor dat geen vertrouwelijke of gevoelige informatie wordt gedeeld met AI-toepassingen, zodat de privacy en informatiebeveiliging te allen tijde zijn gewaarborgd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van grote taalmodellen (Large Language Models, LLMs) van OpenAI, die als dienst worden aangeboden via Microsoft Azure. Deze modellen zijn getraind op omvangrijke hoeveelheden tekstdata en kunnen daardoor natuurlijke taal begrijpen en genereren. Binnen de Microsoft 365-omgeving kan Copilot deze modellen aanroepen om gebruikers te ondersteunen bij het beantwoorden van vragen, het schrijven van teksten en het structureren van informatie. De verwerking vindt plaats binnen de beveiligde cloudinfrastructuur van Microsoft, conform de geldende privacy- en beveiligingsstandaarden. Meer informatie over de architectuur en werking is te vinden via: Microsoft Copilot Architectuur en Azure OpenAI Service.

# data[].attributes.proportionality
Omgevingsdienst Haaglanden heeft gekozen voor de inzet van Copilot Chat als generatieve AI-toepassing vanwege de mogelijkheden om medewerkers te ondersteunen bij cognitieve werkzaamheden, zoals het ordenen van informatie, het verkennen van ideeën en het opstellen van teksten.

Bij deze keuze is bewust gekeken naar de beperkte impact op processen en gegevens, het ontbreken van geautomatiseerde besluitvorming en de waarborg dat het gebruik van Copilot Chat uitsluitend een adviserend en ondersteunend karakter heeft. Ook is nadrukkelijk gekozen voor de AI-assistent van Microsoft in plaats van oplossingen van bijvoorbeeld OpenAI of Google. Deze keuze sluit aan bij het feit dat Omgevingsdienst Haaglanden haar cloudomgeving, opslag en samenwerkingsdiensten reeds binnen het Microsoft 365-platform heeft ingericht.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is een essentieel uitgangspunt bij het gebruik van Copilot Chat binnen Omgevingsdienst Haaglanden. Copilot fungeert uitsluitend als adviserend hulpmiddel en ondersteunt medewerkers bij het uitvoeren van hun werkzaamheden.

De eindverantwoordelijkheid voor de inhoud, interpretatie en toepassing van de gegenereerde output blijft altijd bij de medewerker. Hiermee wordt geborgd dat Copilot zelf geen beslissingen neemt en dat de menselijke controle te allen tijde behouden blijft.

Daarnaast zijn medewerkers geïnformeerd dat bij (toekomstige) publicaties en externe communicatie altijd rekening wordt gehouden met de geldende transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
Omgevingsdienst Haaglanden hanteert een risicogestuurde aanpak bij het gebruik van AI-toepassingen. Voor Copilot Chat zijn risico’s onderkend, zoals het onbedoeld delen van vertrouwelijke informatie, het verkeerd interpreteren van gegenereerde output en het ontstaan van afhankelijkheid van de tool.

Deze risico’s worden beperkt door het hanteren van duidelijke richtlijnen, het vergroten van bewustwording onder medewerkers en het bieden van ondersteuning door de CISO en de privacy officer. Nieuwe gebruikers moeten eerst een korte training volgen waarin de gevaren van het gebruik van Copilot behandeld worden.

De vastgestelde uitgangspunten voor het gebruik van Copilot Chat vormen een belangrijk onderdeel van dit risicobeheer en dragen bij aan een verantwoorde en veilige toepassing binnen de organisatie.

# data[].attributes.sourceData
Copilot binnen Omgevingsdienst Haaglanden werkt op basis van de gegevens die beschikbaar zijn binnen de Microsoft 365-omgeving van de organisatie. Dit betekent dat Copilot toegang heeft tot informatiebronnen waarmee het is geïntegreerd, zoals e-mail, documenten en Teams-omgevingen, voor zover de gebruiker daar zelf toegang toe heeft.

De verwerking van gegevens vindt uitsluitend plaats ten behoeve van de ondersteuning van de medewerker bij diens werkzaamheden. Er worden geen gegevens buiten de Microsoft 365-omgeving van Omgevingsdienst Haaglanden gedeeld of opgeslagen.

Medewerkers blijven verantwoordelijk voor het zorgvuldig omgaan met vertrouwelijke en privacygevoelige informatie en volgen daarbij de vastgestelde interne richtlijnen en uitgangspunten voor veilig en verantwoord gebruik van AI-toepassingen.

# data[].attributes.goal
De geautomatiseerde documentcheck en gezichtsvergelijker dienen drie doelen, te weten:

1. Het vaststellen van de identiteit van de aanvrager van een identiteitsbewijs ter voorkoming van identeitsfraude;

2. Het vaststellen van de echtheid van de aangeleverde brondocumenten uit het land van herkomst ter voorkoming van vervalsing;

3. Het betrouwbaar houden van de informatie in de Basisregistratie Personen (BRP).

Als de applicaties met gebruik van het algoritme aangeven dat de persoon wiens identiteitsdocument en gezicht gescand zijn niet de persoon is die aan de balie staat, dan betrekt de baliemedewerker Publieke Dienstverlening een collega om deze bevinding te toetsen. Een aantal aanvragen wordt afgehandeld door buitenlandspecialisten. Deze specialisten passen ook het 'vier-ogen-principe' toe bij twijfel over de bevinding van de document- en/of gezichtsscan. Als zij tot de conclusie komen dat de bevinding van de documentcheck en/of gezichtsvergelijker correct is en de identiteit van de aanvrager niet overeenkomst met de identiteit op de brondocumenten en/of foto, dan wordt de aanvraag tot inschrijving in de BRP of het aanvragen van een identiteitsbewijs afgewezen. Bij deze afwijzing kan aangegeven worden of er een vermoeden is van fraude. In dat geval worden Politie en/of Marechausse ingeschakeld voor nader onderzoek.

De impact is dat het de betrouwbaarheid van het BRP-inschrijfproces verhoogt en de BRP-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling

Besluit BRP art.35UAVG art. 29: in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde face recognititon, gezichtsherkennings-API's: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evalusaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

De technische componenten omvatten:ID-scannerA4 scannerScanserverKleine monitorGezichtsscanner

Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.

5. De BRP-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het BRP-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de BRP-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Documenten bevatten een aantal echtheidskenmerken die de documentscanner nauwkeuriger kan vaststellen dan het menselijk oog. Dit geldt eveneens voor het controleren van de biometrische kenmerken in het gezicht.

Bij het inzetten van dit algoritme is zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De BRP-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving. Ook wordt volgens het 4-ogen principe een extra controle uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de BRP-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie.De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen. Daarnaast zijn de medewerkers getraind in het vaststellen identiteit en echtheid identiteitsdocumenten. In kader van zorgvuldigheid is bij afwijkingen en/of twijfel sprake van 4 ogen principe.

# data[].attributes.sourceData
Biometrische kenmerken in het gezicht en echtheidskenmerken op het document.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
De digitale dienstverlening is een extra dienst die wij aan inwoners en ondernemers verlenen en voor velen een uitkomst. Daarnaast is het ook niet meer oportuun om alle aanvragen via de balie af te handelen.Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen. Dat komt door de grote aantallen verwerkingen en bijkomende tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme. Hierbij op te merken dat meestal voordat de aanvraag afgewezen wordt de burger om aanvullende informatie wordt gevraagd om de aanvraag alsnog positief af te kunnen ronden en bij twijfel altijd het 4 ogen principe van toepassing is.

# data[].attributes.risks
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.Hierbij op te merken dat meestal voordat de aanvraag afgewezen wordt de burger om aanvullende informatie wordt gevraagd om de aanvraag alsnog positief af te kunnen ronden en bij twijfel altijd het 4 ogen principe van toepassing is.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Doel: het digitaal handhaven van de autoluwe binnenstad. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Autoluwe Binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het gebruik van de documentscanners is beter te kunnen controleren of ingeleverde of getoonde identificatiedocumenten echt zijn. De echtheidskenmerken van een identificatiedocument kunnen door een algoritme beter worden beoordeeld dan door een mens met het blote oog. Als een document als niet echt wordt aangemerkt door het algoritme wordt een tweede check gedaan, waarbij de gegevens worden vergeleken met gegevens uit de BRP. Vervolgens wordt bij vaststelling of twijfel conform 4-ogenprincipe het document op echtheid beoordeeld. Uiteindelijk kan constatering van niet echt zijn van een document resulteren in aangifte bij de politie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op de identificatieplichtPaspoortwet

Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme heeft aangeleerd gekregen welke kenmerken op een identiteitsbewijs echtheid garanderen. Door een aangeleverd document te scannen op deze kenmerken kan het algoritme bepalen of de echtheid van een document kan worden gegarandeerd. Als dit niet het geval is wordt een secundaire check gedaan bij de back office, waarbij een uitgebreidere scan wordt uitgevoerd met meer echtheidskenmerken en waarbij door een medewerker wordt meegekeken. Zo kan de echtheid worden gegarandeerd, ook in gevallen waarin bijvoorbeeld beschadigingen op het document ervoor zorgen dat de echtheid in eerste instantie niet wordt geverifieerd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

Een algoritme kan echtheidskenmerken beter onderscheiden dan mensen. Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens. De inzet van het algoritme beperkt het risico op verschillende vormen van fraude.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens.

# data[].attributes.risks
Er vindt altijd controle plaats door een medewerker en het vier ogen principe wordt toegepast. Als een eerste check de echtheid niet kan garanderen wordt nog een tweede check gedaan, ook weer onder toezicht van een mens en conform 4-ogen principe.Daarnaast zijn de medewerkers getraind in het vaststellen identiteit en echtheid identiteitsdocumenten. De BRP-specialisten en ambtenaren burgerlijke stand zijn ook getraind in het vaststellen echtheid brondocumenten en passen bij twijfel altijd het 4-ogen principe toe.

# data[].attributes.sourceData
Identiteitsgegevens welke vermeld staan op het document dat gescand wordt. Ook kan er een check worden gedaan door de medewerker die kijkt of de pasfoto overeen komt met de persoon aan de balie.

# data[].attributes.goal
Wij optimaliseren onze website met ‘GetFeedback’, een platform waarmee wij uw feedback verzamelen. Zo kunnen we ervoor zorgen dat de website beter aansluit bij de informatie die onze cliënten zoeken. Bezoekers die de pop-up op hun scherm te zien krijgen, zijn niet verplicht de vragen te beantwoorden. Zij kunnen zelf het scherm wegklikken en besluiten om niet deel te nemen aan het klantonderzoek.

# data[].attributes.proportionality
Als u een website van UWV bezoekt, krijgt u soms een pop-upscherm te zien met 1 of meer vragen om feedback te geven over uw ervaring. Om onze dienstverlening te verbeteren gebruiken wij een algoritme voor klantonderzoeken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Onze medewerkers beoordelen zorgvuldig de verzamelde gegevens en analyses. Daarna bepalen zij de vervolgacties.

Er worden geen automatische aanpassingen gedaan aan websites na een klantonderzoek. Aanpassingen worden gedaan door onze medewerkers.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme. Wij houden de beveiliging up-to-date, zodat we voldoen aan wettelijke en ethische normen.

Wij houden ons aan wet- en regelgeving en vragen om toestemming van de bezoekers.

Wij vragen u via GetFeedback nooit om persoonsgegevens te delen.

In sommige campagnes of klantonderzoeken delen bezoekers soms ongevraagd hun naam en telefoonnummer. Bijvoorbeeld met een verzoek dat wij contact opnemen. In uitzonderlijke gevallen kan een UWV-medewerker oordelen dat dit door een bepaalde afdeling moet worden opgepakt. In de meeste gevallen wordt persoonlijke informatie onmiddellijk verwijderd om mogelijke schending van privacy te voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Om te bepalen welke bezoeker op welk moment een pop-up krijgt om vragen te beantwoorden, kan er gebruik worden gemaakt van verschillende parameters. Het uitgangspunt is het bezoekgedrag. De parameters zijn:

Welke pagina’s zijn door de bezoeker bezocht?

Hoelang is een bezoeker op een pagina geweest?

Sluit de bezoeker de pagina?

Met welk apparaat is de pagina bezocht?

Met welke instellingen is de pagina bezocht?

GetFeedback verzamelt de antwoorden op de volgende vragen:

Hoe tevreden bent u over deze website?

Wat wilde u doen op de website? Is dit gelukt?

Wat wilde u doen op de website? Hoeveel moeite heeft dit u gekost?

Wat is uw mening over onze website?

GetFeedback kan ook over andere onderwerpen vragen stellen aan de bezoeker. Een voorbeeld hiervan is wat bezoekers van een training vinden. Ook kunnen mensen zich aanmelden om op een later moment deel te nemen aan een onderzoek dat buiten GetFeedback wordt uitgevoerd.

# data[].attributes.goal
De WOZ-taxatiemodellen helpen elk jaar om de WOZ-waarde van woningen in de gemeente Het Hogeland vast te stellen. Het algoritme helpt taxateurs om de waarderingen eerlijk en consistent te controleren. De WOZ-waarde is belangrijk voor de hoogte van de onroerendezaakbelasting (OZB).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
De AI/ML modellen worden gebruikt om woningen te waarderen op basis van een combinatie van statistische technieken en Hedonic Pricing Model. Dit model vormt de basis van de analyse. Het uitgangspunt is dat de waarde van een woning bepaald wordt door de som van de afzonderlijke bijdragen van kenmerken zoals:

- Woningkenmerken (bijv. gebruiksoppervlakte, grondoppervlakte, bouwjaar)

- Locatiekenmerken (bijv. nabijheid van voorzieningen, demografie van de buurt).

- Marktconditie (bijv. trends in vraag en aanbod).

- Verkoopcondities

Bij het waarderen van woningen maakt het AI-model gebruik van LightGBM (beslisbomen). Het algoritme analyseert miljoenen combinaties van kenmerken (bijv. bouwjaar, type, gebruiksoppervlakte) en de invloed hiervan op de prijs. Het leert daarbij welke combinaties en patronen statistisch relevant zijn. Een beslisboom verdeelt de data in segmenten (bijv. woningen van hetzelfde type of vergelijkbare locatie) en bepaalt welke kenmerken het meeste gewicht hebben bij het voorspellen van de waarde. Er wordt vervolgens visueel gemaakt welke kenmerken het meest bijdragen aan de uiteindelijke waardering.

Het model wordt getraind en gevalideerd in twee stappen:

- Trainingset (80% van de data): het model leert hier verbanden tussen kenmerken en transactieprijzen.

- Testset (20% van de data): het model wordt hierop gevalideerd om te controleren of het ook nieuwe, onbekende data correct kan waarderen.

Als het model goed presteert wordt het toegepast op alle woningen. Zo niet, dan wordt het opnieuw getraind en bijgesteld. Om de nauwkeurigheid te borgen worden er ratiocontroles uitgevoerd en wordt het model getoetst aan internationale standaarden zoals die van de IAAO.

# data[].attributes.proportionality
De WOZ-taxatiemodellen helpen taxateurs om de WOZ-waarden van woningen goed en op dezelfde manier vast te stellen.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt officieel vastgesteld door de heffingsambtenaar volgens artikel 22 van de Wet WOZ. Volgens artikel 17 van de Wet WOZ wordt de waarde bepaald. In de praktijk doet de WOZ-taxateur dit. Het algoritme helpt bij het controleren en ondersteunen van de taxaties.

# data[].attributes.risks
De taxatiefunctie in het algoritme controleert de waardes. De taxateurs controleren de resultaten met de hand en passen ze aan als dat nodig is.

# data[].attributes.sourceData
Voor de waardebepaling worden de volgende gegevens gebruikt:

- Objectkenmerken: primaire en secundaire kenmerken zoals o.a. gebruiksoppervlakte, grondoppervlakte, bouwjaar, type woning, staat van onderhoud, voorzieningenniveau.

- Marktgegevens: verkoopprijzen van vergelijkbare woningen rondom de waardepeildatum.

- Locatiekenmerken: afstand tot voorzieningen, sociaal-economische context en fysieke omgeving

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.name
Selectie boekenonderzoeken voor duaalstudenten van de Nederlandse beroepsorganisatie van accountants

# data[].attributes.goal
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).

# data[].attributes.lawfulBasis
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:

# data[].attributes.methodsAndModels
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.

# data[].attributes.proportionality
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.

# data[].attributes.humanIntervention
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.

# data[].attributes.risks
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.

# data[].attributes.sourceData
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

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Doel:

Om snel en correct de inkomensklasse (en de inkomenssoort en het totaalloon) van de aanvrager in een huishouden (in combinatie met de eventueel aanwezige partner in het huishouden) te bepalen bij een ingediende aanvraag voor een of meer Armoedevoorziening(en) voor een bepaald jaar, om te bepalen of de inkomensklasse voldoet aan de inkomenstoets (percentage van het WML voor het betreffende refertejaar), die voor de betreffende Armoedevoorziening geldt.

Werking:

Het algoritme berekent ‘onder water’ - via een technische koppeling tussen Suwinet en het automatiseringssysteem ZorgNed van de afdeling Armoedevoorzieningen, en op basis van de gegevens uit Suwinet, op basis van BSN - de betreffende jaarinkomsten uit arbeid en/of uitkering(en) van de individuele geselecteerde persoon, die een aanvraag heeft ingediend (met eventueel een partner als medeondertekenaar, en dan ook diens inkomen meebepaald) voor een of meer Armoedevoorziening(en) voor een bepaald jaar.

Deze jaarinkomsten mogen in het betreffende refertejaar niet hoger zijn dan een voor Armoedevoorzieningen gestelde inkomensnorm op basis van het betreffende WML. Het resultaat van de berekening is het betreffende jaarinkomen middels de inkomensklasse waarin dat jaarinkomen valt ten opzichte van de betreffende WML, dus als een berekende percentageklasse ten opzichte van die WML.

Behalve de Inkomensklasse wordt ook de inkomenssoort weergegeven.

De samenstellende inkomenscomponenten en de onderlinge hoogte van de componenten geven een omschrijving van de inkomenssituatie, bijvoorbeeld: Inkomenssoort = ‘Inkomen uit werk’, ‘Uitkering’, ‘Samengesteld inkomen’, en dergelijke. Deze omschrijving wordt op dezelfde wijze (rekenkundig de grootste inkomenscomponent) bepaald als bij de handmatige opvraging.

De inkomenssoort geeft de behandelaar nader inzicht in de inkomenssituatie van het betreffende huishouden.

Deze informatie is nodig voor het bepalen van 'zekere' en 'onzekere' minima. Ook kan dit gegeven gebruikt worden ten behoeve van het bereik van de doelgroep. Deze informatie is nodig voor het bepalen van 'zekere' en 'onzekere' minima. Ook kan dit gegeven gebruikt worden ten behoeve van het bereik van de doelgroep.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering wettelijke taken, zoals Participatiewet (Pwet), Wet maatschappelijke ondersteuning (Wmo) en Gemeentewet (GW).

Zie relevante DPIA Armoedevoorzieningen en/of verwerkingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur

Verwerking in het systeem:

In het proces van de beoordeling van een aanvraag vult de medewerker in ZorgNed in wat de begin- en einddatum van de referteperiode zijn en welke leefvorm in die periode geldt (standaard staat de referteperiode op vorig jaar: 1-1-(T-1) t/m 31-12-(T-1), waarbij T-1 het voorgaande jaar is).

Als de aanvraag een medeondertekenaar heeft, wordt ook diens BSN al ingevuld; anders moet dit BSN (als geen sprake is van de leefvorm alleenstaande of alleenstaande ouder) handmatig worden opgezocht en ingevuld. Door vervolgens op de knop “Ophalen inkomensklasse” te klikken wordt de DKD_koppeling met Suwinet gestart.

De uitkomst van de berekening van de inkomensklasse en de meest bepalende inkomenssoort wordt door het algoritme bepaald en wordt in een scherm aan de behandelaar getoond. Deze kan de uitkomst vervolgens wel (of niet) overnemen, waarmee deze uitkomst in de database van ZorgNed wordt vastgelegd (of wordt geannuleerd).

Dat ziet er dan bijvoorbeeld als volgt uit:

De in het (onderstaande) antwoordbericht opgenomen gegevens worden niet in de database van ZorgNed vastgelegd maar alleen in de rapportage in ZorgNed overgenomen.

Werking van het algoritme

Aan de hand van het BSN van de aanvrager (en van eventueel het BSN van de partner BSN, als die aanwezig in het huishouden) worden via een zogenoemde ‘API’ (= automatische systeemkoppeling) de data over inkomsten uit arbeid en uitkeringen voor de opgegeven referteperiode voor dit huishouden verzameld en rekenkundig opgeteld, en worden de (jaar) inkomsten procentueel vergeleken met het betreffende (jaar) WML. Het resultaat wordt als een inkomensklasse weergegeven.

Dus bijvoorbeeld voor refertejaar 2024 vallend in Inkomensklasse [116% - 120%] ten opzichte van het WML.

Ook wordt bepaald wat de (rekenkundig) belangrijkste inkomenssoort in dat refertejaar was.

# data[].attributes.proportionality
De automatische verbinding tussen ZorgNed en Suwinet gebruikt eenvoudige zoekregels, rekenregels en jaarlijkse normen. Inkomensgegevens uit werk en uitkeringen worden via Suwinet opgehaald voor een bepaalde periode, de ‘referteperiode’. Het totale inkomen wordt berekend en vergeleken met een vast bedrag, het ‘toetsinkomen’.

In Amsterdam wordt elk jaar bepaald wat het wettelijk minimumloon (WML) is. Dit bedrag is vaak iets gunstiger dan de landelijke norm. Het wordt op tijd doorgegeven aan het datateam, dat het invoert in de rekentool. Het toetsinkomen is een percentage van het WML: 130% voor volwassenen en 150% voor kinderen. Als het inkomen lager is dan het toetsinkomen, kan de voorziening worden toegekend.

In 2025 wordt de automatische koppeling alleen gebruikt voor mensen van wie de gezinssituatie in de referteperiode niet is veranderd. Bij wijzigingen in de gezinssituatie worden gegevens handmatig opgehaald en berekend. Beide manieren gebruiken dezelfde regels. Vanaf 2026 wordt de koppeling uitgebreid, zodat ook rekening wordt gehouden met veranderingen in de gezinssituatie.

De resultaten van de inkomensgegevens worden opgenomen in het aanvraagdossier:

Het totale inkomen als percentage van het toetsinkomen, bijvoorbeeld [116% - 120%].

Het belangrijkste deel van het inkomen, bijvoorbeeld ‘Loon’.

Het totale inkomen in de referteperiode, dat wordt gebruikt in het besluit.

Berekeningen worden 3 maanden opgeslagen en daarna automatisch verwijderd. Dit is lang genoeg voor een bezwaarprocedure, die binnen 6 weken na het besluit kan worden gestart. De behandelaar beslist op basis van de berekeningen en andere gegevens of iemand recht heeft op de voorziening.

Suwinet wordt ook gebruikt om andere gegevens op te vragen, zoals:

Of iemand een auto heeft (voor een vermogenstoets).

Of iemand kinderbijslag ontvangt.

Of iemand studiefinanciering heeft gehad (via DUO).

Of iemand een eigen bedrijf heeft (via het Handelsregister).

Of er sprake is van een eenmalig hoog inkomen dat niet meetelt.

Er zijn regels voor het gebruik van Suwinet binnen Armoedevoorzieningen. Elke raadpleging wordt vastgelegd, inclusief de naam van de behandelaar en de BSN(s) van de betrokken personen.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers hebben de kwaliteit van het algoritme beoordeeld door het te vergelijken met de handmatige berekening. Waar afwijkingen werden geconstateerd, bleek de fout in de handmatige berekening te liggen en niet in het algoritme.

Omdat de uitkomst zuiverder is zal de impact voor de burger (te weten een afwijzing van de aanvraag) lager zijn.

Er is sprake van human in the loop.

De koppeling met Suwinet is een beveiligde omgeving, gebaseerd op geautoriseerde toegang tot de betreffende gegevens. De koppeling is volgens geldende gemeentelijke richtlijnen afgestemd en met betrokken gemeentelijke afdelingen gerealiseerd.

De koppeling wordt actief beheerd door Functioneel beheer ZorgNed in samenwerking met WPI Datateam 10 en ZorgNed.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is niet risicovol. Het haalt alleen de gegevens op die nodig zijn. Daarna worden de gegevens opgeteld en vergeleken met de regels. Dit gebeurt op dezelfde manier als wanneer dit met de hand wordt gedaan.

De verbinding is goed beveiligd volgens de regels van de gemeente Amsterdam. Verschillende afdelingen hebben hieraan meegewerkt, zoals Architectuur, ISO en Privacy.

In oktober 2025 wordt het algoritme alleen gebruikt voor situaties waarin huishoudens niet zijn veranderd. Later kan het ook worden gebruikt voor huishoudens die wel zijn veranderd. Dit gebeurt dan per periode, waarbij precies wordt aangegeven hoe het huishouden in die periode is samengesteld.

De gegevens komen van Suwinet, een betrouwbare bron. Suwinet haalt deze gegevens op bij andere officiële bronnen. Alleen mensen die toestemming hebben via ZorgNed kunnen Suwinet gebruiken. Deze toestemming wordt officieel geregeld. Veranderingen in de toestemming gaan via een vast proces, en alleen het management mag dit aanpassen.

Alle keren dat Suwinet wordt gebruikt, worden vastgelegd. Dit gebeurt in ZorgNed. Er wordt bijgehouden wie de gegevens heeft opgevraagd, welke BSN’s zijn bekeken, en op welke datum en tijdstip dit gebeurde. Deze informatie kan alleen door Functioneel Beheer worden ingezien. Zij kunnen dit op een scherm laten zien of een rapport maken. Dit wordt gedaan om te voorkomen dat Suwinet verkeerd of onnodig wordt gebruikt.

Ook de leverancier van Suwinet, BKWI, houdt bij wie inlogt en welke gegevens worden bekeken. Zij maken elke maand een algemeen rapport. Als het nodig is, kunnen zij ook een specifiek rapport maken.

De afdeling AIB (Advisering Interne Beheersing) van de gemeente controleert of Suwinet goed wordt gebruikt. Zij kunnen de gegevens van ZorgNed en de rapporten van BKWI opvragen als dat nodig is.

De berekeningen en resultaten van het algoritme worden ook opgeslagen. Deze gegevens worden na drie maanden automatisch verwijderd. Dit is belangrijk, omdat een aanvrager binnen zes weken bezwaar kan maken tegen een besluit. Als dat gebeurt, kunnen de gegevens opnieuw worden bekeken. Als het nodig is, kan Suwinet opnieuw worden geraadpleegd.

Als er een fout in de verbinding wordt ontdekt, wordt deze aangepast en opnieuw getest.

risicofactoren:

Persoonlijke data

Inkomensprofiel (behorend tot categorie Amsterdamse minima)

Kwetsbare groep

# data[].attributes.sourceData
Inkomsten (uit werk of uitkering) worden opgehaald uit Suwinet, op basis van:

BSN

Referteperiode

Op basis van de opgegeven BSN('s) en de opgegeven begin- en einddatum van de referteperiode berekent het algoritme met een druk op een knop de inkomensklasse en het meest bepalende inkomen; de behandelaar kan de getoonde data over laten nemen in ZorgNed.

# data[].attributes.goal
Extra werk beloont de gemeente Arnhem met extra geld. De bijverdienbeloning wordt opgebouwd als een inwoner met een bijstandsuitkering parttime werkt. Deze regeling is een proef van twee jaar en duurt tot juli 2025.

De inwoner hoeft zich niet aan te melden voor deze proef. De bijverdienbeloning ontvang de inwoner automatisch middels een algoritme wanneer deze een loonstrook inlevert met daarop het salaris.

De bijverdienbeloning wordt twee maal per jaar uitbetaald (maart en september) wanneer de inwoner een Participatiewet (PW) uitkering ontvangt. De bijverdienbeloning wordt eenmaal per jaar (september) uitbetaald wanneer de inwoner een IOAW/IOAZ uitkering ontvangt.

De bijverdienbeloning heeft geen gevolgen voor de hoogte van de uitkering van de inwoner. Ook wanneer het parttime werk wegvalt, behoudt de inwoner de uitkering. De opbouw van de bijverdienbeloning stopt, maar de uitkering loopt door. Het ontvangen van de beloning heeft ook geen invloed op de hoogte van de belastingtoeslagen.

# data[].attributes.lawfulBasis
- Participatiewet

- Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers

- Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen

# data[].attributes.methodsAndModels
De financiele gegevens rondom inkomensten en bijstandsuitkering zijn input voor het algoritme. Met een formule wordt de hoogte van de bijverdienstbeloning berekend. De output betreft een lijstwerk in vorm van een rapportage.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Arnhem wil dat zoveel mogelijk mensen hun mogelijkheden zo goed mogelijk gebruiken en meedoen in de maatschappij. Als een inwoner een bijstandsuitkering heeft, kan parttime werken een mooie eerste stap zijn om weer vertrouwd te raken met werk. De gemeente Arnhem is dan ook van mening dat parttime werken met een bijstandsuitkering financieel beloond mag worden. Het geld dat de inwoner krijgt heeft geen gevolgen voor toeslagen of belasting die de burger betaalt. De inwoner hoeft zich hier dus geen zorgen over te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme betreft lijstwerk dat door de administratie (in persoon) op dossiersniveau wordt gecontroleerd en verwerkt in de administratie. De controle neemt met zich mee dat er altijd sprake is van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico's voor de inwoner. De uitkomsten van het algoritme wordt altijd gecontroleerd en verwerkt door een ambtenaar. Daarnaast heeft het geld dat de inwoner krijgt geen gevolgen voor toeslagen of belasting die de inwoner betaald.

# data[].attributes.sourceData
Inwoners met inkomsten en een bijstandsuitkering leveren met inkomstenbriefjes maandelijks aan wat zij verdienen. Deze gegevens worden in de administratie verwerkt. De uitkering en inkomsten worden verrekend en zijn de basis om de bijverdienstbeloning te bepalen.

# data[].attributes.provider
Centric (Suite4sociaaldomein - administratie) & Microsoft (PowerBI - lijstwerk)

# data[].attributes.goal
De gemeente Steenwijkerland laat jaarlijks panoramabeelden maken van het gehele openbare gebied binnen de gemeentegrenzen. Deze beelden worden ingezet om gemeentelijke processen te ondersteunen, zoals het inspecteren van de openbare ruimte op afstand. Denk hierbij aan het beoordelen van de bereikbaarheid voor speciale voertuigen of het controleren van de staat van wegen. De beelden zijn vergelijkbaar met Google Street View, maar bieden een actueler en specifieker beeld dat aansluit op de gemeentelijke informatiebehoefte. Voor het uitvoeren van gemeentelijke taken is het niet noodzakelijk dat personen of kentekens herkenbaar in beeld zijn. Om de privacy van inwoners te beschermen en te voldoen aan de geldende wet- en regelgeving, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), worden alle panoramabeelden geanonimiseerd met behulp van een privacy-blurring algoritme.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming door gebruik te maken van het algoritme.

# data[].attributes.goal
Automatische voorafhandeling van facturen. De facturen worden daarna nog door mensen afgehandeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting: e‑Facturering Richtlijn (2014/55/EU)

Gerechtvaardigs belang: De organisatie heeft een legitiem belang bij efficiënte, fout‑vrije en veilige factuurverwerking

# data[].attributes.methodsAndModels
1. De factuur wordt ingelezen

Iemand uploadt een foto, een PDF‑bestand of een gescande papieren factuur in het systeem.

1. OCR (Optical Character Recognition)

Een speciaal programma kijkt naar de afbeelding en zet alle letters, cijfers en symbolen om in gewone tekst.

Zo ontstaat er een “digitale versie” van de factuur die de computer kan lezen.

1. AI‑ en NLP‑algoritmes

De tekst wordt vervolgens door kunstmatige‑intelligentie (AI) en Natural‑Language‑Processing (NLP) gehaald.

Deze algoritmes herkennen patronen zoals “Factuurnummer”, “Datum”, “Bedrag”, “BTW‑percentage”, “Leverancier” enzovoort.

Ze koppelen elk gevonden woord of cijfer aan een specifiek veld (bijv. het getal naast “Factuurnr.” wordt het factuurnummer).

1. Controle en validatie

De AI vergelijkt de gevonden gegevens met regels die we hebben ingesteld:

Het subtotaal plus BTW moet gelijk zijn aan het totaalbedrag.

Het factuurnummer mag niet al eerder in het systeem staan (dubbele factuur‑detectie).

De datum moet een echte kalenderdatum zijn.

Als iets niet klopt, markeert het systeem de factuur als “te controleren” en vraagt een mens om te kijken.

1. Koppeling met het ERP‑/boekhoudsysteem

Zodra de gegevens juist zijn, stuurt de scanstraat ze automatisch naar het financiële systeem (bijv. SAP, Microsoft Dynamics, Oracle).

Daar verschijnen de factuurregels meteen in de boekhouding, klaar om goedgekeurd en betaald te worden. Dit gebeurt door een mens.

1. Opslag en audit‑trail

De originele scan en de uitgepakte gegevens worden veilig versleuteld opgeslagen.

Het systeem houdt een logboek bij: wie de factuur heeft geüpload, wie de AI‑extractie heeft goedgekeurd en wanneer de betaling plaatsvond.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen

De AI leest automatisch alle gegevens van een factuur (bedrag, datum, leverancier) en vult ze direct in het systeem in.

Door de snelle herkenning gaat de verwerking veel sneller; facturen kunnen zonder handmatig intypen meteen door een mens worden goedgekeurd.

Fouten worden verminderd omdat de AI controleert of de cijfers logisch zijn (bijvoorbeeld dat het btw‑percentage klopt).

Het bespaart personeelstijd, zodat medewerkers zich kunnen richten op belangrijkere taken zoals het controleren van uitzonderingen.

Nadelen

De AI werkt alleen goed als de facturen duidelijk en leesbaar zijn; slechte scans of handgeschreven facturen kunnen fouten geven.

Bij complexe facturen (bijvoorbeeld meerdere regels of speciale kortingen) moet een mens nog steeds ingrijpen.

De implementatie kost geld en vraagt om training van het systeem op de eigen factuurformaten.

Waarom is het redelijk gerechtvaardigd?

Als je elke dag veel facturen ontvangt en de verwerkingstijd een knelpunt is.

Wanneer je de foutkans wilt verkleinen.

Als je al een digitaal factuursysteem hebt en de AI‑scan makkelijk kan koppelen aan je bestaande workflow.

Alternatieven

1. Handmatige invoer – veilig, maar traag en foutgevoelig.

2. Standaard OCR‑software zonder AI – leest tekst, maar begrijpt geen context; je moet nog steeds veel controles doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, er is altijd een menselijke tussenkomst bij de AI‑scanstraat.

Training van het model – Mensen leveren voorbeeld‑facturen en corrigeren de uitkomsten zodat de AI leert welke velden (bedrag, datum, btw‑percentage, etc.) correct moeten worden herkend.

Uitzonderingen en complexe facturen – Wanneer een factuur afwijkt van de standaard lay‑out (bijvoorbeeld meerdere regels, handgeschreven notities of speciale kortingen), wordt deze gemarkeerd en moet een medewerker de gegevens handmatig controleren en eventueel aanpassen.

Kwaliteitscontrole – Na de automatische capture voert het algoritme een controle‑stap in waarbij een medewerker de ingevoerde data verifieert voordat de factuur definitief wordt verwerkt. Dit voorkomt fouten die de AI door een slechte scan of een onbekend formaat kan maken.

Dus hoewel de AI het grootste deel van de gegevensextractie automatiseert, blijft menselijk toezicht essentieel om nauwkeurigheid te garanderen en om uitzonderlijke gevallen af te handelen.

# data[].attributes.risks
De AI‑scanstraat maakt facturen sneller en met minder fouten, maar hij kan soms wel iets verkeerd lezen.

Daarom kijkt het systeem zelf of de data logisch is; als dat niet zo is, moet een mens het nakijken.

Alles wat de AI doet, wordt netjes vastgelegd, zodat je later kunt zien wie wat heeft gedaan – dat helpt bij controles.

Facturen blijven veilig versleuteld, en alleen mensen met de juiste rechten kunnen ze bekijken.

Proactis zorgt voor back‑up‑opties en een service‑garantie, zodat je niet helemaal zonder factuurverwerking komt te zitten.

Uiteindelijk moeten nog steeds mensen de factuurafhandeling goedkeuren.

Met deze maatregelen kunnen we de voordelen van de AI‑scanstraat benutten terwijl we de belangrijkste risico’s onder controle houdt.

# data[].attributes.sourceData
De AI‑scanstraat leest een factuur en haalt automatisch de belangrijkste stukken informatie eruit: wie de factuur heeft gestuurd, welk nummer en welke datum de factuur heeft, wat er precies is gekocht (artikelen, hoeveelheden, prijzen), hoeveel belasting er moet worden betaald en wat het totale bedrag is. Daarnaast controleert het systeem of de gegevens kloppen met bestaande inkooporders en of er geen dubbele facturen zijn. Deze gegevens worden vervolgens rechtstreeks in het boekhoudsysteem gezet, zodat je minder handmatig werk hebt en minder fouten maakt.

# data[].attributes.goal
Het ontlasten van medewerkers bij het handmatig aanmaken van e-mail of brieven ter herinnering en aanmaning bij openstaande facturen. Het lijdt tot een betere factuuropvolging. Voor betrokkenen betekent het dat zij tijdig herinnerd worden aan openstaande facturen, waardoor wanbetaling en incassokosten voorkomen worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke verplichting: e‑Facturering Richtlijn (2014/55/EU)

Gerechtvaardigs belang: De organisatie heeft een legitiem belang bij efficiënte, fout‑vrije en veilige factuurverwerking en incassoafhandeling

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem werkt zo: eerst haalt het programma de openstaande facturen uit het boekhoud‑ of ERP‑systeem via een API‑koppeling of een CSV‑import. Deze gegevens (klantnaam, factuurnummer, bedrag, vervaldatum, e‑mail of telefoon) worden gecontroleerd en in de eigen database gezet. Vervolgens bepaalt een regel‑engine, gebaseerd op ingestelde tijdsintervallen (bijvoorbeeld 7 dagen na de vervaldatum), welke herinnering er moet worden gestuurd en via welk kanaal (e‑mail, sms of een brief). De inhoud van de boodschap wordt automatisch ingevuld met de klant‑ en factuurgegevens en via een externe mail‑ of sms‑provider verzonden.

Als de klant betaalt, stuurt de betaalprovider een melding terug naar het systeem. Het systeem vergelijkt het ontvangen bedrag met de openstaande factuur, sluit de zaak af en noteert dit in een audit‑log. Als er geen betaling komt, volgt de volgende herinneringsstap of een escalatie naar een incassobureau. Alles gebeurt veilig (TLS‑versleuteling, rol‑gebaseerde toegang) en je kunt in een dashboard de status van alle dossiers in real‑time volgen.

# data[].attributes.proportionality
Het helpt om het debiteurenbeheer efficiënter, sneller en klantvriendelijker te maken, wat leidt tot een gezondere financiële situatie en minder werkdruk voor het personeel. Betrokkenen ontvangen tijdig een herinnering om zo incassokosten te voorkomen. Over het algemeen heeft onze organisatie alleen met facturen aan bedrijven, instellingen en overheden te maken en niet rechtstreeks aan burgers.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke controle is (ook achteraf) mogelijk. Het gaat echter om een eenvoudige business rule die op basis van triggers een herinnering verstuurd. Als betrokkene daar vraagtekens bij heeft, zal altijd door een mens dat beoordeld worden.

# data[].attributes.risks
Het belangrijkste risico bestaat uit het ongeoorloofd toegang krijgen tot de financiële gegevens. Een goede beveiliging en betrouwbaarheid zijn daarbij essentieel.

# data[].attributes.sourceData
Klantidentificatie

contactgegevens

Factuur en betalingsinformatie

Communicatie historie

Incassokosten en rente

Beveiligings- en audit loggegevens

# data[].attributes.goal
De subsidie-buddy helpt ondernemers en boeren die een subsidie willen aanvragen. De tool geeft snel en eenvoudig antwoord op veelgestelde vragen over de EIP-regeling, zoals de voorwaarden, de stappen die je moet volgen en wat bepaalde woorden betekenen. Zo hoeven mensen minder vaak contact op te nemen met RVO, en kunnen bedrijven en burgers sneller en beter geholpen worden. Dat maakt het aanvragen van een subsidie makkelijker en duidelijker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Regeling Europese EZ-, LVVN- en KGG-subsidies 2021

# data[].attributes.methodsAndModels
De subsidie-buddy maakt gebruik van een Large Language Modelen (LLMs) in combinatie met retrieval-augmented generation (RAG). Op basis van de gebruikersvraag zoekt het systeem relevante passages in een vooraf samengestelde kennisbank, die vervolgens worden gebruikt om een passend antwoord te genereren. Het systeem bevat filters, guardrails en monitoringfunctionaliteit om de betrouwbaarheid en veiligheid te waarborgen. Het gaat niet om een zelflerend algoritme.

# data[].attributes.proportionality
De subsidie-buddy geeft aanvragers direct en makkelijk toegang tot informatie. Ze hoeven niet te wachten en het kost RVO-medewerkers geen extra tijd. Dit past bij de wens om mensen sneller te helpen en middelen beter te gebruiken. Het gebruik van de subsidie-buddy is goed te verdedigen, omdat het zorgt voor meer gemak, een eenvoudiger proces en tevreden gebruikers.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden van de subsidie-buddy worden goed gecontroleerd. Als een antwoord niet goed is of negatieve feedback krijgt, wordt dat automatisch opgeslagen. Medewerkers van RVO bekijken deze antwoorden en passen ze aan in een speciaal systeem. Zo reageert de chatbot de volgende keer beter. Als een vraag te moeilijk is of afhangt van de situatie, krijgt de gebruiker automatisch de mogelijkheid om een e-mail te sturen naar een medewerker van RVO.

# data[].attributes.risks
De grootste risico’s bij de subsidie-buddy zijn dat gebruikers zelf persoonlijke gegevens invoeren, dat de chatbot verkeerde of verzonnen antwoorden geeft, dat iemand probeert het systeem te misleiden, of dat de antwoorden ongepast of oneerlijk zijn. Deze risico’s worden beperkt door persoonlijke gegevens te beveiligen en te versleutelen, door extra controle- en veiligheidslagen te gebruiken en door de antwoorden goed te controleren. Medewerkers kunnen verkeerde antwoorden aanpassen. De subsidie-buddy geeft geen officiële adviezen en verwijst bij twijfel altijd door naar een medewerker.

# data[].attributes.sourceData
De subsidie-buddy verwerkt openbare documenten over subsidieregelingen en de invoer van gebruikers in de chat.

# data[].attributes.goal
De provincie Utrecht streeft er naar om bij het maken van al het provinciaal omgevingsbeleid, en bij de uitvoering daarvan, optimaal, systematisch en tijdig rekening te houden met gezondheid en veiligheid. Hiervoor zet de provincie verschillende instrumenten in. Een daarvan is de GGO (Gezonde Gebiedsontwikkeling) Digital Twin. Dit is een afwegingskader dat ook gebruikt kan worden in Digital Twin in een digitale 3D omgeving (complexe) vraagstukken over gezondheid en veiligheid bij ruimtelijke ontwikkelingen inzichtelijk te maken en te waarderen en te bepalen of het voldoet aan het provinciale beleid.

# data[].attributes.lawfulBasis
besluit kwaliteit leefomgeving

omgevingswet

omgevingsvisie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem simuleert voor een aantal kwaliteitsindicatoren voor de thema’s geluid, lucht, geur, externe veiligheid, electromagnetische straling, klimaatadaptatie (hittestress, waterveiligheid en wateroverlast), groen (i.r.t. gezondheid) en beweegvriendelijkheid wat de huidige kwaliteit van een gebied of een plan is en waar deze kwaliteit door wordt beïnvloed. Hierbij wordt gebruik gemaakt van een combinatie van visualiseren, signaleren en doorrekenen van de diverse kwaliteiten. De gehanteerde 'meetlatten' zijn zoveel mogelijk gebaseerd op bestaande normen en/of advieswaarden van de WHO en/of adviezen GGD/Gezondheidsraad en/of expertjudgement van inhoudelijk deskundigen/RIVM.

# data[].attributes.proportionality
Met behulp van het digital twin systeem GGO kunnen de betrokken deskundigen van verschillende disciplines een gerichte dialoog voeren over knelpunten, kansen en ambities voor de ontwikkeling van het gebied. Naast een hogere plankwaliteit op het gebied van Gezond en Veilig kan zo ook tijdwinst wordt geboekt tijdens het planproces.

# data[].attributes.humanIntervention
De GGO modellen en algoritmes zijn ter ondersteuning van een afweging voor te maken plankeuzes voor een gebied. Het is geen systeem dat in zich zelf planbesluiten neemt.

# data[].attributes.risks
De digital twin visualisatie wordt nooit in een planproces gebruikt zonder vakkundige technische en beleidsinhoudelijke ondersteuning

de digital twin visualisatie is gebaseerd op door vakkundigen goedgekeurde berekenmethoden

bij elk gebruik in een gemeentelijk planproces worden gebruikte modellen, normen en berekenmethoden expliciet toegelicht en zo nodig aangepast aan de locale situatie.

de vertaalslag tussen beleidsnorm en digitaal platform is altijd transparant en inzichtelijk via het handboek (https://geo.provincie-utrecht.nl/Publiek/GGO/).

# data[].attributes.sourceData
In de GGO -DT worden meerdere kaartlagen voor een gebied op elkaar gelegd en doorgerekend. Gebruikte indicatoren zijn:

1: geluidsbelasting wegverkeer cumulatief volgens SRM2,

2: luchtkwaliteit NO2 woningen in countouren 10PM en 2,5 PM,

3: geurhinder,

4: externe veiligheid in termen van woningen in contouren van plaatsgebonden risico, 10-5,10-7,10-8,

5: hittestress, PET score gevoelstemperatuur in de openbare ruimte, DPRA module,

6: openbaar groen, bomenbestand,

7: gezond groen,

# data[].attributes.provider
Tygron wordt gebruikt voor de Digital Twin.  De provincie Utrecht heeft de module/template ontwikkeld voor de GGO en openbaar gemaakt voor kostenloos hergebruik door lagere overheden. 

# data[].attributes.goal
Het voorspellen van het juiste moment waarop onderhoud nodig is bij het wagenpark

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met deze aanpak stimuleren we dat het gemeentelijk wagenpark actief is en blijft, en van voldoende kwaliteit is. Daardoor kan de gemeente, met deze wagens, dienstverlening in de openbare ruimte verrichten. Daarmee dragen we bij aan een veilige en schone stad, namelijk de waarden Veiligheid en Gezondheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- aantal wagenparken

- locaties wagenparken

- aantal wagens per wagenpark

- onderhoudsgegevens per wagen

- interne meldingen mbt wagens

# data[].attributes.goal
Het doel van Microsoft 365 Copilot is om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werk. Microsoft 365 Copilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen, het opstellen van e-mails of het voorbereiden van vergaderingen. Dit gebeurt met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).

De impact is dat medewerkers sneller en makkelijker hun werk kunnen doen. Ze hoeven minder tijd te besteden aan standaardtaken en kunnen zich beter richten op inhoud en samenwerking. Burgers en bedrijven merken dit indirect, bijvoorbeeld doordat brieven duidelijker zijn, antwoorden sneller komen of vergaderingen beter zijn voorbereid.

Het gebruik van Microsoft 365 Copilot draagt bij aan het vergroten van digitale vaardigheden en het vertrouwd raken met generatieve AI. Tegelijkertijd vraagt dit om bewust en verantwoord gebruik. De gemeente ziet de kansen van AI en volgt de technologische ontwikkelingen met aandacht. Er is een duidelijke ambitie om mee te bewegen met deze vooruitgang, zolang dit gebeurt op een zorgvuldige en verantwoorde manier. Om medewerkers hierin te begeleiden, zijn er spelregels opgesteld voor de omgang met generatieve AI. Daarnaast werken verschillende clusters aan tactisch beleid dat aansluit op de dagelijkse praktijk en bijdraagt aan de ontwikkeling van een alomvattend strategisch kader voor de omgang met AI binnen de organisatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht.

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data.

# data[].attributes.methodsAndModels
Microsoft 365 Copilot maakt gebruik van grote taalmodellen (LLMs), zoals GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5 en Claude Opus 4.1 (Anthropic), gehost via de Azure OpenAI Service. Deze modellen zijn getraind op grote hoeveelheden tekstdata en zijn in staat om mensachtige teksten te genereren, interpreteren en structureren. Microsoft 365 Copilot is niet zelflerend: het leert niet bij op basis van gebruikersinteractie. Updates aan het model worden centraal door Microsoft uitgevoerd.

Input:

De input bestaat uit prompts die medewerkers invoeren.

Verwerking:

Na invoer van een prompt wordt deze verwerkt via een combinatie van:

Contextuele verrijking: de prompt wordt aangevuld met relevante informatie uit de werkomgeving van de gebruiker indien in bezit van een licentie, zoals documenten, e-mails of agenda-items indien deze gedeeld zijn. Indien gebruiker geen licentie heeft, wordt alleen de prompt in de verwerking gebruikt.

Toegangscontrole: Microsoft 365 Copilot gebruikt alleen gegevens waar de medewerker zelf toegang toe heeft (indien een licentie van toepassing is) en die actief worden ingezet.

Modelverwerking: de verrijkte prompt wordt doorgestuurd naar het taalmodel, dat een gegenereerd antwoord produceert op basis van de context en opdracht.

De verwerking vindt plaats binnen de beveiligde Microsoft 365-omgeving van de organisatie. Microsoft 365 Copilot respecteert bestaande toegangsrechten, zoals Conditional Access en MFA-instellingen. De gegenereerde output wordt niet gebruikt voor modeltraining en wordt tijdelijk opgeslagen voor functionele doeleinden.

Output:

De output is een gegenereerde tekst, samenvatting, voorstel, analyse of ander type inhoud, afhankelijk van de applicatie en het doel van de prompt. De medewerker behoudt altijd controle over het eindresultaat en kan de output aanpassen, aanvullen of negeren.

Architectuur en modelkeuze:

Microsoft 365 Copilot maakt gebruik van meerdere modellen, waaronder GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5 en Claude Opus 4.1 (Anthropic).

# data[].attributes.proportionality
De gemeente kiest ervoor om Microsoft 365 Copilot in te zetten om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werkzaamheden. Microsoft 365 Copilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen en het voorbereiden van vergaderingen. Dit levert tijdswinst op, zorgt voor betere kwaliteit van documenten en geeft medewerkers meer ruimte om zich te richten op inhoud. Ook draagt het bij aan werkplezier en digitale vaardigheden.

Tegelijkertijd zijn er risico’s. De antwoorden van Microsoft 365 Copilot kunnen fouten bevatten en moeten daarom altijd worden gecontroleerd. Er is ook aandacht nodig voor privacy en het veilig omgaan met gegevens. De afhankelijkheid van technologie vraagt om duidelijke afspraken en bewust gebruik.

De gemeente prefereert Microsoft 365 Copilot en zit in op bewustwording rondom generatieve AI. Microsoft 365 Copilot is geïntegreerd in veel gebruikte programma’s en wordt aanbevolen binnen de organisatie.

Bij deze keuze zijn waar nodig ethische afwegingen gemaakt. Denk aan begrijpelijkheid, menselijke controle, gelijke behandeling en transparantie.

Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van kunstmatige intelligentie en specifiek generatieve AI. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met deze technologie. Daarnaast werkt de gemeente aan strategisch en tactisch beleid voor de omgang met AI. Een DPIA en mensenrechtentoets worden uitgevoerd wanneer nodig.

# data[].attributes.humanIntervention
Microsoft 365 Copilot ondersteunt medewerkers bij hun werk, maar de uitkomsten worden altijd door mensen gebruikt en beoordeeld. Bijvoorbeeld: als Microsoft 365 Copilot een tekstvoorstel doet, controleert de medewerker of de inhoud klopt en past bij de situatie. Ook bij samenvattingen of e-mails blijft de medewerker verantwoordelijk voor de uiteindelijke versie.

De inzet van Microsoft 365 Copilot vraagt dus om actieve menselijke tussenkomst. Medewerkers gebruiken de uitkomsten als hulpmiddel, maar nemen zelf de beslissingen. Ze kunnen de suggesties aanpassen, aanvullen of helemaal negeren. Dit zorgt ervoor dat de kwaliteit en betrouwbaarheid van het werk gewaarborgd blijven.

Er is geen sprake van automatische besluitvorming. Microsoft 365 Copilot ondersteunt, maar vervangt de mens niet. Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van generatieve AI, zodat ze weten hoe ze de uitkomsten goed kunnen beoordelen en bijstellen.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van Microsoft 365 Copilot zijn verschillende risico’s in beeld. Denk aan technische risico’s, zoals fouten in gegenereerde teksten, en juridische risico’s rond privacy en datagebruik. Ook zijn er ethische risico’s, zoals het risico op ongelijke behandeling, onduidelijke besluitvorming of verlies van menselijke controle.

Om deze risico’s te beperken, worden medewerkers getraind in het verantwoord gebruik van AI, waaronder generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot. Ze leren hoe ze de uitkomsten kunnen controleren, bijstellen en zorgvuldig omgaan met informatie. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met generatieve AI, zodat duidelijk is wat wel en niet mag. Dit is ook geborgd binnen de interne gedragsregeling.

De gemeente werkt aan een strategisch beleidskader voor de omgang met AI. Hierin is ook aandacht voor periodieke evaluatie en monitoring van het gebruik van Microsoft 365 Copilot in pilots. Zo kunnen risico’s tijdig worden gesignaleerd en aangepakt. Dit kader sluit aan bij de normen rondom informatiebeveiliging en privacy, dat als leidend wordt beschouwd bij de inzet van nieuwe technologieën.

# data[].attributes.sourceData
Microsoft 365 Copilot gebruikt alleen gegevens waar een individuele medewerker zelf toegang toe heeft én die actief worden ingezet tijdens het werken met Microsoft 365 Copilot. Dit kunnen bijvoorbeeld documenten, e-mails, agenda-items, chats en bestanden zijn in programma’s zoals Word, Outlook, Teams, SharePoint en OneDrive, indien medewerker voorzien is van een lientie. Microsoft 365 Copilot werkt dus niet met alle gegevens binnen de organisatie, maar alleen met informatie die door de medewerker zelf wordt geopend, gedeeld of gebruikt in een opdracht. Gevoelige informatie wordt alleen betrokken als de medewerker daar zelf bij kan en deze bewust inzet. Er worden geen gegevens uit externe bronnen zoals BRP of BKR gebruikt.

Vanuit de gemeentelijke spelregels wordt medewerkers nadrukkelijk afgeraden om persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige informatie te delen met generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot. Dit helpt om risico’s te beperken en zorgvuldig om te gaan met vertrouwelijke gegevens.

Microsoft 365 Copilot verwerkt ook gebruikersinvoer, zoals vragen of opdrachten die medewerkers geven. Deze prompts en de gegenereerde antwoorden worden tijdelijk opgeslagen om de functionaliteit te ondersteunen, maar niet gebruikt voor het trainen van de AI-modellen. Persoonsgegevens zoals naam, e-mailadres of functie kunnen indirect worden verwerkt als deze voorkomen in documenten of communicatie, maar worden niet structureel opgeslagen of gedeeld.

De gemeente zorgt ervoor dat medewerkers bewust omgaan met het gebruik van gegevens in Microsoft 365 Copilot. Er zijn spelregels opgesteld en waar nodig wordt een DPIA of een mensenrechtentoets ingezet.

# data[].attributes.goal
Het betalen van de kosten voor de hulp van een advocaat of mediator heet gesubsidieerde rechtsbijstand. De Raad voor Rechtsbijstand (de Raad) regelt dit. Het deel dat door de overheid wordt betaald, heet een toevoeging.

De automatische goedkeuring van een aanvraag noemen we de ‘toevoegautomaat’. Het doel van de toevoegautomaat is om te beoordelen of rechtzoekende in aanmerking komt voor gesubsidieerde rechtsbijstand.

Bij ontvangst van de aanvraag vindt er automatisch een toets plaats om te beoordelen of de advocaat voldoet aan de voorwaarden. Ook wordt gekeken of de rechtzoekende in aanmerking komt voor gesubsidieerde rechtsbijstand. De toevoegautomaat wordt alleen gebruikt wanneer we met advocaten werken volgens de High Trust principes. High Trust is een manier van samenwerken tussen de Raad voor Rechtsbijstand (de Raad) en de advocaat. Vertrouwen is hier het belangrijkste. Wanneer een rechtzoekende geen toevoeging krijgt na de automatische toets, toetst de Raad handmatig.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 7 Wet op de rechtsbijstand

# data[].attributes.methodsAndModels
De Raad voor Rechtsbijstand zet dit algoritme in ter ondersteuning bij het goedkeuren van aanvragen tot een toevoeging. Het algoritme is een regel-gebaseerd algoritme, geen zelflerend algoritme.

Het algoritme komt op basis van vaststaande regels tot een conclusie. Deze beslisregels zijn opgesteld aan de hand van wettelijke bepalingen en vervolgens geprogrammeerd. Als een aanvraag binnenkomt, dan toetst het algoritme of deze voldoet aan de voorwaarden. Als deze gegevens volledig en compleet zijn, dan wordt het besluit automatisch afgegeven. De voorwaarden die worden gebruikt om te toetsen of aan de vereisten wordt voldaan, zijn terug te vinden onder het kopje  ‘Afwegingen’.

De uitkomst bepaalt of een rechtzoekende automatisch een toevoeging krijgt. Als de aanvraag niet automatisch wordt toegewezen, dan komt de aanvraag bij een medewerker terecht. De medewerker behandelt de aanvraag handmatig. Het gevolg hiervan is dat de rechtzoekende iets langer moet wachten op een uiteindelijke toewijzing of afwijzingen van de aanvraag. De afhandeling van de aanvraag blijft hiermee wel binnen de wettelijke termijn.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van het algoritme wordt de rechtzoekende zonder enige vertraging gekoppeld aan de advocaat. Het algoritme in de toevoegautomaat zorgt er ook voor dat medewerkers worden ontlast en dat de vele aanvragen niet handmatig, een voor een, goedgekeurd te worden.

Handmatig toetsen gebeurt wanneer:

-         de advocaat niet (meer) is ingeschreven bij de Raad

-         rechtzoekende (of partner van rechtzoekende) geen BSN (burgerservicenummer) heeft

-         de opgegeven gegevens niet overeenkomen met de gegevens uit het BRP (Basis Registratie Persoonsgegevens)

-         een rechtzoekende is overleden

-         een adres van rechtzoekende in het buitenland is

-         als de aanvraag handgeschreven is.

Daarna kan de aanvraag uitvallen als:

-         het inkomen niet bekend is bij de belastingdienst

-         er sprake is van samenhang met een andere zaak of

-         de advocaat heeft aangegeven dat er sprake is van bijzonderheden bij de financiële beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
In sommige gevallen wordt de aanvraag niet automatisch goedgekeurd, waardoor de aanvraag handmatig wordt behandeld door een medewerker. Binnen enkele weken wordt de aanvraag goed- of afgekeurd.

Alle goedgekeurde aanvragen worden steekproefsgewijs gecontroleerd. Meer informatie over de werking achter deze controle is te vinden onder Steekproeftrekker - Raad voor Rechtsbijstand.

# data[].attributes.risks
De toevoegautomaat is onderdeel van het zaaksysteem van de Raad. Deze bevindt zich in een beveiligde omgeving.

De Raad heeft de werking van de toevoegautomaat getoetst op rechtmatigheid en geconcludeerd dat geen sprake is van volledig geautomatiseerde besluitvorming zoals bedoeld in artikel 22 AVG. In de DPIA is geconcludeerd dat de toevoegautomaat geen privacy risico’s met zich meebrengt.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens advocaat/mediator

Kantoornaam

Kantoornummer

RBV-nummer

Gegevens rechtszoekende

Achternaam, voorletters

BSN- of vreemdelingennummer

Geboortedatum

Woonplaats, postcode, adres, huisnummer en landcode

Gender

Gezinssamenstelling alleenstaand (ja/nee)

Kinderen jonger dan 18 jaar (ja/nee)

Parketnummer (in geval van strafzaken)

Tegenpartij

Gegevens partner rechtzoekende

Achternaam, voorletters

BSN- of vreemdelingennummer

Geboortedatum

Gender

# data[].attributes.goal
De teruggaaf milieubelastingen zijn regelingen waarmee burgers en bedrijven onder bepaalde voorwaarden (een deel van) de betaalde milieubelastingen kunnen terugkrijgen. Het gaat hierbij bijvoorbeeld om energiebelasting, kolenbelasting of belasting op leidingwater. De teruggaaf is bedoeld om situaties te corrigeren waarin belastingen zijn betaald over energie of grondstoffen die niet daadwerkelijk zijn verbruikt, of die zijn gebruikt voor vrijgestelde doeleinden, zoals productieprocessen of hernieuwbare energieopwekking. Aanvragen voor teruggaaf moeten worden onderbouwd met gegevens over het verbruik en gebruiksdoel, en worden ingediend bij de Belastingdienst volgens vastgestelde termijnen en voorwaarden.

Bij de behandeling van verzoeken om teruggaaf van milieubelastingen wordt door de Belastingdienst de Selectiemodule Teruggaaf milieubelasting gebruikt. Dit als ondersteuning bij de afhandeling van deze verzoeken.

Alle verzoeken om teruggaaf van milieubelastingen gaan door de selectiemodule. De selectiemodule bevat meerdere selectieregels die zien op de inhoud van de verzoeken om teruggaaf en waarmee een onzekerheid of mogelijk nalevingsrisico in de verzoeken kan worden gedetecteerd. Per teruggaaf regeling kunnen andere selectieregels worden toegepast. Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels met bijbehorende grenswaarde of het verzoek direct toegekend kan worden. Als er een onzekerheid en/of mogelijk nalevingsrisico wordt gedetecteerd, wordt deze daarna handmatig, door een medewerker van de Belastingdienst, gecontroleerd en beoordeeld. Hierna is het verzoek afgehandeld. Als er geen onzekerheid of mogelijk nalevingsrisico wordt gedetecteerd, wordt het verzoek automatisch toegekend.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

6. Archiefwet 1995:

7. Wet belastingen op milieugrondslag:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise

Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of de teruggaaf direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt de teruggaaf handmatig door een medewerker beoordeeld.

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

# data[].attributes.proportionality
Het correct en tijdig behandelen van teruggaaf verzoeken is belangrijk voor burgers en bedrijven. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van verzoeken. Door het inzetten van een algoritme kunnen deze verzoeken sneller worden verwerkt. De burgers en bedrijven krijgen hierdoor sneller duidelijkheid. Het algoritme bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle verzoeken handmatig de gegevens moet verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en het kost meer tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme beoordeelt op basis van de selectieregels of het verzoek om teruggaaf milieubelasting direct (conform het verzoek) toegekend kan worden. Als dat niet het geval is, bijvoorbeeld bij gedetecteerde onzekerheden of een mogelijk nalevingsrisico, wordt het verzoek handmatig beoordeeld door een medewerker van de Belastingdienst.

# data[].attributes.risks
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.

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

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens belastingplichtige

ANBI-status

VPB (Vennootschapsbelasting)-plicht

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker. De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Velsen biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent Gem’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met Gem. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt Gem om de Velsenaar beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt Gem gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.  Gem kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.De antwoorden die Gem kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de gemeente Velsen antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in Velsen.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die Gem kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Velsen kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op Velsense situaties.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van Velsen zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in Velsen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om efficiënt en objectief een steekproef te bepalen van te controleren kostenlijnen binnen het Interreg Maas-Rijn programma. Medewerkers van het programma gebruiken het algoritme om projectpartners te controleren—organisaties waarvan kosten kunnen worden geselecteerd voor nadere controle, afhankelijk van het risicoprofiel (handmatige vastgesteld) van de projectpartner. De betrokken organisaties ervaren de impact van het algoritme doordat bepaalde door hen ingediende kostenlijnen geselecteerd kunnen worden voor een nadere controle.

# data[].attributes.methodsAndModels
De kostenlijnen en bijbehorende informatie worden uit JEMS geëxporteerd naar het eerste tabblad van een Excel-template. De gebruiker selecteert op dit tabblad het risicoprofiel van de partner. M.b.v. PowerQuery worden aparte tabbladen gevuld voor personeelskosten en overige kostencategorieën. Voor personeelskosten worden de hoogste kostenlijnen geselecteerd o.b.v. het risicoprofiel; voor andere kostencategorieën worden zowel hoge kostenlijnen als een aantal willekeurige lijnen (op basis van MUS) gekozen. Het resultaat is een overzichtelijke steekproef die eenvoudig te controleren is.

# data[].attributes.proportionality
Automatisering van de steekproefselectie maakt het proces efficiënter, transparanter en vermindert het risico op menselijke fouten. Hierdoor gebeurt de steekproefselectie sneller en volgens objectieve criteria. Nadelen zijn afhankelijkheid van de correcte werking van het algoritme; om die reden is extra aandacht besteed aan de implementatie van het MUS-principe en de randomisatie in Excel. De uitwerking sluit aan op de RBMV-aanpak die door de beheerautoriteit van het programma is vastgesteld.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de steekproefselectie wordt altijd gecontroleerd en beoordeeld door medewerkers van het Interreg Maas-Rijn programma. Zij kunnen de resultaten inzien en waar nodig navraag doen of aanvullende checks uitvoeren. Ingrijpen en bijstelling zijn mogelijk indien onregelmatigheden worden aangetroffen.

# data[].attributes.risks
Er is actief rekening gehouden met de risico’s van geautomatiseerde selectie, met name de kwaliteit van de randomisatie en MUS-implementatie in Excel. Waar nodig worden resultaten extra gecontroleerd. Als de RBMV-aanpak wijzigt, wordt het algoritme aangepast. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt als input kostenlijnen en randinformatie uit het JEMS systeem (monitoringssysteem Interreg Maas-Rijn), aangevuld met het per partner vastgestelde risicoprofiel (handmatig vastgesteld). Er worden geen persoonsgegevens of bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.name
Slimme Keuzehulp voor Online Handelsfraude

# data[].attributes.goal
Het doel van de Slimme Keuzehulp is dat de politie meer volledige aangiftes ontvangt en dat mensen direct weten wat ze kunnen doen. Als een aangifte compleet is, kan de politie sneller aan de slag en zijn er minder vervolgvragen nodig. Soms geeft de Slimme Keuzehulp een alternatief, zoals contact met een andere instantie. Zo krijgt iemand meteen duidelijkheid over de beste volgende stap.

# data[].attributes.methodsAndModels
De Slimme Keuzehulp werkt met een AI-systeem dat zich voordoet als een webformulier. Het systeem haalt basisfeiten uit de aangifte, zoals of er betaald is, en vraagt de gebruiker om deze te bevestigen. De AI gebruikt argumentatielogica, een methode om te redeneren met onvolledige informatie. Met behulp van argumentatielogica kan de AI nagaan of er genoeg informatie is om vast te stellen of er sprake kan zijn van fraude. Als er nog informatie ontbreekt, stelt het systeem extra vragen.

Dit werkt slimmer dan een eenvoudige beslisboom. Zo kan precies worden uitgelegd welke juridische regels hebben geleid tot een bepaalde vraag. Ook kan het systeem aangeven waarom een andere vraag juist níet nodig is.

De gekozen oplossing is daarnaast energiezuinig en vraagt weinig van de hardware. Dit is een groot verschil met moderne AI-modellen zoals Large Language Models.

Voor uitgebreide uitleg en bewijzen van de correctheid, zie de PhD-thesis “Arguing with incomplete information: Formalisms, algorithms and applications in law enforcement” van dr. D. Odekerken.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de Slimme Keuzehulp kan iets meer tijd kosten bij het indienen van een aangifte. Die extra tijd verdient zich vaak terug, omdat de politie later minder vragen hoeft te stellen. Normaal gesproken moet iemand daarvoor dan opnieuw inloggen met DigiD, in een beveiligde omgeving. Met de Slimme Keuzehulp is dat vaak niet meer nodig. Ook voor de politie scheelt het tijd, omdat er minder vervolgvragen zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
De Slimme Keuzehulp bepaalt niet wat de vervolgstap is voor een aangever. De aangever kan altijd het advies negeren. Aan de politiezijde worden alle aangiftes verwerkt ongeacht het oordeel van de Slimme Keuzehulp.

# data[].attributes.risks
De Slimme Keuzehulp werkt in het Nederlands en is een digitaal middel. Dit kan lastig zijn voor mensen die moeite hebben met taal of weinig ervaring hebben met computers. Daarom heeft de politie TNO gevraagd om onafhankelijk onderzoek te doen naar de begrijpelijkheid en bruikbaarheid van de Slimme Keuzehulp. De adviezen met betrekking tot taal en inrichting van het algoritme zijn opgevolgd.

# data[].attributes.sourceData
Voor het onderzoek zijn aangiftes gebruikt over online handelsfraude. Hiervoor is toestemming gevraagd via een PaG-verzoek (Procedure Autorisatie Gegevens). In de aangiftes stonden velden met naam- en adresgegevens van zowel de aangever als de verdachte partij. Ook stonden er gegevens over de handelssite, advertenties en betalingen in.

Daarnaast bevat elke aangifte een vrij tekstveld, “Omschrijving melding”. Daarin beschrijft de aangever in eigen woorden de (vermeende) oplichting. Verder was per aangifte bekend of deze later was ingetrokken, met de datum en reden.

Naast de aangiftes is ook een verzameling vervolgvragen van de politie gebruikt. Bij deze vragen was naast de vraag zelf ook het identificatienummer van de aangifte bekend.

# data[].attributes.provider
De Slimme Keuzehulp is ontwikkeld in een samenwerking tussen de politie en de Universiteit van Utrecht.

# data[].attributes.name
CATCH (Centrale Automatische TeChnologie voor Herkenning van personen)

# data[].attributes.goal
Het algoritme is bedoeld om gezichten automatisch te vergelijken. Dit is belangrijk voor de politie, omdat het helpt te achterhalen wie mensen zijn in onderzoeken. CATCH speelt hier een grote rol in. Herkenning en identificatie van personen zijn de basis voor veel politieonderzoeken. Als een gezicht op een foto onbekend is of als er twijfels zijn over wie het is, wordt onderzocht wie die persoon kan zijn. Door het gezicht te vergelijken met beelden uit de Strafrechtketendatabank (SKDB), kan CATCH helpen om de identiteit te achterhalen.

De politie mag gezichten vergelijken als dit helpt bij het opsporen van misdrijven. Bij een onbekende verdachte kan een zoekopdracht in CATCH worden uitgevoerd. CATCH maakt het makkelijker om gezichten zorgvuldig te vergelijken en helpt om snel een aanwijzing te vinden over de identiteit van de persoon. Dit versnelt het werk van de politie, vergroot de kans om de verdachte te vinden en maakt de samenleving veiliger.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van de vergelijking van biometrische gegevens valt onder Wet politiegegevens (Wpg) artikel 13 lid 1c: identificatie van personen of zaken. Ook is artikel 5 Wpg (bijzondere categorieën van politiegegevens) relevant inzake de verwerking.

Het nemen van foto’s van verdachten gebeurt op basis van artikel 55c lid 2 en 4 c van het Wetboek van Strafvordering (WSv):

• Verdachte zwaar feit (art. 67 lid 1 Sv-misdrijf): Art. 55c lid 2 Sv geeft opsporingsambtenaren de verplichting tot het nemen van vingerafdrukken en foto’s.

• Verdachte licht feit (geen 67 lid 1 Sv-misdrijf): Twijfel over identiteit? Art. 55c lid 3 Sv geeft aan de (hulp)officier van justitie de verplichting om bevel te geven aan de opsporingsambtenaar om vingerafdrukken en foto’s te nemen. Geen twijfel over identiteit? Geen mogelijkheid voor het nemen van vingerafdrukken en foto’s.

# data[].attributes.methodsAndModels
In CATCH worden afbeeldingen van gezichten, die in een speciale database staan, omgezet in een code (biometrisch gegeven). Het algoritme vergelijkt de code van het gezicht van een onbekende verdachte, getuige of slachtoffer met de codes van gezichten die zijn opgeslagen in de Strafrechtketendatabank (SKDB).

# data[].attributes.proportionality
Het is te veel werk voor een mens om grote hoeveelheden gezichten handmatig te vergelijken. Daarom wordt het vergelijken van gezichten nu automatisch gedaan. Dit maakt de kans op herkenning groter en zorgt ervoor dat het proces zorgvuldiger en sneller verloopt.

# data[].attributes.humanIntervention
Na de automatische vergelijking van gezichten door het algoritme, maakt CATCH een lijst van mogelijke overeenkomsten. Een expert kijkt naar deze lijst en vergelijkt de gezichten. Als de expert geen overeenkomsten vindt, kijkt een tweede, onafhankelijke expert naar de lijst. Deze tweede expert gebruikt de bevindingen van de eerste expert niet.

Als de eerste expert overeenkomsten vindt, wordt dit gezien als een mogelijke herkenning. Dit wordt een mogelijke match genoemd en wordt verder onderzocht. Het onderzoek gebeurt door twee experts die onafhankelijk van elkaar werken. De expert die eerst de vergelijking heeft gemaakt, doet niet mee in dit verdere onderzoek. Beide experts voeren een gedetailleerde analyse uit en noteren hun bevindingen. Ze kijken naar specifieke kenmerken van de gezichten, zoals de vorm van de neus, lippen en oren. Daarna geven ze een eigen oordeel over de overeenkomsten of verschillen.

Het uiteindelijke oordeel is het gezamenlijke oordeel van beide experts, gebaseerd op hun analyses.

# data[].attributes.risks
• De resultaten van het algoritme worden altijd gecontroleerd door politie-experts volgens een vast werkproces.

• Om te voorkomen dat de experts bevooroordeeld raken, weten zij niet welke zaak ze onderzoeken.

• De experts kunnen elkaars resultaten niet zien, om eerlijkheid te garanderen.

• De experts weten niet van elkaar wie aan dezelfde zaak werkt, zo blijft iedereen onpartijdig.

• Als er een mogelijke overeenkomst is, wordt er een onderzoek gedaan door twee andere experts, onafhankelijk van elkaar.

• Het resultaat van de gezichtsvergelijking kan alleen leiden tot een aanwijzing voor verder onderzoek.

• Alleen de getrainde en geautoriseerde experts van het Centrum voor Biometrie hebben toegang tot het algoritme en de gezichten.

# data[].attributes.sourceData
CATCH maakt gebruik van het Multi Biometric Identification System (MBIS). Dit systeem bevat een databank met biometrische gegevens van mensen (zoals gezichten of vingerafdrukken) en sporen (zoals bijvoorbeeld DNA).

De databank bestaat uit drie soorten gegevens:

1. Zaakgegevens: Deze gegevens bepalen waarvoor de biometrische gegevens mogen worden gebruikt, bijvoorbeeld in welk onderzoek. Ze geven ook aan hoelang de gegevens bewaard mogen blijven.

2. Biometrische gegevens: Dit zijn biometrische gegevens van verdachten, veroordeelden, mensen die verdacht werden maar niet vervolgd, onbekende verdachten (zoals sporen) en overleden slachtoffers van misdrijven.

3. Biografische gegevens: Dit zijn administratieve gegevens die gekoppeld zijn aan de biometrische gegevens. Ze geven aan wie de persoon is, zoals naam en adres.

# data[].attributes.goal
De gemeente Almere strijdt tegen armoede. Met het algoritme krijgt de gemeente signalen over betaalachterstanden bij woningcorporaties, zorgverzekeraars, energie- en/of waterbedrijven. Er wordt geprobeerd om inwoners die een betalingsachterstand hebben en/of in schuldsituaties dreigen te geraken zo vroeg mogelijk te helpen en daarmee verdere armoedeproblemen te voorkomen. Als de financiële problemen nog klein zijn, kan advies soms al een goede oplossing zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs): sinds 1 januari 2021 is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak.

# data[].attributes.methodsAndModels
De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem RIS Matching. Een keer per maand worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gecontroleerd. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Hierna stopt het geautomatiseerde proces met het algoritme. Daarna neemt de gemeente met gebruikmaking van het regiesysteem RIS Vroeg Eropaf op een bij de hoogte van de betalingsachterstanden passende wijze contact op met de inwoner om hulp aan te bieden.

# data[].attributes.proportionality
Op grond van de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak om inwoners met dreigende schulden-/armoedeproblematiek actief te benaderen en hulp aan te bieden. Woningverhuurders, drinkwaterbedrijven, energieleveranciers en/of zorgverzekeraars waarschuwen de gemeente als zij zien dat hun klanten hun rekeningen niet betalen. Ze hebben hiervoor niet eerst toestemming nodig van hun klant. De bedrijven en instanties geven een signaal als hun eigen inspanningen betalingsachterstanden niet oplossen, bijvoorbeeld door persoonlijk contact te zoeken en een betalingsregeling aan te bieden. Deze waarschuwingsmeldingen worden automatisch doorgezet naar de gemeente. Bij wijze van alternatief zouden schuldeisers de waarschuwingsmelding handmatig bij de gemeente kunnen doen, maar dit heeft uiteindelijk dezelfde uitkomst.

De uitwisseling van gegevens gebeurt op een veilige manier: alleen noodzakelijke gegevens worden gedeeld en de gegevens zijn voor niemand anders zichtbaar dan voor de daarvoor aangewezen medewerkers. Een inwoner kan uiteindelijk zelf kiezen om wel of niet gebruik te maken van het gemeentelijke hulpaanbod.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van een met name de hoogte van de betalingsachterstand maakt het systeem zelfstandig (geautomatiseerd) een keuze, bijvoorbeeld om het signaal te classificeren als 'op te volgen met een email of brief' of 'op te volgen door iemand uit te nodigen voor ene gesprek'. Na dat proces van gegevenskoppeling (de 'matchting') is er een moment van menselijk toezicht en wordt er gecontroleerd of die matching klopt. Vanaf het moment dat de melding is doorgestuurd naar een hulpverlener is het proces niet meer geautomatiseerd. De gemeente kan na een signaal van bijvoorbeeld een verhuurder zelf iemand met schuldproblemen uitnodigen voor een gesprek. Sterker nog: op elk signaal moet enig 'hulpaanbod' volgen. Iemand mag de hulp van de gemeente wel weigeren.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem ‘RIS Matching’ en het regiesysteem 'RIS Vroeg Eropaf' - beide webapplicaties - worden geleverd door XXLLNC. Zij voeren regelmatig beveiligingstesten uit om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden. Er wordt voldaan aan de (wettelijke en overige) vereisten met betrekking tot gegevensbescherming (AVG) en informatiebeveiliging.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, emailadres, eventuele aanwezigheid van inwonende minderjarige kinderen, signalering van een betalingsachterstand van meer dan 30 dagen bij een woningcorporatie, nutsbedrijf of zorgverzekeraars, alsmede hoogte en duur van die betalingsachterstand.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de AP publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG): Anonimiseren is een effectieve manier om persoonsgegevens te beschermen en de risico's van de verwerking ervan te beperken. Wanneer gegevens goed zijn geanonimiseerd, vallen ze niet langer onder de reikwijdte van de AVG. De gegevens zijn dan namelijk niet meer herleidbaar tot een natuurlijk persoon. Daarom wordt anonimiseren vaak toegepast als beveiligingsmaatregel om te voldoen aan de AVG-beginselen. Hoewel de AVG geen specifiek artikel over anonimiseren bevat, verwijst overweging 26 wel naar "de anonimisering van persoonsgegevens" als een manier om de risico's voor de betrokkenen (de mensen van wie persoonsgegevens worden verwerkt) tot een aanvaardbaar niveau terug te brengen. Anonimiseren wordt dus gezien als een belangrijke techniek om persoonsgegevens effectief te beschermen in overeenstemming met de AVG.

Wet open overheid (Woo): Op grond van artikel 5.1 lid 2 sub e van de Woo hoeven overheidsorganisaties geen informatie openbaar te maken als het belang daarvan niet opweegt tegen het belang van “eerbiediging van de persoonlijke levenssfeer”. Bevat overheidsinformatie persoonsgegevens, dan hoeven deze gegevens dus niet openbaar gemaakt te worden.  Anonimiseren van persoonsgegevens is dan een logische stap om de betreffende overheidsinformatie toch (gedeeltelijk) openbaar te kunnen maken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Algoritmen - Algoritmen zijn in computertaal geprogrammeerde instructies die autonoom of met menselijke betrokkenheid geautomatiseerd beslissingen nemen.

Dat doen de algoritmen van xxllnc Anonimiseren door (1) in door gebruikers aangeboden documenten met (persoons)gegevens, (2) binnen de xxllnc Anonimiseren editor omgeving, (3) te beslissen of moet worden gesuggereerd aan gebruikers dat zij maatregelen dienen te nemen ter anonimiseren van deze gegevens, (4) waarna bij afronding tot een definitief document de besluiten op deze suggesties impact kunnen hebben op de mensen aan wie deze gegevens toebehoren.

Kunstmatige intelligentie (AI) – In de literatuur onderscheidt men twee categorieën van AI: menselijk of rationeel denken (machines die in staat zijn om beslissingen te nemen, problemen op te lossen en te leren) en menselijk of rationeel handelen (machines kunnen activiteiten uitvoeren die intelligentie vereisen).

xxllnc Anonimiseren past specifieke AI toe van het type “Natural Language Processing”: het verwerken van geschreven taal. We gebruiken daarbij de techniek “Named Entity Recognition” om tot suggesties te komen voor de entiteit: “namen”, met als verwerking de gehele context van de geschreven taal binnen een document. De intelligentie van de oplossing wordt (verder) getraind op basis van datasets in een supervised machine learning (voorgeprogrammeerde input en output) omgeving van xxllnc Anonimiseren. De datasets voor verdere training betreffen nooit de documenten die door gebruikers van xxllnc Anonimiseren worden aangeboden, tenzij hiertoe vooraf uitdrukkelijk en separaat toestemming is gegeven door alle betrokkenen.

Details van de verwerking
De tekstlaag van documenten wordt middels een API-call aangeboden aan de AI / Machine Learning, Text Analytics module van xxllnc Anonimiseren, waarvan een deel gehost bij Microsoft Azure. In beide gevallen bevindt de data zich binnen EER.

Tekst wat door de xxllnc Anonimiseren API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Cloud wordt niet opgeslagen door de hostingprovider. xxllnc Anonimiseren heeft deze functionaliteit bewust standaard uitgeschakeld, zodat ook tijdelijke opslag van tekst input wordt voorkomen. Hiervoor heeft xxllnc Anonimiseren (als onderdeel van Privacy by Default), de beschikbare optie: LoggingOptOut queryparameter dienovereenkomstig ingesteld. Hierdoor wordt door de API met de Text Analytics alleen aangegeven welke data in teksten zijn geanalyseerd als entiteit "naam" en via een API-signaal, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage) aan de xxllnc Anonimiseren klantserver verzonden waarna de data input bij de Cloud automatisch wordt verwijderd en vernietigd.

Borging van het proces
xxllnc en Microsoft Azure hanteren het normenstelsel ISO27001 en hebben daarvoor alle te nemen maatregelen doorgevoerd en ondergebracht in een ISMS. De Text Analytics dienst valt onder de reikwijdte van de certificering van Microsoft. De verwerkingen vinden plaats binnen de EER (West-Europa), verdere verwerking (voor andere doeleinden) is contractueel uitgesloten.

# data[].attributes.proportionality
Anonimiseren is een effectieve manier om persoonsgegevens te beschermen en de risico's van de verwerking ervan te beperken. De AP moet vaak veel en grote documenten anonimiseren. Het kost veel tijd en werk om deze documenten volledig met de hand te anonimiseren. Bovendien  brengt dit het risico met zich mee dat documenten niet op dezelfde manier en niet volledig worden geanonimiseerd. Het gebruik van dit algoritme neemt dit risico grotendeels weg. Hierdoor kan de AP (persoons)gegevens in documenten consequenter en efficiënter anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van de AP beoordeelt altijd de suggesties van het algoritme voordat de AP (persoons) gegevens in de documenten definitief anonimiseert (weglakt).

# data[].attributes.risks
Een technisch risico is dat het algoritme onjuiste suggesties doet voor het anonimiseren van bepaalde (persoons)gegevens. Daardoor zou de AP te weinig of juist te veel (persoons)gegevens kunnen anonimiseren. Waardoor de AP ofwel privacygevoelige informatie zou verspreiden, ofwel te weinig informatie zou geven. Om dit te voorkomen, controleert een medewerker van de AP handmatig de suggesties van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Het soort gegevens dat het algoritme gebruikt, hangt af van de (te anonimiseren) documenten. Meestal gaat het om persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige informatie, soms ook om bijzondere persoonsgegevens. Voorbeelden zijn: namen, adressen, geboortedata, handtekeningen en e-mailadressen.

# data[].attributes.name
Zoeken naar mogelijke registraties van vreemdelingen

# data[].attributes.goal
Het bieden van hulp bij het onderzoeken of vreemdelingen die in contact zijn met de Nederlandse overheid al eerder zijn geregistreerd in de Basisvoorziening Vreemdelingen. De Basisvoorziening Vreemdelingen is het centrale informatiesysteem dat gebruikt wordt door de organisaties die samenwerken in de migratieketen. Het systeem bevat basisgegevens van vreemdelingen en wordt bijgehouden door de ketenpartners in de migratieketen. Door te zoeken of iemand al geregistreerd staat kan worden voorkomen dat personen meerdere keren worden geregistreerd. Het algoritme om fonetisch te zoeken kan worden toegepast als een persoon niet wordt gevonden op basis van vingerafdrukken, of als vreemdelingen geen identiteitsdocument hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vreemdelingenwet 2000, artikel 107 en 107a

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij registratie of wijziging van gegevens van vreemdelingen in de BVV worden deze direct ook geplaatst in het systeem voor fonetisch zoeken. Het algoritme biedt mogelijkheden om hier handig in te zoeken. Afhankelijk van de zoekvraag wordt bepaald op welke manier de gegevens worden geraadpleegd. Er kan ook worden aangegeven hoeveel zoekresultaten er maximaal worden gevraagd. Bij elk zoekresultaat wordt de mate van overeenkomst getoond.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme kan worden gebruikt om gegevens te zoeken van personen waarvan niet goed bekend is hoe de gegevens moeten worden geschreven. Dit kan leiden tot een betere identiteitsvaststelling van vreemdelingen. Door gegevens in te voeren zoals ze klinken wordt het algoritme ingezet om de mogelijke juiste schrijfwijze van de gegevens te vinden. Hierbij wordt een medewerker geholpen als de taal of letters niet overeenkomen met het Nederlandse alfabet. Gebruik van dit algoritme kan voorkomen dat er dubbele registraties ontstaan.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt alleen gebruikt ter ondersteuning van medewerkers bij organisaties om de identiteit van een vreemdeling vast te stellen. Dit gebeurt bij de Politie, Koninklijke Marechaussee, Immigratie- en Naturalisatiedienst, Buitenlandse Zaken. Het algoritme kan een lijst van kandidaten geven, maar de medewerker blijft altijd zelf verantwoordelijk voor het gebruiken van deze gegevens. Dat kan ertoe leiden dat een registratie opnieuw wordt gebruikt, of dat er een nieuwe registratie wordt gedaan.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wordt jaarlijks getest om te zien of de resultaten die worden gegeven voldoende kloppen volgens de gemaakte afspraken (aantal getoonde resultaten, mate van overeenkomst). Dit gebeurt door de organisaties die het algoritme gebruiken en door de beheerder. De werking van het algoritme kan uitsluitend door de leverancier worden aangepast. Er worden regelmatig nieuwe versies uitgebracht.

# data[].attributes.sourceData
In de database zijn uitsluitend persoonsgegevens opgenomen van vreemdelingen die geregistreerd zijn in de Basisvoorziening Vreemdelingen. Het gaat om naamgegevens, geboortegegevens en nationaliteiten. De gegevens zijn meestal afkomstig van Politie, Marechaussee, Immigratie- en Naturalisatiedienst of Buitenlandse Zaken, maar kunnen ook afkomstig zijn van de gemeenten.

# data[].attributes.provider
Human Inference (onderdeel van de Data Agency)
www.humaninference.com
www.thedataagency.nl

# data[].attributes.goal
Het tellen en meten van modaliteiten en gebruik van de openbare ruimte door modaliteiten in de stad voor verschillende vraagstukken tvb ondermeer onderbouwing beleid, inrichting van de stad/gebied, leefbaarheid, doorstroming en veiligheid

# data[].attributes.methodsAndModels
De sensoren bevatten een beeldsensor en edge-processor, waarmee de beelden direct omgezet worden naar anonieme data (automatisch verwerkt tot lijnobject en objectclassificatie) en de beelden binnen microseconden in de sensor worden vernietigd

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de inzet van telsensoren in de binnenstad dragen we bij aan verschillende gemeentelijke opgaven, zoals leefbaarheid, doorstroming van verkeer en veiligheid. Hiermee voeren we als gemeente onze wettelijke taak op de juiste manier uit. Dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. De waarde Privacy is NIET in het geding, omdat persoonsgegevens van bewoners (beelden van kenteken autos) niet worden opgeslagen en direct in de camera van de scanauto worden verwijderd. Vanuit de waarde Controle op technologie was dit een vereiste voor de telsensoren in de binnenstad

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Metingen van telsensoren, opgesplitst in 9 modaliteiten

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een inhoudingsplichtige moet periodiek een loonaangifte insturen naar de Belastingdienst. In het proces van de Belastingdienst worden de berichten van deze loonaangiften op massale wijze geautomatiseerd geaccepteerd en verwerkt.

De aangifte loonheffingen bestaat uit een collectief deel (werkgeversgegevens) en nominatief deel (werknemersgegevens). De Belastingdienst bewaart het collectieve deel met werkgeversgegevens van de inhoudingsplichtigen in haar administratie. Het UWV zet het nominatieve deel met de werknemersgegevens in haar administratie. Sommige gegevens van het loonaangiftebericht worden zowel in het collectieve als het nominatieve deel opgenomen, zoals bijvoorbeeld het fiscaal loon. Van zo’n gegeven behoort het totaal van alle nominatieve vermeldingen (werknemers) gelijk te zijn aan de collectieve vermelding.

Een loonaangiftebericht kan bestaan uit een initiële (volledige) aangifte of een andere soort aangifte (correctieberichten, aanvullende aangiften). Als in deze aangiften fouten zitten, kan dat leiden tot een verschil tussen de werkgeversgegevens en werknemersgegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Wet Structuur Uitvoeringsorganisatie en inkomen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Periodiek worden door de de Belastingdienst per inhoudingsplichtige per tijdvak de collectieve loonsommen met werkgeversgegevens aangeleverd bij het UWV. Het UWV maakt vervolgens een vergelijking tussen de loonsommen uit de werkgevergegevens per tijdvak en het totaal van de loonsommen uit de werknemersgegevens per tijdvak.

Vervolgens levert hem de verschillen te laten corrigeren door de inhoudingsplichtige zodat de juiste bedragen aan loon, loonheffingen en de juiste gegevens worden geregistreerd. Daarmee wordt bijgedragen aan het gebruik van dezelfde data tussen Belastingdienst en het UWV. Dit is onder andere van belang voor de vooraf ingevulde aangifte inkomstenbelasting.

Een algemene omschrijving van dit de werking van de Loonaangifteketen is gepubliceerd op de site van de “Loonaangifteketen”. (https://www.loonaangifteketen.nl/)

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het signaal beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangifte onjuistheden bevat en contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige.

Het beoordelen van signalen zijn van belang voor de inhoudingsplichtige om te komen tot een juiste registratie van gegevens uit de loonaangiften. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. Op basis van de verschillen die het algoritme aangeeft is de beoordeling daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het beoordelen van signalen zijn van belang voor de inhoudingsplichtige om te komen tot een juiste registratie van gegevens uit de loonaangiften.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (LH-nummer)

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst en UWV ontwikkeld en wordt ook door hen onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel is om in een vroeg stadium schulden bij inwoners te signaleren en hen actief te benaderen voor ondersteuning. Zo willen we vermijden dat de problemen (te) groot worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Door de sinds 1 januari 2021 gewijzigde Wet gemeentelijke schuldhulpverlening mogen aangewezen schuldeisers betalingsachterstanden doorgeven. Door uitwisselen van deze gegevens komen signalen van schuldenproblematiek eerder bij de gemeente terecht. Zo kunnen we actief hulp aanbieden om toename van schulden te voorkomen.

# data[].attributes.proportionality
Op 1 januari 2021 is de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) gewijzigd. Vroegsignalering van schulden op basis van signalen door derden is een wettelijk taak voor gemeenten geworden. Er is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd – een privacytoets die helpt om risico’s bij het verwerken van persoonsgegevens in kaart te brengen en te beperken. Uit de DPIA blijkt dat de belangen van de betrokkene in gelijke verhouding moeten staan met de belangen van degene die verantwoordelijk is voor het verwerken van gegevens. Er mag niet meer informatie worden opgevraagd en verwerkt dan voor de verwerking strikt noodzakelijk is.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van signalen volgt een advies voor een vervolgactie. Een medewerker beoordeelt het advies en controleert de gegevens. Daarna zet de medewerker de vervolgactie uit. Dit kan een huisbezoek zijn of telefonisch contact of een brief.

# data[].attributes.risks
In de DPIA staan de maatregelen om risico's te vermijden. Uit de DPIA blijken geen restrisico’s, dat wil zeggen: er blijven geen risico’s over waarvoor géén maatregelen zijn genomen.

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens komen van de vaste lastenpartners: naam, adres, email, geboortedatum, telefoonnummer, contactgegevens melder, gemelde betalingsachterstand en BSN.

Deze gegevens worden vervolgens getoetst aan de Basisregistratie persoonsgegevens (BRP) en Allegro (Schuldhulpverlening applicatie) op juistheid en andere lopende trajecten op betalingsachterstanden.

# data[].attributes.name
Biometrische identificatie en verificatie van vreemdelingen

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt gebruikt om de identiteit van vreemdelingen zo goed mogelijk vast te stellen of te controleren. Dit gebeurt bijvoorbeeld bij de aanvraag asiel, aanvraag regulier verblijf of bij toezicht vreemdelingen. De genomen vingerafdrukken kunnen worden vergeleken met vingerafdrukken in Nederlandse en diverse Europese systemen, zoals het politiesysteem Havank, Eurodac (Europees systeem voor asiel en toezicht) en VIS (Europees visumsysteem). Welke systemen daarbij worden geraadpleegd is afhankelijk van de wettelijke grondslag en van het proces waarbinnen de identificatie plaatsvindt. Als vingerafdrukken al eerder geregistreerd zijn, of als er hits zijn in andere systemen, dan heeft dit mogelijk gevolgen voor het vervolg van procedures zoals aanvraag visum of aanvraag asiel. Het gebruik van vingerafdrukken voorkomt identiteitsfraude en zorgt voor een betrouwbare vaststelling van identiteit.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vreemdelingenwet 2000, artikel 106a en 107

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme kijkt naar unieke kenmerken van gescande vingerafdrukken, zoals splitsingen en uiteinden. Deze unieke kenmerken (minutiae) vormen een sjabloon, dat kan worden vergeleken met sjablonen, die in een database opgeslagen zijn. Als er een overeenkomst wordt gevonden is er een hit (match), en wordt de identiteit bevestigd. Als er geen overeenkomst wordt gevonden is er een no-hit (geen match).

# data[].attributes.proportionality
Identificatie van vreemdelingen gebeurt bij de start van processen in de migratieketen, bijvoorbeeld bij de IND, de KMar of de Politie. Het gebruik van vingerafdrukken bij het identificeren van vreemdelingen is de meest betrouwbare vorm van identificatie. Vingerafdrukken zijn uniek en horen onlosmakelijk bij een persoon. Als een vreemdeling al bekend is in de vreemdelingenadministratie (Basisvoorziening Vreemdelingen), of al geregistreerd is in andere Nederlandse of Europese systemen, dan kunnen deze gegevens worden gebruikt voor een zo goed mogelijke identificatie. Het gebruik van vingerafdrukken leidt tot een unieke identificatie van personen. Hiermee worden dubbele registraties voorkomen en worden de ketenpartners geholpen bij de uitvoering van hun processen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme (persoon wel of niet gevonden) worden, vanwege de hoge betrouwbaarheid, in het algemeen zonder menselijke tussenkomst overgenomen. Bij twijfel kan het expertisecentrum biometrie van de Politie worden ingeschakeld om uitsluitsel te geven. Dit is soms nodig als de kwaliteit van de vingerafdrukken een heel laag niveau heeft of als het systeem aangeeft dat er meerdere personen gevonden zijn.

# data[].attributes.risks
Er is een zeer klein risico dat personen terecht of onterecht gevonden of niet gevonden worden. De kwaliteit van het algoritme wordt door de leverancier continu gecontroleerd en verbeterd. Als er twijfel is over het resultaat van een vergelijking dan kan het Expertisecentrum Biometrie van de Politie worden ingeschakeld.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt uitsluitend gebruik van scans (plaatjes) van vingerafdrukken en de daaruit afgeleide sjablonen (templates).

# data[].attributes.goal
Bij uitlenen is er een kredietrisico (i.e. het risico dat de tegenpartij niet terugbetaalt). Om dit risico te beperken zit er een limiet aan het bedrag dat uitgeleend mag worden door het Agentschap.

# data[].attributes.lawfulBasis
Onze missie is om de Nederlandse staat te financieren tegen zo laag mogelijke kosten en tegen acceptabel risico. Dit laatste wordt afgedekt door kredietlimieten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van variabelen (zoals credit rating) en eventueel de hoogte van het eigen vermogen wordt berekend hoeveel geld er gestald mag worden bij een tegenpartij. Hoe beter de rating, hoe hoger het bedrag.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel is dat er een beperking zit op het geld dat er per tegenpartij uitgeleend mag worden. Hiermee worden mogelijke toekomstige verliezen beperkt. Omdat we voorzichtig zijn ten opzichte van kredietrisico worden er ook tegenpartijen uitgesloten met een te laag kredietrisico. Het nadeel is dat we te voorzichtig kunnen zijn. Echter geldt dat het algoritme alleen een limiet doorgeeft. Het is aan de medewerkers om hier mogelijk acties (i.e. uitzettingen) aan te verbinden (besluit-ondersteunend).

# data[].attributes.humanIntervention
Niet alle informatie is te vatten in variabelen. Daarom zit er ook een menselijke afweging die bijvoorbeeld toetst of een tegenpartij bijvoorbeeld reputatierisico oplevert voor de Nederlandse staat. Het algoritme neemt geen geautomatiseerd besluit. Het is altijd aan de medewerker om een besluit te nemen op basis van de informatie.

# data[].attributes.risks
De risico's voor de tegenpartij kunnen zijn dat zij onterecht minder geld uitgeleend krijgt door een verkeerde rating. Dit risico is laag doordat de credit rating van meerdere ratingsbureaus wordt gebruikt.

De risico’s voor de organisatie kunnen financieel zijn (verlies door faillissement tegenpartij), operationeel (door verkeerde berekening wordt er onterecht geld uitgeleend) of reputatie (geld uitlenen aan een omstreden tegenpartij).

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van onderstaande gegevens:

Credit ratings van onder andere Moody’s, S&P en Fitch.

Jaarverslagen (ten behoeven van bijvoorbeeld het eigen vermogen)

# data[].attributes.goal
Bij het financieren van de staatsschuld wordt er rente betaald aan investeerders. Deze rentelasten hebben impact op de begroting en met dit model wordt in kaart gebracht wat de toekomstige rentelasten zijn onder verschillende scenario’s.

# data[].attributes.lawfulBasis
Onze missie is om de Nederlandse staat te financieren tegen zo laag mogelijke kosten en tegen acceptabel risico. De rentekosten en de onderliggende gevoeligheid daarvan worden met dit model inzichtelijk gemaakt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de tekorten en onze eigen strategie wordt een inschatting gemaakt van de ontwikkeling en opbouw van de toekomstige staatsschuld. Op basis van deze toekomstige staatschuld kan een indicatie worden gemaakt van de toekomstige rentelasten.

# data[].attributes.proportionality
Door de rentelasten te voorspellen wordt inzichtelijk gemaakt van de impact is voor de begroting en hoe gevoelig de rentelasten zijn voor bijvoorbeeld een stijgende rente.

# data[].attributes.humanIntervention
Ons verwachte uitgiftepatroon van staatsobligaties is niet volledig te vatten in een algoritme. Daarom worden uitkomsten altijd getoetst op plausibiliteit door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Een verkeerde inschatting van de gevoeligheid en omvang van onze rentelasten kan leiden tot besluitvorming met een financieel risico. Dit model is echter maar 1 van de vele gebruikte informatiebronnen bij de besluitvorming omtrent het financieringsplan. Daardoor is het risico op verkeerde besluitvorming relatief laag. Andere informatiebronnen zijn bijvoorbeeld het financieringstekort, uitgiftekalenders en marktvraag. Daarnaast wordt dit model ook extern gevalideerd op correctheid.

# data[].attributes.sourceData
De voornaamste datapunten zijn de huidige rentes (publieke informatie), de huidige staatsschuld (publieke informatie), de verwachte kastekorten van de staat (confidentiële informatie) en met welke staatsobligaties het ministerie deze tekorten wil financieren (confidentiële informatie)

# data[].attributes.goal
Het algoritme heeft als doel de werkwijze binnen de Wet open overheid (Woo) verzoeken sneller en efficiënter te maken. Bij een Woo-verzoek kan het voorkomen dat er meerdere versies bestaan van de opgevraagde documenten. Dit algoritme helpt bij het ontdubbelen van deze documenten, zodat de Woo-verzoeker alleen relevante versies ontvangt. Voordat het algoritme in productie werd genomen, werd het ontdubbelen handmatig uitgevoerd. Door de inzet van het algoritme is het proces versneld, wat betekent dat de Woo-verzoeker sneller antwoord krijgt op het verzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Open Overheid

# data[].attributes.methodsAndModels
De input komt uit het zoekprogramma Zoek & Vind (Zoek & Vind - Ministerie van Financiën (overheid.nl) van het Ministerie van Financiën. Dit programma voegt extra karakters toe om unieke bestandsnamen te maken, zoals Windows dat vereist. Het ontdubbelingscript kijkt naar de bestandsnaam zonder deze extra karakters om te controleren of er dubbele bestanden zijn. Als er dubbele bestanden zijn, worden de bestandsgroottes met elkaar vergeleken. Op basis van bepaalde instellingen verplaatst het algoritme één van de twee bestanden naar een andere map. Zo houdt de zoekspecialist een map over met documenten die het ontdubbelingscript als “niet-dubbel” heeft beoordeeld.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt een zoekspecialist bij het vinden van dubbele documenten, zodat dit niet handmatig hoeft te gebeuren. Een mogelijk nadeel is dat sommige documenten onterecht als "dubbel" worden gemarkeerd. Dit gebeurt echter zo min mogelijk dankzij een zorgvuldige instelling. De zoekspecialist controleert de uitkomsten altijd handmatig.

# data[].attributes.humanIntervention
Er zijn verschillende momenten waarop een specialist handmatig controleert tijdens het ontdubbelen van documenten. Eerst doet het algoritme een voorstel, dat de zoekspecialist beoordeelt. Daarna beslist de zoekspecialist of de selectie naar de juiste beleidsmedewerker moet worden gestuurd. De beleidsmedewerker bepaalt uiteindelijk welke documenten belangrijk zijn voor het Woo-verzoek en of er eventueel documenten ontbreken.

# data[].attributes.risks
Het risico op onterecht als dubbel markeren is relatief laag. Dit risico is door de volgende maatregelen geminimaliseerd:

Afstelling algoritme: Het algoritme is conservatief afgesteld. Dit betekent dat het algoritme eerder te weinig documenten als dubbel markeert, dan teveel.

Handmatige beoordeling: De zoekspecialist beoordeelt handmatig de uitkomsten van de algoritme. De uitkomsten worden doorgestuurd naar de desbetreffende beleidsmedewerker. De beleidsmedewerker beoordeelt op compleetheid en relevantie.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van de volgende gegevens:

Bestandsnaam

Grootte van het bestand

# data[].attributes.goal
Civinc is een nieuwe toepassing waarmee medewerkers op een veilige manier van gedachten wisselen over belangrijke organisatievraagstukken met collega’s die een ander perspectief hebben . Dit gebeurt in anonieme 1-op-1 chatgesprekken. In afgebakende sessies kunnen medewerkers met uiteenlopende perspectieven op grote schaal met elkaar in gesprek worden gebracht, zonder sociale wenselijkheid of groepsdruk.

Enerzijds geeft de toepassing grote groepen medewerkers een stem en stelt de organisatie in staat om op een veilige en inclusieve manier belangrijke (en soms gevoelige) thema’s bespreekbaar te maken.

Anderzijds geeft de toepassing inzicht in het sentiment van medewerkers, zodat de organisatie voeling houdt met wat er leeft en zo ‘blinde vlekken’ voorkomt. Een AI-analyse van de anonieme chats brengt in kaart hoe medewerkers naar bepaalde thema’s kijken, welke ideeën daarbij naar boven komen, en waar het spanningsveld tussen verschillende perspectieven zit.

# data[].attributes.methodsAndModels
GPT-4(o) is een taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Het maakt gebruik van een transformer-architectuur, die is gebaseerd op deep learning. Het model wordt getraind met grote hoeveelheden tekstdata en leert daarbij de structuur van taal te begrijpen. Het kan context herkennen, voorspellingen doen over welke woorden er waarschijnlijk volgen en zinvolle antwoorden genereren op basis van de ingevoerde tekst.

In de context van de toepassing van Civinc worden er specifieke instructies (‘prompts’) gegeven aan het taalmodel om de geaggregeerde anonieme chats in de toepassing van relevante analyses te voorzien.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme geeft de organisatie inzicht in het sentiment onder medewerkers over belangrijke organisatievraagstukken. Generatieve AI maakt het daarbij mogelijk om op grote schaal tekstuele data te analyseren en in korte tijd te verwerken, op een manier die niet haalbaar/rendabel zou zijn met een andersoortige (handmatige) analyse. Daarbij zorgt het gebruik van generatieve AI ervoor dat de chats van deelnemers niet ingezien hoeven te worden, wat wenselijk is vanuit privacy-oogpunt.

Het risico op bias of onjuistheden in de analyse wordt voorkomen door een quality assurance process dat periodiek nagaat of de uitgevoerde analyses steekhoudend en betrouwbaar zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
De output van het algoritme wordt altijd gecontroleerd door een mens. Daarnaast mag de output van een analyse in deze toepassing nooit op zichzelf staan, maar moet in een breder verband van data-punten en ervaringen worden bezien en beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Om het algoritme te laten voldoen aan de hoge eisen voor informatiebeveiliging, worden uitgebreide compliance processen doorlopen.

# data[].attributes.sourceData
Het (generieke) model is getraind met data van OpenAI. Daarbij is geen sprake van toegang tot de gebruikte data set.

https://platform.openai.com/docs/models

# data[].attributes.provider
Civinc is de leverancier van de toepassing, waarin het algoritme van OpenAI is geïntegreerd (GPT4-o). Meer informatie over Civinc: www.civinc.co/nl/, meer informatie over OpenAI: www.openai.com.

# data[].attributes.goal
Het ramingsmodel berekent de verwachte rentelasten van het schatkistbankieren. De uitkomsten worden gepubliceerd in de budgettaire tabel in de begroting van de nationale schuld.

Schatkistbankieren houdt in dat instellingen die een wettelijke of publieke taak uitvoeren (agentschappen, sociale fondsen, rechtspersonen met een wettelijke of publieke taak, en de decentrale overheden) hun publieke liquide middelen aanhouden bij het ministerie van Financiën. Onder voorwaarden kunnen sommige deelnemende instellingen ook lenen. Het model maakt geen gebruik van persoonsgegevens. De gegevens die door het model worden gebruikt, zijn de verwachte verandering van de aangehouden middelen, het verwachte bedrag aan verstrekte leningen binnen het schatkistbankieren en de verwachte rentepercentages, zoals door het CPB worden gepubliceerd.

De uitkomst kan onderdeel zijn van de politieke besluitvorming in het begrotingsproces.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het opstellen van de begroting is geregeld in de Comptabiliteitswet 2016 (CW). Specifiek voor de rentelasten is dit geregeld in artikel 2 lid 10 sub e CW.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt enerzijds gebruik van de rentelasten die langjarig vastliggen in de financiële administratie. Anderzijds berekent het model de rentelasten op basis van de verwachte verandering van door de deelnemers aangehouden middelen, de verwachting van de te verstrekken leningen en de verwachting van de rente. Feitelijk is de berekening niet meer dan een prijs x hoeveelheid, waarbij de verwachte prijs (de rente) wordt bepaald door het CPB en de verwachte hoeveelheid wordt intern door het ministerie van Financiën geschat. De raming van de rentelasten wordt meerdere keren per jaar bijgesteld met behulp van de inmiddels gerealiseerde rentelasten en nieuwere verwachtingen van de aangehouden saldi en te verstrekken leningen.

# data[].attributes.proportionality
Het model berekent de verwachte rentelasten als gevolg van het schatkistbankieren. Dit geeft het voordeel dat de rentelasten voorspelbaarder zijn dan het niet inzetten van het model. Deze gegevens worden opgenomen in de begroting van het ministerie van Financiën.

Het inzetten van het model heeft geen nadelen. Het wordt enkel ingezet als informatiebron en er vindt geen automatische besluitvorming plaats.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen automatische besluitvorming plaats. De rentelasten worden berekend en het resultaat wordt in de begroting opgenomen. De gegevens kunnen worden gebruikt bij de politieke besluitvorming in het begrotingsproces van het Rijk.

# data[].attributes.risks
De risico’s van het gebruik zijn laag. Het model maakt geen gebruik van persoonsgegevens. De berekende gegevens worden binnen het ministerie van Financiën gecontroleerd in het reguliere begrotingsproces. De raming van de rentelasten wordt meerdere keren per jaar bijgesteld op basis van de inmiddels gerealiseerde rentelasten en nieuwere verwachtingen van de aangehouden saldi en te verstrekken leningen. De uiteindelijk gerealiseerde rentelasten en de afwijking van de verwachte rentelasten worden jaarlijks gepubliceerd in het jaarverslag van het ministerie van Financiën.

# data[].attributes.sourceData
Voor het maken van een voorspelling van de rentelasten wordt gebruik gemaakt van de rentelasten die voor de komende jaren al vastliggen. Daarnaast wordt gebruik gemaakt van de verwachting ten aanzien van de aangehouden middelen, de te verstrekken leningen en de verwachte rentepercentages die het CPB publiceert. Er worden geen persoonsgegevens gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het gebruik van een algoritme voor de voorselectie van informatie kan helpen bij het verkorten van de verwerkingstijd en het volledig krijgen van de aanvraag. Daardoor krijgt de aanvrager sneller en vollediger reactie. Dit verbetert de doorlooptijd van de processen door de focus te leggen op de meest relevante informatie en er meer tijd besteed kan worden aan het nemen van besluiten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Open Overheid

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme gebruikt gegevens uit documenten om een match te zoeken met de gestelde zoekvraag. De technische werking is vergelijkbaar met Google, maar dan voor interne bronnen. Als de medewerker bijvoorbeeld zoekt op "Prinsjesdag" en "2022", dan worden alle documenten waar een combinatie van deze twee zoektermen in voorkomen getoond. De medewerkers gebruiken (daar waar dat nodig is) synoniemen om te borgen dat er geen informatie wordt gemist.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme voor de voorselectie van documenten kan potentieel een relevant document in een vroeg stadium missen.

Het biedt het voordeel van een snellere reactietijd op verzoeken. Binnen het Woo-proces wordt bijvoorbeeld de doorlooptijd verkort in vergelijking met de handmatige methode waarbij de informatiebronnen individueel onderzocht moeten worden. De handmatige methode kost meer tijd dan wettelijk gerechtvaardigd is.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert de uitkomsten en bepaalt of een document correct is geclassificeerd als relevant.

# data[].attributes.risks
Alle zoekresultaten uit Zoek & Vind worden getoetst op relevantie. Daardoor is het risico op het missen van relevante documenten binnen de zoekvraag laag. Daarnaast is het aantal medewerkers dat geautoriseerd is tot alle informatiebronnen in de applicatie beperkt tot een selecte AIVD-gescreende groep.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens kunnen divers zijn. Dit bestaat uit alle gegevens die kunnen voorkomen in e-mails, office-documenten, PDFs en andere digitale informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de werkwijze binnen de Woo, efficiënter en effectiever te maken. De impact op burgers en bedrijven is niet groot, omdat het resultaat er niet anders van wordt. De werkzaamheden van het anonimiseren van documenten gaan vooral sneller.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is getraind om persoonsgegevens te identificeren. De medewerker voert een document in zodat het proces van start gaat. Het algoritme doet een voorstel voor (persoons)gegevens die gelakt zouden moeten worden. De medewerker beoordeelt dit handmatig om te borgen dat alleen noodzakelijke gegevens worden gelakt.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat (persoons)gegevens efficiënter en effectiever geanonimiseerd kunnen worden. Dat wil zeggen dat anonimisering sneller en secuurder gebeurd in vergelijking met een volledig handmatig proces. Hierdoor krijgt een burger sneller antwoord krijgt op het ingediende Woo-verzoek.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker ziet welke persoonsgegevens het algoritme heeft geanonimiseerd. Deze worden altijd nog gecontroleerd door de medewerker.

# data[].attributes.risks
Het risico is beperkt doordat een medewerker het resultaat altijd nog handmatig moet beoordelen. Daarnaast wordt het vier-ogen principe gehanteerd. Dit betekent dat een andere medewerker ook een controle verricht op de resultaten, waardoor het risico verder beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het doel is om Primary Dealers (grootbanken) extra aan te moedigen om genoeg volume te kopen bij Dutch State Loans (DSL)-veilingen en om de obligaties aantrekkelijk te maken voor kopers. Dit beleid zorgt ervoor dat Nederlands staatspapier makkelijk verhandelbaar blijft. Het gebruik van de non-competitive optie hangt ook af van hoe goed ze voldoen aan de verplichting om bied- en laatprijzen te geven. Primary Dealers hebben dus ook een prikkel om goede prijzen te bieden, wat helpt om de verhandelbaarheid van Nederlands staatspapier te verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Comptabiliteitswet

# data[].attributes.methodsAndModels
De quoteerscores worden gefilterd op basis van 2 criteria, namelijk de standaarddeviatie en een minimum percentage om het aantal Primary Dealers (PD’s) te bepalen die als ondergrens fungeren. De standaarddeviatie is momenteel 2. De ondergrens is 75%. Als er bijvoorbeeld 10 PD’s zijn, dan komt dit bij een percentage van 75% neer op 8 PD’s (afgerond). Dat wil zeggen dat zeggen dat de quoteerscore minimaal gebaseerd is op het gemiddelde van deze 8 PD’s, ondanks dat eventueel het aantal standaarddeviaties ervoor zou zorgen dat méér PD’s buiten de berekening zouden vallen. Wanneer hier de waarde 100 wordt ingevuld, is daarmee het aantal SD’s niet meer relevant in de berekening, want per definitie worden de aangeleverde waardes van alle PD’s gebruikt voor de vaststelling van de quoteerscore. Voor de quoteerverplichting wordt een 3 maands rollend gemiddelde gebruikt van het gemiddelde quoteerpercentage einde maand.

Voor de secundaire marktomzet wordt gekeken naar de bedragen die elke Primary Dealer verhandeld op de secundaire markt met een selectie van type tegenpartijen. Zowel de buy als sell transacties tellen mee. De ranking wordt gedaan op een 2 maands rollend gemiddelde van de omzet.

Aan de quoteerranking is een percentage gekoppeld. Op dit moment loopt het percentage van 21% (ranking 1) tot 9% (ranking 13). Dit percentage wordt toegepast op de afname van de betreffende dealer tijdens de veiling om de non-competitive te berekenen.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme brengt geen nadelige gevolgen met zich mee. Het helpt het agentschap bij het makkelijk verhandelbaar houden van Nederlands staatspapier.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. De berekening van de non-competitive wordt handmatig gedaan in Excel, maar is wel gebaseerd vaste formules die zijn vastgelegd in het beleid. De variabele input, de afname tijdens veilingen, wordt handmatig ingevuld in Excel.

# data[].attributes.risks
Een technisch risico is het verkeerd berekenen van de non-competitive optie, waardoor Primary Dealers in theorie een extra financieel voordeel kunnen hebben. Op basis van dit technische risico kan het ook een financieel risico worden voor het Agentschap. Om deze risico’s zoveel mogelijk te mitigeren wordt de 'non-competitive' onafhankelijk berekend door de mid- en back-office middels een 4-ogen principe.

# data[].attributes.sourceData
De volgende drie parameters worden gehanteerd om te bepalen of een Primary Dealer recht heeft op de non-competitive optie.

1. Quoteerscore (maatstaaf voor liquiditeit): dit bepaalt voor 50% de quoteerranking en daarmee het percentage van de 'non- competitive' waar de Primary Dealer recht op heeft als ook wordt voldaan aan de tweede voorwaarde.

2. Secundaire marktomzet: dit bepaalt voor 50% de quoteerranking.

3. Afname bij DSL-veilingen: minimaal 3% van de totale uitgifte.

# data[].attributes.goal
Generatieve AI biedt veel mogelijkheden om het werk te verlichten zoals het vinden van informatie, het samenvatten van documenten, het analyseren van data of het helpen schrijven van stukken.

Maar deze technologie heeft ook keerzijdes: het trainen van AI kost veel energie en natuurlijke grondstoffen, eigenaren van het bronmateriaal voor het trainen van de modellen worden niet betaald, en het model kan – afhankelijk van de bronnen – racistische of andere ethisch onwenselijke resultaten opleveren.

Los van deze algemene kritiekpunten, zijn er ook risico’s voor de organisatie. Documenten die aangeboden worden aan een chatbot, kunnen door de leverancier gebruikt worden om het model verder te trainen. Wat als daar gevoelige informatie in staat? Of als een ambtenaar de bot raadpleegt om informatie te vinden om besluitvorming te ondersteunen, terwijl het model antwoord geeft op basis van gedateerde of ronduit onjuiste informatie?

Om de waarde van Generatieve AI voor Amsterdam te verkennen en tegelijkertijd de praktijkrisico’s in kaart te brengen, is er onderzoek nodig. Medewerkers van Amsterdam gaan daarom gedurende een beperkte periode een interne Generatieve AI chatbot gebruiken: ChatAmsterdam. Deze chatbot is gebouwd met het GPT4o taalmodel van Open AI en is verder niet aangepast of aangevuld met (interne) trainingsdata.

Gedurende de onderzoeksperiode worden gebruiksgedrag, waarde en risico’s in kaart gebracht om te bepalen of we deze technologie in de toekomst gaan gebruiken.

# data[].attributes.methodsAndModels
ChatAmsterdam als Generatieve AI chatbot maakt gebruik van het GPT4o taalmodel in de huidige vorm zonder toevoeging van (interne) trainingsdata of andere gegevens. Het is hetzelfde taalmodel dat ChatGPT gebruikt.

ChatAmsterdam werkt op een soortgelijke wijze als ChatGPT. Medewerkers kunnen een vraag stellen of opdracht geven (een zogenaamde ‘prompt’) aan de chat-applicatie en ontvangen vervolgens een gegenereerd antwoord. Een voorbeeld hiervan is de samenvatting of herschrijving van teksten.

Het taalmodel verwerkt de ingevoerde vraag of opdracht en meegestuurde informatie en stuurt vervolgens het gegenereerd antwoord terugnaar de gebruiker.

# data[].attributes.proportionality
We weten dat Generatieve AI al gebruikt wordt door medewerkers én we erkennen de kansen en de risico’s. Er zijn volop toepassingen te bedenken voor de organisatie: zowel intern als extern. Maar voordat we Generatieve AI toestaan (binnen de compliancy eisen) binnen de Gemeente Amsterdam is er onderzoek nodig. Hoe communiceren mensen met een bot? Wat voor (gevoelige) informatie wordt er meegestuurd in de prompts? Waarvoor worden de resultaten gebruikt? Hoe waardevol is de technologie voor de gemeente Amsterdam en de burgers en ondernemers van de stad?

Deze antwoorden helpen de gemeente Amsterdam om de technologie veilig, verantwoordelijk en gericht in te zetten.

# data[].attributes.humanIntervention
De chatbot en onderliggend taalmodel nemen geen zelfstandige besluiten en zijn ook geen onderdeel van een automatisch besluitvormingsproces zonder tussenkomst van een mens.

Alle gegenereerde antwoorden worden bekeken door de gebruiker die de vraag/opdracht aan de chatbot stelde. Vervolgens gaat de gebruiker aan de slag met het antwoord, bijvoorbeeld door het deels of geheel over te nemen of door verdere vragen te stellen aan de chatbot. De gebruiker zit altijd tussen het gegenereerde antwoord van de chatbot en de taak of het proces waar het antwoord voor wordt gebruikt.

# data[].attributes.risks
ChatAmsterdam wordt als interne chatbot aangeboden aan interne werknemers van de gemeente Amsterdam.

De chatbot-applicatie, de data en hosting-omgeving voldoen aan de geldende BBN2 security-normen om risico op datalekken en veiligheidsincidenten te minimaliseren.

Alle ingevoerde prompts worden opgeslagen en handmatig beoordeeld op mogelijke ethische risico's, bias en eventuele datalekken.

Daarnaast is er een twee-laagse filterfunctie. De prompt-filter van Microsoft filtert alle prompts voor gevaarlijke en onethische zaken zoals discriminatie, zelfmoord of misbruik. De tweede filter is een intern ontwikkeld prompt-filter die specifiek zoekt naar risicovolle inhoud zoals het gebruik van gevoelige data, etnische profilering et cetera

Deze risico-prompts worden apart opgeslagen en voorgelegd aan de relevante Risk/AI-officers voor inhoudelijke beoordeling.

# data[].attributes.sourceData
ChatAmsterdam maakt gebruik van het Open AI LLM, specifiek GPT4o. Dit is hetzelfde taalmodel (algoritme) dat ook in ChatGPT gebruikt wordt.

Dit taalmodel is niet verder getraind met aanvullende (interne) data. Het taalmodel is wordt gebruikt zoals het is, zonder veranderingen of fine-tuning.

# data[].attributes.provider
Het algoritme (in dit geval het taalmodel GPT4o) wordt geleverd door Microsoft via het Azure cloud platform.  

# data[].attributes.name
Secondary Market Transaction Reporting (SMTR)

# data[].attributes.goal
De Nederlandse Staat maakt gebruik van Primary Dealers (PD's). Dit zijn banken die aangesteld zijn voor de afname, promotie en distributie van Nederlandse staatsleningen (DSL's) en Nederlands schatkistpapier (DTC's). Met de PD's wordt een éénjarig contract afgesloten. PD’s hebben het exclusieve recht om deel te nemen aan de DSL-veilingen van het Agentschap en gebruik te maken van de repo- en stripfaciliteit. De PD's ontvangen daarnaast een financiële vergoeding die afhankelijk is van de afgenomen hoeveelheid DSL’s bij emissies. Tegenover deze rechten staan ook verplichtingen; zo zijn PD’s verplicht om doorlopend bied- en laatprijzen af te geven voor DSL’s, de zogenaamde quoteerverplichting. Ook zijn PD’s verplicht om maandelijks te rapporteren over de verrichte activiteiten op de secundaire markt.

De secundaire markt is de financiële markt waar beleggers bestaande effecten zoals obligaties van elkaar kopen en verkopen. Dit in tegenstelling tot de primaire markt, waar nieuwe effecten direct worden verkocht. Dit algoritme richt zich op de rapportage van de activiteiten op deze secundaire markt. Het geeft het Agentschap inzicht in de handelstransacties op een deel van de secundaire markt en dat geeft meer informatie over de liquiditeit van het Nederlandse staatspapier.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevens worden aangeleverd middels een XML-bestand. Het format van het XML-bestand is vooraf vast gelegd. Een transactie bevat de volgende informatie: transactiedatum, ISIN-code, soort transactie (buy/sell), nominale waarde, tegenpartij, landcode, handelssysteem, value date (dag waarop de transactie in gaat) en trading entity (BIC). De gegevens worden geautomatiseerd ingeladen in het datawarehouse van het Agentschap.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme kent geen nadelen. Het geeft het Agentschap inzicht in de handelstransacties op een deel van de secundaire markt. Deze informatie heeft het Agentschap nodig om meer inzicht te krijgen over de liquiditeit van het Nederlandse staatspapier.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. De gegevens worden handmatig op een locatie geplaatst en vervolgens geautomatiseerd ingelezen in een SQL-database.

# data[].attributes.risks
De risico’s van het gebruik zijn laag. Het algoritme maakt geen gebruik van persoonsgegevens. Risico op verkeerde inhoud wordt gemitigeerd door het gebruik van geautomatiseerde inhoudelijke controles.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens worden aangeleverd volgens het Harmonized Reporting Format dat is bepaald door de European Financial Committee. Het gaat daarbij om de volgende gegevens:

Transactiedatum

ISIN-code

Soort transactie (buy/sell)

Nominale waarde

Tegenpartij

Landcode

Handelsysteem

Value date (dag waarop transactie in gaat)

Trading entity (BIC)

# data[].attributes.goal
Een van de taken van het ministerie betreft kwantitatieve studies van het fiscale beleid. Dit wordt gedaan aan de hand van (rekenkundige) modellen met betrekking tot het (toekomstige) belastingstelsel.

# data[].attributes.lawfulBasis
De analyses worden opgesteld in het kader van de taak van het ministerie: het adviseren over het te voeren fiscaal beleid en het voorbereiden van de belastingwetgeving.

# data[].attributes.methodsAndModels
Aan de hand van de beschikbare gegevens wordt met behulp van een model geanalyseerd hoeveel een maatregel kost of opbrengt en welke groepen gevolgen zal ervaren van een aanpassing in de belastingwetgeving. Bij sommige belastingen gaat dit op individuele basis. Een model bevat dan een doorrekening van de te betalen belasting aan de hand van de op dat moment geldende wetgeving. Deze modellen zijn dan ook in de basis een beschrijving van de fiscale wetgeving. Daarnaast wordt in het model de te betalen belasting berekend op basis van het beleidsvoorstel. De modellen beschrijven wat het verschil is tussen de huidige situatie en de toekomstige situatie. Ze verwerken de voorgestelde veranderingen in het model en analyseren wat de opbrengst is. Ook wordt gekeken welke groepen mensen of bedrijven hierdoor meer of minder belasting betalen.

In sommige gevallen wordt ook een model gebruikt dat zich alleen richt op de grondslag die relevant is voor de maatregel. Dan wordt gekeken welk tarief van toepassing is om zo tot een budgettair effect te komen. Dit geldt sowieso voor modellen waar niet op individuele basis doorgerekend wordt.

Daarbij worden ook aannamen gedaan over gedragseffecten. Dit gebeurt altijd voor de totale groep als geheel. Op basis van deze analyses worden aantallen, gemiddelde bedragen en de totale opbrengst of het verlies van de wetswijziging berekend.

# data[].attributes.proportionality
De modellen zijn noodzakelijk om toekomstig fiscaal beleid te beoordelen. De uitkomsten van de modellen zijn relevant voor beleidsvorming, en worden gebruikt bij beleidsmatige afwegingen met betrekking tot nieuwe fiscale wetgeving. De nieuwe fiscale wetgeving wordt voorgelegd aan de Tweede Kamer.

# data[].attributes.humanIntervention
De modellen worden ontwikkeld op basis van de relevante fiscale wetgeving. Met betrekking tot nieuw beleid worden bij ramingen meestal aannamen gedaan. Bij het maken van deze aannamen is menselijke tussenkomst aanwezig. Deze ramingen en aannamen worden beoordeeld door het CPB. De aannamen worden daarnaast verantwoord in een ramingstoelichting dat bij het wetsvoorstel naar de Tweede Kamer verzonden wordt. Aan de hand van de modellen worden nooit beslissingen genomen over individuele mensen.

De ontwikkelde modellen maken geen gebruik van geautomatiseerde besluitvorming. De resultaten van de modellen worden voorgelegd aan beleidsmedewerkers en aan de politiek.

# data[].attributes.risks
Bij de ramingen wordt een ramingsmemo geschreven. Deze worden beoordeeld door collega’s en het CPB. Daarna wordt een ramingstoelichting gemaakt. Deze bevat een verkorte beschrijving van het model en wordt openbaar gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens zijn in het algemeen individuele gegevens van belastingplichtigen. Dit geldt bijvoorbeeld bij de inkomsten- en loonbelasting, maar ook bij de vennootschapsbelasting en de erf- en schenkbelasting. Bij de autobelastingen gaat het om gegevens met de technische specificaties van auto’s.

In sommige gevallen worden ook geaggregeerde gegevens van bijvoorbeeld het CBS gebruikt voor analyses. Bij de omzetbelasting worden bijvoorbeeld omzetgegevens van het CBS van sectoren gebruikt, terwijl bij de energiebelasting het gaat om energieverbruiksgegevens van het CBS naar grootte van het energieverbruik.

# data[].attributes.goal
De Nederlandse Staat maakt gebruik van Primary Dealers (PD's). Dit zijn banken die aangesteld zijn voor de afname, promotie en distributie van Nederlandse staatsleningen (DSL's) en Nederlands schatkistpapier (DTC's). Met de PD's wordt een éénjarig contract afgesloten. PD’s hebben het exclusieve recht om deel te nemen aan de DSL-veilingen van het Agentschap en gebruik te maken van de repo- en stripfaciliteit. De PD's ontvangen daarnaast een financiële vergoeding die afhankelijk is van de afgenomen hoeveelheid DSL’s bij emissies. Tegenover deze rechten staan ook verplichtingen; zo zijn PD’s verplicht om doorlopend bied- en laatprijzen af te geven voor DSL’s, de zogenaamde quoteerverplichting. Ook zijn PD’s verplicht om maandelijks te rapporteren over de verrichte activiteiten op de secundaire markt.

Het doel van de quoteerverplichting is ervoor zorgen dat Nederlands staatspapier liquide is op de financiële markten en daarmee dus goed verhandelbaar zijn. Goed scoren voor de quoteerverplichting zal PD’s stimuleren om goed te presteren tijdens veilingen, zodat ze recht hebben op de financiële vergoeding.

# data[].attributes.methodsAndModels
De Primary Dealers moeten dagelijks quoteren over uitgegeven Nederlandse obligaties. Een score moet binnen de gestelde parameters vallen;

Filteren

1. Er moet dagelijkse voor een afgesproken periode quoteert worden.

2. Wordt de ondergrens voor de quoteertijd niet behaald wordt de score niet meegenomen.

3. Nul-scores worden verwijderd.

4. Als meer dan 75% van de scores over zijn worden: scores die twee standaard deviaties afwijken van het gemiddelde nog uitgefilterd, totdat er minimaal 75% van het aantal scores overblijft.

5. De quoteerscores worden gefilterd op basis van 2 criteria, namelijk de standaarddeviatie en een minimum percentage om het aantal Primary Dealers (PD’s) te bepalen die als ondergrens fungeren. De standaarddeviatie is momenteel 2. De ondergrens is 75%. Als er bijvoorbeeld 10 PD’s zijn, dan komt dit bij een percentage van 75% neer op 8 PD’s (afgerond). Dat wil zeggen dat zeggen dat de quoteerscore minimaal gebaseerd is op het gemiddelde van deze 8 PD’s, ondanks dat eventueel het aantal standaarddeviaties ervoor zou zorgen dat méér PD’s buiten de berekening zouden vallen. Wanneer hier de waarde 100 wordt ingevuld, is daarmee het aantal SD’s niet meer relevant in de berekening, want per definitie worden de aangeleverde waardes van alle PD’s gebruikt voor de vaststelling van de quoteerscore.

Berekening

Met de overgebleven spreadpunten wordt de gemiddelde en standaard deviatie berekend. Hiermee worden twee waardes berekend, waartegen de spreads worden getoetst.

Scores tot 360 minuten binnen 1 standaard deviatie afwijking worden beloond met 100%, scores binnen 2 standaardafwijkingen met 50%. De score van alle gequoteerde tijd bovenop de eerste 360 minuten worden vervolgens ook nog beloond conform dezelfde maatstaf. Dat wil zeggen; binnen 1 standaard deviatie afwijking van het gemiddelde met 100% keer het aantal ‘extra’ minuten en een score tussen 1 en 2 standaard deviatie afwijking van het gemiddelde wordt beloond met 50% keer het aantal ‘extra’ minuten (bovenop de eerste 360 minuten).

Ranking

Na toekenning van de dagelijkse scores aan alle Primary Dealers volgt hieruit een overzicht met data van de scores van alle Primary Dealers over de afgelopen drie maanden. De gemiddelde score van alle Primary Dealers over de afgelopen drie (afgeronde hele) maanden worden met elkaar vergeleken en hier rolt een ranking uit van de beste (nummer 1) tot en met de slechtste (nummer 13). Deze ranking draagt voor 50% mee aan de totale Non competitive-ranking (die zodoende bestaat uit de helft quoteerscores en de helft secundaire marktprestaties).

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme meet en bevorderd de liquiditeit van staatsobligaties op de secundaire markt. Dit brengt vele voordelen met zich mee, zoals betere prijsvorming en verhandelbaarheid van Nederlandse uitgegeven staatsschuld.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen geautomatiseerde besluitvorming plaats. In het geprogrammeerde systeem zijn parameters vastgesteld die de data filteren. Uitschieters worden bijvoorbeeld uit de dataset verwijderd. Parameters zoals de standaarddeviatie en het aantal minuten dat gequoteerd moet worden kunnen handmatig worden gewijzigd.

# data[].attributes.risks
De risico’s van het gebruik zijn laag. Het algoritme maakt geen gebruik van persoonsgegevens.

Risico op verkeerde paramaters wordt gemitigeerd door het gebruik van 4-ogen principe bij eventuele wijzigingen van paramaters.

# data[].attributes.sourceData
- Biedprijzen (Nederlandse staatsleningen)

- Laatprijzen (Nederlandse staatsleningen)

- Quoteerscore

- Tijd van verkoop

# data[].attributes.goal
Dagelijks doen belastingplichtige burgers een verzoek om uitstel van betaling van een openstaande vordering (te betalen belasting). Als een verzoek wordt geaccepteerd, wordt er een betalingsregeling afgesproken met de belastingplichtige.

Aan de hand van onder andere eerder betaalgedrag en eerdere uitstelverzoeken, wordt beoordeeld of een uitstelverzoek wordt geaccepteerd. Het algoritme BrB doet de eerste beoordeling. Als uit deze beoordeling geen risico blijkt voor het niet voldoen aan de bijbehorende betalingsregeling, wordt het verzoek geaccepteerd. De andere verzoeken worden naar een medewerker van de Belastingdienst doorgezet om verder beoordeeld te worden. Uit deze bredere beoordeling kan uitkomen dat een verzoek alsnog geaccepteerd- of afgewezen wordt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Invorderingswet 1990

Leidraad Invordering 2008

Wet op de inkomstenbelasting

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen zodat het aansluit op het uitstelbeleid. Het algoritme beoordeelt op basis van de beslisregels of het uitstelverzoek direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt het verzoek handmatig door een medewerker beoordeeld.

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

# data[].attributes.proportionality
Door de inzet van het algoritme is het aantal verzoeken dat medewerkers inhoudelijk moeten beoordelen lager, zodat er per verzoek een betere beoordeling gedaan kan worden. Zo maakt het algoritme het proces efficiënter en effectiever.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme beoordeelt op basis van de beslisregels of het uitstelverzoek direct geaccepteerd kan worden. Als dat niet het geval is, wordt het verzoek handmatig door een medewerker beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een zogeheten kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in het algoritme controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

Het gebruik van de betreffende gegevens is getoetst aan de relevante wetgeving.

Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De Belastingdienst voorkomt directe discriminatie met het algoritme door geen gebruik te maken van beschermde persoonsgegevens, zoals etnische afkomst. 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. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt.

BrB verdeelt burgers die een uitstelverzoek doen in groepen (accepteren na beoordeling door algoritme of breder beoordelen). Het algoritme gebruikt daarvoor alleen de gegevens die worden genoemd in bovenstaande tabel. Het gebruik van gegevens wordt getoetst om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt die niet is toegestaan (profilering op oneigenlijke gronden). Ook wordt de gemaakte verdeling alleen eenmalig gebruikt in dit proces van het beoordelen van uitstelverzoeken en niet daarbuiten.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens van burgers en hun partners

Status openstaande vorderingen

Betaalgegevens

Aangiftegegevens Inkomstenheffing (IH)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Doel: het digitaal handhaven van de autoluwe binnenstad. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Autoluwe Binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Directie Ingenieursbureau gebruikt software om het effect van hitte, regenval op het klimaat en de leefbaarheid te berekenen. Hierbij worden algoritmen gebruikt. De berekende effecten worden gebruikt in de ruimtelijke planvorming, zoals bijvoorbeeld het zorgen voor voldoende schaduw met behulp van bomen.

# data[].attributes.proportionality
Zie doel en impact.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Als iemand een bijstandsuitkering krijgt, moeten andere inkomsten worden verrekend met de uitkering. De bijstand vult namelijk het inkomen aan tot de bijstandsnorm. De Ondersteuning Inkomstenverrekening Bijstand (OIB) helpt bij het creëren van een volledig beeld van deze inkomsten. Met de informatie van het Inlichtingenbureau kunnen we met deze functionaliteit de netto-inkomsten verrekenen met de uitkering.

De gemeente Amsterdam heeft een wettelijke taak om de uitkering correct uit te betalen. Iedereen die een bijstandsuitkering ontvangt of aanvraagt, heeft een inlichtingenplicht. De Participatiewet verplicht de uitkeringsgerechtigde om alle inlichtingen te geven die de gemeente nodig heeft om het recht op een bijstand vast te stellen. Een wijziging in het inkomen moet dus worden doorgegeven aan de gemeente Amsterdam.

De gemeente Amsterdam stuurt maandelijks een papieren inkomstenverklaring naar een uitkeringsgerechtigde die inkomen ontvangt uit werk. De uitkeringsgerechtigde moet de inkomstenverklaring ingevuld terugsturen en aangeven of het inkomen afwijkt van de inkomensgegevens die bij gemeente bekend zijn. De uitkeringsgerechtigde moet ook een loonstrook aanleveren, zodat de inkomensconsulent de juiste bedragen kan verrekenen. Dit is foutgevoelig en levert vaak veel stress op voor de uitkeringsgerechtigde.

Het snel en correct verrekenen van inkomsten is zowel in het belang van de bijstandsgerechtigde als van de gemeente. De verrekening van inkomsten mag geen drempel opwerpen voor een uitkeringsgerechtigde om aan het werk te gaan. Daarom heeft de gemeente de Ondersteuning Inkomstenverrekening Bijstand (OIB) ontworpen.

Het belangrijkste doel van de OIB is het vereenvoudigen van de dienstverlening voor de uitkeringsgerechtigde. De functionaliteit haalt de inkomensgegevens van Amsterdamse uitkeringsgerechtigden op bij het Inlichtingenbureau. Een papieren inkomstenverklaring is dan niet langer nodig.

Uit tests en uit een pilot in 2021, bleek dat de gegevens van het Inlichtingenbureau betrouwbaar zijn en kunnen worden gebruikt voor deze toepassing. De gemeente Amsterdam mag gebruik maken van deze gegevens, omdat het om inwoners met een bijstandsuitkering gaat. Met deze gegevens is het proces efficiënter en minder foutgevoelig. Het verkleint de kans op onjuist verrekenen of te laat doorgeven van inkomsten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beschrijving van de systeemarchitectuur

De gemeente Amsterdam haalt maandelijks een bestand op bij het Inlichtingenbureau via een beveiligd portaal. Hiermee bepalen we of mensen met een te laag inkomen of vermogen in aanmerking komen voor een uitkering of een aanvullende voorziening, zoals bijzondere bijstand. Het Inlichtingenbureau krijgt de gegevens van het Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen (UWV), de Sociale Verzekeringsbank (SVB) en de Belastingdienst.

Hierna levert de gemeente Amsterdam het bestand aan bij de leverancier van het inkomenssysteem. Zij laden de volgende gegevens in het inkomenssysteem:

Categorie Inkomen (component code)

Soort inkomen

Periodiciteit

Werkgever/instantie/persoon

Loonheffingennummer

Reservering VT

Loonheffingskorting toegepast

Hierna worden in het inkomenssysteem de gegevens uit het bestand toegevoegd aan het dossier van de klant. Dan kan de berekening voor de inkomensverrekening worden gemaakt om te bepalen welk deel van de uitkering uitbetaald moet worden. Eerder deden we dit op basis van de inkomstenverklaring van de uitkeringsgerechtigde.

De inkomstenverrekening wordt alleen uitgevoerd, indien bovenstaande velden correct zijn gevuld. De inkomensspecificatie verschilt per werkgever, waardoor het specialistenwerk is om de aangeleverde informatie goed te kunnen lezen.

Als de gegevens correct worden ingevoerd, dan doet het inkomenssysteem een voorstel voor de te verrekenen inkomsten. Een inkomensconsulent van de gemeente Amsterdam beoordeelt het voorstel. Bij (grote) afwijkingen ten opzichte van de vorige maand neemt de gemeente contact op met de bijstandsgerechtigde om het verschil te bespreken. Als dat nodig is, past de inkomensconsulent de gegevens aan, voordat de verrekening wordt uitgevoerd.

Als de gegevens niet correct worden ingevoerd zal een inkomensconsulent van de gemeente Amsterdam ze handmatig in- of aanvullen. Hiervoor krijgt de inkomensconsulent een werkopdracht in het uitkeringssysteem. Na het in- of aanvullen door de inkomensconsulent wordt alsnog berekend door het inkomenssysteem welk deel van de uitkering aan de burger betaald moet worden, zodat het inkomen van de burger aangevuld wordt tot het uitkeringsniveau.

Het resultaat van de verrekende inkomsten ziet de uitkeringsgerechtigde terug in de uitkeringsspecificatie over de betreffende maand. De uitkeringsspecificatie is een besluit. Over de specificatie kan de uitkeringsgerechtigde altijd om een uitleg of toelichting vragen. Indien er een fout in de verrekening is gemaakt, kan deze altijd wordt gecorrigeerd door de inkomensconsulent.

Prestatie:

Tussen februari 2022 en februari 2024 en aanvullend onderzoek gedaan. Hieruit bleek dat de gegevens betrouwbaar en actueel zijn en daarom gebruikt kunnen worden voor de inkomstenverrekening. Voor de uitkeringsgerechtigden die naast hun uitkering ook een inkomen ontvangt, is het in de nabij gelegen toekomst niet langer verplicht om de inkomsten online of handmatig aan te leveren. Deze verplichting zorgt vaak voor onzekerheid en problemen, omdat de uitkeringsgerechtigden niet in staat zijn om deze informatie tijdig aan te leveren of omdat de informatie die wordt aangeleverd door de uitkeringsgerechtigde onvolledig is. Ook kan het foutief invullen van invloed zijn op de totale uitkering van het gezin. Bijvoorbeeld in het geval dat een deel van het gezin wel werkzaam is, en een deel van het gezin niet.

De gegevens van het Inlichtingenbureau en de verrekening van de inkomsten door het inkomenssysteem maakt het verrekenen van de inkomsten betrouwbaarder. De manier waarop dit wordt berekend en het uiteindelijke eindresultaat blijven hetzelfde.

# data[].attributes.humanIntervention
Soms leiden de gegevens van het Inlichtingbureau niet tot een voorstel voor een te verrekenen bedrag in het inkomenssysteem. Bijvoorbeeld wanneer iemand voor het eerst aan het werk gaat of als iemand meer dan EUR 150 ontvangt dan de maand ervoor. In die gevallen wordt er altijd contact opgenomen met de uitkeringsgerechtigde. Net als in het handmatige proces neemt de inkomensconsulent de uiteindelijke beslissing. Hierdoor kan de definitieve uitkomst op elk moment worden aangepast en is de impact voor de uitkeringsgerechtigde laag.

De inkomensconsulenten van de gemeente Amsterdam maken gebruik van het inkomenssysteem, waar de gegevens van het Inlichtingenbureau in worden verwerkt. Zij kunnen de gegevens in het inkomenssysteem op verzoek van de uitkeringsgerechtigde aanpassen. De inkomensconsulent velt het uiteindelijke oordeel over de data die wordt aangeleverd door het Inlichtingenbureau. De data van het Inlichtingenbureau dient als ondersteuning en om de betrouwbaarheid van de data te verbeteren.

Niveau van menselijke controle:

human-in-the-loop

# data[].attributes.risks
Het proces heeft een laag risico op fouten die van invloed kunnen zijn op het lopende recht op een uitkering van een uitkeringsgerechtigde. Zodra er een verschil in inkomen wordt geconstateerd dan bespreekt de inkomensconsulent dit met de uitkeringsgerechtigde. Op dit moment is dat het geval bij circa 30 procent van de gevallen. Op basis van het gesprek, en eventuele aanvullende informatie, wordt het daadwerkelijke inkomen vastgelegd in het dossier dat wordt gebruikt voor de inkomstenberekening.

Bij het ontwikkelen van deze functionaliteit spelen persoonlijke data, gecombineerde datasets, en data die op grote schaal verwerkt worden een rol. Gezien deze risicofactoren wordt er zeer zorgvuldig omgegaan met de gegevens en zijn er beveiligde verbindingen tussen het Inlichtingenbureau, de gemeente Amsterdam en Wigo4it. Het aantal medewerkers dat toegang heeft tot de functionaliteit is zo beperkt mogelijk.

Mitigatie:

Als de gegevens van het Inlichtingenbureau niet overeenkomen of onduidelijkheden bevatten, bespreekt een inkomensconsulent dit met de uitkeringsgerechtigde. De functionaliteit is nog in ontwikkeling en het inkomenssysteem kan op dit moment niet voor elke uitkeringsgerechtigde een voorstel voor de verrekening maken. Op dit moment wordt ongeveer 75 procent van de inkomens verwerkt via OIB. Indien nodig worden de gegevens verder onderzocht en wordt het daadwerkelijke inkomen handmatig vastgelegd in het dossier dat wordt gebruikt voor de inkomstenberekening.

Het Inlichtingenbureau is betrokken bij de gegevensverwerking. Deze gegevenslevering is geregeld in artikel 64 lid 4 van de Participatiewet. Het Besluit Suwi in art 5.24 lid 3 bepaalt dat het Inlichtingenbureau en het college gezamenlijk verantwoordelijk voor de verwerking zijn.

Ook Wigo4it is betrokken bij de uitvoering van het proces. Wigo4it doet regelmatig ‘pen- en hacktesten’, om te controleren of het inkomenssysteem Socrates niet gehackt kan worden door derden. Socrates is het IT-systeem dat ervoor zorgt dat bijstandsgerechtigden de juiste uitkering krijgen. Wigo4it is ISO gecertificeerd waardoor de kans op een datalek klein is.

# data[].attributes.sourceData
In de dataset staan alleen mensen die een uitkering levensonderhoud krijgen van de gemeente Amsterdam en inkomsten ontvangen uit arbeid, en/of uitkeringen en pensioenen.

In de dataset van het Inlichtingenbureau wordt gebruik gemaakt een componentencode waarmee we kunnen vaststellen om welk type inkomsten het gaat.

Verder worden in de dataset de volgende gegevens beschreven:

Componentcode

Naam werkgever;

Belastbaar loon;

Netto loon;

Gebruik loonheffingskorting;

Reservering vakantiegeld;

BSN

Met de leverancier Wigo4it is een (verwerkers)overeenkomst gesloten. Wigo4it is opgericht in 2007 door de vier grootste steden van Nederland (Amsterdam, Den Haag, Rotterdam en Utrecht) en hebben samen een functionaliteit ontwikkeld om inkomensgegevens te verrekenen met de uitkering in het inkomenssysteem Socrates. Deze applicatie wordt onder andere gebruikt voor het aanvragen en verstrekken van bijstand en inkomensvoorzieningen.

Data verzameld door:

Gemeente Amsterdam

Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen (UWV)

Sociale Verzekeringsbank (SVB)

Belastingdienst

Inlichtingenbureau (IB) (geen bronhouder, maar verantwoordelijk voor technische infrastructuur die door het Bureau Keteninformatisering Werk en Inkomen (BKWI) wordt geleverd)

Type data:

Financiële informatie, inkomsten uit arbeid of pensioen, van Amsterdammers met een bijstandsuitkering. Informatie die een inkomensconsulent nodig heeft om het inkomen van de uitkeringsgerechtigden te kunnen verrekenen met de (bijstands)uitkering.

# data[].attributes.goal
Toezichtcapaciteit inzetten bij de bedrijven met de meeste milieurelevantie en waar naar inschatting meer kans is op overtredingen. Aanvullend wordt de werkplanning voor een groot deel automatisch gemaakt. De hierdoor vrijkomende capaciteit kan worden ingezet voor toezicht. Dit algoritme wordt gebruikt voor prioriteitstelling van preventieve controles. Buiten dit model om worden ook controles uitgevoerd, bijvoorbeeld naar aanleiding van overlastklachten.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tijd sinds de laatste controle wordt eenvoudig uit het eigen zaaksysteem gehaald. Voor het naleefgedrag en de milieurelevantie geldt dat uit de genoemde databronnen gegevens worden gehaald die iets zeggen over het naleefgedrag dan wel de milieurelevantie. Deze gegevens worden omgezet in variabelen die ieder hun eigen wegingsfactor hebben. Voor het naleefgedrag wordt bijvoorbeeld gekeken naar de resultaten uit voorgaande controles. Voor de milieurelevantie wordt o.a. gekeken naar het energieverbruik, het afgegeven afval en de milieucategorie.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme zorgt ervoor dat meer informatie wordt meegenomen bij het bepalen van de prioriteiten van het toezicht. Hierdoor worden keuzes beter geïnformeerd en objectiever gemaakt. De selectie van bedrijven gebeurt door de coördinatoren, in principe van boven naar beneden op de prioriteitenlijst. Soms wordt een bedrijf overgeslagen, maar dat gebeurt uitsluitend op basis van een inschatting van milieurisico’s. Toezichthouders hebben niet de vrijheid om zelf bedrijven uit het risicomodel te kiezen; zij voeren controles uit op de door coördinatoren geselecteerde bedrijven. Aanvullend kunnen coördinatoren het algoritme overrulen door handmatig een controle te prioriteren.

# data[].attributes.humanIntervention
Toezichthouders controleren de hoogst geprioriteerde bedrijven die door de coördinatoren zijn geselecteerd en koppelen hun ervaringen terug. Deze terugkoppeling kan leiden tot bijstelling van het algoritme. Daarnaast worden de resultaten geanalyseerd en op basis van deze analyse wordt het algoritme verbeterd. In de werkprocessen is op diverse manieren ingebouwd dat van het model mag worden afgeweken, maar deze afwijkingen worden altijd door coördinatoren bepaald en gemotiveerd vanuit milieurisico’s.

# data[].attributes.risks
Bewustwording creëren bij de gebruikers van het model van de (on)mogelijkheden van het model en er is sprake van peer-review met andere omgevingsdiensten die hetzelfde of een vergelijkbaar model gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Voor het naleefgedrag wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem en naar gegevens uit Inspectieview (externe bron).

Voor de milieurelevantie wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem, het Landelijk Meldpunt Afvalstoffen (externe bron), het SCIOS register (externe bron), het KIWA register (externe bron), de Kamer van Koophandel (externe bron), het BAG (externe bron) en de RVO energiebesparingsplicht (externe bron).

De tijd sinds laatste controle wordt uit het eigen zaaksysteem gehaald.

# data[].attributes.goal
Het algoritme bepaalt snel en zonder fouten welk bedrag van de uitkering afgaat. Het gebruikt hiervoor gegevens uit de Basisregistratie Inkomen (BRI). Voor inwoners betekent dit dat de verrekening automatisch gaat en ze meestal geen loonstroken meer hoeven in te leveren.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Suwi) is geregeld dat de gemeente bekende gegevens over werk en inkomen mag gebruiken. Bijvoorbeeld om te bepalen hoeveel uitkering iemand ontvangt. De Wet Eenmalige Uitvraag (WEU) zorgt ervoor dat inwoners niet opnieuw gegevens hoeven te sturen als de gemeente of uitkeringsinstatie die al heeft.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme volgt vaste regels en leert niet zelf.

• Informatie die het algoritme gebruikt: inkomensgegevens van het Inlichtingenbureau, op basis van de UWV-loonaangifteketen, en uitkeringsgegevens uit Socrates, het systeem van de gemeente.

• Zo werkt het: de loongegevens worden volgens vaste regels gecontroleerd of ze compleet en juist zijn. Het algoritme beslist dan of het inkomen automatisch kan worden verrekend met de uitkering, of dat een medewerker het moet controleren.

• Wat het oplevert: het inkomen wordt automatisch verrekend met de bijstandsuitkering. Of er wordt een opdracht gegeven aan een medewerker.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt de gemeente om gegevens te verwerken. Medewerkers kunnen hierdoor sneller en makkelijker werken en er worden minder fouten gemaakt. Ook zorgt het ervoor dat iedereen eerlijk en hetzelfde wordt behandeld.

Het nadeel is dat het algoritme geen uitzonderingen of fouten in de loonadministratie herkent. Daarom controleren medewerkers altijd de moeilijke situaties.

Zo zorgt de gemeente dat het systeem betrouwbaar blijft en dat de regels van de Participatiewet worden gevolgd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het dossier gaat automatisch naar een medewerker als:

- Het algoritme te weinig gegevens heeft.

- De situatie anders is dan de vaste regels.

- Het bedrag meer is dan € 150.

- Het inkomen nog niet bekend is.

De medewerker kijkt dan zelf naar de situatie en kan het resultaat aanpassen.

# data[].attributes.risks
Bij de vooraf bepaalde risico's gaat het dossier automatisch naar een medewerker. Die kijkt er zelf naar. Ook gebruikt de gemeente een dashboard om te zien of er nieuwe risico's zijn, zoals fouten in de loongegevens.

# data[].attributes.sourceData
• Soort gegevens: BSN, netto-inkomen, belastbaar loon, vakantiegeldreserveringen en informatie over de bijstandsuitkering.

• Bronnen: de Polisadministratie van het UWV, het Inlichtingenbureau, en uit ons eigen uitkeringssysteem Socrates.

• Persoonsgegevens: alleen de gegevens die nodig zijn voor de berekening. De gemeente gebruikt geen persoonskenmerken, zoals leeftijd of nationaliteit.

# data[].attributes.name
Robotic Process Automation voor Inkomen, Participatie en Voorzieningen (IPV)

# data[].attributes.goal
Het doel is om terugkerend werk dat veel tijd kost te automatiseren. Hierdoor hoeven medewerkers minder handmatig werk te doen en worden er geen fouten meer gemaakt. Zo houden medewerkers meer tijd over voor inhoudelijker werk.

Inwoners en bedrijven hebben niet direct te maken met het algoritme. Het algoritme zet lijsten met gegevens in Excel om in een werkopdracht in het systeem Socrates. De werkopdrachten komen daardoor sneller bij de medewerker die de werkopdracht inhoudelijk beoordeelt. De inwoners en bedrijven merken daardoor dat hun aanvraag sneller gaat. Medewerkers houden meer tijd over voor aandacht en contact met inwoners en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Inkomen, Participatie en Voorzieningen, specifiek de verwerking in Socrates waar de robot actief is, vindt haar grondslag in de Participatiewet en de Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme van de robot leert niet zelf. De robot is gebouwd met de software UiPath Studio. Voor het dagelijkse werk draait de robot op een aparte server van de gemeente die wordt aangestuurd door het centrale besturingssysteem Orchestrator. De robot heeft 1 taak: werkopdrachten aanmaken in het systeem van de gemeente Socrates. Als input gebruikt de robot de Excellijst die de medewerker op SharePoint zet. Daarin staat het BSN of adnminsitratienummer en het type werkopdracht dat moet worden aangemaakt. De robot haalt deze gegevens uit de Excellijst, versleutelt ze en zet ze in de werkbak van Orchestrator. Dat is een soort digitale wachtrij. Daarna voert de robot de taak uit en worden de versleutelde gegevens omgezet in een werkopdracht in Socrates. Dat technische proces heet 'dispatcher en perfomer' en wordt gedaan door het 2e algoritme. Het resultaat zijn de aangemaakte werkopdrachten in Socrates. De robot gebruikt een koppeling (TOPdesk-API) om automatisch aan de medewerker te melden of het aanmaken van de werkopdracht gelukt is.

# data[].attributes.proportionality
Robotic Process Automation (RPA) helpt om de werkdruk te verminderen. Deze aanpak werkt snel en is makkelijk uit te breiden. Het algoritme voldoet aan de eisen voor de bescherming van persoonsgegevens, beveiliging en informatiebeheer. Het is goedkoper dan extra mensen aannemen. Een extra voordeel is dat het algoritme geen typefouten maakt, zolang de aangeleverde informatie klopt.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme doet taken die helpen en informeren in het werkproces. Als de informatie niet compleet is of niet klopt, stopt het algoritme. Het werk gaat dan terug naar de medewerkers. Dit gaat automatisch als er:

- Een fout wordt gevonden in de Excellijst waar het resultaat in staat.

- Het systeem Socrates een foutmelding geeft.

# data[].attributes.risks
Het algoritme brengt geen extra risico met zich mee vergeleken met handmatige verwerking. De software vewerkt de gegevens versleuteld en slaat ze niet op. Andere risico's worden beperkt door het bijhouden van de prestaties van de robots in logboeken en dashboards. Er is ook een continuïteitsplan: als de robot uitvalt, kan het werk door blijven gaan. Het functioneel beheer van de robot ligt bij het team Robotic Process Automation (RPA). De inhoudelijke verantwoordelijkheid voor de geautomatiseerde processen ligt bij de proceseigenaren. Deze afspraken staan in de Service Level Agreement (SLA).

# data[].attributes.sourceData
De robot gebruikt 2 algoritmes. Het 1e algoritme verzamelt gegevens uit de Excellijst, versleutelt ze en maakt een werkbak voor het andere algoritme. Het 2e algortime gebruikt de Excellijst van 1e algoritme en verwerkt deze in het systeem van de gemeente Den Haag Socrates. Het algoritme zoekt de juiste persoon met het versleutelde administratienummer. Daarmee maakt het 2e algoritme een werkopdracht aan met een omschrijving van het type werk. Het algoritme leert niet zelf. Het script verandert alleen als de proceseigenaar dat zelf aangeeft.

# data[].attributes.name
Slimme bril - Zet informatie om in spraak

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om slechtziende medewerkers in de doelgroep Sociale Werkvoorziening en Nieuw Beschut te helpen met hun werk. Deze bril met kunstmatige intelligentie (AI) zet beeld om in gesproken taal. Gebruikers van de bril kunnen hierdoor beter zelfstandig werken. Het wordt bijvoorbeeld gebruikt voor het lezen van etiketten, het herkennen van dingen of het vinden van de weg op het werk.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
De bril scant tekst en zet deze met kunstmatige intelligentie (AI) om in gesproken taal. Om de tekst te bewerken of te vertalen, geeft de gebruiker een opdracht. Bij het scannen van ruimtes of de omgeving beschrijft de bril de inrichting, bewegwijzering en het aantal personen. De bril kan ook instructies geven, zoals welke kant de gebruiker op moet lopen. Personen kunnen de bril alleen herkennen als er van tevoren een opname van die persoon is gemaakt en de gebruiker die opname een naam heeft gegeven. In al deze situaties leert AI niet zelf.

# data[].attributes.proportionality
De bril zorgt dat medewerkers minder hulp nodig hebben en zelfstandiger kunnen werken. Ook draagt het bij aan inclusie op de werkvloer. Een nadeel is dat de spraakherkenning en beeldherkenning van de bril niet altijd goed werken. Hierdoor kan verwarring ontstaan. De bril is alleen een hulpmiddel en maakt zelf geen beslissingen. Omdat er altijd een leidinggevende meekijkt, is het gebruik van de bril veilig en verantwoord.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker gebruikt de informatie die de bril omzet in gesproken tekst om het werk te doen. De bril kan instructies verkeerd vertalen, waardoor er fouten kunnen ontstaan.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn klein, omdat er altijd begeleiding op de werkvloer is. Die kijkt of taken goed worden uitgevoerd en stuurt bij als dat nodig is. Ook bespreken de gebruiker en leidinggevende regelmatig de ervaringen met de bril.

# data[].attributes.sourceData
Scannen van de slimme bril van werkinstructies en productinformatie die door de werkvoorbereiding zijn samengesteld voor het uitvoeren van werkzaamheden. Daarnaast omgevingsinformatie zoals inrichting van ruimten (zoals gang en kantoorinrichting), bewegwijzering en van van te voren gedefinieede en benoemde personen.

# data[].attributes.goal
Iedere jongere verdient een tweede kans na grensoverschrijdend gedrag. Halt biedt jongeren - tussen 12 en 18 jaar- de ruimte om te leren van fouten, het goed te maken en helpt jongeren niet (opnieuw) over (wettelijke) grenzen heen te gaan.

Bij signalering en screening maakt de Halt-medewerker gebruik van het Halt-SI. Het Halt-SI wordt in het startgesprek afgenomen en wordt ingezet om:

• een zo compleet mogelijk beeld te krijgen van de jongere en diens omstandigheden;

• inzicht te krijgen in de kans op herhaling van het plegen van strafbare feiten;

• in kaart te brengen wat de jongere nodig heeft om niet nogmaals de fout in te gaan;

• passende modules en leeropdrachten in te zetten;

• indien nodig door te verwijzen naar passende hulp.

Met de informatie verkregen uit het gesprek, van de verwijzer (bijvoorbeeld de politie) en het Halt-SI zal de Halt-medewerker samen met de jongere en ouder(s)/verzorger(s) de afspraken van het Halt-contract invullen. In het contract komen afspraken te staan die jongeren moeten nakomen om de Halt-interventie goed af te ronden. Hierbij kan gedacht worden aan het inzetten van leeropdrachten of een werkopdracht. Daarnaast kan er doorverwezen worden naar hulp of kan er bij het vermoeden van huiselijk geweld en/of kindermishandeling een zorgmelding gedaan worden bij Veilig Thuis.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet bepaalt de taken en bevoegdheden van Halt. Deze taken worden door Halt uitgevoerd op grond van artikel 77e van het Wetboek van Strafrecht (Sr), de Regeling Halt (februari 2022) en het Besluit aanwijzing Halt-feiten. De wettelijke taak van Halt is nader uitgewerkt in vijf hoofdpijlers:

1.     Advisering aan ketenpartners in de strafrechtketen over de inzet van een Halt-interventie;

2.     Landelijke coördinatie en uitvoering van Halt-afdoeningen;

3.     Doorontwikkeling en innovatie van de werkzaamheden zodat deze aansluiten bij actuele vormen van jeugdcriminaliteit en de leefwereld van jongeren;

4.     Een bijdrage leveren aan ZSM / (justitiële) netwerken met als doel de (preventieve) aanpak van jeugdcriminaliteit / afdoeningstrajecten voor jeugdigen in het kader van een Halt-interventie;

5.     Nazorg en warme overdracht van jeugdigen naar het lokale zorg- of hulpverleningsdomein.

De verwerking van persoonsgegevens door Halt vindt plaats voor de vervulling van een wettelijke taak van algemeen belang als bedoeld in artikel 6, lid 1, onder e van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De ontvangst en verwerking van (gewone en strafrechtelijke) persoonsgegevens door Halt is geregeld in:

-       Artikel 8a juncto artikel 39e, lid 1, onder g van de Wet justitiële en strafvorderlijke gegevens (Wjsg);

-       Artikel 18 van de Wet politiegegevens (Wpg) en artikel 4:2, lid 1, onder f van het Besluit politiegegevens;

-       Voor gegevens afkomstig van buitengewoon opsporingsambtenaren (BOA’s): artikel 46 Wpg en het Besluit politiegegevens BOA’s.

Het gebruik van het Halt-SI past binnen deze wettelijke taak van Halt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het Halt-SI is een vragenlijst en bestaat uit digitaal in te vullen en te scoren velden. Het Halt-SI bestaat uit 28 vragen en is opgedeeld in de volgende risicodomeinen: school, geestelijke gezondheid, vrijetijdsbesteding en social media, gezin, relaties, alcohol- en drugs, vaardigheden, agressie en aanvullende vragen over (betrokken) hulpverlening.

Bij de antwoorden horen punten. De keuze voor de puntentelling is wetenschappelijk onderbouwd:

0 punten = geen risico

1 punt = risico

2 punten = hoger risico

De uitkomst van de punten wordt zichtbaar gemaakt in een schema (de keuzetool) waarbij de risicofactoren worden weergegeven per vraag. Halt-medewerkers krijgen de volgende instructie:

·       Gebruik deze keuzetool voor het gericht en onderbouwd een keuze maken van wat je gaat inzetten aan onderdelen binnen de Halt-interventie, passend bij de behoeftes van de jongere.

·       Indien de antwoordoptie met een score 1 of meer van toepassing is voor de situatie van de jongere (gekeken naar de afgelopen 6 maanden), betekent dit dat deze factor bijdraagt aan het risicoprofiel van de jongere. In de keuzetool is inzichtelijk gemaakt aan welke onderdelen je binnen de Halt-interventie dan kunt denken om in te zetten.

Het Halt-SI kijkt door middel van het in kaart brengen van de beschermende- en risicofactoren van de jongere (en overige context-informatie) welke invulling van de interventie het beste zou passen, bijvoorbeeld een leeropdracht, een werkopdracht of extra gesprekken. De Halt-medewerker beslist samen met jongere en ouder(s)/verzorger(s) welke invulling van de Halt-interventie het beste past bij wat de jongere nodig heeft om te leren van de fout, deze goed te maken en herhaling in de toekomst te voorkomen.

# data[].attributes.proportionality
Het Halt-SI is een wetenschappelijk onderbouwde vragenlijst. Het Halt-SI is onderdeel van het Landelijk Instrumentarium Jeugdstrafrechtketen (LIJ). Het doel van het LIJ is om recidive (het herhalen van strafbaar gedrag) door jongeren tussen de 12- en 18 jaar oud te verminderen, door middel van een passende aanpak op basis van een goede inschatting. Denk aan het bieden van de juiste interventie, hulp of zorg aan elke jongere.

Onderzoek laat zien dat medewerkers een betere inschatting maken als hun oordeel wordt ondersteund door een wetenschappelijk onderbouwd instrument. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren bij jongeren op recidive. De uitkomst van het Halt-SI, samen met het professioneel oordeel van de medewerker en de mening van jongere en ouder(s)/verzorger(s) leidt tot het ingevulde Halt-contract.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van het Halt-SI is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Het Halt-SI dient ter ondersteuning bij de keuze voor de best passende aanpak: de Halt-medewerker controleert de uitkomst van het Halt-SI en kijkt of deze overeenkomt met de eigen indruk van de jongere. De medewerker maakt, in overleg met jongere en ouder(s)/verzorger(s), de uiteindelijke keuze voor de meest passende invulling van de Halt-interventie. De medewerker heeft de mogelijkheid om af te stemmen met collega's uit het team of vanuit het landelijke beleidsteam.

# data[].attributes.risks
De effectiviteit van het Halt-SI wordt regelmatig wetenschappelijk getoetst. De uitkomsten van deze toetsen worden gecontroleerd door een onafhankelijke wetenschappelijke toetsingscommissie. Het Halt-SI wordt alleen gebruikt door bevoegde, getrainde medewerkers.

Alleen betrokken medewerkers van Halt kunnen in het systeem kijken naar de uitkomst van het Halt-SI. Indien een jongere weer in aanraking komt met de politie en de Raad voor de Kinderbescherming (RvdK) een raadsonderzoek gaat doen, kan de RvdK het Halt-SI opvragen via de juridische afdeling van Stichting Halt. De juridische afdeling zorgt ervoor dat het Halt-SI alleen wordt gedeeld als het maximaal 6 maanden geleden is dat het instrument is ingevuld. Het delen van de informatie heeft tot doel om de informatie die dan al bekend is, mee te nemen binnen het raadsonderzoek.

Welke risico’s zijn er?

1. Privacy schending: De kans dat de uitslag van Het Halt-SI wordt gedeeld, terwijl daar geen uitdrukkelijke toestemming voor is gegeven

2. Foutieve inschatting door onjuiste of onvolledige registratie. Indien medewerkers niet gelijk de antwoorden rapporteren kan het zijn dat er onuiste of onvolledige antwoorden worden ingevuld, waardoor er een vertekend beeld van risicofactoren en beschermende factoren kan ontstaan. Dit kan als gevolg hebben dat de jongere een minder passende invulling van de Halt-interventie krijgt.

3. Taalproblemen: Indien jongere en/of ouder de Nederlandse taal niet (volledig) spreken kan een tolk worden ingezet. De Halt-medewerker en jongere en/of ouder(s) is dan afhankelijk van een correcte vertaling door de tolk.

4. Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

- Halt-medewerkers krijgen training over informatiedeling rondom o.a. het Halt-SI. Met de Raad voor de Kinderbescherming zijn afspraken gemaakt over het delen van het Halt-SI.

- Halt-medewerkers krijgen training in het afnemen en interpreteren van het Halt-SI. De uitkomsten van het Halt-SI wordt alleen gebruikt als aanvulling op andere informatie.

- De inzet van ervaren tolken/de tolkendienst wordt vanuit Stichting Halt mogelijk gemaakt.

- Halt-medewerkers krijgen ook training in het bespreekbaar maken van de uitkomsten van het Halt-SI en dat vervolgens in samenspraak met jongere en/of ouder(s)/verzorgers te verwerken in het Halt-contract (waar de afspraken tussen Halt en de jongere instaan).

# data[].attributes.sourceData
Het Halt-SI algoritme verwerkt persoonsgegevens van jongeren en, in beperkte mate, van hun ouders/verzorgers. Het betreft de volgende categorieën:

-       Identificerende gegevens

School waar de jongere staat ingeschreven.

-       Onderwijsgerelateerde gegevens

Schoolsituatie, spijbelgedrag, belang hechten aan onderwijs.

-       Gezondheidsgegevens (bijzondere categorie)

Gegevens over verstandelijke beperking (IQ-score, sociaal aanpassingsvermogen), geestelijke gezondheid, verwaarlozing, mishandeling, seksueel misbruik.

-       Gedrags- en sociale gegevens

Vrijetijdsbesteding, online gedrag en gamen, problemen door sociale media, relaties met leeftijdsgenoten (prosociaal, antisociaal, criminele groep), bewondering voor antisociaal gedrag.

-       Gezinsgegevens

Ouderlijk toezicht, communicatie over online gedrag, financiële situatie van het gezin.

-       Verslavings- en risicogedrag

Frequentie en mate van alcohol- en drugsgebruik.

-       Attitude en vaardigheden

Houding tegenover autoriteit, respect voor eigendom, impulsiviteit, probleemoplossende vaardigheden, mate van agressie.

-       Hulpverlening

Contact met hulpverlening en behoefte aan (aanvullende) hulp.

# data[].attributes.provider
Het instrument is ontwikkeld door de Universiteit van Amsterdam. Het Halt-SI is ingebouwd in JOIN Halt, een systeem van Decos.

# data[].attributes.goal
Het doel van de parkeerscanauto is handhaven voor fiscaal (‘betaald’) parkeren (naheffingsaanslag (nha) parkeerbelasting).

Voor de verwerking van persoonsgegevens, in het kader van de uitvoering en handhaving van digitaal kentekenparkeren, wordt strikt de daartoe noodzakelijke informatie verzameld welke tot doel heeft het volgende mogelijk te maken:

a) de controle op het betalen van parkeerbelasting;

b) de heffing en invordering van parkeerbelasting (inclusief naheffingsaanslagen)

# data[].attributes.lawfulBasis
De Gemeentewet geeft aan dat de gemeenteraad verordeningen mag vaststellen inzake de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Die zijn vastgelegd in de vigerende verordening op de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Deze belastingverordening geeft aan dat er belasting betaald moet worden voor het gebruik van de openbare ruimte en waar er belasting betaald moet worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto scant een kenteken. Het kenteken wordt bevraagd in de parkeerrechtendatabase(NPR). Als er rechten zijn gevonden wordt de registratie verwijderd. Als er geen rechten zijn gevonden worden de genomen foto's, de locatiegegevens, tijdstip, datum en voertuiggegevens (RDW) gekoppeld aan het kenteken en als 1 registratie aangeboden aan de handhaver. De handhaver beoordeelt de bevindingen van de scanauto. Daarna beslist hij of er een naheffing of waarschuwing wordt opgelegd, of dat de registratie wordt afgewezen bij onjuistheden.

# data[].attributes.proportionality
Voor invoering van de scanauto volgt op ieder verdacht voertuig bij handhaving een individuele opvolging door een handhaver/BOA. Met deze werkwijze is er altijd nog een menselijke controle wat bedoeld is om minder bezwaarschriften te veroorzaken.

# data[].attributes.humanIntervention
Na koppeling van het gescande kenteken door het algoritme aan de Parkeerrechtendatabase blijkt of er wel of geen geldig parkeerrecht is. Wanneer wordt geconstateerd dat een voertuig geen geldig parkeerrecht heeft, vindt nog een beoordeling door de handhaver plaats.

# data[].attributes.risks
Verstoring in de keten kan leiden tot een foute bevraging/beoordeling van een kenteken, een menselijke controle is in het proces meegenomen om die fouten te beperken/voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht(NPR), parkeervak

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare ruimte iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen. Dit is een meldingensysteem van de gemeente. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Afhankelijk van het type melding, maar vaak is het een gemeentelijke taak die wordt uitgevoerd. In de wet staat namelijk dat de gemeente bepaalde verantwoordelijkheden heeft in de openbare ruimte.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de gemeente Leiden bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan contactgegevens (telefoonnummer en/ of e-mailadres) toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 150.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als collega’s van aangesloten afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.name
Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ)

# data[].attributes.goal
Doel: De SDQ wordt door de RvdK ingezet als hulpmiddel om op een gestructureerde wijze informatie te verzamelen over het psychosociaal functioneren (sterke kanten en moeilijkheden) van een jongere. Het helpt de raadsonderzoeker om een vollediger beeld te vormen en mogelijke aandachtspunten te identificeren.

Impact: Ouders en jongeren worden gevraagd de vragenlijst zelf in te vullen. De uitkomsten worden meegenomen in de analyse van de situatie van het kind en kunnen bijdragen aan het advies dat de RvdK geeft aan bijvoorbeeld de kinderrechter. De SDQ leidt niet tot automatische beslissingen, maar ondersteunt de professionele oordeelsvorming.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van de SDQ door de RvdK ligt in zijn wettelijke taken. De taken die gelden bij het gebruik van de SDQ liggen vast in het Wetboek van strafrecht (Sr) en in het Wetboek van Strafvordering (Sv). De adviestaak bij een gedragsbeïnvloedende maatregel staat beschreven in artikel 77w, lid 2 Sr, de adviestaak bij inverzekeringstelling en vroeghulp staat beschreven in artikel 490 Sv en de adviestaak in strafzaken van jeugdigen staat beschreven in de artikelen 494/494a/498 Sv. Hieronder staan hyperlinks naar de wetsartikelen in de bovengenoemde volgorde.

# data[].attributes.methodsAndModels
De antwoorden van de vragen van de SDQ worden omgezet in scores op de volgende schalen voor ouders en voor kinderen: Emotionele problemen, Gedragsproblemen, Hyperactiviteit/Aandachtstekort, Sociale problemen, en Prosociaal gedrag. Elk vraag wordt gescoord met “niet waar”, “beetje waar” of “zeker waar”. De scores van de eerste vier schalen worden opgeteld tot een “Totale Probleemscore” waaruit een conclusie komt met “Geen/Nauwelijks signalen”, “Enige signalen”, “Veel signalen”. Bij iedere schaal staat ook afzonderlijk de conclusie.

De Prosociale schaal staat apart en krijgt een eigen conclusie. Verder is er een schaal wat de “invloed genoemde moeilijkheden op omgeving en/of dagelijkse leven” aangeeft volgens één van de ouders (als die het heeft ingevuld). De conclusies die uit de schalen komen helpen bij het in beeld krijgen van de sterke kanten en mogelijke psychosociale problemen bij kinderen en jongeren. Het instrument is niet zelflerend.

# data[].attributes.proportionality
De RvdK kiest voor de SDQ omdat het een internationaal erkend, gevalideerd en in Nederland breed gebruikt instrument is voor het signaleren van psychosociale problematiek en sterke kanten. Het biedt een gestructureerde manier om informatie te verzamelen die anders mogelijk minder systematisch verkregen wordt. De SDQ wordt gezien als een waardevolle aanvulling op andere onderzoeksmethoden, mits zorgvuldig ingebed en geïnterpreteerd. Er wordt rekening gehouden met het feit dat het een screeningsinstrument is en geen diagnostisch middel.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten (scores) van de SDQ worden altijd geïnterpreteerd door een daartoe gekwalificeerde professional van de RvdK (bijv: raadsonderzoeker, gedragsdeskundige). De scores worden niet als opzichzelfstaand gegeven beschouwd, maar worden gewogen in de context van alle andere verzamelde informatie (dossierstudie, gesprekken, observaties). De professional beoordeelt de relevantie en betekenis van de scores en bespreekt deze, waar passend, met betrokkenen. Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming op basis van de SDQ-scores; menselijke analyse en professioneel oordeel zijn te allen tijde leidend.

# data[].attributes.risks
De RvdK onderkent dat aan het gebruik van screeningsinstrumenten risico's verbonden kunnen zijn, zoals het risico op fout-positieve of fout-negatieve signaleringen, of onbedoelde stigmatisering. Om deze risico's te beheersen, wordt de SDQ ingezet door getrainde professionals die zich bewust zijn van de beperkingen van het instrument. Daarbij is er aandacht voor zorgvuldige communicatie over de resultaten met de betrokkenen om die risico’s te vermijden.

# data[].attributes.sourceData
De SDQ is gebaseerd op antwoorden van zowel een ouder als de jongere zelf over gedrag, gevoelens en sociale interacties. Deze antwoorden geven een beeld van het functioneren van de jongere over de afgelopen zes maanden. De antwoorden worden gegeven op een driepuntsschaal ('niet waar', 'een beetje waar', 'zeker waar'). De uitkomst van de vragenlijst wordt in het rapport verwerkt. Waarbij het rapport aangeeft wie deze vragenlijst heeft ingevuld in de vorm van rollen (zonder naam). De rollen worden aangegeven met: jongere en vader of moeder als ze het hebben ingevuld.

# data[].attributes.goal
Doel: De SPSy wordt door de RvdK ingezet als hulpmiddel binnen om op een gestructureerde wijze informatie te verzamelen over mogelijke psychische problemen (bijv: eetproblematiek, middelengebruik, zelfdestructief gedrag) en sterke kanten (prosociaal gedrag). Het helpt de raadsonderzoeker om een vollediger beeld te vormen en specifieke aandachtspunten te identificeren die mogelijk nader onderzoek of specialistische expertise vereisen.

Impact: Jongeren en hun ouders kunnen gevraagd worden de vragenlijst in te vullen. De uitkomsten worden meegenomen in de analyse van de situatie van de jongere en kunnen bijdragen aan het advies dat de RvdK geeft. De SPSy leidt niet tot automatische beslissingen of diagnoses, maar ondersteunt de professionele oordeelsvorming.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van de SPsy door de RvdK ligt in zijn wettelijke taken. De taken die gelden bij het gebruik van de SPsy liggen vast in het Wetboek van strafrecht (Sr) en in het Wetboek van Strafvordering (Sv). De adviestaak bij een gedragsbeïnvloedende maatregel staat beschreven in artikel 77w, lid 2 Sr, de adviestaak bij inverzekeringstelling en vroeghulp staat beschreven in artikel 490 Sv en de adviestaak in strafzaken van jeugdigen staat beschreven in de artikelen 494/494a/498 Sv. Hieronder staan hyperlinks naar de wetsartikelen in de bovengenoemde volgorde.

# data[].attributes.methodsAndModels
De SPSy wordt samen met de SDQ afgenomen. Elk vraag wordt beantwoord met “niet waar”, “beetje waar” of “zeker waar”. De vijf schalen van de SPSy zijn eetstoornissen, alcoholproblemen, drugsmisbruik, psychotische kenmerken en zelfdestructief gedrag. Elk schaal krijgt na het beantwoorden van de vragen een conclusie waarin staat “Geen/nauwelijks signalen”, “Enige signalen”, “Veel signalen”. Het is de bedoeling dat de SPSy wordt ingevuld door een jongere zelf (versie jongere) en daarnaast door één van de ouders (versie ouders).

De conclusies die uit de schalen komen helpen bij het in beeld krijgen van de sterke kanten en mogelijke psychosociale problemen bij kinderen en jongeren. Het instrument is niet zelflerend.

# data[].attributes.proportionality
De RvdK gebruikt de SPSy voor een bredere screening, met name bij adolescenten met vermoedens van complexere of specifiekere problematiek. De SPSy wordt in combinatie met de SDQ gebruikt. Deze instrumenten bieden waardevolle informatie, mits de uitkomsten zorgvuldig worden geïnterpreteerd door gekwalificeerde professionals van de RvdK (bijv. Raadsonderzoekers, gedragsdeskundigen) die zich bewust zijn van de aard van het instrument (screening, geen diagnose).

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten (scores) van de SPSy worden altijd geïnterpreteerd door een daartoe gekwalificeerde professional van de RvdK (bijv. raadsonderzoeker, gedragsdeskundige). De scores worden niet als een opzichzelfstaand gegeven beschouwd, maar als informatie die in de context van alle andere verzamelde informatie wordt gewogen. De professional beoordeelt de relevantie en betekenis van de scores en bespreekt deze waar passend met de betrokkenen. Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming op basis van de SPSy-scores, menselijke analyse en professioneel oordeel zijn altijd leidend.

# data[].attributes.risks
De RvdK onderkent de risico's verbonden aan het gebruik van screeningsinstrumenten, zeker bij de gevoelige thema's die de SPSy aanraakt (bijv: psychotische kenmerken). Om deze risico's te beheersen, wordt de SPSy ingezet door getrainde professionals die weten hoe te handelen bij alarmerende signalen. De uitkomsten worden altijd in een bredere context geplaatst.

# data[].attributes.sourceData
De SPSy is gebaseerd op de antwoorden van een jongere en diens ouders op vragen over gedrag, gevoelens, sociale interacties en specifieke thema's zoals eetgedrag, middelengebruik, zelfdestructief gedrag en psychotische belevingen. De antwoorden reflecteren de perceptie over een bepaalde periode (vaak afgelopen 6 maanden). Antwoorden worden gegeven op een driepuntsschaal ('niet waar', 'een beetje waar', 'zeker waar'). De uitkomst van de vragenlijst wordt in het rapport verwerkt.

# data[].attributes.goal
Voor een specifieke verkiezing automatisch een selectie maken van alle kiesgerechtigden uit de ingezetenen zoals die zijn ingeschreven in de Basisregistratie Personen (BRP) van de gemeente. En daarmee voor de verschillende soorten verkiezingen (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) bepalen welke Osse bewoners voor de betreffende verkiezing kiesgerechtigd zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet artikelen D1 en J7

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: met het bepalen van stemgerechtigde Ossenaren bij verkiezingen dragen we bij aan de democratische werking van ons openbaar bestuur. Hiermee geven we invulling aan de waarde Autonomie, doordat Ossenaren stemrecht hebben. De gegevensanalyse vindt op een veilige, verantwoorde en afgeschermde manier plaats. Dit geeft invulling aan de waarden Privacy en Controle op technologie. Iedereen die stemgerechtigd is, mag dus stemmen bij de betreffende verkiezing, los van de persoonlijke situatie of context. Daarmee geven we invulling aan de waarde Menselijke waardigheid.

Zonder de inzet van een algoritme is deze selectie niet binnen de in de Kieswet genoemde termijn (1 dag) te maken. Ook is een selectie van rond de 75% van het totaal aantal inwoners kwalitatief beter te maken met en algoritme dan met de hand.

# data[].attributes.humanIntervention
De selectie van kiesgerechtigden wordt gecontroleerd door een medewerker. Indien nodig worden kiesgerechtigden handmatig toegevoegd of verwijderd van de lijst.

# data[].attributes.risks
Het algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context.

# data[].attributes.sourceData
Bij de toepassing van het algoritme binnen dit proces wordt ondermeer gebruik gemaakt van de volgende gegevens van Osse bewoners uit de BRP:

- nationaliteit

- leeftijd

- duur verblijfstitel

- registratie Europees Kiesrecht voor niet Nederlandse EU-onderdanen bij een EU-verkiezing

- datum inschrijving in de gemeente

Hiermee wordt bepaald of Osse bewoners stemgerechtigd zijn voor de betreffende verkiezing. De vereisten per verkiezing (bijv Tweede Kamer, Provinciale Staten, Gemeenteraad) verschillen in de praktijk.

# data[].attributes.goal
Verbeteren bedrijfsvoering. Secretaresses hoeven verslagen niet meer uit te typen. Teksten kunnen sneller en met minder fouten vertaald worden door middel van AI taalmodel.

Ontlasten van raadsleden in hun werkzaamheden. Zij kunnen snel samenvattingen en overzichten genereren. Het biedt ze ook de mogelijkheid om hun fractieoverleggen veilig met AI automatisch vast te leggen. Ook kunnen ze hun voorstellen snel controleren op onvolkomendheden en het gebruiken als sparringpartner.

# data[].attributes.lawfulBasis
nvt. Bedrijfsvoering

# data[].attributes.methodsAndModels
Het AI algoritme helpt om zo accuraat mogelijk een geluidsopname om te zetten naar tekst. Met behulp van een ander AI algoritme kan dit transcript omgezet worden in een accuraat verslag. Weer andere AI algoritmes kunnen teksten vertalen of teksten verbeteren qua grammatica of spelling.

# data[].attributes.proportionality
Het handmatig uitschrijven van verslagen is erg tijdrovend. Medewerkers moeten dan een bandje gaan afluisteren en zijn dan al gauw uren bezig met het maken van een verslag. Met het AI-algoritme kan dit in minuten gedaan worden.

Raadsleden gebruikten voorheen ChatGPT. Wij willen als griffie van Goes een veilig alternatief bieden om datalekken te voorkomen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een persoon controleert verslagen aan de hand van het volledige automatisch gegenereerde transcript. Is er dan nog twijfel dan wordt de originele audio-opname gebruikt. Vertaalde teksten kunnen gecontroleerd worden door deze voor te leggen aan de doelgroep.

Wij trainen alle gebruikers over het belang van human in the loop. Een persoon moet altijd de uitkomsten van AI controleren.

# data[].attributes.risks
Gegevens worden automatisch na een jaar verwijderd. Gegevens worden niet gebruikt om het model te trainen of te verbeteren.

# data[].attributes.sourceData
In theorie alle gegevens die via audio of tekstueel gedeeld kunnen worden.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 50 aangesloten gemeenten en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
DOEL: Het tijdige verstrekken van reisdocumenten aan Rotterdammers, zodat zij kunnen voldoen aan hun identificatieplicht.

IMPACT: De impact van het algoritme op inwoners en bedrijven is laag. Het is een aanvulling op het huidige planproces. Het algoritme is bedoeld om het aantal mensen aan de balie te voorspellen om de wachttijden van de Rotterdammer zo klein mogelijk te houden en onze capaciteit zo goed mogelijk in te zetten. Daarvoor gebruiken we minimale persoonsgegevens en nemen we passende maatregelen om de risico’s te beperken.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking is noodzakelijk voor de vervulling van een taak van algemeen belang.

# data[].attributes.methodsAndModels
Om ervoor te zorgen dat Rotterdammers niet te lang hoeven te wachten aan de balie op hun reisdocumenten, is het nodig om te voorspellen hoe druk het wordt. Dat doen we door middel van dit algoritme. Het algoritme kijkt naar het aantal te verlopen reisdocumenten, het gemiddeld aantal verloren reisdocumenten, maar ook naar hoe vroeg een persoon een nieuw reisdocument aanvraagt. Ook worden geboortes, overlijden, naturalisatie en andere factoren in de gaten gehouden. Aan de hand van al die gegevens wordt een voorspelling gemaakt van het aantal Rotterdammers wat op een dag langskomt voor de aanvraag. De verwachting is dat dit betere voorspellingen oplevert dan het standaardmodel (NVVB), wat uiteindelijk zorgt voor een kortere wachttijd voor de Rotterdammer.

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van de persoonsgegevens voor het voorspellen van de vraag naar reisdocumenten is een inbreuk op de privacy, waarvan de gevolgen en het restrisico laag is. Het doel is tijdig verstrekken van reisdocumenten aan Rotterdammers, zodat zij kunnen voldoen aan hun identificatieplicht. Zetten we dit af tegen de lage impact en restrisico’s dan is het gebruik van de gegevens voor dit doel proportioneel.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijk toezicht door het team Regie & Planning en het Management Team. Ook interpreteert de planner de resultaten van de toepassing.

# data[].attributes.sourceData
De volgende gegevens worden gebruikt:

- geboorte data

- vervaldatum reisdocument en datum inhouding,

- aantal vermissingen van reisdocumenten per dag

- aantal Rotterdammers die Nederlander worden per dag

# data[].attributes.provider
Onderzoek Business Intelligence - Gemeente Rotterdam

# data[].attributes.goal
DOEL: Crowdmanagement is het monitoren van het druktebeeld om vervolgens het handelen van de verschillende disciplines te ondersteunen op basis van tevoren afgesproken basispunten.

IMPACT: Impact op burgers is klein; het algoritme brengt in beeld waar drukte aanwezig is en hoe zich dat ontwikkelt.

# data[].attributes.methodsAndModels
De crowd monitor is een dashboard bedoeld om inzicht te hebben in drukte in de stad. Door inzicht in drukte wordt zichtbaar waar problemen kunnen ontstaan zodat betrokken partijen samen bepalen wat, wanneer moet gebeuren door wie om bij grote groepen mensen in de stad veilig te houden.

De crowd monitor heeft kaartweergave van de drukte op dat moment in de stad. De kaart combineert verschillende databronnen, zoals verkeersdata, ov-data (vanuit openbare bronnen). Daarnaast zijn er locatie gegevens verzameld vanuit mobiele apps. De mobiele app data zijn verzameld door de leverancier, deze zijn geanonimiseerd aangeleverd aan de gemeente. Waardoor deze gegevens niet herleidbaar zijn binnen de gemeente.

De crowd monitor is niet leidend in het maken van een beslissing. Het is een aanvullend gereedschap tijdens evenementen. Het wordt gebruikt in de controlekamer, waar politie, boa's en hulpdiensten worden gecoördineerd. De crowd monitor ondersteunt het maken van betere beslissingen, bijvoorbeeld over de inzetlocaties van handhavers.

Het dashboard wordt op dit moment ingezet tijdens sommige evenementen in Rotterdam. In het verleden zijn dit de volgende evenementen geweest:

- Koningsdag 2023

- De Marathon 2024

- De Marathon 2025

Tijdens koningsdag 2023 is er een koppeling gemaakt met data vanuit sociale media. Het doel hiervan was om een inschatting te maken of er risico’s zichtbaar waren ten aanzien van zich al ontwikkelende en potentiële escalaties. Deze koppeling is later weer losgelaten bij de verdere doorontwikkeling van de monitor.

# data[].attributes.proportionality
Veiligheid voor gebruikers in en beheersbaar houden van de openbare ruimte is hoge prioriteit

# data[].attributes.humanIntervention
De crowd monitor is niet leidend in het maken van een beslissing. Het is een aanvullend gereedschap tijdens evenementen. Het wordt gebruikt in de controlekamer, waar politie, boa's en hulpdiensten worden gecoördineerd. De crowd monitor ondersteunt het maken van betere beslissingen, bijvoorbeeld over de inzetlocaties van handhavers.

# data[].attributes.sourceData
Adressen en gebouwen, Grootschalige Topografie, Deelmobiliteit, Verkeersinformatie, Parkeergegevens, Verkeersstromen vanuit TomTom, Weersinformatie, Informatie over drukte, Informatie over events

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
DOEL: De doelen die ten grondslag liggen aan de wens om dit proces deels te automatiseren zijn:

1.Het behalen van wettelijke termijnen voor het verwerking van de WOZ bezwaren door versnelling.

2. Verkorten van doorlooptijden en verlagen van wachttijden voor de burgers.

3. Verminderen van hoeveelheid benodigde schermen voor behandeling bezwaren

4. Efficiënter werken en foutmarges terugdringen

IMPACT: De informatie uit de aangeleverde documenten wordt door de toepassing gelezen en klaargezet in het programma. Hier worden de documenten uitgelezen en gekoppeld aan elkaar zodat het behandelproces versneld kan worden. Nadat een medewerker het beoordelingsproces uitvoert helpt de assistent met het klaarzetten van een brief met de bekende informatie. Medewerkers controleren de brief en na deze controle worden de resultaten opgeslagen en de brief wordt verstuurd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet waardering onroerende zaken

# data[].attributes.methodsAndModels
Eerst wordt het bezwaardocument automatisch omgezet naar een voor het programma leesbare tekst. Vervolgens worden onderdelen van deze tekst gekoppeld aan bekende categorieën van grieven door middel van een AI-model (Azure Cognitive Services – Text Embeddings). Eventueel meegeleverd bewijsmateriaal zoals foto's worden gekoppeld aan deze gevonden grieven door middel van beeldherkenning. Bij het nemen van deze stappen worden ook mogelijke ‘false positives’ en ‘false negatives’ goed gemonitord.

In de pilot-fase wordt onderzocht hoe vaak deze fouten voorkomen en onder welke omstandigheden. Nadat een medewerker deze bovenstaande stappen van de toepassing heeft gecontroleerd, wordt het bezwaar verwerkt. Hierbij staat nu alle informatie op een logische plek, waardoor de beoordeling sneller kan verlopen.

Na de behandeling van alle gevonden grieven en het invoeren van een eventueel nieuwe WOZ-waarde vult het algoritme automatisch de antwoordbrief in. Deze antwoordbrief is geen product van generatieve AI, maar volgt een vast format zoals bepaald door het template. Het template is ingevuld met standaardteksten. Zo hoeft de medewerker in principe niet meer te knippen en plakken, maar hoeft de brief in de meeste gevallen enkel na te lezen.

Mocht er toch iets verkeerd staan, dan kan de medewerker dat alsnog eenvoudig aanpassen. Na een laatste akkoord van de medewerker wordt de brief automatisch verstuurd naar de burger en wordt de rest van de informatie overgenomen in de gemeentesystemen.

Dit is beter dan de huidige situatie zonder het gebruik van deze toepassing. Want er wordt veel tijd bespaard door de werknemers van de gemeente. Inwoners van de Gemeente Rotterdam hoeven minder lang te wachten op een uitspraak of een vraag om extra bewijs, waardoor zij sneller duidelijkheid hebben.

Verder zal de gemeente in staat zijn om beter inzicht te krijgen in het proces rond WOZ-bezwaren, waardoor toekomstige verbeteringen eenvoudiger te realiseren zijn. Daarnaast wordt inzichtgevende informatie (bijv. veel voorkomende grieven) nu niet bewaard. Dankzij de koppeling aan bekende grief categorieën wordt deze informatie gestructureerd en anoniem verzameld voor toekomstige analyses. Er worden regelmatige steekproeven genomen en is er menselijk toezicht op elke stap van het proces. Zodat de kwaliteit en betrouwbaarheid van het programma de hele tijd gewaarborgd is.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het inzetten van deze toepassing is dat het proces aanzienlijk versneld kan worden. Zodat het sneller duidelijk wat de uitspraak gaat zijn of dat er bijvoorbeeld meer informatie nodig is. Medewerkers van de Gemeente Rotterdam zijn minder tijd kwijt aan het overtypen van informatie of het aan koppelen van bewijsstukken. De beoordelaar van het bezwaar blijft altijd de leiding houden en heeft volledig overzicht over het proces, maar richt zich nu op beoordelen in plaats van administratie.

Nadelen zijn dat persoonsgegevens tijdelijk opgeslagen zijn en verwerkt worden in een cloud-omgeving. Dit wordt geminimaliseerd door geen sensitieve gegevens te gebruiken en data zo snel mogelijk weer uit de cloud-omgeving te verwijderen. Er is een klein risico op fouten door het algoritme in verband met de grote variatie binnen de aanvragen. Hiervoor is op elke stap een expliciete controle door een werknemer ingebouwd.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmetoepassing blijft een assistent en ondersteunt slechts de taxateurs bij het verwerken van de bezwaren. De taxateur is op elk moment in controle en beoordeelt alle informatie o.a. bevindingen van de assistent. Tevens blijft de laatste stap in het proces, namelijk het (eventueel) aanpassen van de WOZ waarde volledig handmatig. Verder worden op basis van proefsteek de zaken die met behulp van de assistent verwerkt zijn, achteraf gecontroleerd door de medewerkers.

# data[].attributes.risks
Per zaak wordt de uitkomst gecontroleerd door een collega. Dit proces van controle wordt wordt elk kwartaal geëvalueerd.

# data[].attributes.name
J SOAP-D III (Juvenile Sex Offender Assessment Protocol- Dutch version III)

# data[].attributes.goal
Doel:

Het J‑SOAP helpt professionals om op een gestructureerde en objectieve wijze risicofactoren bij jeugdigen (12-18 jaar) die worden verdacht van het plegen van een seksueel misdrijf te beoordelen en op basis daarvan een passend advies te geven voor een straf en/of hulpverlening.

Impact:

Het instrument draagt bij aan het opstellen van een advies van de RvdK voor een straf en/of hulp, het bepalen van de mate van toezicht en het monitoren van risicoveranderingen. Dit ondersteunt de missie van de Raad voor de Kinderbescherming om de veiligheid en het welzijn van kinderen te waarborgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van J-SOAP door de RvdK ligt in zijn wettelijke taken. De taken die gelden bij het gebruik van J-SOAP liggen vast in het Wetboek van strafrecht (Sr) en in het Wetboek van Strafvordering (Sv). De adviestaak bij een gedragsbeïnvloedende maatregel staat beschreven in artikel 77w, lid 2 Sr, de adviestaak bij inverzekeringstelling en vroeghulp staat beschreven in artikel 490 Sv en de adviestaak in strafzaken van jeugdigen staat beschreven in de artikelen 494/494a/498 Sv. Hieronder staan hyperlinks naar de wetsartikelen in de bovengenoemde volgorde.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het J‑SOAP-instrument bestaat uit 28 vragen. Voor elke vraag geeft de beoordelaar een score tussen 0 en 2. Dat betekent:

0: Het risico komt niet voor.

1: Het risico komt in beperkte mate voor.

2: Het risico komt duidelijk voor.

De scores voor alle 28 vragen worden bij elkaar opgeteld. Het totaal kan maximaal 56 punten zijn (28 x 2). Dit totaal wordt omgezet in een percentage. Dat percentage geeft aan hoeveel risico er aanwezig is. Zo kan men snel zien of een jongere extra hulp of strenger toezicht nodig heeft.

# data[].attributes.proportionality
Het J‑SOAP-D biedt een standaardmethode voor het meten van risico’s, maar de interpretatie van de scores vraagt om deskundige inbreng.

De resultaten mogen niet als enige beslissingsgrondslag dienen. Klinische en contextuele informatie (bijvoorbeeld uit dossieronderzoek en interviews) moet altijd worden meegenomen in de beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het J‑SOAP-D worden geïnterpreteerd door ervaren en getrainde raadsonderzoekers zo nodig met hulp van ervaren gedragsdeskundigen. Zij gebruiken de scores samen met aanvullende informatie om tot een integrale risicoschatting en advies te komen.

# data[].attributes.risks
Er zijn specifieke risico’s vastgesteld voor het gebruik van de algoritme zelf. Deze worden als volgt beheerd:

Verkeerde interpretatie:

Er bestaat een risico dat de uitkomsten van het instrument onjuist geïnterpreteerd worden, vooral wanneer gebruikers onvoldoende training hebben. Daarom is er een verplicht trainingsprogramma voor alle betrokken professionals.

Onvolledige of verouderde gegevens:

Het instrument is afhankelijk van de volledigheid en actualiteit van de gegevens (bijvoorbeeld cliëntdossiers, politie- en gerechtelijke registraties). Onvolledige of verouderde data kunnen leiden tot onjuiste scores. Er wordt gezorgd voor regelmatige updates en kwaliteitscontroles van de gebruikte gegevens.

Overmatige afhankelijkheid van de algoritme:

Een risico is dat beslissingen uitsluitend op basis van de J‑SOAP-scores worden genomen, zonder de benodigde aanvullende klinische en contextuele informatie. Om dit te voorkomen, moeten de scores altijd worden geïnterpreteerd in combinatie met andere relevante informatie en overleg tussen deskundigen.

Onvoldoende evaluatie en actualisatie:

Als het instrument niet periodiek wordt geëvalueerd en geactualiseerd, kan dit de validiteit en betrouwbaarheid op lange termijn negatief beïnvloeden. Er zijn daarom evaluatie- en updateprocedures ingesteld om de effectiviteit en relevantie te waarborgen.

Implementatiefouten:

Fouten in de toepassing van het instrument, zoals inconsistent gebruik tussen professionals, vormen een risico. Daarom zijn er duidelijke richtlijnen en procedures opgesteld voor de implementatie en het toezicht op het gebruik van J‑SOAP binnen de Raad voor de Kinderbescherming.

# data[].attributes.sourceData
Het instrument maakt gebruik van gegevens afkomstig uit:

Cliëntdossiers

Politie- en gerechtelijke registraties

Klinische evaluaties

# data[].attributes.provider
Het J‑SOAP-instrument is ontwikkeld door: Dr. Robert A. Prentky  (Ph.D.),  Fairleigh Dickinson University en het Justice Resource Institute. Dr. Sue Righthand  (Ph.D.),  University of Maine.   

# data[].attributes.goal
De RvdK geeft een strafadvies aan de officier van justitie en de kinderrechter voor jongeren van 12 tot 18 jaar oud die verdacht worden van een delict. De RvdK gebruikt het risicotaxatie-instrument de Ritax bij het onderzoek om het meest passende strafadvies voor de jongere te geven. De onderzoeker van de RvdK praat met de jongere, ouders en vaak met school. Met deze informatie wordt de vragenlijst van de Ritax ingevuld. Na het invullen daarvan, wordt de Module Zorg toegepast waar meer inzichten over het kind worden gegeven.

Doelstelling van de Module Zorg is het signaleren van zorgen over de opgroei- en/of opvoedsituatie van de jongere. Dit gebeurt op basis van het beeld uit de ingevulde Ritax. Dit stelt de raadsonderzoeker in staat om aan de hand van een geobjectiveerde toets de afweging te maken of, parallel aan het straftraject, aanvullende hulp en/of maatregelen in de civiele context noodzakelijk zijn. De RvdK maakt een rapport op, inclusief de uitkomsten van de Module Zorg. Dit rapport krijgt de jongere, de ouders, de kinderrechter en de officier van justitie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van Ritax ligt in de wettelijke taken van de RvdK. De taken die gelden bij het gebruik van Ritax liggen vast in het Wetboek van strafrecht (Sr) en in het Wetboek van Strafvordering (Sv). De adviestaak bij een gedragsbeïnvloedende maatregel staat beschreven in artikel 77w, lid 2 Sr, de adviestaak bij inverzekeringstelling en vroeghulp staat beschreven in artikel 490 Sv en de adviestaak in strafzaken van jeugdigen staat beschreven in de artikelen 494/494a/498 Sv.

# data[].attributes.methodsAndModels
De onderzoeker van de RvdK vult voor de Module Zorg geen vragen in. De Module Zorg signaleert namelijk o.b.v. de ingevulde Ritax-items in welke mate er zorgen zijn over de opgroei- en/of opvoedsituatie van de jongere.

Voor de Ritax worden alle vragen ingevuld door een bolletje aan te klikken. Bij de vragen van de Ritax die ook voor de Module Zorg gelden, horen punten (0 = geen zorgfactor, 1 = zorgfactor). De keuze voor de puntentelling is wetenschappelijk onderbouwd. De Module Zorg somt de gescoorde zorgen per domein op. Deze punten worden toegewezen aan risicogroepen, uitgebeeld in een vlag met de kleuren ‘groen’, ‘geel’ of ‘rood’ als uitkomst. Met uitgebreide wetenschappelijke analyses is bepaald wanneer de vlag 'groen'/'geel'/'rood' geeft over het aantal zorgen over de opgroei- en/of opvoedsituatie van de jongere. De onderzoeker van de RvdK wordt gevraagd een oordeel te geven of de uitkomst aansluit bij het beeld dat de medewerker en derden hebben van de situatie van de jongere, en of er actie is ondernomen. Deze onderbouwing wordt opgenomen in de rapportages.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een inschatting op basis van het professioneel oordeel én de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument beter is dan de inschatting enkel gebaseerd op de ervaring van de onderzoeker. Het rekenmodel achter de zorgsignalering is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar de relevantie van de items in het instrument Ritax bij het al dan niet moeten inzetten van zware middelen zoals een jeugdbeschermingsmaatregel of jeugdhulp met verblijf. De uitkomst van de Module Zorg wordt gebruikt door de raadsonderzoeker om tot een advies te komen over de opvoedveiligheid van de jongere.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van Module Zorg is altijd sprake van menselijke tussenkomst. De onderzoeker van de RvdK controleert de uitkomst van de Module Zorg en kijkt of deze overeenkomt met de eigen indruk van de jongere en diens situatie. De onderzoeker maakt in overleg met een collega ('4 ogen-principe') de uiteindelijke keuze voor het meest passende advies voor de jongere.

# data[].attributes.risks
De effectiviteit van de Module Zorg wordt periodiek wetenschappelijk getoetst. De uitkomsten van deze toetsen worden gecontroleerd door een onafhankelijke wetenschappelijke commissie. De Module Zorg wordt alleen gebruikt door bevoegde, getrainde medewerkers, en kan alleen worden gebruikt als er een Ritax wordt afgenomen. Alleen betrokken medewerkers van de RvdK kunnen in het systeem kijken naar de uitkomsten van de Ritax en de Module Zorg. Dit vanwege de privacy van de jongere. Indien nodig worden deze uitslagen gedeeld met justitiële organisaties zoals jeugdreclassering en Justitiële Jeugdinrichtingen.

# data[].attributes.sourceData
De Module Zorg maakt gebruik van persoonsgegevens van de jongere, en indien nodig van personen uit het huishouden van de jongere, waaronder ook bijzondere en strafrechtelijke persoonsgegevens. Deze gegevens worden alleen uitgevraagd als ze noodzakelijk zijn voor de analyse voor de Ritax. De Module Zorg vraagt dus geen aanvullende informatie op ten opzichte van de Ritax.

-Gegevens van de jongere betreffen: naam, strafrechtketennummer (SKN), geboortedatum, psychische en gezondheidsproblemen, lichamelijke problemen, of sprake is van medicatiegebruik direct gerelateerd aan een diagnose, overige persoons gerelateerde problematiek, beschrijving van relevante contextfactoren en verwachte impact van beoogde interventie.

- Gegevens van personen uit het huishouden van de jongere betreffen: of er sprake is van een justitieel/detentie verleden, of er sprake is van relevante psychische en gezondheidsproblemen, lichamelijke problemen, of persoons gerelateerde problematiek, beschrijving van relevante contextfactoren en verwachte impact van beoogde interventie.

- Gegevens van derden betreffen: naam, adres en contactpersoon van school en indien van toepassing van andere betrokken organisaties zoals hulpverleningsinstanties.

# data[].attributes.provider
Het instrument is ontwikkeld door de Universiteit van Amsterdam. Het systeem van de Module Zorg door Justid.

# data[].attributes.goal
Het doel is om de automobilist een parkeergarage uit te laten rijden. De camera leest het kenteken bij het inrijden en registreert. De betaling vindt plaats; het parkeerticket wordt bijgewerkt. Een algoritme controleert of er betaald is. Wanneer dit niet het geval is gaat de slagboom niet open. Er dient alsnog betaald te worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant alle kentekens van inrijdende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning van het kenteken en bewijs voor betaling.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die gebruik willen maken van de parkeervoorzieningen in parkeergarages.

# data[].attributes.name
RPA voor het automatiseren van de verwerking binnenkomende facturen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van gemeente Bronckhorst te automatiseren. De inzet van RPA vermindert de werkdruk en geeft de medewerkers meer tijd voor andere taken. Inwoners en bedrijven hebben alleen indirect met het algoritme te maken. RPA zorgt ervoor dat inwoners en bedrijven sneller antwoord krijgen. De RPA software draait op een on-premise omgeving binnen de eigen ICT omgeving en de gegevens van inwoners en bedrijven worden volledig versleuteld verwerkt, wat de privacy waarborgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Taak van algemeen belang (AVG art. 6 lid 1 sub e)

# data[].attributes.methodsAndModels
Functioneel: De robot leest de mailbox van binnenkomende facturen uit op nieuwe facturen. Een nieuwe factuur wordt door de robot opgepakt en indien deze voldoet aan de strikte voorwaarden wordt de factuur automatisch in het administratie systeem gezet waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Dit scheelt handmatig werk.

Technisch: We passen RPA toe dit is een software robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. Na het programmeren voert de RPA robot zijn werk uit, namelijk het proces dat moet worden uitgevoerd, dit doet hij dus op basis van vooraf bepaalde regels. Indien er iets niet klopt in het proces valt de robot uit en is er menselijke tussenkomst en moet het proces handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.proportionality
RPA helpt ons om tijdige terugkoppeling te geven aan inwoners en bedrijven. Door RPA in te zetten op repeterende werkzaamheden hoeft er minder extern personeel te worden ingehuurd waardoor er (maatschappelijke) kosten worden bespaard en verhogen we onze publieke waarde.

# data[].attributes.humanIntervention
Per RPA proces is er een procesbeheerder. De procesbeheerder monitort de robot. Wanneer informatie in het RPA proces onvolledig is valt het betreffende proces uit en moet het handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van de handmatige processen. De risico's op fouten wordt in veel gevallen kleiner. De processbeheerders doen maandelijks steekproeven op de processen die door RPA worden uitgevoerd. Deze steekproeven documenteren we.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, factuurbedrag

# data[].attributes.goal
Forensisch DNA onderzoek wordt gebruikt in strafzaken om daar waar biologisch materiaal is DNA profielen op te stellen en die te vergelijken met de DNA profielen van personen. De algoritmen worden ingezet als hulpmiddel bij de beoordeling van DNA profielen en voor het daadwerkelijk vergelijken van deze DNA profielen met die van andere profielen in de strafzaak en in de Nederlandse Databank voor Strafzaken. Burgers en bedrijven kunnen hiermee in aanraking komen wanneer in het kader van een onderzoek biologisch materiaal wordt veiliggesteld of wanneer van betrokkenen bij de zaak gevraagd wordt om celmateriaal af te staan om hiermee een DNA profiel op te stellen en te vergelijken. Ook in geval van vermiste personen, gezinshereniging voor statushouders of in het geval een grootschalig DNA verwantschapsonderzoek in een strafzaak, kan gevraagd worden om celmateriaal af te staan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Een opdracht tot het doen van DNA onderzoek op referentiemateriaal van personen of biologisch materiaal veiliggesteld op een plaats delict wordt verstrekt door een OvJ aan het NFI.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met het vergelijken van DNA profielen van sporen met een database, kan waardevolle informatie voor onderzoeken verkregen worden. Het spoor kan zo een link maken met een persoon of andere zaken. Met DNAxs worden profielen op twee manieren vergeleken. Eerst semi-kwantitatief met fragmentlengte of de volgorde in een stukje DNA. Dan kwantitatief door piekhoogte. Bewijskracht van een match berekenen we met een waarschijnlijkheidsverhouding, ook wel likelihood ratio genoemd.

Meer weten? Bekijk de wetenschappelijke artikelen hieronder:Slooten, K. (2020, May). A top-down approach to DNA mixtures.

Forensic Science International: Genetics Volume 46 102250.

Slagter et al. The DNAxs software suite: A three-year retrospective study on the development, architecture, testing and implementation in forensic casework. Forensic Sci. Int. Reports (2021).

Benschop et al. DNAxs/DNAStatistX: Development and validation of a software suite for the data management and probabilistic interpretation of DNA profiles. Forensic Sci. Int. Genet. 42 (2019) 81-89.

Benschop et al. Multi-laboratory validation of DNAxs including the statistical library DNAStatistX. Forensic Sci. Int. Genet. 49 (2020) 102390.

C.C.G. Benschop et.al (2019) ‘Automated estimation of the number of contributors in autosomal short tandem repeat profiles using a machine learning approach’. Forensic Science International: Genetics, Volume 43, 102150.

J. Hoogenboom et al (2023) Forensic Science International: Genetics, Volume 65, 102884.

# data[].attributes.proportionality
Met dit algoritme kunnen vergelijkingen gemaakt worden, en zuiverder geduid worden, waardoor de resultaten van het DNA onderzoek gebruikt kunnen worden voor de opsporing, vervolging en rechtspraak. Wetenschappelijke onderbouwde en kwalitatief gevalideerde DNA-methoden kunnen een stevige bewijskracht opleveren en daarmee ondersteunen in de bewijswaarde van strafbare feiten.

# data[].attributes.humanIntervention
Een deskundige beoordeeld de DNA resultaten, en bepaalt de validiteit ervan en rapporteert hierover in een DNA deskundigerapport.

# data[].attributes.risks
Het NFI is een risicogestuurde kwaliteitsorganisatie. Risico's worden preventief ingeschat waarna doeltreffende maatregelen getroffen worden die gemonitord worden. Dit wordt gedaan in een continue cirkel van plannen, uitvoeren, controle en het nemen van maatregelen.

# data[].attributes.sourceData
De algoritmen zijn getest en gevalideerd met hiertoe geschikte test- en validatiedata. Dit zijn veelal DNA profielen gemaakt in een research omgeving met een bekende en getoetste uitkomst.

# data[].attributes.goal
Politie en OM ontvangen de gegevens en combineren die met andere informatie uit de strafzaak. De voortgang in de opsporing van strafbare feiten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetboek van Strafvordering

# data[].attributes.proportionality
Het snelle ID-lijn proces wordt in de strafrechtketen toegepast en door de automatisering van het proces wordt het opsporen van strafbare feiten versneld. Het proces is bevorderlijk voor een efficiënte en behoorlijke strafrechtspleging. Het gehele proces wordt door menselijke tussenkomst gemonitord.

# data[].attributes.humanIntervention
Hoewel het hele proces, dat de Snelle ID-lijn beslaat, is geautomatiseerd monitoren de deskundigen van het NFI het proces. Indien nodig grijpen ze in. Je kan het vergelijken met de automatische piloot in een vliegtuig. Daarbij krijgt de piloot/deskundige alle benodigde informatie en blijft daarmee eindverantwoordelijke van het proces. Zo gaat dat ook in de snelle ID-lijn. Na het versturen van het geautomatiseerde rapport naar politie en OM wordt het resultaat ook door politie en OM bekeken en beoordeeld. Op basis hiervan kan deze informatie worden betrokken in het maken van tactische keuzes. Bijvoorbeeld vluchtige gegevens zoals camerabeelden en zendmastgegevens kunnen gerichter worden opgevraagd als je eerder weet naar wie je mogelijk op zoek bent.

# data[].attributes.sourceData
De gebruikte data is afkomstig van een gevonden spoor. Hiervan wordt een DNA-profiel opgesteld. Met dit profiel wordt gezocht naar DNA-profielen van personen in de strafzaak en/of in de DNA-databank, om vast te stellen of er overeenkomstig DNA-profiel aanwezig is, en zo ja van wie. Ben je niet betrokken bij de betreffende strafzaak, of is je DNA-materiaal niet afgenomen en je DNA-profiel niet opgenomen in de DNA-databank, dan zijn er geen gegevens over jou bekend en kunnen deze dus ook niet gebruikt worden.

# data[].attributes.contactEmail
Als u vragen heeft over de toepassing van dit algoritme, of over algoritmen in het algemeen, neem dan contact op met het NFI via het algemeen contactformulier. Journalisten met vragen over de toepassing van dit algoritme, kunnen contact opnemen met de persvoorlichters van het NFI.

# data[].attributes.goal
Ondersteunen van kwalitatieve data-analyse door patronen en thema’s te identificeren. Atlas.ti kan met tekstherkenningsalgortimes suggesties doen voor codes op basis van trefwoorden of patronen. Voor sommige projecten kun je sentimentanalyse toepassen (positief, negatief, neutraal) op tekstdata. Dit gebeurt via Natural Language Processing (NLP).

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Publieke Gezondheid

# data[].attributes.humanIntervention
Ondersteunend aan de onderzoeker. Er zijn geen gevolgen voor de geinterviewde.

# data[].attributes.risks
Eerst vindt er automatische codering of sentimentanalyse plaats. Daarna bekijkt de onderzoeker steekproefsgewijs of de toegepaste codes en sentimenten kloppen. In het onderzoeksrapport beschrijven ze de aanpak van het onderzoek.

# data[].attributes.goal
Indicatie geven van het soort vuurwerk dat is aangetroffen

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetboek van strafrecht

# data[].attributes.methodsAndModels
Input zijn afbeeldingen, verwerking geschiedt met een Vision Transformer en geeft als output een embedding. Deze embedding wordt vergeleken met de embeddings van de etiketten in de database en op basis van de gelijkenis worden de resultaten gesorteerd

# data[].attributes.proportionality
De applicatie helpt de politie om meteen aan de hand van foto’s van snippers te herkennen welk (professioneel) vuurwerk is ontploft. Ook geeft de webapplicatie gelijk bijbehorende relevante informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
Mensen moeten de resultaten van het algoritme begrijpen en controleren

# data[].attributes.risks
De software is open source en dus beschikbaar voor iedereen

# data[].attributes.sourceData
De NFI-ers trainden het AI-model door het voorbeelden van vuurwerk te laten zien, zowel intacte etiketten als snippers. In samenwerking met de Explosieven Opruimingsdienst van Defensie (EOD) zijn hiervoor honderden stukken zwaar vuurwerk opgeblazen. Daarna zijn duizenden snippers verzameld en op hoge kwaliteit gefotografeerd. Het vuurwerk voor het onderzoek is beschikbaar gesteld door het Functioneel Parket van het OM en was afkomstig van inbeslagnames.

# data[].attributes.contactEmail
Als er vragen zijn over de toepassing van dit algoritme of over algoritmes in het algemeen dan adviseren we u contact op te nemen met de communicatieafdeling van het NFI. Daarnaast kunt u voor informatie over dit onderwerp terecht op https://nfi.nl/

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Terneuzen heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van Datamask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker moet eindresultaat beoordelen en controleren

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van DeepL is het automatisch en accuraat vertalen van (delen van) de gemeentelijke website naar meerdere talen. Hiermee wordt de toegankelijkheid van gemeentelijke informatie vergroot voor anderstalige inwoners en internationale bezoekers. DeepL biedt de mogelijkheid om volledige webpagina’s, teksten en documenten snel, veilig en in hoge kwaliteit te vertalen, met behoud van context en nuance.

Toegankelijkheid: Inwoners en bezoekers die de Nederlandse taal niet machtig zijn, krijgen eenvoudig toegang tot gemeentelijke informatie, wat inclusie en gelijke dienstverlening bevordert.

Kwaliteit: DeepL levert vertalingen van hoge kwaliteit, die vaak minder nabewerking vereisen dan andere automatische vertaaldiensten, mede dankzij functies als Clarify en de mogelijkheid om de toon (formeel/informeel) aan te passen.

Privacy en beveiliging: DeepL garandeert maximale gegevensbeveiliging; teksten worden via een versleutelde verbinding verstuurd en direct na vertaling verwijderd, waardoor privacygevoelige informatie beschermd blijft. DeepL gebruikt de input niet voor het trainen van het algoritme en slaat documenten niet permanent op.

Efficiëntie: Door de automatische vertaaldienst wordt het beheer van meertalige content efficiënter en minder arbeidsintensief voor de organisatie.

De inzet van DeepL ondersteunt de digitale dienstverlening van de gemeente, zonder directe impact op rechten of plichten van burgers. Het systeem heeft een ondersteunende rol en draagt bij aan de transparantie en bereikbaarheid van gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het toegankelijk maken van gemeentelijke websites, en daarmee het gebruik van DeepL voor automatische vertaling, vloeit voort uit de Wet digitale overheid (Wdo), uitgewerkt in het Besluit digitale toegankelijkheid overheid. Deze wet verplicht overheidsorganisaties om hun websites en alle content toegankelijk te maken voor iedereen, waaronder mensen die de Nederlandse taal niet machtig zijn. Dit is sinds juli 2018 wettelijk verplicht en sinds juli 2023 onderdeel van de Wet digitale overheid.

Daarnaast is deze verplichting gebaseerd op het VN-verdrag handicap en de Wet gelijke behandeling op grond van handicap of chronische ziekte, die beide voorschrijven dat digitale informatie en dienstverlening voor iedereen toegankelijk moeten zijn, inclusief mensen met een beperking of een andere taalachtergrond.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Toegankelijkheid: Informatie op arnhem.nl wordt beschikbaar in meerdere talen, waardoor anderstalige inwoners en bezoekers zelfstandig gemeentelijke informatie kunnen raadplegen en online zaken kunnen regelen.

Snelle en eenvoudige toegang: Burgers hoeven niet te wachten op handmatige vertalingen of hulp van derden; de vertaling is direct beschikbaar op de website.

Privacybescherming: DeepL Pro slaat vertaalde teksten niet op en verwijdert deze direct na verwerking, wat de privacy van gebruikers beschermt.

Hoge vertaalnauwkeurigheid:DeepL Pro levert over het algemeen kwalitatief betere vertalingen dan veel gratis alternatieven, waardoor de kans op misverstanden kleiner is.

Inclusiviteit: Door het wegnemen van taalbarrières wordt de dienstverlening van de gemeente toegankelijker voor een diverse groep inwoners, wat bijdraagt aan gelijke kansen en maatschappelijke participatie.

Nadelen:

Niet altijd foutloos: Automatische vertalingen kunnen fouten bevatten of nuances missen, waardoor er risico bestaat op misinterpretatie van belangrijke informatie.

Beperkte taalkeuze: DeepL Pro ondersteunt minder talen dan sommige andere vertaalsystemen, waardoor niet alle talen van inwoners of bezoekers worden gedekt.

Geen juridische geldigheid: Automatisch vertaalde teksten zijn niet juridisch bindend; officiële procedures moeten mogelijk alsnog in het Nederlands worden afgehandeld.

Afhankelijkheid van technologie: Bij technische storingen of onderhoud is de automatische vertaling tijdelijk niet beschikbaar.

Rechtvaardiging:

De voordelen voor de burger – zoals directe toegankelijkheid, privacybescherming, en inclusiviteit – wegen zwaarder dan de nadelen. De inzet van DeepL Pro is redelijk gerechtvaardigd omdat het burgers in staat stelt zelfstandig en laagdrempelig gemeentelijke informatie te verkrijgen, terwijl privacy en gebruiksgemak gewaarborgd blijven. Eventuele nadelen worden ondervangen door duidelijke communicatie over het informatieve karakter van de vertalingen en het feit dat officiële procedures in het Nederlands blijven plaatsvinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij DeepL Pro worden vertalingen volledig automatisch gegenereerd; standaard vindt er geen menselijke controle of correctie plaats vóór publicatie. Wel kunnen medewerkers na publicatie steekproefsgewijs vertalingen controleren en waar nodig handmatig bijstellen of corrigeren, bijvoorbeeld bij signalen van fouten of onduidelijkheden. Daarnaast biedt DeepL met functies als Clarify de mogelijkheid om gebruikers actief te betrekken bij het vertaalproces, waardoor menselijke input de kwaliteit van vertalingen verder kan verbeteren.

# data[].attributes.risks
Privacy en gegevensbescherming: DeepL voldoet aan de strengste eisen voor gegevensbeveiliging en privacy, waaronder de AVG. Vertaalde teksten worden direct verwijderd na verwerking en niet opgeslagen, waardoor het risico op datalekken of ongewenste opslag van persoonsgegevens wordt geminimaliseerd

Kwaliteit van vertalingen: Om het risico op foutieve of onduidelijke vertalingen te beperken, kunnen medewerkers steekproefsgewijs vertalingen controleren en corrigeren. Daarnaast biedt DeepL functies als Clarify, waarmee gebruikers actief kunnen aangeven wat de juiste context is, zodat vertalingen nauwkeuriger worden.

Technische storingen en fouten: Het systeem is ingericht om foutmeldingen (zoals te veel verzoeken of serverfouten) automatisch te herkennen en waar mogelijk te herstellen, bijvoorbeeld door verzoeken opnieuw te verzenden volgens best practices voor foutafhandeling.

Beperkingen in taalbereik: Er wordt duidelijk gecommuniceerd naar gebruikers dat niet alle talen ondersteund zijn, en dat vertalingen informatief zijn en geen juridische status hebben.

Door deze maatregelen worden de belangrijkste risico’s actief beheerst en blijft de inzet van DeepL verantwoord en veilig voor zowel de organisatie als de burger.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG artikel 32 en BIO (Baseline Informatiebeveiliging Overheid)

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. De woordenlijkst kan worden aangepast als blijkt dat bepaalde onderwerpen worden gemist, of juist onterecht worden aangemerkt als veilig te versturen.

# data[].attributes.sourceData
Afzender‑e‑mailadres

Ontvanger‑e‑mailadressen (To, Cc, Bcc)

Naam van de afzender en/of ontvanger (zoals opgenomen in het certificaat)

E‑mailadres dat in het certificaat staat

Organisatie‑/afdelings‑ID (indien opgenomen in het certificaat)

Eventuele extra identificatoren die als “secure‑header” worden meegegeven (bijv. user‑ID, department‑ID)

(De feitelijke inhoud van de e‑mail – teksten, bijlagen, etc. – kan wel persoonsgegevens bevatten, maar deze worden alleen versleuteld en niet door het algoritme zelf verwerkt.)

# data[].attributes.goal
Het digitaal toegankelijk en doorzoekbaar maken van historische handgeschreven documenten voor onderzoekers en andere geïnteresseerden. Geen impact.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met machine learning en Handwritten Text Recognition (HTR)-technieken worden AI-modellen getraind op het herkennen van handschriften. Zowel van17e-eeuwse- als modernere handschriften.

Architectuur van het model
De HTR is uitgevoerd met verschillende specifieke en generieke AI-modellen binnen Transkribus, gebruikmakend van convolutional neural networks en transformer neural networks.

# data[].attributes.proportionality
Historisch onderzoek makkelijker maken. Hierdoor hebben meer mensen toegang tot historisch bronmateriaal.

# data[].attributes.humanIntervention
De AI-modellen zijn binnen de tool Transkribus door medewerkers van het Stadsarchief getraind. De computergelezen teksten (HTR) zijn achteraf niet meer door mensen gecorrigeerd, waardoor er fouten kunnen zitten in de gelezen karakters

# data[].attributes.risks
De risico’s zijn laag. Het Stadsarchief verwerkt geen niet-openbare documenten met HTR. Transkribus is voortgekomen uit een EU Horizon 2020 programma een daarna doorontwikkeld tot een Europese coöperatie met een groot aantal internationale erfgoedinstituten als leden. Alle data en metadata worden op Europese servers gehost en voldoen aan GDPR en AVG.

# data[].attributes.sourceData
Transcripties en Ground Truth

De dataset bevat machinegelezen transcripties en Ground Truth (trainingsmateriaal) van historische handschriften uit de notariële archieven, het archief van Publieke Werken en het openbare deel van de Burgerlijke Stand. Periodiek worden nieuwe scans met HTR toegevoegd. Het trainingsmateriaal bestaat uit tienduizenden transcripties, gemaakt door vrijwilligers en medewerkers van het Stadsarchief Amsterdam.

# data[].attributes.name
Changemapp – Signaleren mutaties buitenruimte

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om veranderingen aan gebouwen en percelen snel en zorgvuldig te signaleren. Hierdoor kan de gemeente de BAG- en BGT-registraties beter actueel houden.

Het systeem ondersteunt medewerkers bij het vinden van mogelijke mutaties en helpt om het werk efficiënter uit te voeren.

De impact op inwoners is beperkt. Het algoritme neemt geen besluiten. Het signaleert alleen mogelijke veranderingen op luchtfoto’s. Een medewerker beoordeelt elk signaal en bepaalt of een aanpassing van de registratie nodig is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie adressen en gebouwen (BAG)

Wet basisregistratie grootschalige topografie (BGT)

Omgevingswet

Gemeentewet

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), voor zover van toepassing op beeldmateriaal

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van beeldvergelijking om mutaties te detecteren. De werking verloopt als volgt:

1. Nieuwe luchtfoto’s worden ingelezen en vergeleken met eerdere foto’s en bestaande BAG/BGT-contouren.

2. Het algoritme markeert plekken waar een verschil zichtbaar is dat kan wijzen op een bouwkundige wijziging.

3. De mutaties worden gescoord en gefilterd om ruis te beperken.

4. De resultaten worden in een overzicht getoond aan medewerkers.

5. De medewerker beoordeelt het signaal en besluit of een wijziging in de registratie nodig is.

6. Indien bevestigd, wordt de wijziging verwerkt in de BAG of BGT volgens de reguliere beheerprocedures.

Het systeem past zichzelf niet automatisch aan. Verbeteringen in filters of werkwijze worden handmatig doorgevoerd door de leverancier of de beheerorganisatie.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme is gekozen omdat handmatig controleren van alle luchtfoto’s veel tijd kost en fouten kan opleveren. Door automatische vergelijking worden meer relevante veranderingen gevonden en blijft de basisregistratie betrouwbaarder.

Een belangrijk aandachtspunt is dat medewerkers alert blijven op mogelijke foutmeldingen of ruis in de signalen. De gemeente borgt dit door training, heldere werkafspraken en periodieke kwaliteitscontroles.

Er is altijd ruimte om het systeem te overrulen wanneer de professional reden heeft om van het signaal af te wijken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers beoordelen alle door het algoritme gesignaleerde mutaties. Zij bekijken de luchtfoto’s, vergelijken deze met beschikbare gegevens en beslissen zelf:

of de mutatie klopt;

of een wijziging in de BAG of BGT nodig is;

of aanvullend onderzoek of een controle ter plaatse wenselijk is.

Er worden geen automatische besluiten genomen op basis van het algoritme. Een medewerker blijft altijd verantwoordelijk voor de uiteindelijke registratie of vervolgactie.

# data[].attributes.risks
Het algoritme vormt een beperkt risico voor grondrechten, omdat:

het geen persoonsgegevens gericht verwerkt;

herkenbare personen op luchtfoto’s geen doel van de verwerking zijn;

medewerkers altijd de eindbeoordeling doen.

Mogelijke risico’s, zoals foutieve mutaties of onterecht gemiste mutaties, worden beperkt door:

menselijke controle van alle signalen;

technische validaties en filters om ruis te verminderen;

periodieke steekproeven en reviews;

logging van wijzigingen in de BAG/BGT.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens die nodig zijn voor het signaleren van veranderingen aan gebouwen en percelen, waaronder:

luchtfoto’s van het grondgebied;

bestaande BAG-gegevens, zoals gebouwcontouren;

bestaande BGT-gegevens, zoals topografische objecten;

metadata over foto-opnamedata.

Gegevens worden alleen gebruikt voor het actueel houden van basisregistraties en worden verwerkt volgens de AVG.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het objectief en uniform vaststellen van de waarde van woningen en andere onroerende zaken.

De uitkomst vormt de basis voor onder andere de onroerendezaakbelasting (OZB), waterschapsbelasting en inkomstenbelasting.

De impact op inwoners is groot, omdat de WOZ-waarde invloed heeft op diverse belastingen. Daarom worden de berekeningen zorgvuldig gecontroleerd en is bezwaar mogelijk.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet waardering onroerende zaken (Wet WOZ)

Gemeentewet

Algemene wet inzake rijksbelastingen (AWR)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een statistisch rekenmodel dat werkt met meerdere regressiemethoden en kenmerkenvergelijking.

De werking verloopt in hoofdlijnen als volgt:

1. Object- en marktgegevens worden verzameld en opgeschoond.

2. Voor elk object worden vergelijkbare panden in de omgeving geselecteerd.

3. Op basis van kenmerken (zoals woonoppervlakte, bouwjaar en locatie) wordt een modelwaarde berekend.

4. Het model wordt gekalibreerd op basis van gerealiseerde verkoopprijzen.

5. Een taxateur controleert de resultaten en voert eventuele correcties uit.

De modellen worden jaarlijks herijkt en gevalideerd conform de richtlijnen van de Waarderingskamer.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van een statistisch rekenmodel zorgt voor een consistente waardebepaling en vermindert de kans op menselijke fouten.

De modellen worden jaarlijks getoetst en gekalibreerd aan de hand van actuele verkoopcijfers en objectkenmerken.

Het voordeel is dat waarden efficiënt en gelijkmatig kunnen worden vastgesteld. Een aandachtspunt is dat marktontwikkelingen of onvolledige gegevens de uitkomst kunnen beïnvloeden. Daarom blijft menselijke beoordeling noodzakelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De modeluitkomst wordt altijd gecontroleerd door een taxateur van de gemeente of een externe WOZ-specialist.

Bij afwijkingen of onverklaarbare verschillen tussen modelwaarden en marktprijzen wordt de waarde handmatig aangepast.

Inwoners kunnen bezwaar maken tegen de vastgestelde WOZ-waarde; dan volgt altijd een individuele herbeoordeling.

# data[].attributes.risks
De gemeente borgt de kwaliteit van de berekeningen door:

jaarlijkse actualisatie van de modellen op basis van nieuwe marktdata;

toetsing door gecertificeerde WOZ-taxateurs;

validatie van modeluitkomsten via steekproeven;

naleving van de Waarderingsinstructie van de Waarderingskamer.

De modellen worden niet gebruikt voor geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke toetsing.

Er is een laag privacyrisico, omdat de gebruikte gegevens grotendeels object- en marktgerelateerd zijn.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt object- en marktgegevens, waaronder:

verkoopprijzen van vergelijkbare woningen;

bouwjaar, type, oppervlakte en ligging van het object;

gegevens uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) en het Kadaster;

marktcijfers uit landelijke databronnen zoals de NVM of Waarderingskamer.

Er worden geen bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

Alle data worden uitsluitend gebruikt voor het bepalen van de WOZ-waarde volgens de Wet WOZ.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO

2. WDO

3. UAVG

4. WEP

5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is het efficiënt, betrouwbaar en op uniforme wijze berekenen van belastingbedragen voor verschillende lokale heffingen (zoals afvalstoffenheffing, rioolheffing en OZB).

De impact op burgers en bedrijven is beperkt: het algoritme bepaalt uitsluitend het verschuldigde bedrag op basis van wettelijke tarieven en vastgestelde maatstaven. De uiteindelijke vaststelling van de aanslag gebeurt altijd door een heffingsambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet

Algemene wet inzake rijksbelastingen (AWR)

Wet waardering onroerende zaken (Wet WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit vaste formules die door de leverancier zijn geprogrammeerd in de belastingapplicatie. De berekening verloopt doorgaans als volgt:

1. De belastinggrondslag wordt opgehaald uit de gemeentelijke administratie.

2. Op basis van de maatstaf wordt het juiste tarief geselecteerd.

3. Het systeem vermenigvuldigt de maatstaf met het tarief en past eventuele staffels toe.

4. De uitkomst wordt weergegeven als berekend belastingbedrag.

5. Een heffingsambtenaar controleert en stelt de aanslag definitief vast.

Het systeem bevat interne controles om afwijkingen of foutieve invoer te signaleren. De werking is deterministisch: dezelfde invoer leidt altijd tot dezelfde uitkomst.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van vaste rekenregels zorgt voor een gelijke behandeling van burgers en bedrijven. Zonder deze automatische berekeningen zou de kans groter zijn op menselijke rekenfouten of inconsistenties in vergelijkbare situaties. Het algoritme draagt bij aan transparantie en controleerbaarheid: de gehanteerde rekenregels zijn gebaseerd op openbare belastingverordeningen.

# data[].attributes.humanIntervention
De berekende bedragen worden altijd gecontroleerd en vastgesteld door een heffingsambtenaar. Er vinden steekproeven en systeemcontroles plaats om te waarborgen dat de rekenregels correct zijn toegepast.

# data[].attributes.risks
Het algoritme kent een laag risico, omdat het niet zelf leert of beslist, maar uitsluitend vaste formules toepast. Mogelijke risico’s, zoals foutieve tariefinvoer, worden gemitigeerd door: - jaarlijkse controle van de tarieven in de belastingverordeningen; - testberekeningen vóór ingebruikname; - steekproefsgewijze controles door de afdeling Belastingen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de gemeentelijke belastingadministratie, waaronder:

belastinggrondslag (bijvoorbeeld WOZ-waarde, perceelgrootte of aantal personen);

maatstaf en tarief per belastingsoort (zoals afvalstoffenheffing, rioolheffing, hondenbelasting);

object- en adresgegevens uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) en de WOZ-administratie.

Er worden geen persoonsgegevens verwerkt die verder gaan dan noodzakelijk voor de belastingheffing op grond van de wet.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Volkshuisvesting en Ruimtelijke Ordening

# data[].attributes.goal
De overstap naar duurzame warmte door middel van een gebiedsgerichte aanpak van gemeenten vraagt om haalbare en financieel verantwoorde keuzes voor bewoners en gebouweigenaren. Gemeenten hebben hiervoor inzicht in de eindgebruikerskosten nodig om de haalbaarheid en betaalbaarheid van warmtestrategieën te vergelijken.

De Hestia eindgebruikerskostenmodule heeft als doel om eindgebruikerskosten te modelleren voor verschillende warmtescenario's. Deze gemodelleerde data wordt beschikbaar gesteld aan de gemeenten middels de Tool Eindgebruikerskosten. Met deze tool hebben de gemeenten een additionele informatiebron voor het inzichtelijk krijgen van de eindgebruikerskosten met betrekking tot verschillende warmtestrategieën. VRO stelt daarmee de gemodelleerde data beschikbaar op een manier die past bij de beleidsmatige context.

# data[].attributes.lawfulBasis
Er is geen expliciete juridische basis voor het inzetten van de hestia eindgebruikerskosten. Het doel is primair gemeenten te ondersteunen bij de warmtetransitie opgave; en dan specifieke het opstellen van de warmteprogramma's

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor de specifieke technische verwerking & toepassing van gegevens kan gebruik gemaakt worden van de volgende bronnen:

Hestia - PBL Dataportaal - PBL Planbureau voor de Leefomgeving

Functioneel ontwerp Hestia 1.0 | Planbureau voor de Leefomgeving

Achtergrondnotitie Data Tool Eindgebruikerskosten | Publicatie | Home | Volkshuisvesting Nederland

# data[].attributes.proportionality
Gemeenten dienen toekomstbestendige plannen te maken bij de keuze voor een warmtestrategie. Omdat dit een toekomstig scenario betreft is het niet mogelijk om dit alleen te baseren op huidige en historische data.

Daarmee is de rechtvaardiging voor het inzetten van een modellering dat dit de eerste stap is om inzage te krijgen in een mogelijk toekomstperspectief. Het blijft een modelmatige inzage; waarbij er rekening is gehouden met de juiste transparantie hierin. Dit betekent het volgende:

1. De aanname welke aan deze modellering ten grondslag liggen zijn benoemd en beschikbaar

2. De broncode waarmee de modellering is gedaan is beschikbaaar

In de positionering van de informatie is ook aandacht gegeven aan het feit dat de gemodelleerde data niet de enige informatiebron is die gemeenten dienen in te zetten voor de te maken keuzes.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de modellering zijn onderdeel van de informatiebronnen die de gemeenten kunnen gebruiken voor het bepalen van hun warmtestragieën. Echter - het daadwerkelijk bepalen van de warmtestrategieën volgt een planproces. Gemeenten kunnen hierbij gebruik maken van de toelichting in de Memorie van toelichting in de Wgiw en de ondersteuning, waaronder een handreiking, vanuit het NPLW. Het ligt in de lijn der verwachting dat gemeenten hier bijvoorbeeld ook meer lokale en actuele inzichten bij gebruiken en worden de uitkomsten in een breder kader gewogen en ingezet.

Daarmee zal de informatie uit de modellering nooit alleenstaand ingezet kunnen worden voor besluitvorming; hierbij is altijd de eigen omlijsting van gemeenten noodzakelijk.

De uitkomsten uit de modellering worden ook door verschillende partijen (waaronder TNO, RVO, PBL) getoetst op;

1. Inhoudelijke consistentie

2. In vergelijking met andere modellen

Waar van toepassing leidt dit tot aanpassingen in het model; en daarmee ook de uitkomsten van modellering.

# data[].attributes.risks
Er zijn enkele risico's geïdentificeerd bij het inzetten van de modellering; hieronder worden de belangrijkste benoemd:

1. De informatie uit de modellering kan op individueel niveau beschikbaar worden gesteld. Echter - dat zou betekenen dat er persoonsgegevens gebruikt worden. Ter voorkoming van herleidbaarheid naar personen is ervoor gekozen om informatie alleen beschikbaar te stellen voor een minimale groepsgrootte van 15 woningen.

2. De interpretatie van de informatie behoeft kennis van de materie. Daarom is ervoor gekozen om de informatie in beginsel niet publiekelijk beschikbaar te stellen; maar op basis van een inlog.

# data[].attributes.sourceData
De gebruikte gegevens voor het hestia model zijn hier beschreven; Functioneel ontwerp Hestia 1.0 | Planbureau voor de Leefomgeving

Specifiek voor eindgebruikerskosten module en de toepassing daarvan is het volgende document opgesteld: Achtergrondnotitie Data Tool Eindgebruikerskosten | Publicatie | Home | Volkshuisvesting Nederland

# data[].attributes.name
Berekening financiële indicator- en dimensiescores Zicht op Zorgaanbieders

# data[].attributes.goal
Doel: Inzicht bieden in de financiële positie van zorgaanbieders. Dit gebeurt ter ondersteuning van toezichtsonderzoek.

Impact: De indicatoren en dimensiescores op het Zicht op Zorgaanbieders dashboard worden door toezichthouders bij zowel de NZa als bij andere doelgroepen van het dashboard (IGJ, IKZ, verzekeraars, gemeenten, CIBG en DJI) gebruikt om hun toezichtswerkzaamheden te ondersteunen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De NZa is op grond van artikel 16, aanhef en onder a, Wmg onder meer belast met markttoezicht, marktontwikkeling en tarief- en prestatieregulering op het terrein van de gezondheidszorg. Het ZoZ-dashboard wordt op grond van deze wettelijke taak gemaakt en gebruikt. Op grond van artikel 16, onder e, Wmg is de NZa belast met het toezicht op de uitvoering door zorgaanbieders van de taken beschreven in artikelen 40a (het voeren van een deugdelijke administratie) en 40b (het tijdig openbaren van de jaarverantwoording) Wmg.

Op grond van artikel 32, lid 1, Wmg onderzoekt de NZa de concurrentieverhoudingen en het marktgedrag op het gebied van de zorg. Artikel 32, lid 2, onder d, Wmg bepaalt dat dit onderzoek zich onder meer kan richten op het presteren van zorgaanbieders en van ziektekostenverzekeraars, mede met het oog op de onderlinge vergelijking daarvan. Artikel 33 Wmg bepaalt dat de NZa haar bevindingen openbaar kan maken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor elke zorgaanbieder die een jaarverantwoording heeft aangeleverd worden 2 dimensiescores berekend (Besteding van zorggeld en Continuïteit). Deze dimensiescores zijn elk opgebouwd uit een aantal indicatoren. Voor elke indicator wordt een indicatorscore berekend.

Berekening indicatorscores:

1. Voor iedere aanbieder wordt de waarde van de indicator berekend.

2. Iedere aanbieder wordt ingedeeld in één van drie referentiegroepen op basis van de rechtsvorm: eenmanszaken, personenvennootschappen of rechtspersonen.

3. De zorgaanbieders binnen een referentiegroep worden gerangschikt met behulp van een cumulative distribution function (CDF).

4. Voor elke indicator is een grenswaarde vastgesteld. Voor een aantal indicatoren is dit een percentielscore, voor andere is de grenswaarde gebaseerd op normen uit het veld.

5. De indicatorscore wordt berekend door de CDF van de grenswaarde af te trekken van de CDF van de indicatorwaarde en daarbij 1 op te tellen. Voor indicatoren waar geldt dat de grenswaarde een bovengrens aangeeft in plaats van een ondergrens worden de indicatorwaarde en grenswaarde eerst vermenigvuldigd met -1 voordat de CDF wordt berekend.

Berekening dimensiescores:

1. Voor elke aanbieder worden alle indicatoren met een score lager dan 1 (buiten de grenswaarde) omgedraaid (1 - score).

2. De omgedraaide scores worden bijelkaar opgeteld.

3. Binnen de referentiegroep wordt het percentiel berekend van de bijelkaar opgetelde indicatorscores. Dit percentiel is de dimensiescore.

Ontbrekende gegevens:

Soms ontbreken er gegevens waardoor niet alle indicatoren berekend kunnen worden. Er zijn een aantal indicatoren die verplicht zijn, omdat als de jaarverantwoording naar behoren is ingevuld alle gegevens beschikbaar zouden moeten zijn om deze indicatoren te berekenen. Als een verplichte indicator ontbreekt wordt er een indicatorscore van 1 - CDF van de grenswaarde toegewezen.

# data[].attributes.proportionality
Grote aantallen zorgaanbieders moeten een jaarverantwoording aanleveren bij de NZa, wat hen administratieve lasten oplevert. De gegevens uit de Jaarverantwoording Zorg zijn openbaar, maar het format waarin deze gegevens beschikbaar zijn leent zich niet om snel inzicht te krijgen in de financiële positie van een zorgaanbieder. Met de berekening van de indicatoren en dimensiescores op Zicht op Zorgaanbieders is het mogelijk om snel een beeld te krijgen van de financiële positie en eventuele risico's die spelen bij een zorgaanbieder.

De scores vormen op zichzelf geen signaal van problemen of overtredingen bij een zorgaanbieder. De scores dienen enkel als ondersteuning van bestaande signalen of vormen in combinatie met andere informatie een aanleiding tot nader onderzoek.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme op zichzelf hebben geen directe gevolgen. De toezichthouder zoekt enkel zorgaanbieders op waarover meer informatie nodig is (bijvoorbeeld naar aanleiding van een signaal) voor toezichtswerkzaamheden. De toezichthouder interpreteert vervolgens de indicatoren en dimensiescores op basis van zijn eigen inzicht en beoordeelt zelf of er nader onderzoek nodig is.

# data[].attributes.risks
De risico's wat betreft techniek, wetgeving, kosten, ethiek, uitlegbaarheid en andere thema's zijn zeer beperkt. Het algoritme is niet kritiek, er volgen geen rechtstreekse besluiten uit en de techniek is inzichtelijk en uitlegbaar.

# data[].attributes.sourceData
Om de indicatoren en dimensiescores te berekenen wordt uitsluitend gebruik gemaakt van gegevens uit de Jaarverantwoording Zorg. Om de zorgaanbieders in te delen in een referentiegroep wordt gebruikt gemaakt van de rechtsvorm zoals die is vastgelegd in het handelsregister van de Kamer van Koophandel.

# data[].attributes.contactEmail
Wij werken aan toegankelijke en betaalbare zorg | Nederlandse Zorgautoriteit

# data[].attributes.goal
Doel: Een betere verdeling van middelen tussen relatief eenvoudige en complexe patiëntengroepen.

Impact: Aanbieders en verzekeraars maken afspraken over groepen patiënten, verdeeld naar het soort zorgvraag. Dit leidt tot meer middelen voor complexere groepen. Het verkleint ook de prikkel voor zorgaanbieders om voorkeur te geven aan patiënten met relatief eenvoudige zorgvraag. Het algoritme geeft een weerspiegeling van de verwachte groep waarin een patiënt waarschijnlijk zal vallen op basis van de ingevulde zorgvraag. Dit zorgt voor gedeeld vertrouwen in het instrument tussen verzekeraar en aanbieder.

# data[].attributes.lawfulBasis
Met de nieuwe zorgvraagtypering is het zorgverloop beter te voorspellen en te volgen. Het biedt daardoor meer inzicht in wat voor zorg en hoeveel zorg er nodig is voor patiënten.

Het algoritme heeft daarmee een belangrijke plaats in de contractering en inkoopgesprekken en valt daarmee binnen de wettelijke taak van marktontwikkeling en prestatie- en tariefregulering die de NZa heeft op grond van artikel 16, aanhef en onder a, Wmg.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme heeft enkele lagen. Ten eerste kiest de behandelaar of zij de volledige HoNOS+ wil uitvoeren of de 'dynamische' zorgvraagtypering wilt doen (over dat tweede meer verderop). Vervolgens kiest de behandelaar in welke hoofdgroep zij de klachten van de patiënt vindt vallen en scoort zij de HoNOS+, dit zijn 19 items die gescoord worden met (integer) waarden van 0 (geen klachten) tot 4 (zeer ernstig). Tijdens het invullen heeft de behandelaar toegang tot de tekst van de vragen/items en een verdiepende beschrijving van de vraag én per score een beschrijving wat voor klinisch beeld hoort bij de geselecteerde score. Afhankelijk van de hoofdgroep wordt het algoritme geladen met hoofdgroep-specifieke coefficienten en beslisregels. In het geval van de volledige zorgvraagtypering (in de basis Linear Disciminant Analysis) wordt de zorgvraag van de patiënt gekoppeld aan de coefficienten en constante horende bij de ingevulde scores op de HoNOS+ en de zorgvraagtypes in de hoofdgroep. Vervolgens wordt getoetst of bepaalde 'rode regels' zijn geactiveerd, dit zijn combinaties van scores en zorgvraagtypes die niet worden verwacht (expertinput), deze zorgvraagtypes worden uitgesloten. Deze coefficienten en constantes kunnen worden opgeteld tot een waarschijnlijkheidsverdeling over de zorgvraagtypes in de hoofdgroep. Deze verdeling wordt aan de behandelaar getoond, zij kiest het zorgvraagtype dat het beste past binnen de hoofdgroep. In het geval van dynamische zorgvraagtypering start de behandelaar een beslisboom (opbouw afhankelijk van hoofdgroep), die is opgebouwd als middel om met zo min mogelijk items te komen tot een betrouwbaar zorgvraagtype (werkelijkheid geënt op LDA onder volledige zorgvraagtypering). De behandelaar scoort een eerste item en afhankelijk van de score op dat eerste item krijgt zij een vervolgvraag, net zo lang tot met minimaal 95% zekerheid een meest waarschijnlijk zorgvraagtype aan de behandelaar kan worden getoond. De behandelaar is wederom vrij om binnen de hoofdgroep een zorgvraagtype te kiezen, onafhankelijk van de voorspelling.

# data[].attributes.proportionality
Verzekeraars en aanbieders hebben zonder zorgvraagtypering geen manier om de complexiteit van doelgroepen te bespreken in de inkoop. Dit leidde tot inkoop met strakke budgetplafonds en kosten per unieke client (KPUC). Dit zorgde voor cherry picking van relatief eenvoudige patiënten. Het label zorgvraagtype geeft de mogelijkheid te differentieren in de inkoop, bijvoorbeeld op gemiddelde kosten per patiënt in een groep, of maximale wachttijd voor een groep. Dit instrument wordt alleen vertrouwd als er objectieve maatstaffen aan ten grondslag liggen. Het algoritme zorgt ervoor dat de behandelaar weet wat deze objectievering is en zorgt ervoor dat verzekeraars in het geval van wantrouwen patronen in afwijking kunnen onderzoeken.

# data[].attributes.humanIntervention
De behandelaar is niet gebonden aan het label/zorgvraagtype dat het algoritme voorspelt. De behandelaar kan zelf het zorgvraagtype kiezen dat hij/zij het beste bij de zorgvraag van zijn/haar patiënt vindt passen.

# data[].attributes.risks
Er is uitgebreid naar de risico’s van het gebruik van het zorgvraagtyperingsalgoritme gekeken. Zo is er samen met vertegenwoordiging van de ggz-sector gekeken naar de uitkomst van het algoritme, o.a. om eventuele bias inzichtelijk te krijgen. Deze bias bleek niet aanwezig. Daarnaast is er altijd een mens die de uiteindelijke keuze voor een zorgvraagtype neemt, slechts geïnformeerd door de resultaten van het algoritme. Als laatste is met alle partijen uit de ggz afgesproken dat de categorisering, die geïnformeerd door het algoritme tot stand komt, niet op individueel niveau gevolgen zal hebben, maar alleen op het niveau van groepen.

# data[].attributes.sourceData
Initiele input is de HoNOS+-scorelijst die de behandelaar scoort van de klachten, problemen en symptomen van de patiënt, samen met een keuze voor een diagnosehoofdgroep. Deze input wordt door het algoritme verwerkt, hieruit volgt een voorspelling van één of enkele zorgvraagtypes. Als laatste kiest de behandelaar voor het zorgvraagtype dat het beste bij de zorgvraag van zijn patiënt past.

# data[].attributes.provider
Bewerking van de MHCT uit het VK en een methode van adviesbureau SiRM voor de dynamische zorgvraagtypering. De specifieke uitwerking is eigen bouw. 

# data[].attributes.name
Advies-cyclus / Brief benutting budgettair kader Langdurige Zorg

# data[].attributes.goal
Het doel van de brieven is het voorspellen van de uitgaven in het kader van de Wlz van het betreffende jaar (jaar t). Het resultaat is een brief waarin we deze prognose toelichten en laten zien in hoeverre wij verwachten dat het budgettair kader toereikend is. Belangrijk element van de brief is de rapportage waarin we de uitgebreide resultaten van de verschillende scenario’s op Wlz uitvoerderniveau laten zien.

De impact is dat mede op basis van de brief die naar de minister wordt gestuurd, de minister besluit over de inzet van herverdelingsmiddelen. Daarnaast kan de minister besluiten mede op basis van onze prognoses om eventueel andere extra middelen aan (deel-)kaders toe te voegen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de adviescyclus wordt gewerkt met op maand op prestatie geaggregeerde data per zorgkantoor. Deze data wordt verder geaggregeerd op Wlz-uitvoerderniveau en hiervan wordt per Wlz-uitvoerder per prestatie een tijdreeks gemaakt op maandbasis. Op deze tijdreeks wordt een ets-model toegepast, dat een voorspelling doet van de vraag naar de betreffende prestatie over de maanden in het jaar waar een advies over wordt gevraagd.

Het volgen van de ontwikkeling in de PGB kosten wordt gedaan door de data op maandbasis per zorgkantoor te aggregeren en hier een tijdreeks van te maken. Op deze tijdreeks wordt een ets-model gefit dat een voorspelling doet van het verwachte budget dat nodig is gedurende het jaar waar advies over gevraagd is.

Als tweede scenario wordt bij de adviescyclus gekeken naar de groei van indicaties per zorgprofiel over het afgelopen jaar. Deze groei wordt lineair doorgetrokken om de groei van het jaar waar een advies over wordt gevraagd te voorspellen. Aan de groei van een indicatie wordt per zorgprofiel een prijskaartje gehangen met de geaggregeerde data verkregen uit het verdeelmodel. De splitsing van een indicatie naar verzilvering in ZIN/PGB gebeurt naar verhouding zoals de splitsing ZIN/PGB nu bekend is.

Van de wachtlijstdata wordt een overzicht gemaakt om inzicht te geven per zorgkantoor en sector over de wachtstatus en duur. Eventueel kan hieraan op verzoek van de Minister van LZ een financiële waarde aan worden gegeven. Dan wordt er per zorgprofiel een waarde toegekend aan de wachtenden uit de geaggregeerde data verkregen uit het verdeelmodel.

# data[].attributes.proportionality
Het ministerie van VWS stelt jaarlijks het budgettair kader Wet langdurige zorg (Wlz) vast. In juni van jaar t-1 geeft VWS in de Voorlopige Kaderbrief aan wat het voorlopige kader is voor het daaropvolgende jaar. Het startpunt van het kader is altijd het kader van het voorgaande jaar. Dit kader wordt aangepast op basis van een groeiruimte voor de demografisch ontwikkelingen en toenemende zorgzwaarte, de verwachte loon- en prijsontwikkelingen, en beleidsmatige wijzigingen. In september/oktober jaar t-1 volgt de Definitieve Kaderbrief Wlz waarin VWS aangeeft hoe het definitieve kader eruitziet.

Het budgettair kader bestaat uit:

• De contracteerruimte voor zorg in natura (zin);

• Het beschikbare bedrag voor persoonsgebonden budgetten (pgb);

• De herverdelingsmiddelen: middelen die kunnen worden gebruikt om onverwachte verschuivingen in geleverde zorg op te vangen. Deze middelen worden bij aanvang van het jaar achtergehouden door VWS en alleen ingezet als het nodig is.

De NZa monitort, op verzoek van de minister van VWS, de benutting van het Wlz-kader. De minister kan dan besluiten om de herverdelingsmiddelen of overige extra middelen in te zetten.

# data[].attributes.humanIntervention
De minister kan de inhoud van de brief over de toereikendheid van het kader naast zich neerleggen en zelfstandig besluiten het kader wel of niet op te hogen. Dit is een politieke afweging.

De prognoses die initieel worden gemaakt door de NZa worden geconsulteerd met zorgkantoren. Er kunnen door middel van ‘expert opininies’ aanpassingen volgen indien uitkomsten niet plausibel lijken.

# data[].attributes.risks
De risico's wat betreft techniek, wetgeving, kosten, ethiek, uitlegbaarheid en andere thema's zijn zeer beperkt. Het algoritme is niet kritiek, er volgen geen rechtstreekse besluiten uit en de techniek is inzichtelijk en uitlegbaar.

# data[].attributes.sourceData
Voor de advisering wordt gebruik gemaakt van de volgende gegevensbronnen:

Indicaties CIZ: Maandelijkse aanlevering indicaties CIZ

Zorg-in-natura

1. Maandelijkse aanlevering Vektis Zorg-in-natura

Persoonsgebonden budget (PGB)

2. Persoonsgebonden budget rechtstreeks van Vektis maandelijks, pseudoniem niet koppelbaar

Wachtlijstgegevens Zorginstituut Nederland (ZiNL)

# data[].attributes.goal
In Zundert strijden we tegen armoede. Mensen die in armoede dreigen te raken proberen we zo vroeg mogelijk te helpen, om te voorkomen dat ze ernstige schulden krijgen of uit hun woning gezet worden. Als problemen nog klein zijn, kan een advies of een lichte interventie al voldoende zijn. Om dat te kunnen doen, moeten we weten wie er in de schulden dreigt te raken. Daarom krijgen we een melding van onder andere zorgverzekeraars, woningcorporaties, energieleveranciers, waterbedrijven en enkele overheden, als zij een klant hebben die een betalingsachterstand bij hen heeft. Dat de schuldeiser deze gegevens mag doorgeven aan de gemeente, ook persoonsgegevens, staat in de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening. Na de melding vult de gemeente de gegevens aan met informatie die bij ons bekend is over de gemelde persoon. Dat is informatie die nodig is om te bepalen of iemand wel of geen uitkeringsgerechtigden is, klant van WPI (de afdeling Werk, Participatie en Inkomen van de gemeente Amsterdam) en om te bepalen naar welke hulpverlener de melding het best doorgestuurd kan worden. Het aanvullen van de melding met de informatie die bij de gemeente bekend is, gebeurt automatisch, na een druk op een knop. Er is altijd iemand nodig om een controle op data te activeren. Het systeem stuurt de melding door naar een hulpverlener van de gemeente. Hij of zij probeert binnen 14 dagen contact te krijgen met de burger en maakt binnen 28 dagen een eerste analyse. Soms speelt er meer dan een betalingsachterstand. Als de burger hulp aanneemt, maken we gedetailleerde afspraken met hem of haar. De hulpverlener meldt bij het centrale meldpunt welke afspraken zijn gemaakt, zodat een schuldeiser weet wat de volgende stappen zijn voor de betalingsachterstand.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem 'RIS Matching'. Eens in de twee weken worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gekoppeld (door een druk op de knop) aan gegevens over de gemelde persoon uit de datawarehouse van de afdeling Armoedebestrijding en aan gegevens over de verschillende schuldhulpverleningsprogramma's die beschikbaar zijn. Door die koppeling kan de gemeente bepalen of ze te maken heeft met de juiste burger en welke hulpverlener het best contact op kan nemen met de burger. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Tot hier is er sprake van een geautomatiseerd proces. Vervolgens zijn er een paar mogelijkheden:

Bij een enkele betalingsachterstand van minder dan 250 euro wordt vanuit RIS Matching automatisch een sms, brief of mail gestuurd (afhankelijk van welke contactgegevens beschikbaar zijn).

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem maakt een aantal keuzes zelfstandig (geautomatiseerd), bijvoorbeeld om een sms, email of brief te versturen bij een betalingsachterstand lager dan 250 euro, of naar welk postcodegebied de melding doorgestuurd moet worden. Tijdens het proces van gegevens koppelen is er één moment van menselijk toezicht: het koppelen van de melding van de schuldeisers met de gegevens van de afdeling Armoedebestrijding gebeurt geautomatiseerd, maar voor het starten van de koppeling is wel een menselijke handeling nodig. Vanaf het moment dat de melding doorgestuurd is naar de hulpverleners in het juiste stadsdeel is het proces niet meer geautomatiseerd. De maatschappelijk dienstverlener gaat langs bij de gemelde burger als de burger zelf geen contact opneemt.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem genaamd 'RIS Matching' wordt geleverd door het bedrijf Inforing, een bedrijf dat dit systeem aan 200 gemeenten levert. Zij voeren regelmatig zogenaamde 'pen- en hacktesten' uit, om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden door derden. Ook zorgen zij ervoor dat persoonsgegevens veilig beheerd zijn en niet worden verkocht aan derden. Ook de beveiliging ligt bij Inforing. De beveiliging voldoet aan de BIO-standaard.

Burgers kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld. De gegevens worden dan onmiddellijk verwijderd. Daarnaast kunnen burgers altijd inzage krijgen in het systeem. Het gaat hierbij om dataset 4, 'gekoppelde gegevens' (zie: Data). Voor de data in het datawarehouse van de afdeling Armoedebestrijding gelden andere regels, namelijk het Stedelijk Kader Verwerking van Persoonsgegevens en de Algemene Verordening Gegevensbescherming. De datawarehouse en de meldingen van schuldachterstanden zijn twee gescheiden systemen en de meldingen van schuldachterstanden komen niet in het datawarehouse terecht. Op het moment dat de gemeente de gegevens uit het RIS Matching systeem moet verwijderen, blijft er geen informatie over de schuldachterstanden achter bij de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Melding schuldeiser

Schuldeisers doen hun melding van een betalingsachterstand in een speciaal daarvoor ontwikkeld registratie- en informatiesysteem genaamd 'RIS Matching'. De gegevens van deze dataset zijn allemaal gegevens die nodig zijn om de juiste burger aan te spreken, de juiste hulpverlener te vinden en om een advies te geven bij welke hulp de burger het meeste baat zou hebben. Alleen zorgverzekeraars hebben een wettelijke grondslag (Staatscourant 2015) voor het leveren van het BSN, de overige schuldeisers leveren geen BSN.

De schuldeiser kan bij de melding de volgende gegevens aanleveren:

Klantnummer

Vroeg of crisis

Schuldbedrag

Termijnbedrag

Geslacht

Voorbrieven

Voorvoegsel

Achternaam

Straat

Huisnummer

Huisbrief

Huisnummer of toevoegsel

Postcode

Plaats

BSN (in geval van zorgverzekering)

Geboortedatum

Extra informatie (Bijvoorbeeld bij welk 'label' iemand verzekerd is. De hoofdmelder is Achmea, maar iemand kan bijvoorbeeld verzekerd zijn bij Zilveren Kruis, Avero, FBTO. Ook staan hier contactgegevens zoals telefoonnummer of mailadres als dit bekend is).

Een medewerker van de gemeente koppelt de melding van de schuldeiser aan het datawarehouse. Via het datawarehouse kan uit verschillende databases informatie opgevraagd worden, zodat we kunnen bepalen welke hulpverlener met de melding aan de slag kan gaan. In de lijst hieronder staat om welke informatie het precies gaat. De volgende informatie wordt, voor zover bekend en als het een klant van WPI betreft, vanuit het datawarehouse aan de melding gekoppeld. De informatie is niet alleen nodig om de juiste hulpverlener te koppelen aan de melding, maar ook voor de hulpverlener om samen met de juiste klantmanager het gesprek aan te gaan met de klant:

# data[].attributes.goal
Het doel van het pilot is om incidenten in de openbare ruimte eerder te herkennen. Met behulp van een algoritme kan de geluidsensor de type geluidsbron achterhalen. In het geval van bepaalde geluidsbronnen, zoals rinkelend glas of schreeuwen zal de camera toezichtruimte een aandachtsmelding krijgen. De persoon in de camera toezichtruimte kan via de camera de situatie beoordelen en eventueel passende maatregelen nemen. Op deze manier gaan we slimmer en efficiënter te werk.

# data[].attributes.proportionality
Zie doel en impact.

# data[].attributes.humanIntervention
N.v.t.

# data[].attributes.risks
N.v.t.

# data[].attributes.sourceData
N.v.t.

# data[].attributes.goal
Met het dashboard sluitingen geven we inzicht en overzicht van de dossiers waar de bestuurlijke maatregel van een sluiting kan worden toegepast. Het dashboard levert managementcijfers op stedelijk , stadsdeel-, straat- en pandniveau. Het kan bijvoorbeeld een overzicht geven van

het aantal open en afgesloten dossiers

de resultaten van de dossiers

het type maatregel

de (gemiddelde) doorlooptijden

de verschillende soorten aanleidingen

de soorten panden die in aanmerking komen voor sluiting

de wettelijke grondslagen waarop het besluit kan worden genomen

de datakwaliteit van dossiers

Hiermee kan de gemeente het proces monitoren en waar nodig verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Burgemeesters hebben de wettelijke bevoegdheid om een pand te sluiten als dat nodig is om de openbare orde te herstellen. Met een bestuurlijke rapportage informeert de politie de burgemeester over deze gevallen.

Een sluiting gebeurt bijvoorbeeld nadat een pand is getroffen door geweld van buitenaf, of naar aanleiding van de vondst van drugs. Er zijn ook andere omstandigheden die tot een sluiting kunnen leiden. Een sluiting van een pand dient meerdere doelen: beëindiging van de overtreding, een periode van herstel en rust, en signaalwerking. Een sluiting is een pandgerichte maatregel en niet gericht tegen de belanghebbende.

Voordat de burgemeester besluit tot sluiting, vragen we bij de belanghebbenden om een zienswijze. Bij spoedsluitingen gebeurt dit telefonisch. Bij reguliere sluitingen gebeurt dit meestal via de e-mail.

Woningen worden in beginsel gesloten voor drie maanden. Andere panden worden in beginsel gesloten voor zes maanden. In de tussentijd kan de belanghebbende in beide gevallen een heropeningsverzoek indienen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gegevens uit de zaaksystemen waarin de dossiers van de sluiting worden geregistreerd, komen in het datawarehouse OOV en worden in een dashboard weergegeven. Hier worden ze bijvoorbeeld per geselecteerd tijdsbestek weergeven naar resultaat, aanleiding, stadsdeel, doorlooptijd, type pand en de wettelijke grondslag van het besluit.

# data[].attributes.proportionality
Efficiëntie en snelheid: grote hoeveelheden gegevens worden automatisch geanalyseerd, dit levert snelle rapportages op met actuele en relevante informatie (trends en patronen die handmatig lastig te herkennen zouden zijn).

Consistentie en objectiviteit: het dashboard biedt een consistente manier om dossiers en bijbehorende gegevens te analyseren en te presenteren. Dit vermindert de kans op menselijke fouten of subjectieve interpretaties.

Inzicht in procesverbetering: door de automatische weergave van doorlooptijden, afhandeling en datakwaliteit kunnen we knelpunten snel opsporen. Dit helpt de gemeente om gerichte verbeteracties door te voeren en het proces efficiënter te maken.

Data-integratie: het dashboard kan gegevens van verschillende procesonderdelen samenbrengen, wat een volledig en geïntegreerd beeld van de dossiers geeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Coördinatoren en medewerkers gebruiken de uitkomsten van het dashboard om inzicht te krijgen in de systeemwerkelijkheid van het proces. Met de datavisualisaties van het dashboard, kunnen zij controleren of het huidige beleid op de juiste manier wordt toegepast en of er opvallende trends zijn. Dit kan betrekking hebben op specifieke stadsdelen, panden, aanleidingen of periodes die afwijken of opvallen in de cijfers. Op basis van deze analyses kunnen medewerkers indien nodig bijsturen en aanpassingen doen om het proces te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Gebruikt slechts noodzakelijke gegevens (alleen wat ook in de zaaksystemen wordt ingevoerd);

De datavisualisaties zijn beperkt toegankelijk door persoonlijke autorisatie op rol/functie (alleen toegankelijk voor de mensen die ook in de zaaksystemen mogen);

Inhoudelijke afweging is een menselijke afweging (human in control);

Er is een impacttoets (DPIA) van het Datawarehouse OOV;

Het dashboard toont ook de datakwaliteit van de dossiers in de zaaksystemen waarin wordt geregistreerd

# data[].attributes.sourceData
Dataset:

Adresgegevens;

Zaakgegevens;

Bronnaam:

*Decos (zaaksysteem waarin de dossiers worden geregistreerd)

Data verzameld door:

*Datawarehouse OOV

# data[].attributes.goal
Deze kostprijsonderzoeken gaan alleen over de medisch-specialistische zorg waarvoor de NZa maximumtarieven vaststelt: het zogenoemde A-segment. Dit is maar een klein deel van de medisch-specialistische zorg. Het gaat bijvoorbeeld om kaakchirurgie, ‘overige zorgproducten’ en vaccinatiepakketten. Verreweg de meeste medisch-specialistische zorgbehandelingen kennen vrij onderhandelbare tarieven tussen ziekenhuizen en zorgverzekeraars: dit noemen we het B-segment.

De NZa stelt maximumtarieven vast om te zorgen dat de tarieven de kosten van de behandelingen dekken, maar ook niet onnodig hoog zijn. Het doel daarvan is om de zorg, die we met elkaar financieren via de belastingen en zorgpremies, betaalbaar te houden voor wie dat nodig heeft.

# data[].attributes.lawfulBasis
De volgende beleidsregel en nadere regel hebben betrekking op het aanleveren van de kostprijzen:

-Beleidsregel Kostprijsmodel zorgproducten medisch-specialistische zorg (BR/REG-23152)

-Regeling registratie en aanlevering kostprijzen zorgproducten medisch-specialistische zorg (NR/REG-2320)

# data[].attributes.proportionality
Bepaalde instellingen zijn vrijgesteld van aanlevering van kostprijsgegevens. Het gaat om:

Instellingen die maar een klein aandeel (minder dan 10%) zorg in het gereguleerde segment zijn vrijgesteld van de aanlevering van kostprijsgegevens. Echter onderzoeken we ook of er instellingen onder deze grens gespecialiseerd zijn in het leveren van bepaalde gereguleerde zorg, en dus alsnog relevant zijn voor de kostprijsuitvraag daarmee betrouwbare tarieven berekend kunnen worden. Daarom wordt naast het aandeel gereguleerd vs vrij segment ook naar de aandelen van de aanbieder binnen een zorgproduct uit het gereguleerde segment gekeken.

Als eerste stap in het proces beoordelen beleidsmedewerker de aanleveringen van de instellingen. Hiervoor is een checklist beschikbaar.

De berekening van de gewogen gemiddelde kostprijzen per product gaat gepaard met een beoordeling van de validiteit van de kostprijzen. Dit gebeurt in een aantal stappen, waarbij eerst op basis van de complete aanlevering een zorgproduct beoordeelt wordt op de verhouding tussen gemiddelde kostprijs en tarief (KO-ratio) en op de spreiding van de aanleveringen (CV-waarde). Bij afwijkende KO-ratio en/of CV-waarde wordt in de aangeleverde kostprijzen naar een verklaring voor deze afwijking gezocht, b.v. of dit mogelijk komt door de rekenmethode, een verandering van de zorginoud, of een verandering tov de historische kostprijsgegevens. Op basis van de mogelijke verklaringen wordt vervolgens besloten of individuele aanleveringen goedgekeurd of geschoond kunnen worden, of er meer informatie benodigd is van de aanbieder voor een verdere beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt contact gezocht met een instelling indien er wordt overwogen een instelling volledig uit te sluiten van de kostprijsberekeningen. Instellingen krijgen dan indien nodig de mogelijkheid hun kostprijzen aan te passen of een volledig nieuwe aanlevering te doen.

Indien er vervolgens twijfel is over het wel/niet meenemen van de kostprijs van een product, dan wordt er per e-mail contact gezocht met de instelling.

Daarnaast ontvangen alle instellingen een instellingsspecifieke terugkoppeling. Daarbij behoort ook een Excelbestand met daarin per kostprijs een overzicht, inclusief de validiteitsbeoordeling.

# data[].attributes.risks
De risico's wat betreft techniek, wetgeving, kosten, ethiek, uitlegbaarheid en andere thema's zijn zeer beperkt. Het algoritme is niet kritiek, er volgen geen rechtstreekse besluiten uit en de techniek is inzichtelijk en uitlegbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het betreft kostprijsgegevens van (overige) zorgproducten die aangeleverd worden door msz-instellingen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de inzet van Microsoft 365 Copilot is medewerkers ondersteunen bij standaardtaken, zoals het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen, het opstellen van e-mails en het voorbereiden van vergaderingen. Copilot helpt routinetaken sneller uit te voeren zodat medewerkers meer tijd hebben voor inhoudelijke werkzaamheden en samenwerking.

Het gebruik van Copilot leidt tot hogere efficiëntie en betere kwaliteit van documenten en communicatie. Inwoners en bedrijven merken dit indirect, bijvoorbeeld doordat brieven duidelijker zijn en reactietijden korter worden. De toepassing draagt daarnaast bij aan het ontwikkelen van digitale vaardigheden en het vergroten van kennis over generatieve AI binnen de organisatie.

De gemeente experimenteert ook met AI-agents om werkprocessen verder te versnellen. Deze agents ondersteunen bij specifieke taken, maar worden altijd gebruikt met expliciete menselijke tussenkomst en beoordeling.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht.

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bovendien zijn er interne spelregels opgesteld voor het gebruik van Copilot. Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data en Copilot.

# data[].attributes.methodsAndModels
Microsoft 365 Copilot combineert gebruikersinput met context uit Microsoft Graph, zoals documenten, e-mail en agenda-items, waarvoor de gebruiker al gemachtigd is. De Copilot-orchestrator verrijkt de opdracht, controleert toegangsrechten en stuurt deze door naar een groot taalmodel (LLM) binnen de Microsoft-cloud. Dit model genereert een conceptantwoord dat terugkeert naar de betreffende Microsoft 365-app. Alle verwerking vindt plaats binnen de beveiligde tenant en de output wordt niet gebruikt voor modeltraining.

Meer informatie is te vinden op de website van Microsoft, o.a. in deze bron:

https://learn.microsoft.com/nl-nl/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-overview

# data[].attributes.proportionality
De gemeente kiest voor Microsoft 365 Copilot om medewerkers te ondersteunen bij dagelijkse werkzaamheden. Het levert tijdswinst op, verbetert de kwaliteit van documenten en geeft medewerkers meer ruimte voor inhoud. Het draagt ook bij aan werkplezier en digitale vaardigheden.

Tegelijkertijd zijn er risico’s. Antwoorden van Copilot kunnen fouten bevatten en moeten altijd worden gecontroleerd. Er is aandacht voor privacy en veilig omgaan met gegevens. Afhankelijkheid van technologie vraagt om duidelijke afspraken en bewust gebruik. Daarom worden onze medewerkers getraind in verantwoord gebruik van AI.

Alternatieven zoals ChatGPT of Claude zijn overwogen, maar niet geschikt bevonden. Copilot is geïntegreerd in veelgebruikte programma’s (de office apps zoals Word, Excel etc.). Daarnaast zijn de governance mogelijkheden en de Enterprise Data Protection (EDP) die Microsoft biedt belangrijke redenen voor deze keuze.

# data[].attributes.humanIntervention
Microsoft 365 Copilot levert suggesties, maar medewerkers blijven altijd volledig verantwoordelijk voor de inhoud die zij gebruiken. Iedere uitkomst van Copilot moet door een medewerker worden gecontroleerd op juistheid. Copilot neemt geen besluiten en voert geen taken uit zonder menselijke tussenkomst. De inzet van Copilot is uitsluitend ondersteunend en vereist altijd een bewuste toets door de gebruiker. Medewerkers worden getraind in de verantwoorde inzet van generatieve AI zodat zij de output goed kunnen beoordelen en corrigeren.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van Microsoft 365 Copilot zijn technische, juridische en ethische risico’s in beeld. Voorbeelden zijn onjuiste of misleidende output, verkeerd datagebruik en het risico dat medewerkers te veel vertrouwen op automatisch gegenereerde informatie. Om deze risico’s te beperken worden medewerkers getraind in verantwoord gebruik van generatieve AI. Zij leren output kritisch te beoordelen, informatie zorgvuldig te hanteren en de geldende spelregels te volgen.

Tijdens de pilotfase is uitgebreid onderzocht welke toepassingen verantwoord inzetbaar zijn. Daarbij is gekeken naar datagebruik, privacy, beveiliging en mogelijke impact op besluitvorming. Risicovollere vormen van inzet worden vooraf getoetst door het team gegevensbescherming zodat helder is welke maatregelen nodig zijn en wat wel of niet toegestaan is.

# data[].attributes.sourceData
Microsoft 365 Copilot gebruikt alleen gegevens waar een medewerker zelf toegang toe heeft via de Microsoft Graph. Dit kunnen bijvoorbeeld documenten, e-mails, agenda-items of chats zijn. Het werkt dus niet met alle gegevens binnen de organisatie, maar alleen tot de documentatie waar de medewerker rechten toe heeft.

Medewerkers wordt nadrukkelijk afgeraden om persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige informatie te delen met generatieve AI. Informatie uit vakapplicaties mag niet gedeeld worden met Copilot. Dit helpt om risico’s te beperken en zorgvuldig om te gaan met vertrouwelijke gegevens. Persoonsgegevens kunnen indirect voorkomen in documenten of communicatie, maar worden niet structureel opgeslagen of gedeeld.

Copilot verwerkt ook de prompts (de gebruikersinvoer). Deze prompts en antwoorden worden tijdelijk opgeslagen om de functionaliteit te ondersteunen, maar niet gebruikt voor het trainen van AI-modellen. Dit is een groot verschil met andere AI-tools, die jouw informatie wél gebruiken om hun modellen te trainen.

De gemeente zorgt ervoor dat medewerkers bewust omgaan met gegevens in Copilot. Het gebruik van Copilot valt onder het bestaande beleid voor informatiebeveiliging en privacy en is aangevuld met specifieke spelregels

De gegevens die Copilot gebruikt blijven binnen de gemeentelijke Microsoft omgeving.

# data[].attributes.goal
De Hittestress module biedt inzicht in de gevoelstemperatuur (PET), wind en schaduwwerking op verschillende momenten van de dag. De module wordt gebruikt om de hittestress in stedelijk gebied op warme dagen in kaart te brengen, bijvoorbeeld voor klimaatstresstesten. Zowel de huidige als een mogelijke toekomstige situatie op baiss van bijvoorbeeld een stedenbouwkundig plan kunnen worden doorgerekend. Het betreft een fysisch model, de aanpak berust niet op kunstmatige intelligentie. De Hittemodule draait op een breder platform voor data-integratie en simulaties waarmee de leefomgeving op hyperresolutie integraal kan worden doorgerekend op aspecten als wateroverlast, hittestress, luchtkwaliteit en geluid. De Hittemodule is gebouwd volgens de richtlijnen van het Deltaplan Ruimtelijke Adaptatie (DPRA).

# data[].attributes.lawfulBasis
De software kan door o.a. gemeenten en provincies worden gebruikt voor: *Omgevingswet: vergunningverlening, planvorming *AWB (algemene wet bestuursrecht): Het monitoren van gevaarlijke situaties waarbij bevoegd gezag zorg draagt voor de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur - Zorgvuldigheid - Transparantie - Evenredige afweging

# data[].attributes.methodsAndModels
Met deze methode kan een standaard hittekaart met gevoelstemperatuur op een hete dag berekend worden op basis van een fysisch model. In dit model worden factoren als bladerdek, sky view, schaduw, straling en weersgegevens (wind en temperatuur) meegewogen. De berekeningsmethode is getoetst op een aantal meetgegevens voor de stad Wageningen. De methode is ontwikkeld in een consortium door RIVM met o.a. WUR en HvA en wordt door RIVM in dit rapport beschreven: https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2019-0008.pdf. Hoe de aanpak in dit rapport is vertaald in de sofware wordt hier beschreven: https://support.tygron.com/wiki/DPRA_Heat_Module

# data[].attributes.proportionality
Gericht op klimaat en we willen deze dus gebruiken voor het berekenen van de windcirculatie en de hittestress in de wijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De berekeningen worden zonder menselijke tussenkomst gemaakt. De resultaten geven richting, maar zijn niet besluitvormend.

# data[].attributes.sourceData
Standaard worden open data bronnen gebruikt voor het opbouwen van de virtuele 3D-omgeving waarin wordt gerekend, zoals de BAG en de BGT: https://support.tygron.com/wiki/Project_Sources#Sources_connected_to_the_Tygron_Platform.

Voor weersgegevens wordt in Nederland gebruikt gemaakt van open data van het KNMI. Het is niet altijd zo dat alle databronnen in alle berekeningen worden gebruikt, dit is mede afhankelijk van de gekozen locatie en de soort berekeningen. Ook kunnen gebruikers zelf data toevoegen aan het algoritme, bijvoorbeeld groendata. Zelf toegevoegde data staan niet in dit overzicht.

# data[].attributes.organization
Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering

# data[].attributes.goal
Om het risico van toekomstig seksueel en gewelddadig delictgedrag bij plegers van seksuele misdrijven in te kunnen schatten, wordt bij de reclassering gebruik gemaakt van de Static 99r/Stable 2007/Acute 2007 (SSA). Het gebruik van dit instrument wordt alleen ingezet door reclasseringswerkers die hiervoor getraind zijn en de training met een certificaat hebben afgerond. De SSA combinatie kan gebruikt worden om te bepalen of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt. Daarnaast is de SSA combinatie van waarde bij het bepalen van doelen en intensiteit van toezicht en begeleiding van de cliënt en het evalueren van voortgang gedurende het reclasseringstraject. De instrumenten worden daarom zowel in de adviesfase als tijdens toezicht ingezet. De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de SSA. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De SSA zijn ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering. Hierin worden vragen beantwoord en totaalscores berekend. Inschattingen met betrekking tot recidiverisico maakt de professional zelf met behulp van deze totaalscore en de bijbehorende tabellenboeken. Uitkomsten hiervan worden onderbouwd geregistreerd.

De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen. De totaalscore is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de nominale risicocategorieën laag, laag-matig, matig-hoog en hoog. Die totaalscore kan door de medewerker in een tabel vergeleken worden met de juiste normgroep en op basis daarvan wordt het bijbehorende recidiverisico weergegeven.

De Stable-2007 bevat 12 dynamische variabelen (plus 1 extra item voor plegers met slachtoffers onder de 14 jaar). Deze kunnen beantwoord worden door middel van onder andere gesprekken met de cliënt zelf. In de handleiding van de Stable-2007 vinden medewerkers informatie over de achtergrond van de vragen. Tevens staan hier voorbeeld interviewvragen in vermeld. De totaalscore die weergegeven wordt is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de risicocategorieën laag, matig en hoog. Op basis van deze score kan de begeleidingsfocus bepaald worden en kan het toezichtplan geëvalueerd worden. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R.

De Acute-2007 bevat 7 acuut dynamische variabelen. Het instrument helpt bij het stellen van prioriteiten in de (zeer) nabije toekomst. In de scorehandleiding staan voorbeelden van gedragsobservaties en vragen die tijdens het contact met de pleger aan bod kunnen komen. De scores op de items worden opgeteld en geven een indicatie voor de benodigde intensiteit van het toezicht op dat moment. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R en de STABLE-2007.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een inschatting op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument gecombineerd met de inschatting van de professional beter is dan de inschatting enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de SSA is niet leidend in de uiteindelijke risicoinschatting, het advies dat gegeven wordt en het handelen van de reclasseringswerker. Het model ondersteunt het professioneel oordeel.

STATIC-99R

Het inschatten van het recidiverisico van plegers van een seksueel misdrijf is van groot maatschappelijk belang. Een goede inschatting voorkomt nieuwe slachtoffers. Met de STATIC-99R kan een inschatting gemaakt worden van het recidiverisico van een persoon die een seksueel misdrijf gepleegd heeft. De STATIC-99R heeft internationaal een brede wetenschappelijke basis en wordt samen met de STABLE-2007 en de ACUTE-2007 breed gebruikt binnen de justitiële keten.

STABLE-2007

Het begeleiden en behandelen van plegers van seksuele misdrijven brengt grote uitdagingen met zich mee. De STABLE-2007 biedt handvatten voor het opstellen van een begeleidingsplan. Het instrument meet de dynamische risicofactoren bij plegers van een seksueel misdrijf. Dit zijn factoren die kunnen veranderen over de tijd en waarmee gewerkt kan worden samen met de cliënt om te komen tot gedragsverandering en daarmee het beheersen van mogelijke risico's. Het zijn de factoren die input geven aan bijvoorbeeld het toezichtsplan. Het effectief behandelen van dynamische risicofactoren vermindert de recidivekans en vergroot daarmee de maatschappelijke veiligheid.

ACUTE-2007

Het houden van toezicht op mensen die een seksueel misdrijf hebben gepleegd is van groot belang bij het voorkomen van recidive. Dit is een taak die door de rechter opgelegd kan worden aan de reclassering. Een belangrijke vraag tijdens het toezicht iswanneer de begeleiding meer of juist minder intensief moet zijn. De ACUTE-2007 helpt bij het bepalen van deze intensiteit.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de SSA is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Zo maakt de professional altijd de uiteindelijke keuze voor de risico-inschatting en het meest passende advies en interventies voor de cliënt. Het gaat niet alleen om de uitkomst van de SSA, de reclasseringsmedewerker beantwoordt ook vragen op alle andere leefgebieden die mogelijk beschermend of risicoverhogend kunnen werken en komt uiteindelijk - alles overziend - tot een afgewogen oordeel van het risico op recidive.

Alleen medewerkers getraind in en gecertificeerd voor het gebruiken van de SSA mogen werken met de combinatie van instrumenten. Bij het gebruik van de instrumenten dient altijd gebruik gemaakt te worden van de handleiding van het instrument. Medewerkers interpreteren en onderbouwen zelf het recidiverisico op basis van een totaalscore die uit de instrumenten naar voren komt met behulp van tabellenboeken die horen bij het instrument.

Tijdens de opleiding is ook aandacht voor het interpreteren van resultaten, verslagleggen alsook het feit dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken.

De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt en volgt niet automatisch de score volgens het instrument. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (vier-ogenprincipe). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel én alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
Alleen getrainde en gecertificeerde medewerkers mogen de instrumenten en bijbehorende materialen gebruiken en toepassen. Bij het toepassen van de instrumenten moet gebruik gemaakt worden van de handleidingen die verkregen worden na het voltooien van de opleiding. De trainingen SSA worden in Nederland verzorgd door platform seksuologie. Meer informatie over de training is te vinden in hun flyer (via https://dfzs.nl/files/pfs-flyer-04-2024.pdf). Deze training is onderdeel van een uitgebreidere leergang die aanvangt met een training werken met plegers van seksuele misdrijven.

Er zijn contra-indicaties voor het gebruik van de instrumenten. Zo zijn de SSA ontwikkeld voor gebruik bij volwassen mannelijke plegers (18 jaar of ouder) die zijn aangeklaagd of veroordeeld voor ten minste één seksueel (of seksueel gemotiveerd) delict tegen een kind of niet-instemmende volwassene. Om het risico te minimaliseren dat de instrumenten toegepast worden op personen voor wie het niet bedoeld is, mogen alleen gecertificeerd medewerkers de instrumenten toepassen en wordt het meerogenprincipe gehanteerd.

De resultaten van de SSA worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de SSA daarin is meegewogen.

Via kenniskringen en contact met het Platform Forensische Seksuologie worden ontwikkelingen rond het instrument in de gaten gehouden en eventuele actualisaties doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen, die betrekking hebben op leeftijd, eerder gepleegde (seksuele) delicten, eerdere veroordelingen, slachtoffereigenschappen en of iemand samengewoond heeft ooit.

De Stable bevat 12 dynamische variabelen met betrekking tot sociale contacten en sociale interacties, impulsief gedrag, probleemoplossend vermogen, betrokkenheid bij of identificatie met anderen en vragen gericht op seksueel gedrag.

De Acute bestaat uit 7 vragen die betrekking hebben op sociale steun, middelenmisbruik, emotionele staat en seksuele preoccupatie.

# data[].attributes.provider
De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald. Platform voor Forensische Seksuologie is de leverancier:  https://platformforensischeseksuologie.nl/

# data[].attributes.goal
De politie evalueert haar algoritmes regelmatig. Naar aanleiding van een dergelijke evaluatiesessie is besloten om CAS per 1 december 2025 uit te faseren.

CAS geeft informatie aan politieteams over waar en wanneer criminaliteit te verwachten is. De politie kan in die vakken (zie "technische werking") en op die tijdstippen extra actief zijn.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag van de inzet van CAS is beschreven in artikel 3 van de Politiewet. De inzet van CAS valt onder de dagelijkse politietaak. CAS helpt om te prioriteren en te kiezen waar capaciteit wordt ingezet. De wettelijke grondslag om politiegegevens te mogen verwerken is belegd in artikel 8 en 13 van de Wpg (Wet Politiegegevens).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gebied van een specifiek politieteam wordt verdeeld in vakken van 125 bij 125 meter. Van deze vakken wordt met behulp van historische politieregistraties het volgende berekend:

hoeveel incidenten van een bepaalde vorm van criminaliteit in een periode van twaalf weken hebben plaatsgevonden in of rondom het vak;

hoeveel bekende verdachten van dat type criminaliteit in deze periode woonachtig zijn in de buurt van het vak.

Met deze indicatoren kan CAS een verwachting opstellen voor de vakken. Dit wordt gedaan door een gecombineerd logistisch regressiemodel. Dat model is in staat om op basis van de hierboven genoemde indicatoren in te schatten hoe groot de kans is dat in de nabije toekomst een incident van een bepaald type criminaliteit plaatsvindt.

Met behulp van de hierboven genoemde indicatoren en het logistisch regressiemodel kan een politieteam zien in welke vakken en op welke tijdstippen er een verhoogd risico is op een bepaald type criminaliteit. Deze vakken worden vervolgens weergegeven op een kaart. Een politieteam kan van maximaal vier soorten criminaliteit afbeeldingen aanvragen om af te beelden op een CAS-kaart.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van CAS is dat mensen en middelen effectiever kunnen worden ingezet om de veiligheid te vergroten. Een nadeel is dat CAS gebaseerd is op aangiften en meldingen van burgers. Als er geen aangiften of meldingen van criminaliteit zijn gedaan, wil dat niet altijd zeggen dat er geen extra inzet van de politie nodig is.

De inzet van CAS is gerechtvaardigd omdat CAS belangrijke informatie voor de politie oplevert. Maar de uitkomsten van CAS zijn niet de enige manier om te bepalen welke inzet van de politie nodig is. Ook langs andere wegen, bijvoorbeeld via de wijkagent, komt informatie over criminaliteit bij de politie binnen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerkers van het zogeheten informatieknooppunt van een politieteam verwerken de uitkomsten van CAS, waarbij zij ook gebruik maken van andere politie-informatie. Deze gegevens verwerken zij tot een advies voor de inzet van mensen en middelen.

# data[].attributes.risks
Voor CAS is een Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA) uitgevoerd om te bepalen welke risico's er zijn en hoe we deze zo klein mogelijk kunnen houden. Ieder jaar wordt kritisch naar deze risico's gekeken en ook naar mogelijke nieuwe risico's.

# data[].attributes.sourceData
CAS maakt gebruik van de informatie uit politieregistraties. Alle informatie is gedepersonaliseerd en anoniem gemaakt. De informatie is niet te herleiden tot personen en gebeurtenissen.

# data[].attributes.goal
Protective Monitoring is een systeem dat de logbestanden van de politiesystemen controleert. Het systeem is bedoeld om snel afwijkend of risicovol gebruik van politiegegevens te vinden. Dit helpt om de politie, politiemedewerkers, burgers en de samenleving te beschermen tegen misbruik van gegevens.

Protective Monitoring maakt het mogelijk om snel in te grijpen als er vermoedelijk misbruik is, zodat de schade beperkt blijft. Het is ook een preventief hulpmiddel, waarmee medewerkers op tijd gewaarschuwd en gecorrigeerd kunnen worden. Zo wordt voorkomen dat misbruik van politiesystemen structureel ontstaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het proactief monitoren op onrechtmatige toegang tot of verwerking van politiegegevens is een wettelijke verplichting die voortvloeit uit artikel 4a, lid 2 en artikel 32a Wpg (Wet politiegegevens).

# data[].attributes.methodsAndModels
Protective Monitoring berekent voor elke gebruiker van de politiesystemen een risicoscore. Deze score geeft aan in hoeverre de handelingen van een gebruiker afwijken van wat normaal is bij het gebruik van de politiesystemen. De risicoscore is gebaseerd op meerdere detectieregels. Elke detectieregel analyseert de loggegevens om te kijken of er mogelijk onrechtmatig gebruik van de systemen is. Iedere regel draagt een bepaald percentage bij aan de totale risicoscore.

Er wordt niet gewerkt met een alarm per detectieregel. Pas wanneer de totale risicoscore boven een bepaalde drempel komt, wordt er een melding gegenereerd. Elke melding kan worden verklaard en teruggekoppeld naar de specifieke detectieregels die een score hebben en de loggegevens die daarbij zijn gevonden.

Protective Monitoring is niet zelflerend en maakt geen gebruik van ondoorzichtige of onnavolgbare algoritmes, zoals soms het geval is bij toepassingen van AI.

# data[].attributes.proportionality
De politie vertrouwt op de professionaliteit en integriteit van haar medewerkers. Politiemedewerkers hebben een zekere professionele handelingsruimte om hun werk naar eigen inzicht uit te voeren. Het is echter niet mogelijk om alleen met preventiemaatregelen te voorkomen dat deze vrijheid wordt misbruikt, of dit nu bewust of onbewust gebeurt. Daarom helpt Protective Monitoring om vroegtijdig onrechtmatig gebruik van politiesystemen te ontdekken.

Andere manieren om hetzelfde doel te bereiken zijn praktisch niet uitvoerbaar en zouden veel ingrijpender zijn voor de medewerkers, zoals het voortdurend toepassen van het 4-ogenprincipe.

Protective Monitoring maakt enige inbreuk op het recht op bescherming van persoonsgegevens. Dit geldt voor zowel politiemedewerkers als voor burgers van wie de gegevens in de politiesystemen staan. Maar met Protective Monitoring worden deze medewerkers en burgers ook beschermd tegen misbruik van politiegegevens. Protective Monitoring draagt daarom ook bij aan de bescherming van de privacy.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen uit Protective Monitoring worden met de hand gecontroleerd door een analist. Als er aanwijzingen zijn voor afwijkend, risicovol of onrechtmatig gebruik, zal een leidinggevende de medewerker vragen wat er precies is gebeurd. Soms kan het ook gaan om onbedoeld onjuist gedrag. Dit gesprek helpt de medewerker om de werkwijze aan te passen, zodat de informatie beter beschermd blijft. Als het nodig is, volgt verder onderzoek en eventueel een sanctie.

# data[].attributes.risks
Er is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd om te kijken welke risico’s er zijn. Om deze risico’s te beheersen, zijn er maatregelen genomen.

Protective Monitoring maakt gebruik van verschillende detectieregels. Nieuwe regels en belangrijke wijzigingen worden gecontroleerd door een groep deskundigen. Deze groep bestaat uit leden van de ondernemingsraad en experts op het gebied van privacy, ethiek, integriteit en het dagelijkse politiewerk. Zij zorgen ervoor dat alles eerlijk, betrouwbaar en effectief is.

De werking van Protective Monitoring wordt regelmatig getest en geëvalueerd. Als dat nodig is, worden aanpassingen gemaakt. Wat we leren uit meldingen wordt gebruikt om de detectieregels te verbeteren.

Er vindt geen profilering plaats op basis van geslacht, leeftijd, afkomst, of andere persoonlijke kenmerken. Protective Monitoring kijkt alleen naar de handelingen die in de systemen zijn vastgelegd in de logbestanden.

# data[].attributes.sourceData
Protective Monitoring gebruikt loggegevens van de politiesystemen. De loggegevens worden gebruikt om vast te stellen welke handelingen een gebruiker op een specifieke tijd en plaats heeft verricht. Ook worden personeelsgegevens en politiegegevens gebruikt om de context van die handelingen te beoordelen. Protective Monitoring maakt alleen gebruik van al bestaande personeels- en politiegegevens.

# data[].attributes.goal
Om het risico van toekomstig seksueel en gewelddadig delictgedrag bij plegers van seksuele misdrijven in te kunnen schatten, wordt bij de reclassering gebruik gemaakt van de Static 99r/Stable 2007/Acute 2007 (SSA). Het gebruik van dit instrument wordt alleen ingezet door reclasseringswerkers die hiervoor getraind zijn en de training met een certificaat hebben afgerond. De SSA combinatie kan gebruikt worden om te bepalen of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt. Daarnaast is de SSA combinatie van waarde bij het bepalen van doelen en intensiteit van toezicht en begeleiding van de cliënt en het evalueren van voortgang gedurende het reclasseringstraject. De instrumenten worden daarom zowel in de adviesfase als tijdens toezicht ingezet. De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de SSA. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De SSA zijn ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering. Hierin worden vragen beantwoord en totaalscores berekend. Inschattingen met betrekking tot recidiverisico maakt de professional zelf met behulp van deze totaalscore en de bijbehorende tabellenboeken. Uitkomsten hiervan worden onderbouwd geregistreerd.

De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen. De totaalscore is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de nominale risicocategorieën laag, laag-matig, matig-hoog en hoog. Die totaalscore kan door de medewerker in een tabel vergeleken worden met de juiste normgroep en op basis daarvan wordt het bijbehorende recidiverisico weergegeven.

De Stable-2007 bevat 12 dynamische variabelen (plus 1 extra item voor plegers met slachtoffers onder de 14 jaar). Deze kunnen beantwoord worden door middel van onder andere gesprekken met de cliënt zelf. In de handleiding van de Stable-2007 vinden medewerkers informatie over de achtergrond van de vragen. Tevens staan hier voorbeeld interviewvragen in vermeld. De totaalscore die weergegeven wordt is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de risicocategorieën laag, matig en hoog. Op basis van deze score kan de begeleidingsfocus bepaald worden en kan het toezichtplan geëvalueerd worden. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R.

De Acute-2007 bevat 7 acuut dynamische variabelen. Het instrument helpt bij het stellen van prioriteiten in de (zeer) nabije toekomst. In de scorehandleiding staan voorbeelden van gedragsobservaties en vragen die tijdens het contact met de pleger aan bod kunnen komen. De scores op de items worden opgeteld en geven een indicatie voor de benodigde intensiteit van het toezicht op dat moment. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R en de STABLE-2007.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een inschatting op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument gecombineerd met de inschatting van de professional beter is dan de inschatting enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de SSA is niet leidend in de uiteindelijke risicoinschatting, het advies dat gegeven wordt en het handelen van de reclasseringswerker. Het model ondersteunt het professioneel oordeel.

STATIC-99R

Het inschatten van het recidiverisico van plegers van een seksueel misdrijf is van groot maatschappelijk belang. Een goede inschatting voorkomt nieuwe slachtoffers. Met de STATIC-99R kan een inschatting gemaakt worden van het recidiverisico van een persoon die een seksueel misdrijf gepleegd heeft. De STATIC-99R heeft internationaal een brede wetenschappelijke basis en wordt samen met de STABLE-2007 en de ACUTE-2007 breed gebruikt binnen de justitiële keten.

STABLE-2007

Het begeleiden en behandelen van plegers van seksuele misdrijven brengt grote uitdagingen met zich mee. De STABLE-2007 biedt handvatten voor het opstellen van een begeleidingsplan. Het instrument meet de dynamische risicofactoren bij plegers van een seksueel misdrijf. Dit zijn factoren die kunnen veranderen over de tijd en waarmee gewerkt kan worden samen met de cliënt om te komen tot gedragsverandering en daarmee het beheersen van mogelijke risico's. Het zijn de factoren die input geven aan bijvoorbeeld het toezichtsplan. Het effectief behandelen van dynamische risicofactoren vermindert de recidivekans en vergroot daarmee de maatschappelijke veiligheid.

ACUTE-2007

Het houden van toezicht op mensen die een seksueel misdrijf hebben gepleegd is van groot belang bij het voorkomen van recidive. Dit is een taak die door de rechter opgelegd kan worden aan de reclassering. Een belangrijke vraag tijdens het toezicht is wanneer de begeleiding meer of juist minder intensief moet zijn. De ACUTE-2007 helpt bij het bepalen van deze intensiteit.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de SSA is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Zo maakt de professional altijd de uiteindelijke keuze voor de risico-inschatting en het meest passende advies en interventies voor de cliënt. Het gaat niet alleen om de uitkomst van de SSA, de reclasseringsmedewerker beantwoordt ook vragen op alle andere leefgebieden die mogelijk beschermend of risicoverhogend kunnen werken en komt uiteindelijk - alles overziend - tot een afgewogen oordeel van het risico op recidive.

Alleen medewerkers getraind in en gecertificeerd voor het gebruiken van de SSA mogen werken met de combinatie van instrumenten. Bij het gebruik van de instrumenten dient altijd gebruik gemaakt te worden van de handleiding van het instrument. Medewerkers interpreteren en onderbouwen zelf het recidiverisico op basis van een totaalscore die uit de instrumenten naar voren komt met behulp van tabellenboeken die horen bij het instrument.

Tijdens de opleiding is ook aandacht voor het interpreteren van resultaten, verslagleggen alsook het feit dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken.

De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt en volgt niet automatisch de score volgens het instrument. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (vier-ogenprincipe). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel én alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
Alleen getrainde en gecertificeerde medewerkers mogen de instrumenten en bijbehorende materialen gebruiken en toepassen. Bij het toepassen van de instrumenten moet gebruik gemaakt worden van de handleidingen die verkregen worden na het voltooien van de opleiding. De trainingen SSA worden in Nederland verzorgd door platform seksuologie. Meer informatie over de training is te vinden in hun flyer (via https://dfzs.nl/files/pfs-flyer-04-2024.pdf). Deze training is onderdeel van een uitgebreidere leergang die aanvangt met een training werken met plegers van seksuele misdrijven.

Er zijn contra-indicaties voor het gebruik van de instrumenten. Zo zijn de SSA ontwikkeld voor gebruik bij volwassen mannelijke plegers (18 jaar of ouder) die zijn aangeklaagd of veroordeeld voor ten minste één seksueel (of seksueel gemotiveerd) delict tegen een kind of niet-instemmende volwassene. Om het risico te minimaliseren dat de instrumenten toegepast worden op personen voor wie het niet bedoeld is, mogen alleen gecertificeerd medewerkers de instrumenten toepassen en wordt het meerogenprincipe gehanteerd.

De resultaten van de SSA worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de SSA daarin is meegewogen.

Via kenniskringen en contact met het Platform Forensische Seksuologie worden ontwikkelingen rond het instrument in de gaten gehouden en eventuele actualisaties doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen, die betrekking hebben op leeftijd, eerder gepleegde (seksuele) delicten, eerdere veroordelingen, slachtoffereigenschappen en of iemand samengewoond heeft ooit.

De Stable bevat 12 dynamische variabelen met betrekking tot sociale contacten en sociale interacties, impulsief gedrag, probleemoplossend vermogen, betrokkenheid bij of identificatie met anderen en vragen gericht op seksueel gedrag.

De Acute bestaat uit 7 vragen die betrekking hebben op sociale steun, middelenmisbruik, emotionele staat en seksuele preoccupatie.

# data[].attributes.provider
De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald. Platform voor Forensische Seksuologie is de leverancier: https://platformforensischeseksuologie.nl/

# data[].attributes.goal
Om het risico van toekomstig seksueel en gewelddadig delictgedrag bij plegers van seksuele misdrijven in te kunnen schatten, wordt bij de reclassering gebruik gemaakt van de Static 99r/Stable 2007/Acute 2007 (SSA). Het gebruik van dit instrument wordt alleen ingezet door reclasseringswerkers die hiervoor getraind zijn en de training met een certificaat hebben afgerond. De SSA combinatie kan gebruikt worden om te bepalen of, en zo ja welke, interventies de reclassering nodig acht om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt. Daarnaast is de SSA combinatie van waarde bij het bepalen van doelen en intensiteit van toezicht en begeleiding van de cliënt en het evalueren van voortgang gedurende het reclasseringstraject. De instrumenten worden daarom zowel in de adviesfase als tijdens toezicht ingezet. De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de SSA. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Besluit forensische zorg: artikel 6.2a lid 2 sub d (advies vormgeving toezicht in het kader van artikel 43 lid 4 Pbw)

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Penitentiaire maatregel: artikelen 8 en 9;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
De SSA zijn ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering. Hierin worden vragen beantwoord en totaalscores berekend. Inschattingen met betrekking tot recidiverisico maakt de professional zelf met behulp van deze totaalscore en de bijbehorende tabellenboeken. Uitkomsten hiervan worden onderbouwd geregistreerd.

De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen. De totaalscore is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de nominale risicocategorieën laag, laag-matig, matig-hoog en hoog. Die totaalscore kan door de medewerker in een tabel vergeleken worden met de juiste normgroep en op basis daarvan wordt het bijbehorende recidiverisico weergegeven.

De Stable-2007 bevat 12 dynamische variabelen (plus 1 extra item voor plegers met slachtoffers onder de 14 jaar). Deze kunnen beantwoord worden door middel van onder andere gesprekken met de cliënt zelf. In de handleiding van de Stable-2007 vinden medewerkers informatie over de achtergrond van de vragen. Tevens staan hier voorbeeld interviewvragen in vermeld. De totaalscore die weergegeven wordt is de optelsom van de items en de totaalscores zijn onderverdeeld in de risicocategorieën laag, matig en hoog. Op basis van deze score kan de begeleidingsfocus bepaald worden en kan het toezichtplan geëvalueerd worden. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R.

De Acute-2007 bevat 7 acuut dynamische variabelen. Het instrument helpt bij het stellen van prioriteiten in de (zeer) nabije toekomst. In de scorehandleiding staan voorbeelden van gedragsobservaties en vragen die tijdens het contact met de pleger aan bod kunnen komen. De scores op de items worden opgeteld en geven een indicatie voor de benodigde intensiteit van het toezicht op dat moment. Het instrument wordt gebruikt in combinatie met de STATIC-99R en de STABLE-2007.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een inschatting op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument gecombineerd met de inschatting van de professional beter is dan de inschatting enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de SSA is niet leidend in de uiteindelijke risicoinschatting, het advies dat gegeven wordt en het handelen van de reclasseringswerker. Het model ondersteunt het professioneel oordeel.

STATIC-99R

Het inschatten van het recidiverisico van plegers van een seksueel misdrijf is van groot maatschappelijk belang. Een goede inschatting voorkomt nieuwe slachtoffers. Met de STATIC-99R kan een inschatting gemaakt worden van het recidiverisico van een persoon die een seksueel misdrijf gepleegd heeft. De STATIC-99R heeft internationaal een brede wetenschappelijke basis en wordt samen met de STABLE-2007 en de ACUTE-2007 breed gebruikt binnen de justitiële keten.

STABLE-2007

Het begeleiden en behandelen van plegers van seksuele misdrijven brengt grote uitdagingen met zich mee. De STABLE-2007 biedt handvatten voor het opstellen van een begeleidingsplan. Het instrument meet de dynamische risicofactoren bij plegers van een seksueel misdrijf. Dit zijn factoren die kunnen veranderen over de tijd en waarmee gewerkt kan worden samen met de cliënt om te komen tot gedragsverandering en daarmee het beheersen van mogelijke risico's. Het zijn de factoren die input geven aan bijvoorbeeld het toezichtsplan. Het effectief behandelen van dynamische risicofactoren vermindert de recidivekans en vergroot daarmee de maatschappelijke veiligheid.

ACUTE-2007

Het houden van toezicht op mensen die een seksueel misdrijf hebben gepleegd is van groot belang bij het voorkomen van recidive. Dit is een taak die door de rechter opgelegd kan worden aan de reclassering. Een belangrijke vraag tijdens het toezicht iswanneer de begeleiding meer of juist minder intensief moet zijn. De ACUTE-2007 helpt bij het bepalen van deze intensiteit.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de SSA is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Zo maakt de professional altijd de uiteindelijke keuze voor de risico-inschatting en het meest passende advies en interventies voor de cliënt. Het gaat niet alleen om de uitkomst van de SSA, de reclasseringsmedewerker beantwoordt ook vragen op alle andere leefgebieden die mogelijk beschermend of risicoverhogend kunnen werken en komt uiteindelijk - alles overziend - tot een afgewogen oordeel van het risico op recidive.

Alleen medewerkers getraind in en gecertificeerd voor het gebruiken van de SSA mogen werken met de combinatie van instrumenten. Bij het gebruik van de instrumenten dient altijd gebruik gemaakt te worden van de handleiding van het instrument. Medewerkers interpreteren en onderbouwen zelf het recidiverisico op basis van een totaalscore die uit de instrumenten naar voren komt met behulp van tabellenboeken die horen bij het instrument.

Tijdens de opleiding is ook aandacht voor het interpreteren van resultaten, verslagleggen alsook het feit dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken.

De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt en volgt niet automatisch de score volgens het instrument. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (vier-ogenprincipe). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel én alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
Alleen getrainde en gecertificeerde medewerkers mogen de instrumenten en bijbehorende materialen gebruiken en toepassen. Bij het toepassen van de instrumenten moet gebruik gemaakt worden van de handleidingen die verkregen worden na het voltooien van de opleiding. De trainingen SSA worden in Nederland verzorgd door platform seksuologie. Meer informatie over de training is te vinden in hun flyer (via https://dfzs.nl/files/pfs-flyer-04-2024.pdf). Deze training is onderdeel van een uitgebreidere leergang die aanvangt met een training werken met plegers van seksuele misdrijven.

Er zijn contra-indicaties voor het gebruik van de instrumenten. Zo zijn de SSA ontwikkeld voor gebruik bij volwassen mannelijke plegers (18 jaar of ouder) die zijn aangeklaagd of veroordeeld voor ten minste één seksueel (of seksueel gemotiveerd) delict tegen een kind of niet-instemmende volwassene. Om het risico te minimaliseren dat de instrumenten toegepast worden op personen voor wie het niet bedoeld is, mogen alleen gecertificeerd medewerkers de instrumenten toepassen en wordt het meerogenprincipe gehanteerd.

De resultaten van de SSA worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de SSA daarin is meegewogen.

Via kenniskringen en contact met het Platform Forensische Seksuologie worden ontwikkelingen rond het instrument in de gaten gehouden en eventuele actualisaties doorgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
De Static-99R bevat 10 relatief eenvoudig te scoren overwegend statische variabelen, die betrekking hebben op leeftijd, eerder gepleegde (seksuele) delicten, eerdere veroordelingen, slachtoffereigenschappen en of iemand samengewoond heeft ooit.

De Stable bevat 12 dynamische variabelen met betrekking tot sociale contacten en sociale interacties, impulsief gedrag, probleemoplossend vermogen, betrokkenheid bij of identificatie met anderen en vragen gericht op seksueel gedrag.

De Acute bestaat uit 7 vragen die betrekking hebben op sociale steun, middelenmisbruik, emotionele staat en seksuele preoccupatie.

# data[].attributes.provider
De drie instrumenten zijn van oorsprong Canadees en in 2014 in het Nederlands vertaald. Platform voor Forensische Seksuologie is de leverancier:  https://platformforensischeseksuologie.nl/

# data[].attributes.goal
De taakstraf is een van de drie hoofdstraffen, naast de celstraf en de geldboete en wordt ook wel werkstraf genoemd. Het betekent dat iemand zinvolle onbetaalde arbeid in vrije tijd moet uitvoeren, gericht op genoegdoening naar de samenleving. Het dient samenleving en werkgestrafte omdat het de kans op recidive vermindert en resocialisatie vergroot. Deze straf wordt door de rechter of de Officier van Justitie opgelegd en wordt uitgevoerd door de Reclassering.

Wanneer een persoon een taakstraf opgelegd gekregen heeft, neemt de reclassering contact op met die persoon. In een eerste gesprek (een intake) wordt het proces uitgelegd waarna een werkstrafproject toegekend wordt. De persoon zelf mag de eigen wensen bespreken in dit gesprek. De reclassering beslist uiteindelijk waar en wanneer het werk uitgevoerd gaat worden.

Er zijn een heel aantal plekken waar de werkstraf uitgevoerd kan worden (dit noemen we werkstafprojecten). Op basis van een aantal vooraf bepaalde variabelen geeft de planhulp een advies voor een geschikt werkstrafproject voor de taakgestrafte.

Elk extern werkstrafproject is getoetst door het ministerie van Justitie en Veiligheid aan de hand van de criteria zoals opgenomen in artikel 3 van het Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen (https://wetten.overheid.nl/BWBR0042962/2024-07-01#Hoofdstuk3).

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de matchtool. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Reclasseringsregeling 1995

Besluit tenuitvoerlegging Strafrechtelijke beslissingen, paragraaf 3

Wetboek van Strafrecht, artikel 9

Wetboek van Strafvordering, artikel 6:3:1 e.v.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of werkstrafprojecten voortrekken.

Het algoritme stelt werkstrafprojecten voor waar de reclassering een samenwerkingsovereenkomst mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde informatie over de taakgestrafte (zoals genoemd onder kopje gegevens) en vergelijkt deze met de variabelen van werkstrafprojecten . Er wordt een lijst van tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn.

# data[].attributes.proportionality
Het matchen van cliënten met een geschikt werkstrafproject vergt kennis van de medewerkers over de diverse werkstrafprojecten waar de reclassering mee samenwerkt. Gezien de veelheid aan projectplaatsen is het lastig om alle informatie van de beschikbare projecten te kennen. De matchtool is ondersteunend in het maken van de juiste match. Dat is enerzijds helpend voor nieuwe medewerkers en anderzijds kan de tool voor ervaren medewerkers het gevaar van minder objectief plaatsen verkleinen. Wanneer de reclassering gebruikt maakt van de tool, doet de tool enkel een voorstel. De medewerker besluit uiteindelijk waar een taakgestrafte geplaatst gaat worden en kan dus gemotiveerd afwijken van de voorstellen. Richtlijn is dat de tool gebruikt wordt, er kan echter ook zonder de tool een werkstrafproject toegekend worden. Reden hiervoor is dat maatwerk voorliggend is en de tool niet met alle factoren rekening kan houden die van invloed kunnen zijn op een geschikt werkstraf project.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de matchingstool vindt altijd menselijke tussenkomst plaats. Een medewerker van de reclassering kijkt naar de lijst van voorgestelde werkstrafprojecten en besluit uiteindelijk welk werkstrafproject het best passend is. Het voorstel wordt gebaseerd op bepaalde filters zoals de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, afstand van het adres van de cliënt tot het adres van het werkstrafproject, match- en uitsluitcriteria en beschikbaarheid. Vervolgens worden er tien werkstrafprojecten getoond waar de doorlooptijden het snelst zijn. Daaruit kan gekozen of gemotiveerd van afgeweken worden als de voorgestelde werkstrafprojecten toch niet geschikt blijken te zijn. Het is belangrijk dat de taakgestrafte op tijd een passend werkstrafproject toegewezen krijgt.

# data[].attributes.risks
De reclassering heeft een overeenkomst met elk werkstafproject. Variabelen van het project worden ‘gematcht’ aan de mogelijkheden en beschikbaarheid van de werkgestrafte die tijdens het intakegesprek met de werkgestrafte zijn vastgesteld. Als de criteria in het systeem goed worden ingevuld, kan de matchtool het meest optimale voorstel doen. Er kan echter in bepaalde gevallen sprake zijn van specifieke contra-indicaties die belangrijk zijn bij het voorstellen van een werkstrafproject, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd.  Dit is de reden dat medewerkers altijd kijken of de uitkomst de best passende optie is voor de werkgestrafte en indien nodig kiest voor een ander werkstrafproject, zodat maatwerk geleverd wordt afgestemd op de persoon. Als het nodig is, kunnen de criteria worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Om een koppeling te kunnen maken met een geschikt werkstrafproject, worden een aantal gegevens gebruikt door de matchtool. Sommige hiervan zijn ook vastgelegd in de wet, in het besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen.

Zo dient bij het bepalen van de feitelijke werkzaamheden of verplichtingen rekening gehouden te worden met het gepleegde delict, de capaciteiten, mogelijkheden en specifieke omstandigheden van de taakgestrafte, en de reisafstand van de woonplaats tot de projectplaats.

Daarnaast wordt rekening gehouden met de reclasseringsorganisatie aan wie de opdracht is toegewezen, en informatie over de taakgestrafte zoals geslacht, soort delict, fysieke belastbaarheid en mate van zelfstandigheid.

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt voor en wordt beheerd door de reclassering.

# data[].attributes.name
Matchen justitiabele aan forensische zorglocatie - IFZO

# data[].attributes.organization
Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering

# data[].attributes.goal
Forensische zorg kan als bijzondere voorwaarde worden opgelegd bij een (deels) voorwaardelijke straf. De rechter kan naast de algemene voorwaarde (geen nieuwe strafbare feiten plegen) ook bijzondere voorwaarden opleggen, waaronder de verplichting tot behandeling. De reclassering houdt toezicht op naleving van de bijzondere voorwaarden. Wanneer forensische zorg wordt opgelegd, plaatst de reclassering cliënten bij een forensische zorgaanbieder. De reclassering kan alleen in ambulante zorg plaatsen, dit betreft ambulante behandeling, begeleiding en dagbesteding. En in verblijfszorg wanneer deze niet volgt op klinische zorg.

Er zijn veel zorgaanbieders en duizenden plaatsingen per jaar. In deze tekst hebben we het enkel over de werkwijze van de reclassering. Voor meer informatie verwijzen we naar de registratie door DJI van het algoritme, waar de inhoud in deze beschrijving mede op gebaseerd is.

Gebruikte termen:

Cliënten: zijn alle mensen over wie de reclassering adviseert of op wie de reclassering toezicht houdt in opdracht van OM, ZM of DJI.

Indicatiestelling: een advies van een deskundige over wat voor zorg en beveiliging een cliënt nodig heeft. Op basis daarvan wordt gekeken wat de beste plek is.

Plaatsingskader: in het plaatsingskader staan de regels over het systeem van plaatsing. Dit document is openbaar. Zo kunnen zorgaanbieders en cliënten zien hoe er wordt geplaatst, wat ook moet van de Wet forensische zorg.

Criteria: dit zijn gegevens over cliënten die belangrijk zijn voor het plaatsen. Dit zijn de harde criteria, zoals geslacht, leeftijd en zorgvraag. Zie voor de volledige lijst van criteria het kopje 'Gegevens' in deze tekst. Elke zorgaanbieder heeft bepaald voor welke criteria hij zorg kan leveren.

Contra-indicaties: gegevens die tot een andere beslissing kunnen leiden dan de gewone criteria. Dit noemen we ook wel de zachte criteria, zoals een gebiedsverbod, incidenten, of dat de geschikte instelling vol is.

Het algoritme stelt de juiste plek bij een zorgaanbieder voor. De reclasseringswerker kan hiermee cliënten aanmelden bij forensische zorgaanbieders.

De regels uit het plaatsingskader zijn de basis van dit algoritme.

De drie reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van IFZO. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 8 lid 1 sub d Reclasseringsregeling 1995

Wet forensische zorg artikel 2.6

Reclasseringsregeling 1995, artikel 8

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of zorgaanbieders voortrekken. Het algoritme stelt een zorgaanbieder voor waar DJI een contract mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde criteria van cliënten (gebaseerd op de indicatiestelling) en vergelijkt deze met de criteria van zorgaanbieders. Alleen zorgaanbieders die aan alle criteria voldoen, worden aan de medewerker getoond. Er zijn contra-indicaties die wel belangrijk kunnen zijn bij het voorstellen van een zorgaanbieder, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd. Zoals wachtlijsten of de belangen van een slachtoffer.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme kan niet met alles rekening houden. Daarom beoordeelt een reclasseringsmedewerker altijd het voorstel van het algoritme. Voor de zorgaanbieder is het belangrijk dat de zorg die de cliënt nodig heeft, past bij de zorg die de zorgaanbieder biedt.

Het is heel belangrijk voor een cliënt dat hij of zij op de juiste plek terechtkomt om de juiste zorg te krijgen. Hier zijn regels voor, deze zijn:

·     De cliënt moet de juiste zorg en beveiliging krijgen

·     De cliënt moet op tijd de juiste zorg krijgen (denk aan wachtlijsten)

·     De plek waar de cliënt verblijft, moet bereikbaar zijn, ook voor familie, vrienden en bekenden (in de juiste regio).

Een cliënt zou ook zonder algoritme geplaatst kunnen worden. Maar dat is moeilijk, omdat er in Nederland veel verschillende  zorgaanbieders zijn en veel cliënten met verschillende zorgvragen. Daarom wordt  een algoritme gebruikt. Het algoritme maakt het kiezen van de goede zorgaanbieder efficiënter, transparanter en uniform.

# data[].attributes.humanIntervention
Een reclasseringswerker kijkt naar de zorgaanbieders die het algoritme voorstelt. Het algoritme stelt meestal meerdere zorgaanbieders voor. Een reclasseringswerker maakt dan een keuze volgens het plaatsingskader. Indien noodzakelijk, wordt rekening gehouden met eventuele contra-indicaties.

Als er geen zorgaanbieder is die aan de criteria voldoet, stelt het algoritme geen zorgaanbieder voor. Dit komt doordat er dan geen passende zorgaanbieder in de buurt van de cliënt is gevonden. Als het algoritme geen zorgaanbieder in de buurt kan vinden, vraagt de reclasseringswerker het algoritme om buiten de regio te kijken naar een passende zorgaanbieder. Het algoritme zoekt dan opnieuw naar zorgaanbieders die de cliënt de benodigde zorg kunnen geven.

Een reclasseringswerker mag afwijken van het voorstel van het algoritme. Daar moet de reclasseringswerker wel goede redenen voor hebben en dit motiveren. Welke redenen dit kunnen zijn, staat in het plaatsingskader en we noemen dit contra-indicaties. Bijvoorbeeld als het slachtoffer bij de zorgaanbieder in de buurt woont of als er een lange wachtlijst is. Een reclasseringswerker kijkt naar de situatie en kiest de best passende zorgaanbieder voor de cliënt. Want het is belangrijk dat de cliënt op tijd de benodigde/passende zorg krijgt.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zit in het plaatsingssysteem van DJI. In dat systeem staan veel gevoelige gegevens, zoals medische gegevens en gegevens uit het strafdossier. Reclasseringswerkers  weten hoe ze met vertrouwelijke gegevens moeten omgaan, hier worden ze in geschoold. Alleen reclasseringswerkers die hiervoor opdracht hebben, kunnen in het plaatsingssysteem werken en bij de gegevens die erin staan.

Het risico bestaat dat reclasseringswerkers geen gebruik maken van het algoritme. Om dat te voorkomen, moeten medewerkers bij het afwijken van het voorstel van het algoritme motiveren waarom ze dat doen. Het is dus niet mogelijk een cliënt te plaatsen zonder dat het algoritme een voorstel heeft gedaan.

Zie verder ook de registratie van dit algoritme door DJI in het register.

# data[].attributes.sourceData
Hieronder staat welke gegevens (criteria) het algoritme gebruikt voor plaatsingen bij tbs met dwangverpleging en bij klinische zorg. Bij tbs en klinische zorg is een cliënt opgenomen in een zorglocatie.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: DSM-hoofdgroep, verstandelijke vermogens, zedendelinquentie aanwezig, zorgsetting, verblijfsoort, toelichting hoofddiagnose ‘’Aan middelen gebonden stoornis’’.

Een cliënt kan ook verblijfszorg krijgen. Verblijfzorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek maar in een beschermde woonvorm waar de cliënt ook ’s nacht verblijft.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

Een cliënt kan ook ambulante zorg krijgen. Ambulante zorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek. De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

# data[].attributes.contactEmail
Info@legerdesheils.nl De Dienst Justitiële Inrichtingen is eigenaar van dit algoritme. We verwijzen u ook naar de publicatie door Dienst Justitiële Inrichtingen in dit algoritmeregister mocht u vragen hebben over dit algoritme. Heeft u vragen over hoe de reclassering dit algoritme gebruikt dan kunt u contact opnemen met bovenstaand mailadres.

# data[].attributes.website
Op  https://www.forensischezorg.nl/praktijk/zorgaanbod/locaties  staan de locaties van de forensische zorgaanbieders.

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt en wordt beheerd door de Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid.

# data[].attributes.name
Matchen justitiabele aan forensische zorglocatie - IFZO

# data[].attributes.goal
Forensische zorg kan als bijzondere voorwaarde worden opgelegd bij een (deels) voorwaardelijke straf. De rechter kan naast de algemene voorwaarde (geen nieuwe strafbare feiten plegen) ook bijzondere voorwaarden opleggen, waaronder de verplichting tot behandeling. De reclassering houdt toezicht op naleving van de bijzondere voorwaarden. Wanneer forensische zorg wordt opgelegd, plaatst de reclassering cliënten bij een forensische zorgaanbieder. De reclassering kan alleen in ambulante zorg plaatsen, dit betreft ambulante behandeling, begeleiding en dagbesteding. En in verblijfszorg wanneer deze niet volgt op klinische zorg.

Er zijn veel zorgaanbieders en duizenden plaatsingen per jaar. In deze tekst hebben we het enkel over de werkwijze van de reclassering. Voor meer informatie verwijzen we naar de registratie door DJI van het algoritme, waar de inhoud in deze beschrijving mede op gebaseerd is.

Gebruikte termen:

Cliënten: zijn alle mensen over wie de reclassering adviseert of op wie de reclassering toezicht houdt in opdracht van OM, ZM of DJI.

Indicatiestelling: een advies van een deskundige over wat voor zorg en beveiliging een cliënt nodig heeft. Op basis daarvan wordt gekeken wat de beste plek is.

Plaatsingskader: in het plaatsingskader staan de regels over het systeem van plaatsing. Dit document is openbaar. Zo kunnen zorgaanbieders en cliënten zien hoe er wordt geplaatst, wat ook moet van de Wet forensische zorg.

Criteria: dit zijn gegevens over cliënten die belangrijk zijn voor het plaatsen. Dit zijn de harde criteria, zoals geslacht, leeftijd en zorgvraag. Zie voor de volledige lijst van criteria het kopje 'Gegevens' in deze tekst. Elke zorgaanbieder heeft bepaald voor welke criteria hij zorg kan leveren.

Contra-indicaties: gegevens die tot een andere beslissing kunnen leiden dan de gewone criteria. Dit noemen we ook wel de zachte criteria, zoals een gebiedsverbod, incidenten, of dat de geschikte instelling vol is.

Het algoritme stelt de juiste plek bij een zorgaanbieder voor. De reclasseringswerker kan hiermee cliënten aanmelden bij forensische zorgaanbieders.

De regels uit het plaatsingskader zijn de basis van dit algoritme.

De drie reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van IFZO. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 8 lid 1 sub d Reclasseringsregeling 1995

Wet forensische zorg artikel 2.6

Reclasseringsregeling 1995, artikel 8

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of zorgaanbieders voortrekken. Het algoritme stelt een zorgaanbieder voor waar DJI een contract mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde criteria van cliënten (gebaseerd op de indicatiestelling) en vergelijkt deze met de criteria van zorgaanbieders. Alleen zorgaanbieders die aan alle criteria voldoen, worden aan de medewerker getoond. Er zijn contra-indicaties die wel belangrijk kunnen zijn bij het voorstellen van een zorgaanbieder, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd. Zoals wachtlijsten of de belangen van een slachtoffer.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme kan niet met alles rekening houden. Daarom beoordeelt een reclasseringsmedewerker altijd het voorstel van het algoritme. Voor de zorgaanbieder is het belangrijk dat de zorg die de cliënt nodig heeft, past bij de zorg die de zorgaanbieder biedt.

Het is heel belangrijk voor een cliënt dat hij of zij op de juiste plek terechtkomt om de juiste zorg te krijgen. Hier zijn regels voor, deze zijn:

·     De cliënt moet de juiste zorg en beveiliging krijgen

·     De cliënt moet op tijd de juiste zorg krijgen (denk aan wachtlijsten)

·     De plek waar de cliënt verblijft, moet bereikbaar zijn, ook voor familie, vrienden en bekenden (in de juiste regio).

Een cliënt zou ook zonder algoritme geplaatst kunnen worden. Maar dat is moeilijk, omdat er in Nederland veel verschillende zorgaanbieders zijn en veel cliënten met verschillende zorgvragen. Daarom wordt een algoritme gebruikt. Het algoritme maakt het kiezen van de goede zorgaanbieder efficiënter, transparanter en uniform.

# data[].attributes.humanIntervention
Een reclasseringswerker kijkt naar de zorgaanbieders die het algoritme voorstelt. Het algoritme stelt meestal meerdere zorgaanbieders voor. Een reclasseringswerker maakt dan een keuze volgens het plaatsingskader. Indien noodzakelijk, wordt rekening gehouden met eventuele contra-indicaties.

Als er geen zorgaanbieder is die aan de criteria voldoet, stelt het algoritme geen zorgaanbieder voor. Dit komt doordat er dan geen passende zorgaanbieder in de buurt van de cliënt is gevonden. Als het algoritme geen zorgaanbieder in de buurt kan vinden, vraagt de reclasseringswerker het algoritme om buiten de regio te kijken naar een passende zorgaanbieder. Het algoritme zoekt dan opnieuw naar zorgaanbieders die de cliënt de benodigde zorg kunnen geven.

Een reclasseringswerker mag afwijken van het voorstel van het algoritme. Daar moet de reclasseringswerker wel goede redenen voor hebben en dit motiveren. Welke redenen dit kunnen zijn, staat in het plaatsingskader en we noemen dit contra-indicaties. Bijvoorbeeld als het slachtoffer bij de zorgaanbieder in de buurt woont of als er een lange wachtlijst is. Een reclasseringswerker kijkt naar de situatie en kiest de best passende zorgaanbieder voor de cliënt. Want het is belangrijk dat de cliënt op tijd de benodigde/passende zorg krijgt.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zit in het plaatsingssysteem van DJI. In dat systeem staan veel gevoelige gegevens, zoals medische gegevens en gegevens uit het strafdossier. Reclasseringswerkers  weten hoe ze met vertrouwelijke gegevens moeten omgaan, hier worden ze in geschoold. Alleen reclasseringswerkers die hiervoor opdracht hebben, kunnen in het plaatsingssysteem werken en bij de gegevens die erin staan.

Het risico bestaat dat reclasseringswerkers geen gebruik maken van het algoritme. Om dat te voorkomen, moeten medewerkers bij het afwijken van het voorstel van het algoritme motiveren waarom ze dat doen. Het is dus niet mogelijk een cliënt te plaatsen zonder dat het algoritme een voorstel heeft gedaan.

Zie verder ook de registratie van dit algoritme door DJI in het register.

# data[].attributes.sourceData
Hieronder staat welke gegevens (criteria) het algoritme gebruikt voor plaatsingen bij tbs met dwangverpleging en bij klinische zorg. Bij tbs en klinische zorg is een cliënt opgenomen in een zorglocatie.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: DSM-hoofdgroep, verstandelijke vermogens, zedendelinquentie aanwezig, zorgsetting, verblijfsoort, toelichting hoofddiagnose ‘’Aan middelen gebonden stoornis’’.

Een cliënt kan ook verblijfszorg krijgen. Verblijfzorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek maar in een beschermde woonvorm waar de cliënt ook ’s nacht verblijft.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

Een cliënt kan ook ambulante zorg krijgen. Ambulante zorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek. De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

# data[].attributes.contactEmail
info@svg.reclassering.nl De Dienst Justitiële Inrichtingen is eigenaar van dit algoritme. We verwijzen u ook naar de publicatie door Dienst Justitiële Inrichtingen in dit algoritmeregister mocht u vragen hebben over dit algoritme. Heeft u vragen over hoe de reclassering dit algoritme gebruikt dan kunt u contact opnemen met bovenstaand mailadres.

# data[].attributes.website
Op  https://www.forensischezorg.nl/praktijk/zorgaanbod/locaties  staan de locaties van de forensische zorgaanbieders

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt en wordt beheerd door de Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid.

# data[].attributes.name
Matchen justitiabele aan forensische zorglocatie - IFZO

# data[].attributes.goal
Forensische zorg kan als bijzondere voorwaarde worden opgelegd bij een (deels) voorwaardelijke straf. De rechter kan naast de algemene voorwaarde (geen nieuwe strafbare feiten plegen) ook bijzondere voorwaarden opleggen, waaronder de verplichting tot behandeling. De reclassering houdt toezicht op naleving van de bijzondere voorwaarden. Wanneer forensische zorg wordt opgelegd, plaatst de reclassering cliënten bij een forensische zorgaanbieder. De reclassering kan alleen in ambulante zorg plaatsen, dit betreft ambulante behandeling, begeleiding en dagbesteding. En in verblijfszorg wanneer deze niet volgt op klinische zorg.

Er zijn veel zorgaanbieders en duizenden plaatsingen per jaar. In deze tekst hebben we het enkel over de werkwijze van de reclassering. Voor meer informatie verwijzen we naar de registratie door DJI van het algoritme, waar de inhoud in deze beschrijving mede op gebaseerd is.

Gebruikte termen:

Cliënten: zijn alle mensen over wie de reclassering adviseert of op wie de reclassering toezicht houdt in opdracht van OM, ZM of DJI.

Indicatiestelling: een advies van een deskundige over wat voor zorg en beveiliging een cliënt nodig heeft. Op basis daarvan wordt gekeken wat de beste plek is.

Plaatsingskader: in het plaatsingskader staan de regels over het systeem van plaatsing. Dit document is openbaar. Zo kunnen zorgaanbieders en cliënten zien hoe er wordt geplaatst, wat ook moet van de Wet forensische zorg.

Criteria: dit zijn gegevens over cliënten die belangrijk zijn voor het plaatsen. Dit zijn de harde criteria, zoals geslacht, leeftijd en zorgvraag. Zie voor de volledige lijst van criteria het kopje 'Gegevens' in deze tekst. Elke zorgaanbieder heeft bepaald voor welke criteria hij zorg kan leveren.

Contra-indicaties: gegevens die tot een andere beslissing kunnen leiden dan de gewone criteria. Dit noemen we ook wel de zachte criteria, zoals een gebiedsverbod, incidenten, of dat de geschikte instelling vol is.

Het algoritme stelt de juiste plek bij een zorgaanbieder voor. De reclasseringswerker kan hiermee cliënten aanmelden bij forensische zorgaanbieders.

De regels uit het plaatsingskader zijn de basis van dit algoritme.

De drie reclasseringsorganisaties in Nederland maken op eenduidige wijze gebruik van IFZO. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 8 lid 1 sub d Reclasseringsregeling 1995

Wet forensische zorg artikel 2.6

Reclasseringsregeling 1995, artikel 8

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een soort keuzeschema (beslisboom) en is dus niet zelflerend. Hierdoor kan het algoritme geen keuzes gebaseerd op vooroordelen (bias) maken of bepaalde personen of zorgaanbieders voortrekken. Het algoritme stelt een zorgaanbieder voor waar DJI een contract mee heeft. Het algoritme doet een voorstel op basis van de ingevoerde criteria van cliënten (gebaseerd op de indicatiestelling) en vergelijkt deze met de criteria van zorgaanbieders. Alleen zorgaanbieders die aan alle criteria voldoen, worden aan de medewerker getoond. Er zijn contra-indicaties die wel belangrijk kunnen zijn bij het voorstellen van een zorgaanbieder, maar die niet in het algoritme zijn ingebouwd. Zoals wachtlijsten of de belangen van een slachtoffer.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme kan niet met alles rekening houden. Daarom beoordeelt een reclasseringsmedewerker altijd het voorstel van het algoritme. Voor de zorgaanbieder is het belangrijk dat de zorg die de cliënt nodig heeft, past bij de zorg die de zorgaanbieder biedt.

Het is heel belangrijk voor een cliënt dat hij of zij op de juiste plek terechtkomt om de juiste zorg te krijgen. Hier zijn regels voor, deze zijn:

·     De cliënt moet de juiste zorg en beveiliging krijgen

·     De cliënt moet op tijd de juiste zorg krijgen (denk aan wachtlijsten)

·     De plek waar de cliënt verblijft, moet bereikbaar zijn, ook voor familie, vrienden en bekenden (in de juiste regio).

Een cliënt zou ook zonder algoritme geplaatst kunnen worden. Maar dat is moeilijk, omdat er in Nederland veel verschillende  zorgaanbieders zijn en veel cliënten met verschillende zorgvragen. Daarom wordt  een algoritme gebruikt. Het algoritme maakt het kiezen van de goede zorgaanbieder efficiënter, transparanter en uniform.

# data[].attributes.humanIntervention
Een reclasseringswerker kijkt naar de zorgaanbieders die het algoritme voorstelt. Het algoritme stelt meestal meerdere zorgaanbieders voor. Een reclasseringswerker maakt dan een keuze volgens het plaatsingskader. Indien noodzakelijk, wordt rekening gehouden met eventuele contra-indicaties.

Als er geen zorgaanbieder is die aan de criteria voldoet, stelt het algoritme geen zorgaanbieder voor. Dit komt doordat er dan geen passende zorgaanbieder in de buurt van de cliënt is gevonden. Als het algoritme geen zorgaanbieder in de buurt kan vinden, vraagt de reclasseringswerker het algoritme om buiten de regio te kijken naar een passende zorgaanbieder. Het algoritme zoekt dan opnieuw naar zorgaanbieders die de cliënt de benodigde zorg kunnen geven.

Een reclasseringswerker mag afwijken van het voorstel van het algoritme. Daar moet de reclasseringswerker wel goede redenen voor hebben en dit motiveren. Welke redenen dit kunnen zijn, staat in het plaatsingskader en we noemen dit contra-indicaties. Bijvoorbeeld als het slachtoffer bij de zorgaanbieder in de buurt woont of als er een lange wachtlijst is. Een reclasseringswerker kijkt naar de situatie en kiest de best passende zorgaanbieder voor de cliënt. Want het is belangrijk dat de cliënt op tijd de benodigde/passende zorg krijgt.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zit in het plaatsingssysteem van DJI. In dat systeem staan veel gevoelige gegevens, zoals medische gegevens en gegevens uit het strafdossier. Reclasseringswerkers  weten hoe ze met vertrouwelijke gegevens moeten omgaan, hier worden ze in geschoold. Alleen reclasseringswerkers die hiervoor opdracht hebben, kunnen in het plaatsingssysteem werken en bij de gegevens die erin staan.

Het risico bestaat dat reclasseringswerkers geen gebruik maken van het algoritme. Om dat te voorkomen, moeten medewerkers bij het afwijken van het voorstel van het algoritme motiveren waarom ze dat doen. Het is dus niet mogelijk een cliënt te plaatsen zonder dat het algoritme een voorstel heeft gedaan.

Zie verder ook de registratie van dit algoritme door DJI in het register.

# data[].attributes.sourceData
Hieronder staat welke gegevens (criteria) het algoritme gebruikt voor plaatsingen bij tbs met dwangverpleging en bij klinische zorg. Bij tbs en klinische zorg is een cliënt opgenomen in een zorglocatie.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: DSM-hoofdgroep, verstandelijke vermogens, zedendelinquentie aanwezig, zorgsetting, verblijfsoort, toelichting hoofddiagnose ‘’Aan middelen gebonden stoornis’’.

Een cliënt kan ook verblijfszorg krijgen. Verblijfzorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek maar in een beschermde woonvorm waar de cliënt ook ’s nacht verblijft.

De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, leeftijd, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

Een cliënt kan ook ambulante zorg krijgen. Ambulante zorg is forensische zorg waarbij de cliënt niet (meer) verblijft in een kliniek. De criteria zijn: Geografisch gebied (bijvoorbeeld postcode of arrondissement), geslacht, enkele klinische (medisch-vertrouwelijke) gegevens: dominante zorgvraag, meest relevante bijkomende problematiek, aard van de zorgvraag, range, noodzaak tot specifieke outreachende benadering/bemoeizorg.

# data[].attributes.contactEmail
algoritmeregister@reclassering.nl De Dienst Justitiële Inrichtingen is eigenaar van dit algoritme. We verwijzen u ook naar de publicatie door Dienst Justitiële Inrichtingen in dit algoritmeregister mocht u vragen hebben over dit algoritme. Heeft u vragen over hoe de reclassering dit algoritme gebruikt dan kunt u contact opnemen met bovenstaand mailadres.

# data[].attributes.website
Op  https://www.forensischezorg.nl/praktijk/zorgaanbod/locaties  staan de locaties van de forensische zorgaanbieders.

# data[].attributes.provider
Dit programma is gemaakt en wordt beheerd door de Justitiële ICT Organisatie van het Ministerie van Justitie en Veiligheid.

# data[].attributes.goal
Als u door een ongeval niet meer kunt werken, heeft u vaak recht op een uitkering van UWV. Soms kunnen wij een ander aansprakelijk stellen voor de kosten van deze uitkering. Bijvoorbeeld als het ongeval door een ander is veroorzaakt. Om snel te kunnen zien of dit kosten kan verminderen, gebruiken wij het algoritme ‘Vaststellingsmodel regres’.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme vergelijkt het bedrag dat we zouden kunnen claimen bij degene die aansprakelijk is, met de gemiddelde uitvoeringskosten van een regreszaak. Zaken met lagere bedragen dan de gemiddelde kosten nemen wij niet in behandeling.

# data[].attributes.proportionality
Als uw arbeidsongeschiktheid door een ander is veroorzaakt, dan onderzoeken wij of we uw uitkering kunnen laten betalen door de verzekeraar van deze andere partij. Dit heet regres. Op deze manier proberen wij de kosten voor uitkeringen, en dus de maatschappij, te verkleinen.

Het kost ook geld om zo’n onderzoek uit te voeren. Daarom bekijken we van tevoren of dit kosten kan besparen.

# data[].attributes.humanIntervention
Onze medewerkers houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het vaststellingsmodel:

Een data-analist zet de gegevens uit onze systemen in het algoritme.

Een medewerker beoordeelt steekproefsgewijs de uitkomsten.

# data[].attributes.risks
Het vaststellingsmodel behandelt elke mogelijke regreszaak op dezelfde manier:

Het algoritme gebruikt van iedereen altijd dezelfde gegevens.

Het algoritme verwerkt alle gegevens op dezelfde manier.

De uitkomst van het algoritme heeft geen gevolgen voor uw uitkering of voorziening.

We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We hebben een Gegevensbeschermingeffectbeoordeling (GEB) uitgevoerd. Een GEB brengt in kaart welke persoonsgegevens worden gebruikt, op welke manier en of de privacy van de betrokkenen voldoende beschermd wordt. In de GEB worden maatregelen voorgesteld om de privacy-risico’s te beperken.

We houden ons aan de archiefwet door gegevens die niet (meer) belangrijk zijn te verwijderen.

Het algoritme vervangt een aantal menselijke handelingen. Hierdoor worden er minder fouten gemaakt en kunnen we sneller werken.

# data[].attributes.sourceData
We gebruiken gegevens van cliënten die hebben aangegeven dat hun arbeidsongeschiktheid door een ander is veroorzaakt. Deze informatie is bekend bij onze divisies Sociaal Medische Zaken (SMZ) en Uitkeren.

Het gaat om de volgende gegevens:

uw Burgerservicenummer (BSN)

de datum waarop u bent ziekgemeld

de datum waarop u bent hersteld

de reden waarom uw ziekmelding is afgesloten

de vermoedelijke datum waarop u gezondheidsschade door een derde opliep

het type uitkering dat u hierdoor nodig heeft: ZW, WIA, WAJONG, WAO of WAZ

de ingangsdatum van uw uitkering

welke bedragen er aan u zijn uitgekeerd

uw regresnummer

Ook gebruiken we informatie over de (gemiddelde) kosten van een regreszaak. Deze worden elk jaar door ons vastgesteld.

# data[].attributes.goal
Wanneer u een WW-uitkering bij ons aanvraagt, willen wij weten of u niet door uw eigen schuld werkloos bent geworden. Als dit wel het geval is, dan bent u verwijtbaar werkloos. U heeft dan geen recht op een WW-uitkering. Om mogelijke verwijtbare werkloosheid bij WW-aanvragen te signaleren, gebruiken wij de Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid.

# data[].attributes.methodsAndModels
De risicoscan stelt op basis van een combinatie van meerdere gegevens het risico op verwijtbare werkloosheid vast. Dit gebeurt dus nooit op basis van één gedragskenmerk of één gegeven. Aanvragen met een hoog risico worden voor uitgebreid onderzoek aangeboden aan onze medewerkers.

Belangrijk om te weten is dat de risicoscan alleen signaleert. Een signaal geeft niet aan of iemand wel of niet verwijtbaar werkloos is, maar is een aanleiding voor medewerkers om een controle uit te voeren. Onze medewerkers stellen zelf vast of er sprake is van verwijtbare werkloosheid of niet.

# data[].attributes.proportionality
De risicoscan is ontwikkeld om verwijtbare werkloosheid beter te kunnen signaleren zonder elk dossier te moeten controleren. Hierdoor kunnen wij ons meer focussen op klantgerichtheid in plaats van op controle.

YouTube video: Hoe werkt UWV met RisicoScans?: https://youtu.be/g4qY5mnCfBY

# data[].attributes.humanIntervention
Onze medewerkers houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

De medewerker beoordeelt zelf de WW-aanvraag en neemt zelf een besluit over de eventuele vervolgstappen. De risicoscan neemt dus geen besluiten over het recht op een uitkering.

Iedere maand controleren gespecialiseerde UWV-medewerkers de kwaliteit van de gegevens die de risicoscan gebruikt. Ook wordt de juiste werking van de scan gemonitord. Zo toetsen we voortdurend of de scan blijft voldoen aan onze kwaliteitsstandaarden. Zo wordt bijvoorbeeld gecontroleerd of de populatie die bij de ontwikkeling van de risicoscan is gebruikt nog representatief is.

De risicoscan wordt regelmatig doorontwikkeld zodat deze alleen gegevens gebruikt die een meerwaarde hebben voor de werking van de risicoscan. Gegevens die geen toegevoegde waarde (meer) hebben, verwijderen we. Ook kijken we regelmatig of er nog mogelijkheden zijn om de scan te verbeteren.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We controleren de kwaliteit van de gegevens steeds opnieuw.

We zorgen er altijd voor dat medewerkers de uiteindelijke beoordeling doen en niet het algoritme.

Als een scan door ons wordt (door)ontwikkeld, dan wordt de kwaliteit van ons werk getoetst door een onafhankelijke, gerenommeerde organisatie. Zo verkleinen we de kans op fouten of suboptimale kwaliteit.

Er wordt zoveel mogelijk gebruik gemaakt van gegevens die door de cliënt zelf zijn aangeleverd.

Met de volgende maatregelen zorgen wij voor een juist gebruik van de Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid:

Het algoritme gebruikt altijd dezelfde gegevens en gedragskenmerken.

De risicoscan gebruikt geen persoonskenmerken zoals afkomst, geslacht, leeftijd of andere privacygevoelige gegevens.

De risicoscan gebruikt geen gegevens van sociale media of andere openbare bronnen. Zo behandelen wij iedereen op dezelfde manier en hebben menselijke vooroordelen geen invloed op de behandeling.

Uit de risicoscan komt een selectie van signalen die medewerkers verder onderzoeken. Aan deze selectie wordt altijd een aantal (30%) willekeurig gekozen WW-aanvragen toegevoegd. De medewerker weet dus niet of een signaal uit de risicoscan komt of uit de aanvragen die willekeurig zijn toegevoegd. Zo zorgen we ervoor dat medewerkers niet worden beïnvloed en kritisch blijven op situaties die zij moeten onderzoeken.

Het algoritme signaleert alleen. Een medewerker beoordeelt of er daadwerkelijk sprake is van verwijtbare werkloosheid of niet.

Alleen de aanvragen die door de risicoscan komen (inclusief de 30% willekeurig gekozen WW-aanvragen die hieraan worden toegevoegd), worden extra gecontroleerd en onderzocht door onze medewerkers.

# data[].attributes.sourceData
De risicoscan gebruikt gegevens die nodig zijn om te zien of iemand die een WW-uitkering aanvraagt mogelijk een verhoogd risico heeft op verwijtbare werkloosheid. Deze gegevens gaan vooral over iemands gedrag. We noemen ze daarom gedragskenmerken.

We maken niet alle gegevens en gedragskenmerken die de risicoscan gebruikt openbaar. Anders kan de uitkomst van de risicoscan worden beïnvloed.

De risicoscan gebruikt 3 soorten gegevens:

gegevens over (mogelijke) eerdere WW-aanvragen en –uitkeringe)

(bijvoorbeeld hoe vaak u een WW-uitkering heeft gehad, op welke datum deze inging(en) en of u eerder verwijtbaar werkloos bent geweest)

gegevens over uw arbeidsverleden

(bijvoorbeeld hoe lang uw langste dienstverband duurde)

gegevens uit uw huidige WW-aanvraag

(bijvoorbeeld op welk moment u de aanvraag doet)

# data[].attributes.goal
Als u werkloos bent of binnenkort uw baan verliest, krijgt u misschien een WW-uitkering via UWV. U vraagt deze uitkering aan via Mijn UWV. De Klantapplicatie WW zorgt ervoor dat u uw online aanvraag gemakkelijk en snel kunt doen. Onze medewerkers kunnen deze aanvragen vervolgens sneller beoordelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De Klantapplicatie WW gebruikt gegevens als leeftijd, inkomen, arbeidsverleden en uitkeringsgegevens vanuit verschillende overheidssystemen. Wij krijgen bijvoorbeeld informatie over uw inkomen en arbeidsverleden van de Belastingdienst. Gegevens over uw leeftijd en adres komen van de gemeente waar u woont.

Na het indienen van een aanvraag heeft UWV genoeg informatie verzameld om de WW-uitkering uit te betalen. En om u te ondersteunen bij het vinden van passend werk.

# data[].attributes.proportionality
De Klantapplicatie WW toont de gegevens die UWV al heeft en die van belang zijn voor uw aanvraag. U kunt kijken of de gegevens kloppen en hoeft dan alleen nog maar de ontbrekende gegevens in te vullen. Daarna bepaalt UWV of u recht heeft op een WW-uitkering.

De afhandeling van uw aanvraag gaat voor een deel geautomatiseerd. Met de Klantapplicatie WW stelt UWV de volgende zaken vast:

Of u recht heeft op een uitkering.

Hoe hoog uw uitkering ongeveer is.

Hoelang u een uitkering krijgt.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Bij de ontwikkeling en het beheer van de Klantapplicatie WW zijn verschillende partijen betrokken. Denk aan analisten, juristen, uitvoerende medewerkers en klantpanels. Zij controleren maandelijks of het algoritme nog goed werkt.

UWV handelt een aanvraag voor een WW-uitkering geautomatiseerd of handmatig af. Dat laatste gebeurt in lastige situaties waarbij het nodig is dat een medewerker meekijkt. Medewerkers bekijken daarnaast regelmatig aanvragen. Bijvoorbeeld om te controleren of mensen recht hebben op een WW-uitkering.

Tijdens uw online WW-aanvraag kunt u via de telefoon vragen stellen over de werking van de Klantapplicatie WW.

Onze medewerkers houden in de gaten of wetten en regels veranderen. Als dat gebeurt passen we het algoritme aan. Zo blijft het algoritme voldoen aan de geldende wetten en regels.

# data[].attributes.risks
Wij toetsen de processen waarmee we het algoritme ontwikkelen, beheren en gebruiken steeds opnieuw. Zo zorgen wij ervoor dat de beoordeling van aanvragen voor een WW-uitkering goed blijft verlopen.

Ontstaat er toch een risico op een foute beoordeling? Dan kan UWV de Klantapplicatie WW, of bronsystemen die erop zijn aangesloten, uitzetten en een onderzoek starten.

De geldige wetten en regels zijn leidend voor het algoritme. Het algoritme past de regels uit de wet altijd op dezelfde manier toe. Daarmee zorgen we ervoor dat wij mensen die een WW-uitkering aanvragen in vergelijkbare situaties gelijk behandelen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt de volgende gegevens:

burgerservicenummer

voornaam

achternaam

geboortedatum

geslacht

burgerlijke staat

straatnaam, huisnummer, postcode en woonplaats

telefoonnummer

rekeningnummer

naam werkgever(s) en duur dienstverband(en)

inkomensgegevens

arbeidsjaren of arbeidsverleden

gezondheidsgegevens (ingangsdatum en einddatum van Ziektewet- en arbeidsongeschiktheidsuitkeringen)

uitkeringsgegevens van eerdere of lopende uitkeringen (dagloon, ingangsdatum uitkering, uitkeringsduur)

Tabel klantapplicatie WW

In de tabel hieronder ziet u welke gegevens de Klantapplicatie WW gebruikt en waarvoor ze worden gebruikt.

burgerservicenummer: wordt gebruikt voor gebruikt voor identificatie

voornaam: wordt gebruikt voor aanhef in de brief

achternaam: wordt gebruikt voor aanhef in de brief

geboortedatum: wordt gebruikt voor beoordeling hoogte en recht op uitkering (een WW-uitkering kan worden aangevraagd vanaf 15 jaar en tot en met 66 jaar)

geslacht: wordt gebruikt voor aanhef in de brief

burgerlijke staat: wordt gebruikt voor recht op toeslag (vragen we alleen als iemand mogelijk recht heeft op toeslag)

straatnaam, huisnummer, postcode en woonplaats: wordt gebruikt voor het aanschrijven en verwerking aanvraag (we gebruiken het adres om te bepalen welk kantoor de aanvraag afhandelt)

telefoonnummer: wordt gebruikt voor het telefonisch contact

rekeningnummer: wordt gebruikt voor de uitbetaling, het overmaken van de uitkering en eventuele toeslag

naam werkgever(s) en duur dienstverband(en): wordt gebruikt voor beoordeling hoogte en recht op uitkering

inkomensgegevens: worden gebruikt voor beoordeling hoogte en recht op uitkering

arbeidsjaren of arbeidsverledenbeoordeling: worden gebruikt voor duur uitkering

gezondheidsgegevens: worden gebruikt voor beoordeling hoogte en recht op uitkering

uitkeringsgegevens van eerdere of lopende uitkeringen (dagloon, ingangsdatum uitkering, uitkeringsduur): worden gebruikt voor beoordeling hoogte en recht op uitkering

# data[].attributes.goal
Voor de Overdrachtsbelasting (OVB) is een speciaal signaalmodel ontwikkeld dat toezicht ondersteunt op het gebruik van het verlaagd tarief en de startersvrijstelling. De uitworpredenen zijn (in)direct gebaseerd op wettelijke bepalingen. Alle aangiftes waarin aanspraak wordt gemaakt op deze gunstige regelingen, worden automatisch door dit risicomodel gehaald en geregistreerd.

Het is een algoritme dat afwijkingen in de aangiftegegevens signaleert. Het controleert of de opgegeven waarden overeenkomen met de wettelijke criteria die gelden voor het verlaagd tarief of de startersvrijstelling. Wanneer er afwijkingen worden gevonden, kent het algoritme per uitvalreden een score toe. Deze scores worden vervolgens cumulatief weergegeven aan de behandelaars van OVB-aangiftes. Op basis van deze scores kunnen behandelaars gericht actie ondernemen.

Het uiteindelijke doel van het algoritme is dan ook om effectief toezicht te houden op het juiste gebruik van de fiscale regelingen binnen de OVB.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Uitvoeringsregeling Algemene wet inzake rijksbelastingen

3. Algemene wet bestuursrecht:

4. Wet op belastingen van rechtsverkeer

5. Uitvoeringsbesluit belastingen van rechtsverkeer

6. Algemene verordening gegevensbescherming

7. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

8. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

9. Archiefwet 1995:

10. Registratiewet 1970

11. Uitvoeringsregeling Registratiewet 1970

12. Wet op de notarisambt

13. Wet elektronische registratie notariële akten

14. Verordening elektronische notariële akte

15. Reglement elektronische notariële akte

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme maakt het mogelijk om OVB-aangiftes systematisch en grondig te controleren. Dit versterkt de kwaliteit van het toezicht en zorgt ervoor dat burgers en ondernemingen sneller duidelijkheid krijgen over hun aangifte. Zonder de signalen die het algoritme genereert, is gericht toezicht nauwelijks uitvoerbaar.

We willen dit toezicht op een zorgvuldige en data-gedreven manier uitvoeren. Het algoritme fungeert hierbij als een ondersteunend hulpmiddel voor medewerkers van de Belastingdienst. Hierdoor kunnen zij aangiftes nauwkeuriger, efficiënter en op een uniforme manier beoordelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij dit signaalmodel is altijd sprake van een menselijke tussenkomst bij het nemen van beslissingen. Het algoritme detecteert en selecteert data-afwijkingen in de aangifte ten opzichte van de wetgeving, in de vorm van signalen. Het is de OVB-medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
De Algemene wet bestuursrecht (Awb) schrijft voor 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.

De Belastingdienst stelde voorwaarden op voor de ontwikkeling van algoritmes, een kwaliteitsframework. Hierin staan de gevolgde regels en afspraken bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds voldoet aan de kwaliteitseisen.

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

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Persoonsgegevens belastingplichtige

2. Aangifte data van notarissen, administratie Overdrachtsbelasting

3. Vastgoeddata

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Rotterdam biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent Gem’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met Gem.

De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt Gem om de Rotterdammer beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt Gem gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt, welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

Gem kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die Gem kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de gemeente Rotterdam antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in Rotterdam.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die Gem kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Rotterdam kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op Rotterdamse situaties.

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van Rotterdam zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in Rotterdam.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om snel en veilig te controleren of een reiziger die via de SSPC de grens wil passeren de eigenaar van het paspoort betreft. Het betreft hier reizigers met een paspoort uitgegeven door een land dat gerechtigd is om middels de SSPC de grens te passeren. De SSPC e-gate vergelijkt de foto in de paspoortchip met een nieuwe live-foto/scan van de reiziger. De gegevens worden maximaal 24 uur opgeslagen. De grenscontroles worden middels het systeem en algoritme geautomatiseerd en in real-time uitgevoerd. De grenscontroles worden geautomatiseerd en direct ter plaatse uitgevoerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van de SSPC en verwerking van bijzondere persoonsgegevens ligt in artikel 9, tweede lid, aanhef en onder g, van de AVG en artikel 8 lid 2, artikel 13 en artikel 16 van de Schengrenscode ten aanzien van het uitvoeren van grenscontroles.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme controleert de identiteit van de reiziger. Wanneer iemand door een e-gate gaat, maakt het systeem een gezichtsscan. Deze scan wordt daarna omgezet in een simpel profiel van het gezicht, bijvoorbeeld met informatie over de vorm van het gezicht en waar de ogen en neus zitten. In de chip van het paspoort staat ook zo’n profiel. De e-gate leest dit uit en vergelijkt het met de nieuwe scan. Het systeem kijkt hoeveel beide profielen op elkaar lijken. Als ze genoeg overeenkomen, en er geen problemen worden gevonden, gaan de deuren open en mag de reiziger doorlopen.

# data[].attributes.proportionality
De automatisering zorgt ervoor dat grenscontroles sneller en effectiever verlopen. Reizigers kunnen vlotter door de controle, waardoor wachtrijen korter worden en de doorstroming op de luchthaven verbetert. Naast de e-gates kunnen reizigers gebruik maken van de manuele balie, waar handmatige controle door de grenswachter plaatsvindt.

# data[].attributes.humanIntervention
Het gebruik van de e-gates gebeurt altijd onder toezicht van een grenswachter. De grenswachter kijkt mee tijdens het proces en krijgt advies bij het nemen van de eindbeslissing, namelijk doorgang verlenen of doorverwijzen naar het tweedelijns grensonderzoek voor nadere bevraging. Het systeem biedt de grenswachter enkel een advies, gebaseerd op de informatie van de SSPC e-gate en de bevraagde registers (zoals het Schengen Informatie Systeem, Europol, Interpol en nationale databanken). Er is geen sprake van een automatisch besluit en er vindt altijd menselijk tussenkomst plaats om de beslissing te adviseren.

# data[].attributes.risks
Het systeem is geaccrediteerd conform het Defensie Beveiligingsbeleid. Dit is het beleid van het Ministerie van Defensie om informatie, mensen, gebouwen en systemen te beschermen tegen bedreigingen zoals spionage, sabotage, diefstal of terrorisme.

# data[].attributes.sourceData
Tijdens het uitlezen van het paspoort worden alle persoonsgegevens verwerkt zoals aangegeven op de houderpagina, inclusief de pasfoto en de gegevens uit de machine leesbare zone. Dit omvat basisgegevens zoals documenttype, landcode, documentnummer, naam, nationaliteit, geboortedatum, geslacht en de geldigheidsdatum. Ook gegevens op de chip worden uitgelezen. De uitgelezen gegevens worden deels doorgegeven aan de grensautoriteiten, waar de grenswachter in de toezichthouders balie de pasfoto en foto van elke reiziger kan zien.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
De afweging om dit algoritme in te zetten is om het maken van een melding zo gemakkelijk mogelijk te maken. Doordat melders worden geholpen bij het kiezen van de juiste categorie worden er minder tot geen verkeerde categoriën gekoppeld aan een melding. Dit zorgt voor het versneld afhandelen van de melding.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

Daarnaast wordt intern elke melding nog bekeken en beoordeeld of de melding bij de juiste behandelaar terecht is gekomen.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Deze meldingen worden dan binnen de BEL Combinatie door medewerkers beoordeeld. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 45.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Het algoritme wordt voortdurend getraind met alle nieuwe meldingen die worden gemeld.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.website
Melding openbare ruimte - Gemeente Eemnes

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
De afweging om dit algoritme in te zetten is om het maken van een melding zo gemakkelijk mogelijk te maken. Doordat melders worden geholpen bij het kiezen van de juiste categorie worden er minder tot geen verkeerde categoriën gekoppeld aan een melding. Dit zorgt voor het versneld afhandelen van de melding.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

Daarnaast wordt intern elke melding nog bekeken en beoordeeld of de melding bij de juiste behandelaar terecht is gekomen.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Deze meldingen worden dan binnen de BEL Combinatie door medewerkers beoordeeld. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 45.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Het algoritme wordt voortdurend getraind met alle nieuwe meldingen die worden gemeld.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.website
Melding openbare ruimte - Gemeente Laren

# data[].attributes.goal
Bevorderen van digitale toegankelijkheid van overheidswebsites. Er zijn veel mensen die moeite hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, etc. Op de website van GGD IJsselland kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker direct gebruiken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Tijdelijk besluit digitale toegankelijkheid overheid

European Accessibility Act

WCAG2.0

# data[].attributes.methodsAndModels
ReadSpeaker webReader is een SaaS (Software as a Service). Deze maakt gebruik van Deep Neural Network (DNN) technologie. De software analyseert de aangeboden gegevens, zoals de tekst op een website. Met hulp van een wiskundig model wordt dit omgezet in natuurlijke, verstaanbare spraak.

# data[].attributes.proportionality
Digitale Toegankelijkheid is een wettelijke verplichting. Deze tool draagt daar substantieel aan bij.

# data[].attributes.humanIntervention
Tekst wordt omgezet naar spraak. Er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is op de website.

# data[].attributes.goal
Het algoritme onderstreept de persoonsgegevens in documenten. Een medewerker moet alle pagina's bekijken en controleren of het document goed geanonimiseerd is. Daarna verwijdert de software alle gemarkeerde informatie en wordt het zwartgelakt. Daarna kunnen de documenten gepubliceerd worden op basis van de Wet Open Overheid (WOO).

De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.name
RPA voor het automatiseren van een deel van het proces kwaliteitsvragen en gespreksverslagen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van het cluster Participatie te automatiseren. De inzet van RPA vermindert de werkdruk en geeft de medewerkers meer tijd voor andere taken. Inwoners en bedrijven hebben alleen indirect met het algoritme te maken. RPA zorgt ervoor dat inwoners en bedrijven sneller antwoord krijgen. De RPA software draait op een on-premise omgeving binnen de eigen ICT omgeving en de gegevens van inwoners en bedrijven worden volledig versleuteld verwerkt, wat de privacy waarborgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet 2003

# data[].attributes.methodsAndModels
Functioneel: De consulent maakt een verslag van een huisbezoek bij een client in de applicatie Montr. Dit gespreksverslag wordt door de robot (RPA) gekoppeld in de applicatie Civision samenlevingszaken. Dit scheelt handmatig werk en verkleint de kans op fouten.

Technisch: We passen RPA toe dit is een software robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. Na het programmeren voert de RPA-robot zijn werk uit, namelijk het proces dat moet worden uitgevoerd, dit doet hij op basis van vooraf bepaalde regels. Indien er iets niet klopt in het proces valt de robot uit en is er menselijke tussenkomst. Het proces moet dan handmatig worden verwerkt. Er wordt geen AI gebruikt in het algoritme.

# data[].attributes.proportionality
RPA helpt ons om tijdige terugkoppeling te geven aan inwoners en bedrijven. Door RPA in te zetten op repeterende werkzaamheden hoeft er minder extern personeel te worden ingehuurd waardoor er (maatschappelijke) kosten worden bespaard en verhogen we onze publieke waarde.

# data[].attributes.humanIntervention
Per RPA proces is er een procesbeheerder. De procesbeheerder monitort de robot. Wanneer informatie in het RPA proces onvolledig is valt het betreffende proces uit en moet het handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van de handmatige processen. De risico's op fouten wordt in veel gevallen kleiner. De processbeheerders doen maandelijks steekproeven op de processen die door RPA worden uitgevoerd. Deze steekproeven documenteren we.

# data[].attributes.goal
Het algoritme vergelijkt het gezicht van degene die aan de balie staat met de foto in zijn identiteitsdocument en geeft aan hoe zeker het is dat de persoon op de foto van het gescande identiteitsdocument dezelfde persoon is. Dit algoritme helpt de RNI-medewerker aan de balie om met meer zekerheid vast te stellen of de persoon aan de balie overeenkomt met degene van wie het identiteitsdocument gescand is.

Amsterdam is een van de gemeenten die is aangewezen om de RNI bij te houden. Hiervoor heeft de gemeente op een aantal locaties een loket ingericht waar de beschreven technologie wordt gebruikt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De ambtenaar van de gemeente Amsterdam doet de werkzaamheden onder verantwoordelijkheid van het ministerie van Binnenlandse zaken.

Wetsartikelen:

https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0033715&hoofdstuk=2&afdeling=2&paragraaf=2&artikel=2.67&z=2025-02-12&g=2025-02-12

https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0034306&hoofdstuk=2&afdeling=2&paragraaf=2&artikel=35&z=2025-01-01&g=2025-01-01

https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0040940&hoofdstuk=3&paragraaf=3.1&artikel=29&z=2018-05-25&g=2018-05-25

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evaluaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.

Bij de inschrijving van een burger in de RNI, gebruiken we een scanoplossing. Deze scanoplossing bestaat uit een ID-scanner, een A4 scanner, een scanserver, een kleine monitor en sinds februari 2021 ook een gezichtsscanner. Deze scanoplossing ondersteunt de RNI-medewerker om de aanvrager in te schrijven en sinds het gebruik van de gezichtsscanner ook om diens identiteit vast te stellen. De gegevens van het gescande identiteitsdocument worden op de kleine monitor getoond en als er geen bijzonderheden zijn, dan gaan de gescande gegevens van de scanoplossing naar de RNI-applicatie. De gegevens die gebruikt worden voor het vaststellen van de identiteit worden niet doorgegeven aan de RNI applicatie, maar het resultaat wordt op de kleine monitor weergegeven. De gegevens uit het gescande identiteitsdocument worden na akkoord van de RNI-medewerker gebruikt bij de inschrijving in RNI. Van de gezichtsscan wordt alleen in een logregel aan RNI doorgegeven dat deze is uitgevoerd en wat het resultaat is geweest. Dit resultaat kan zijn: ‘De gezichten zijn hetzelfde’ of ‘De gezichten zijn niet hetzelfde’.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de RNI-medewerker om de identiteit van de burger aan de balie vast te stellen.

# data[].attributes.humanIntervention
Uiteindelijk bepaalt de RNI-medewerker of hij de gezichtsscan gebruikt en wat hij met het resultaat van de gezichtsscan doet in het proces.

# data[].attributes.risks
Er is een klein risico dat de verwerking van de persoonsgegevens een negatief gevolg heeft voor de rechten en vrijheden van de betrokkenen Omdat de gezichtsscan niet opgeslagen wordt (de scan is alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en dan alleen voor de medewerkers van het RNI-loket zichtbaar), is het risico op lekken of manipuleren van de gezichtsopname klein.

# data[].attributes.sourceData
Foto van de chip uit het getoonde identiteitsdocument, een foto van het identiteitsdocument en de foto die gemaakt is door de gezichtsscanner.

# data[].attributes.name
RPA voor het automatiseren van incasso-ontvangsten in Civision samenlevingszaken

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van gemeente Bronckhorst te automatiseren. De inzet van RPA vermindert de werkdruk en geeft de medewerkers meer tijd voor andere taken. Inwoners en bedrijven hebben alleen indirect met het algoritme te maken. RPA zorgt ervoor dat inwoners en bedrijven sneller antwoord krijgen. De RPA software draait op een on-premise omgeving binnen de eigen ICT omgeving en de gegevens van inwoners en bedrijven worden volledig versleuteld verwerkt, wat de privacy waarborgt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Maatschappelijke Ondersteuning (WMO) en Jeugdwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Functioneel: De robot leest elke maand een excel document uit met ontvangsten van incasso vorderingen. Deze worden door de robot in Civision samenlevingszaken geboekt. Dit scheelt handmatig werk.

Technisch: We passen RPA toe dit is een software robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. Na het programmeren voert de RPA robot zijn werk uit, namelijk het proces dat moet worden uitgevoerd, dit doet hij op basis van vooraf bepaalde regels. Indien er iets niet klopt in het proces valt de robot uit en is er menselijke tussenkomst.Het proces moet dan handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.proportionality
RPA helpt ons om tijdige terugkoppeling te geven aan inwoners en bedrijven. Door RPA in te zetten op repeterende werkzaamheden hoeft er minder extern personeel te worden ingehuurd waardoor er (maatschappelijke) kosten worden bespaard en verhogen we onze publieke waarde.

# data[].attributes.humanIntervention
Per RPA proces is er een procesbeheerder. De procesbeheerder monitort de robot. Wanneer informatie in het RPA proces onvolledig is valt het betreffende proces uit en moet het handmatig worden verwerkt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen aanvullende risico's ten opzichte van de handmatige processen. De risico's op fouten wordt in veel gevallen kleiner. De processbeheerders doen maandelijks steekproeven op de processen die door RPA worden uitgevoerd. Deze steekproeven documenteren we.

# data[].attributes.goal
Visualisaties op Facebook

# data[].attributes.proportionality
Geen grote nadeloige gevolgen, redelijk gerechtvaardigd

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers Communicatie

# data[].attributes.risks
Eem fusiek persoon controleert de uitkomsten

# data[].attributes.goal
Doel van de verwerking is het beoordelen van en communiceren over beveiligingsincidenten en maatregelen te treffen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gerechtvaardigd belang

# data[].attributes.methodsAndModels
Data verzamelt door Accenture.

Google Gemini (secLM) ondersteunt het proces van security monitoring om de ontstane security alerts te correleren en waar mogelijk te voorzien van een geautomatiseerde response op basis van bestaande playbooks en/of security use cases.

Beveiligingsteams kunnen zoeken naar aanvullende context, campagnes en tactieken van eventuele bedreigingen beter begrijpen, reactiereeksen in gang zetten en begeleide aanbevelingen ontvangen over de vervolgstappen - allemaal met behulp van natuurlijke taal.

# data[].attributes.proportionality
Adequaat reageren op mogelijke security zwakheden waar derden zonder toestemming gebruik van kunnen maken om de gemeente te benadelen. En reageren op een eventuele foute inschatting van een security zwakheid, waardoor apparatuur of medewerkers (tijdelijk) worden uitgesloten van IT-diensten.

# data[].attributes.humanIntervention
De Onderzoeksassistent kan helpen bij het beantwoorden van vragen, het samenvatten van gebeurtenissen, het opsporen van bedreigingen, het opstellen van regels en het aanbevelen van acties.

Playbook Assistant kan helpen bij het samenstellen van draaiboeken voor te nemen acties, het aanpassen van configuraties en het opnemen van best practices.

# data[].attributes.risks
Uitkomsten die leiden tot prioriteit 1 en 2 voor de gemeente worden doorgezet naar een mensom het algoritme te beoordelen. Deze menselijke beoordeling doet het team Cyber Fusion Center van de dienst Generieke Security diensten van de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Systeemlogging van Assets, netwerk en gebruikersprofielen.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat

# data[].attributes.goal
Het Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid (KiM) heeft een groot archief met publicaties. Dit archief blijft groeien. Hierdoor wordt het steeds moeilijker om hier goed in te zoeken. De KiM Explorer is een AI-chatbot die hierbij helpt. Hiermee kunnen gebruikers eerst documenten vinden die belangrijk zijn voor hun vraag. Vervolgens kunnen ze chatten over deze documenten. Hierdoor komen ze makkelijker bij de juiste kennis. Ze worden altijd verwezen naar de bron waar een antwoord uit komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deze chatbot is gebaseerd op Python en gebruikt het OpenAI API om vragen te beantworden met een LLM. Hij bevat een eigen RAG-architectuur die in twee stappen werkt.

Eerst worden alleen relevante documenten gevonden en getoond (vector store search). De gebruiker moet hierin zelf een selectie maken. Daarna wordt een chatsessie opgestart, met deze documenten als context. Dit maakt transparant wat de scope van het gesprek wel en niet bevat, en verbetert de kwaliteit van de antwoorden. De instructies van het taalmodel zorgen ervoor dat er gepaste antwoorden worden gegeven en de bronnen duidelijk worden vermeld.

Gebruiksstatistieken worden verzameld met een zelf gehoste instantie van Umami analytics.

# data[].attributes.proportionality
Nu kunnen de publicaties alleen handmatig doorzocht worden. Dit kan alleen door op de website in de titel te zoeken. Hierdoor worden niet altijd alle juiste documenten gevonden, of kost dit moeite. Met de KiM Explorer gaat dit proces beter en efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
Voorlopig krijgt alleen een beperkte groep medewerkers toegang tot de KiM Explorer. Zij krijgen duidelijke instructies en uitleg over de beperkingen van deze chatbot. Hierin staat dat ze antwoorden niet zomaar mogen gebruiken. Ze moeten de antwoorden eerst zelf controleren. De chatbot moedigt dit aan. Er wordt altijd een bronvermelding gegeven met link. Ook biedt de chatbot aan om contact op te nemen met het KiM.

# data[].attributes.risks
1. Er wordt alleen informatie gebruikt die al openbaar is.

2. Menselijke tussenkomst wordt aangemoedigd (zie hierboven).

3. Tijdens de pilot wordt gebruik gemonitord. Ook moeten de gebruikers vragenlijsten beantwoorden.

# data[].attributes.sourceData
1. Er wordt gebruik gemaakt van een commercieel taalmodel van OpenAI.

2. De publicaties waarnaar gebruikers kunnen zoeken zijn openbare rapporten van het KiM.

3. Tijdens het gebruik worden er statistieken verzameld over het gebruik. Dit gebeurt anoniem. Persoonsgegevens en zoektermen worden niet opgeslagen.

# data[].attributes.goal
Het doel is om aanvragen voor algemene bijstand en bijzondere bijstand sneller en op dezelfde manier te behandelen.

Het algoritme controleert tijdens elke stap of de aanvragen voldoen aan de wetten en regels. De consulent kan altijd zelf beslissen om iets anders te doen dan wat het programma voorstelt.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen. Een beslisboom is een onderdeel van het algoritme dat helpt om keuzes te maken. Het stelt vragen zoals: "Voldoet de aanvraag aan bepaalde voorwaarden?" en bepaalt aan de hand van de antwoorden welke stappen het systeem daarna neemt.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het gebruiken van dit algoritme is dat consulenten minder handmatig werk hoeven te doen. Het systeem zorgt ervoor dat belangrijke kennis bewaard blijft en dat ingewikkelde administratieve processen makkelijker worden. Bovendien zorgt het ervoor dat alle aanvragen op dezelfde manier worden behandeld en dat de documenten die eruit komen duidelijk en gelijk zijn.

Omdat de consulenten altijd kunnen ingrijpen en aanpassingen kunnen doen, zijn de risico’s bij het gebruik van dit programma heel klein. Daarom is het gebruik van het programma goed in balans met de voordelen die het oplevert.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker kan, nadat het algoritme klaar is, alle resultaten nog zelf aanpassen. Pas daarna wordt de uitkomst definitief gemaakt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de algoritmes die in de beslisboom zijn vastgelegd.

# data[].attributes.organization
Inspectie Leefomgeving en Transport (ILT)

# data[].attributes.goal
Veiligheid, milieu en eerlijke marktomstandigheden staan voorop in het toezicht op de binnenvaartsector. Overtredingen kunnen oneerlijk concurrentievoordeel opleveren. Hoewel de toezichthouders samenwerken, zijn er niet genoeg mensen en middelen om alle schepen te controleren. Het risicomodel helpt inspecteurs om slim te kiezen. Zij proberen schippers te ontzien die zich netjes aan de regels houden. Schepen met een grotere kans op overtredingen, worden juist gecontroleerd. Het doel is een verminderde inspectielast voor schepen die op orde zijn, eerlijkere concurrentie in de sector door vermindering van niet-nalevers, en verhoging van veiligheid en vermindering van milieubelasting in deze sector.

# data[].attributes.lawfulBasis
De ILT controleert of schepen zich houden aan wetten zoals de Binnenvaartwet, de Wet vervoer gevaarlijke stoffen, de Scheepvaartverkeerswet, de Arbeidstijdenwet en de Wet Milieubeheer. Ook gelden er aanvullende regels en besluiten.

De ILT verwerkt persoonsgegevens omdat dit nodig is om haar wettelijke taken uit te voeren. Dit is toegestaan volgens artikel 6, lid 1 onder e van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het risicomodel voor de binnenvaart gebruikt rekenregels om te voorspellen of een schip in overtreding is. Zo’n model noemen we ook wel een algoritme. Bij het maken van het model is een vorm van kunstmatige intelligentie gebruikt: machine learning. De computer heeft geleerd van veel gegevens uit het verleden. Zo wordt duidelijk welke kenmerken van een schip of bedrijf iets zeggen over de kans op een overtreding. De rekenregels zijn dus niet bedacht door een inspecteur, maar worden afgeleid uit de gegevens en het type algoritme. Het model werkt voor alle binnenvaartschepen, ook als die nog nooit zijn gecontroleerd.

# data[].attributes.proportionality
Om tot een effectiever toezicht te komen, is meer inzicht in de hele sector nodig. Op de eerste plaats ter ondersteuning van de expertise van de inspecteur bij het maken van keuzes, maar ook om een regisserende rol in het binnenvaarttoezicht te kunnen vervullen. Er zijn maar weinig inspecteurs en er varen heel veel binnenvaartschepen in Nederland, waarvan een deel niet eerder is gecontroleerd. Om vooraf een inschatting te kunnen maken van de risico's, heeft de ILT gekozen voor een voorspellend model. De ILT heeft informatie-gestuurd werken in haar strategie opgenomen, met als doel om maatschappelijke risico’s beter te kunnen identificeren en aan te pakken.

# data[].attributes.humanIntervention
De inspecteur beslist zelf of een schip wel of niet wordt gecontroleerd. Daarbij houdt hij/zij rekening met de werkinstructie, de risicoscore, kennis en ervaring en de eigen waarneming. De risicoscore is een hulpmiddel en geen verplicht advies.

# data[].attributes.risks
Veranderingen in de sector en het toezicht worden besproken met een gebruikersgroep. Als het nodig is, wordt het model daarop aangepast. Wijzigingen in de invoergegevens worden in de gaten gehouden en er wordt regelmatig getest op de betrouwbaarheid van het model. Als het nodig is worden maatregelen genomen en wordt het model opnieuw getraind met aangepaste kenmerken.

# data[].attributes.sourceData
Het model is gemaakt met gegevens die zijn verzameld tijdens het toezicht op de binnenvaart. Deze gegevens komen van de ILT en van organisaties waarmee de ILT samenwerkt: de havenbedrijven van Amsterdam en Rotterdam, de Nederlandse politie en Rijkswaterstaat. Het gaat om informatie zoals inspectiegegevens, vergunningen, kenmerken van schepen en bedrijfsinformatie. Samen geven deze gegevens een zo compleet mogelijk beeld van de sector.

# data[].attributes.goal
Voorkomen dat vertrouwelijke gegevens openbaar worden, in het bijzonder bij de uitvoering van de Woo. Hiermee beschermen we gegevens van onze burgers en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Open Overheid (Woo) en de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

# data[].attributes.methodsAndModels
Algoritme herkent vertrouwelijke gegevens en leert van menselijke aanpassingen.

# data[].attributes.proportionality
De uitvoering van de Woo verplicht (actieve) openbaarmaking. Dit algoritme helpt om persoonlijke en vertrouwelijke gegevens te herkennen in documenten en deze snel, digitaal ondersteund te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, het besluit te publiceren en de beoordeling van de juiste afscherming van gegevens ligt altijd bij een mens.

# data[].attributes.risks
Laag risico. Een ambtenaar controleert altijd of er op de juiste wijze is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Vertrouwelijke gegevens

# data[].attributes.goal
Wanneer u een uitkering ontvangt, is het belangrijk dat u zich aan de regels houdt. Als er signalen zijn dat u regels overtreedt, beoordelen wij of meer onderzoek nodig is. Hiervoor gebruiken we onder meer het algoritme Risicogericht Prioriteren.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme verwerkt de gegevens in 3 stappen:

1. Verzamelen: het algoritme verzamelt de vereiste gegevens bij de ontvangen signalen.

2. Aanvullen: het algoritme vult de signalen aan met gegevens waar dat nodig is.

3. Prioriteren: een deel van de gegevens, zoals het onderwerp van de mogelijke overtreding, gebruiken we om het signaal een prioriteit te geven.

Onze medewerkers handelen de signalen af en onderzoeken of een cliënt de regels heeft overtreden.

# data[].attributes.proportionality
UWV ontvangt vanuit verschillende bronnen meldingen dat cliënten mogelijk regels overtreden. Deze signalen komen van burgers, UWV-medewerkers en andere overheidsdiensten, zoals de Belastingdienst en de politie. De signalen bevatten niet altijd voldoende informatie. Om een signaal te beoordelen, hebben we meer gegevens nodig. Veel van deze gegevens staan in onze systemen en zijn dus al bekend bij UWV. Het algoritme Risicogericht Prioriteren zoekt die gegevens er automatisch bij. Daarna onderzoekt een medewerker of de regels daadwerkelijk zijn overtreden.

# data[].attributes.humanIntervention
Onze medewerkers houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Medewerkers beoordelen de signalen en besluiten uiteindelijk of er vervolgstappen nodig zijn.

Bij het maken en beheren van het algoritme werken verschillende deskundigen samen, zoals analisten, juristen en uitvoerende medewerkers.

Interne en externe specialisten controleren of het algoritme goed werkt en ethisch verantwoord is. We volgen daarbij de richtlijnen van de overheid over algoritmes. We kijken minimaal 1x per jaar of er mogelijkheden zijn om het algoritme te verbeteren.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

Een onafhankelijke externe organisatie voert kwaliteitscontroles uit om te testen of het algoritme zorgvuldig is. Dit gebeurt naast de standaard controles die onze specialistische UWV-medewerkers doen. Zo verkleinen we de kans op fouten.

We zorgen er altijd voor dat medewerkers de beoordeling doen en niet het algoritme.

Bij veranderingen aan het algoritme zijn altijd meerdere medewerkers van UWV betrokken.

We houden ons aan de archiefwet door gegevens die niet (meer) belangrijk zijn te verwijderen.

We controleren meerdere keren per jaar de kwaliteit van de gegevens.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme combineert signalen met gegevens uit verschillende UWV-systemen. Zo weten we om wie het gaat en wat de mogelijke overtreding is. We maken niet alle gegevens die het algoritme gebruikt openbaar. Dit voorkomt dat de uitkomst van het algoritme wordt beïnvloed.

Het algoritme gebruikt onder meer de volgende gegevens:

Informatie ontvangen van burgers, UWV-medewerkers en andere overheidsdiensten

uw naam, adres en/of geboortedatum

de mogelijke overtreding, zoals Illegitieme inkomsten of identiteitsfraude

Aanvullende gegevens uit de systemen van UWV

gegevens als uw burgerservicenummer

gegevens over het soort uitkering(en), bijvoorbeeld of het gaat om een WW-uitkering of een Ziektewet-uitkering

gegevens over de duur van uw uitkering(en), bijvoorbeeld op welke datum de uitkering inging en wanneer deze afloopt

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Beuningen kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker direct gebruiken. Je hoeft hier niks voor te downloaden of installeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.proportionality
B1 taalniveau op de website aanbieden. Zodat de website voor meer mensen te begrijpen is.

Verwerkt openbare website informatie

Op de website staan geen persoonsgegevens die niet openbaar mogen staan. We publiceren ze al.

Gemini Flash 1.5, dat wordt gehost door Google. Via gebruik van een Europees datacenter om te voorkomen dat gegevens buiten de EU terechtkomen.

Het model wordt niet getraind op basis van gegevens die naar het model worden gestuurd en we trainen het model ook niet zelf.

# data[].attributes.humanIntervention
Tekst wordt omgezet naar spraak, of wordt samengevat of uitgelegd. Er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Risico op foutieve antwoorden: Is erg beperkt. Hoogstens onvolledige informatieverstrekking. Dit uit zich dan in de samenvatting dat niet de gehele tekst wordt opgenomen. Alleen de kern. Die kern wordt door AI bepaald.

Privacyrisico’s: Ze werken AVG proof en cashen niets.

Bias in antwoorden: Geen er wordt een samenvatting van een tekst gemaakt.

# data[].attributes.website
Digitale toegankelijkheid | Gemeente Beuningen

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het signaalmodel ondersteunt het toezichtproces op Stichtingen en Verenigingen (Stivers). Stivers zijn instellingen met als rechtsvorm Stichting of Vereniging, die van de Belastingdienst een status krijgen van Belastingplichtig, Aangifteplichtig vrijgesteld of Aangifteplichtig voor de Vennootschapsbelasting, Omzetbelasting en/of de Loonheffing. De populatie Stivers bestaat uit ca 202.220 organisaties (2024). Jaarlijks is er een toename van ca 8.000 Stivers en worden er zo’n 16.000 Stivers opgeheven.
De Belastingdienst houdt toezicht op de aanwezigheid van belastingplicht en aangifteplicht bij individuele Stivers. Een Stiver kan zelf via de website van de Belastingdienst hier een toetsing op uitvoeren en daarnaast kan hij bij de Belastingdienst een verzoek indienen om de belasting- en aangifteplicht nader te (her)beoordelen. Daarnaast worden nieuw geregistreerde Stivers beoordeeld op deze plichten en vindt er periodiek een herbeoordeling plaats van bestaande Stivers.

# data[].attributes.lawfulBasis
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:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Het algoritme scoort Stivers volgens een stoplicht principe met oplopende kans op belastingplicht: groen > oranje > rood.

Op basis van de behandelcapaciteit worden vervolgens een x aantal groen, oranje en rood gescoorde Stivers geselecteerd voor behandeling door een behandelaar.

Het algoritme levert naast de eerder genoemde score voor iedere Stiver zowel de gevraagde steekproeven voor de categorieën groen, oranje en rood alsook de informatie die nodig is voor de behandelaar om te beoordelen of de score correct is.

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

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme helpt de Belastingdienst bij het gerichter, en daarmee efficiënter, inzetten van medewerkers (behandelaren).

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het is de medewerker/behandelaar van de Belastingdienst die, na verder onderzoek, de beslissing neemt of een Stiver belastingplichtig is.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmen zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

Jaarlijks worden het algoritme en de selectieregels geëvalueerd. De selectieregels worden in samenwerking met de belastinginspecteur zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

De evaluatie wordt jaarlijks uitgevoerd door het dienstonderdeel dat het toezicht uitvoert, Belastingdienst-MKB, in samenwerking met het dienstonderdeel dat het signaalmodel heeft ontwikkeld, Corporate Dienst Datafundamenten en Analytics.

# data[].attributes.sourceData
1. Persoonsgegevens bestuurders (relaties tussen natuurlijk personen, belastingplicht)

2. Bedrijfsgegevens (relaties en belastingplicht, fiscaalnummer)

3. Financiële producten

4. Aangiftegegevens Loonheffing (LH)

5. Aangiftegegevens vennootschapsbelasting (VPB)

6. Aangiftegegevens omzetbelasting (OB)

7. Incassogegevens motorrijtuigenbelasting (MRB)

8. ANBI status

9. Vastgoedgegevens

10. Voertuiggegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.  

# data[].attributes.goal
Het aantal startende ondernemingen neemt jaarlijks toe. In de periode van 2018 tot en met 2023 is deze groep gemiddeld 20% per jaar gegroeid tot ongeveer 97.000 ondernemers die gestart waren in 2023. Tegelijkertijd zien we in deze groep dat vaak dezelfde ‘beginnersfouten’ worden gemaakt. In de Handhavingsbrief 2018 kwam naar voren dat de subjectgroep startende ondernemers oververtegenwoordigd is in het aangifte- en betalingsverzuim.

Dit geeft aanleiding tot de behoefte aan een structurele oplossing voor de tijdige detectie van mogelijk onjuiste en/of onvolledige aangiften. Daarmee kan er eerder contact worden gezocht met de startende ondernemer voor de verbetering van compliant gedrag, zoals het tijdig indienen van aangiften en het voorzien van de juiste informatie over de bedrijfsvoering. Hoe eerder dat gedrag verbeterd kan worden, hoe beter dat is voor de ondernemers en de Belastingdienst.

Het algoritme zet momentopnamen van de gegevens van startende ondernemers in een volgorde die is gebaseerd op de start/duur van de onderneming. Deze volgorde wordt alleen in het beschreven proces gebruikt. Daarbuiten worden deze niet gebruikt, om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt die niet is toegestaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
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:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld door inhoudsdeskundigen van de Belastingdienst op basis van wet- en regelgeving en expertise. Welke beslisregels worden toegepast verschilt per groep: de groep ondernemers waarvan de belastingplicht 9 tot 12 maanden voor peildatum van start is gegaan en de groep ondernemers waarvan de belastingplicht 30 tot 33 maanden voor peildatum van start is gegaan. Hierbij wordt indien mogelijk naar de gegevens van meerdere belastingmiddelen tegelijk gekeken, bijvoorbeeld van de omzetbelasting en de inkomstenbelasting.

Het algoritme geeft op basis van de beslisregels elke startende onderneming een score. Per groep worden signalen van de ondernemingen met de hoogste scores opgepakt door medewerkers van de Belastingdienst. De medewerkers beoordelen het aangiftegedrag van deze ondernemingen op de behoefte voor nader onderzoek en het overgaan tot vervolgacties, zoals het stellen van vragen aan de belastingplichtige of het opleggen van een aanslag. Vanwege strategisch belang in het toezicht kunnen de beslisregels niet openbaar worden gemaakt.

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

# data[].attributes.proportionality
De Belastingdienst geeft veel aandacht aan een goede begeleiding van startende ondernemers met proactieve en preventieve maatregelen. Preventief werken kan echter nooit in alle gevallen fouten en verzuim voorkomen, toezicht blijft daarom noodzakelijk.

Dit kan door het gericht controleren van de aangiften aan de hand van de signalen en de behandeladviezen die gegenereerd zijn door dit algoritme. Op die manier kan de beperkte controle-capaciteit zo effectief mogelijk ingezet worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert afwijkingen en geeft door middel van de beslisregels een puntenscore. Hieruit volgt een advies voor een behandelvoorstel. Het is de medewerker van de Belastingdienst die het besluit neemt om het behandelvoorstel over te nemen en een fiscale inhoudelijke beoordeling uit te voeren.

# data[].attributes.risks
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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

Jaarlijks worden het algoritme en de selectieregels geëvalueerd. De selectieregels worden in samenwerking met de belastinginspecteur zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

De evaluatie wordt jaarlijks uitgevoerd door het dienstonderdeel dat het toezicht uitvoert, Belastingdienst-MKB, in samenwerking met het dienstonderdeel dat het signaalmodel heeft ontwikkeld, Corporate Dienst Datafundamenten en Analytics.

# data[].attributes.sourceData
1. Persoonsgegevens (adressen en relaties tussen natuurlijk personen, belastingplicht)

2. Bedrijfsgegevens (adressen en relaties, belastingplicht, fiscaalnummer)

3. Financiële producten

4. Aangiftegegevens Inkomstenheffing (IH)

5. Aangiftegegevens vennootschapsbelasting (VPB)

6. Aangiftegegevens omzetbelasting (OB)

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om door belastingplichtigen ingediende Opgaaf Werkelijk Rendement (OWR) snel, zorgvuldig en efficiënt te beoordelen en te bepalen of deze direct kan worden verwerkt of handmatige beoordeling door een medewerker van de Belastingdienst nodig is. Door het inzetten van het algoritme kunnen OWR’s over de jaren 2017 tot en met 2024 sneller worden verwerkt, waardoor burgers sneller duidelijkheid krijgen over hun aanslag Inkomensheffing en de beoordeling systematischer en minder foutgevoelig verloopt dan bij volledige handmatige verwerking.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet Inkomstenbelasting 2001:

6. Wet Rechtsherstel/ Overbruggingswet box 3:

7. Wet tegenbewijsregeling box 3:

8. Internationale (belasting)verdragen:

9. Wet algemene bepalingen burgerservicenummer:

10. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit een set vaste selectieregels die door inhoudsdeskundigen zijn opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise. De selectiemodule OWR verwerkt de door belastingplichtigen ingediende Opgaaf Werkelijk Rendement (OWR) in combinatie met beschikbare aangiftegegevens Inkomensheffing en persoonsgegevens uit de systemen van de Belastingdienst.

Op basis van de selectieregels beoordeelt het algoritme of een OWR zonder onzekerheden kan worden verwerkt. Als aan alle relevante regels wordt voldaan, kan de OWR direct worden verwerkt tot een aanslag Inkomensheffing of kan een bezwaar overeenkomstig de OWR worden afgehandeld. Als de selectieregels een onzekerheid of mogelijk handhavingstekort signaleren, wordt de OWR uitgeworpen voor handmatige behandeling.

Het algoritme is niet zelflerend en past geen machine learning toe. De uitkomst bestaat uit een advies om de OWR automatisch te verwerken of voor te leggen aan een medewerker van de Belastingdienst, waarbij de onderwerpen worden vermeld die nadere aandacht behoeven.

# data[].attributes.proportionality
Bij de inzet van de selectiemodule OWR is afgewogen of de beoordeling van alle ingediende Opgaaf Werkelijk Rendement (OWR) volledig handmatig zou plaatsvinden of ondersteund zou worden door een algoritme met selectieregels. Het alternatief, waarbij medewerkers van de Belastingdienst bij alle OWR’s de relevante gegevens handmatig moeten verzamelen en beoordelen, zou het proces minder efficiënt en foutgevoeliger maken.

De inzet van het algoritme ondersteunt een systematische en nauwkeurige beoordeling van OWR’s over de jaren 2017 tot en met 2024. Hierdoor kunnen OWR’s sneller worden verwerkt en krijgen burgers sneller duidelijkheid. Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens en ondersteunt medewerkers van de Belastingdienst bij de zorgvuldige uitvoering van hun werkzaamheden.

Bij de toepassing van het algoritme zijn zorgvuldigheid, transparantie en rechtmatigheid uitgangspunten. Het algoritme is niet zelflerend, maakt geen gebruik van bijzondere persoonsgegevens en verwerkt niet meer gegevens dan noodzakelijk is. De selectieregels zijn opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise en worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld. Daarnaast is voorzien in menselijke tussenkomst door een bevoegde en deskundige medewerker van de Belastingdienst, met name wanneer de behandeling kan leiden tot een afwijking van de OWR.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt ter ondersteuning van de behandeling van de Opgaaf Werkelijk Rendement (OWR). Het algoritme beoordeelt op basis van selectieregels of een OWR direct geaccepteerd en verwerkt kan worden tot een aanslag Inkomensheffing, of dat nadere beoordeling nodig is.

Wanneer het algoritme een OWR uitwerpt, wordt deze behandeld door een bevoegde en deskundige medewerker van de Belastingdienst. Het algoritme vermeldt daarbij de onderwerpen waaraan de medewerker aandacht moet besteden. De medewerker beoordeelt de OWR en kan de uitkomst controleren en, indien nodig, bijstellen. Er is sprake van menselijke tussenkomst wanneer de behandeling kan leiden tot een afwijking van de OWR.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is regel gebaseerd en niet zelflerend. De selectieregels zijn opgesteld door inhoudsdeskundigen en worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

Bij de inzet van het algoritme wordt uitsluitend gebruikgemaakt van gegevens die noodzakelijk zijn voor het doel, in overeenstemming met het beginsel van dataminimalisatie. Er worden geen bijzondere persoonsgegevens verwerkt en het gebruik van persoonsgegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

Daarnaast is menselijke tussenkomst geborgd. OWR’s die door het algoritme worden uitgeworpen, worden beoordeeld door een bevoegde en deskundige medewerker van de Belastingdienst, die de uitkomst kan controleren en indien nodig bijstellen.

# data[].attributes.sourceData
1. Aangiftegegevens Inkomensheffing

2. Persoonsgegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Webcare (Spotler)

Het eerste doel is het onderhouden van contact met inwoners via social media. KCC-medewerkers kunnen gesprekken met inwoners oppakken en beantwoorden via Facebook Messenger en WhatsApp. Dit draagt bij aan een laagdrempelige en toegankelijke dienstverlening.

Publiceren (Spotler)

Het tweede doel is het op een overzichtelijke manier plannen en publiceren van berichten op de kanalen LinkedIn, Instagram en Facebook. Dit ondersteunt de gemeentelijke communicatie richting inwoners en andere doelgroepen.

De impact op betrokkenen is laag. Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

Media Monitor (Spotler)

Het derde doel is op een laagdrempelige en overzichtelijke manier omgevingsanalyses kunnen maken. Hiermee kunnen we tijdens crisissituaties rapporten maken voor de driehoek, waarin het sentiment van de inwoners en media samengevat zijn. De omgevingsanalyse draagt bij aan het communicatieplan van de gemeente en alle partijen die werken in de crisisorganisatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), artikel 6 lid 1 sub e (taak van algemeen belang)

Wet modernisering elektronisch bestuurlijk verkeer (Wmebv)

Participatiewet (voor zover van toepassing op vragen en contact binnen het sociaal domein)

# data[].attributes.methodsAndModels
Spotler Engage maakt gebruik van officiële API-koppelingen van sociale mediaplatforms om berichten te ontvangen, te beheren en te publiceren.

Via deze API’s worden:

- Openbare berichten en reacties opgehaald;

- Directe berichten via kanalen zoals Facebook Messenger en WhatsApp ontvangen;

- socialmediaberichten gepubliceerd en ingepland op kanalen zoals Facebook, Instagram en LinkedIn.

Binnen Spotler Engage worden berichten centraal aangeboden in een werkomgeving voor KCC- en communicatiemedewerkers. De tool ondersteunt bij het beantwoorden, doorzetten en beheren van berichten, maar neemt geen autonome beslissingen.

Eventuele AI-ondersteuning binnen Spotler Engage is beperkt tot het ondersteunen bij het formuleren van teksten. De AI verwerkt uitsluitend door de gemeente aangeleverde, openbare content. Alle output wordt door medewerkers gecontroleerd vóór gebruik of publicatie.

# data[].attributes.proportionality
In de webcaremodule kunnen inwoners privacygevoelige informatie delen in hun berichten. Deze informatie wordt uitsluitend gebruikt voor het beantwoorden van vragen of het afhandelen van meldingen en wordt verwerkt door bevoegde medewerkers.

Een social media planner (publicatiemodule) ondersteunt de gemeente bij het efficiënt en consistent inzetten van sociale media. Berichten kunnen vooraf worden gepland en centraal worden beheerd, wat tijd bespaard. Daarnaast faciliteert zij samenwerking tussen afdelingen via duidelijke rollen en rechten.

Door social media te monitoren in de Media Monitor krijgt de gemeente inzicht in hoe mensen denken en handelen, zonder inwoners direct te hoeven ondervragen. Op social media delen mensen hun meningen en klachten. Het levert waardevolle informatie op om communicatie en beleid beter af te stemmen op de behoeften van het publiek.

# data[].attributes.humanIntervention
De gegeven antwoorden in de webcare module worden dagelijks beantwoord door KCC-medewerkers. De publicatie module met social media berichten wordt ook dagelijks door communicatie bekeken en ingewerkt.

# data[].attributes.risks
Ai-helper

Binnen de publicatiemodule kan een AI-helper worden gebruikt. Deze AI verwerkt uitsluitend documenten en teksten die door de gemeente Coevorden zelf beschikbaar zijn gesteld.

De gegenereerde teksten zijn bedoeld voor openbare communicatie en worden altijd door medewerkers gecontroleerd vóór publicatie. Hierdoor is het risico op onjuist of ongewenst gebruik zeer laag.

Spotler haalt voor de media monitor uitsluitend openbare gegevens op die door inwoners en media gepubliceerd staan op Facebook.

Gebruikersrechten

Door centraal accountbeheer, gebruikersrechten en archivering draagt een publicatiemodule bij aan veilige, transparante en strategische gemeentelijke communicatie.

# data[].attributes.sourceData
Openbaar toegankelijke gegevens van de volgende platforms:

- Facebook

- Instagram

- Linkedin

Directe berichten die inwoners zelf verstrekken via:

- Facebook Messenger

- Instagram Direct

- WhatsApp

Deze gegevens worden uitsluitend gebruikt voor webcare en communicatie.

# data[].attributes.goal
De gemeente Apeldoorn gebruikt Copilot Chat als generatieve AI-chat assistent ter ondersteuning van medewerkers. Het doel hierbij is het vergroten van de persoonlijke effectiviteit bij het opstellen van concepten van teksten of afbeeldingen, samenvatten van teksten en het gebruik als digitale sparringpartner over verschillende onderwerpen.

Copilot Chat wordt uitsluitend gebruikt op basis van gebruikersinvoer en heeft geen rechtstreekse toegang tot interne gegevens of systemen binnen de Microsoft 365-omgeving van de gemeente. Er worden geen geautomatiseerde besluiten genomen. De impact van het gebruik is beperkt tot individuele ondersteuning van medewerkers. Om het gebruik van Copilot Chat op een verantwoorde manier te borgen, heeft de gemeente Apeldoorn drie principes voor het gebruik van generatieve AI opgesteld welke te maken hebben met gevoelige informatie, domeinkennis en verantwoordelijkheid.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot Chat gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht. De inrichting van Copilot is zodanig dat alle data binnen de veiligheidsgrenzen van de gemeente blijft.

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Apeldoorn heeft Copilot Chat als aanbevolen oplossing voor generatieve AI voor alle medewerkers gekozen omdat deze onderdeel is van het bestaande contract dat Apeldoorn heeft voor kantoorautomatisering. Door het gebruik van deze gecontracteerde oplossing toe te staan wordt de kans op zgn. schaduw-IT verkleind. Bij de afweging is nadrukkelijk gekeken naar de beperkte impact op processen en gegevens en de afwezigheid van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is een fundamenteel uitgangspunt bij het gebruik van AI binnen de gemeente Apeldoorn. Copilot fungeert uitsluitend als hulpmiddel en ondersteunt medewerkers bij hun kantoorwerkzaamheden. De eindverantwoordelijkheid voor de inhoud, interpretatie en toepassing van gegenereerde output ligt altijd bij de medewerker. Dit waarborgt dat Copilot geen beslissingen neemt en dat menselijke controle behouden blijft. Verder zijn gebruikers geïnformeerd dat bij publicaties altijd rekening wordt gehouden met de transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
De gemeente Apeldoorn hanteert een risico gestuurde benadering voor het gebruik van alle informatiesystemen inclusief AI-toepassingen. Voor Copilot Chat zijn risico’s zoals het delen van gevoelige informatie, het verkeerd interpreteren van gegenereerde output en het ontstaan van afhankelijkheid onderkend. Deze risico’s worden gemitigeerd door de duidelijke principes rondom het gebruik en de inzet op AI-geletterdheid door middel van trainingen en bewustwording onder medewerkers.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0,78, Named entities (recall): 0,76, Named entities (F-score): 0,77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het IB stuurt het bestand LKS-signaal re-integratie naar gemeenten. Dit gebeurt direct na ontvangst van het UWV. Zo kunnen gemeenten snel en goed de Participatiewet uitvoeren. Het doel is om gemeenten te informeren dat zij verantwoordelijk zijn voor de re-integratie van bepaalde mensen, de vangnetters. Met deze informatie kunnen zij actie ondernemen. Vangnetters zijn werknemers die ziek zijn en uit dienst gaan, zieke uitzendkrachten en zieke mensen met een WW-uitkering. Deze werknemers vallen onder de Ziektewet.

# data[].attributes.lawfulBasis
De dienstverlening wordt uitgevoerd in het kader van artikel 10d Pw, de Regeling Loonkostensubsidie Participatiewet 2021 en de Regeling procesgang vangnetters gemeentelijke doelgroep Participatiewet artikel 26, vijfde lid.

Grondslag verwerking UWV (bron)

artikel 64, eerste lid, onder b, en artikel 68 Participatiewet

artikel 33, tweede lid, onderdelen a tot en met c, en negende lid j° artikel 62 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI)

Grondslag verwerking RINIS (bron):

verwerkersovereenkomst UWV-RINIS

(sub-)verwerkersovereenkomst IB-RINIS

Grondslag verwerking IB:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

Samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomst IB-DUO

Grondslag verwerking Gemeenten:

Artikel 10f, aanhef en onder b, Participatiewet (ondersteuning bij leer-werktrajecten personen van 18 tot 27 jaar die nog geen startkwalificatie hebben behaald)

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Artikel 62 Wet SUWI

De verwerkingsactiviteiten zijn vastgelegd in het Gegevensregister Verwerkingsactiviteiten Wet SUWI/Participatiewet, zie: https://www.bidn.nl/

# data[].attributes.methodsAndModels
A.     UWV stuurt dagelijks alle re-integratie meldingen van de vangnetters via RINIS (Stichting Routerings Instituut (Inter)Nationale Informatiestromen) naar het IB en waarvoor het UWV beoordeeld heeft dat de re-integratie verantwoordelijkheid ligt bij de gemeente.

B.     Het IB verzamelt dagelijks de meldingen die door UWV zijn aangeleverd (A) en stelt per gemeente een rapport op.

C.      Het samengestelde rapport wordt op het IB portaal beschikbaar gesteld aan de gemeente (C).

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt om gegevens naar de gemeente te sturen. Het gaat om vangnetters die het UWV heeft beoordeeld. Het algoritme zorgt ervoor dat de gemeente alléén gegevens ontvangt over vangnetters waarvan het UWV zegt dat de gemeente verantwoordelijk is voor hun re-integratie.

Hiermee beschermen we de privacy van de burger. Een voordeel van dit algoritme is dat het veel sneller werkt dan wanneer iemand het met de hand doet. Dit scheelt veel tijd bij medewerkers van de gemeenten. Ook worden er zo minder fouten gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het IB zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het IB of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet een privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
De populatie regeling re-integratie vangnetters van UWV (A)

- BSN

- Datum einde uitkeringsverhouding

- Datum einde arbeidsverhouding

- Gemeente van inschrijving

- Datum eerste arbeidsongeschiktheid dag

De rapportage LKS overdracht re-integratie signalen aan de gemeente (C)

- BSN

- Datum einde uitkeringsverhouding

- Datum einde arbeidsverhouding

- Datum eerste arbeidsongeschiktheid dag

# data[].attributes.contactEmail
Stichting Inlichtingenbureau (IB)*  * We gebruiken steeds vaker de naam Bureau InformatieDiensten Nederland (BIDN). De officiële naamswijziging moet nog plaatsvinden. Tot die tijd blijft Stichting Inlichtingenbureau de formele naam. https://www.bidn.nl/over-ons

# data[].attributes.goal
Het doel van deze aanpak is de veiligheid in tunnels te verbeteren, door efficiente monitoringsystemen met minimale fouten. Nu is het toezicht in tunnels op basis van lussen in de weg. Dat resulteert in veel (en veelal onnodige) berichten voor de verkeersleiders. Dit maakt het moeilijker voor de verkeersleiders om meldingen op waarde te schatten. Ze kunnen daardoor bijvoorbeeld een belangrijke, terechte melding over het hoofd zien. Slimme camera's detecteren stilstaand verkeer beter, en leveren minder foutieve meldingen. Daardoor kunnen wegverkeersleiders hun werk beter uitvoeren.

# data[].attributes.lawfulBasis
In Nederland is de Europese tunnelrichtlijn in 2006 omgezet in nationale tunnelwetgeving. Die is strenger dan de Europese richtlijn. De Nederlandse Tunnelwet geldt voor alle verkeerstunnels van 250 m of langer. De invoering van de Europese tunnelrichtlijn heeft ervoor gezorgd dat de veiligheid van veel Europese tunnels enorm is verbeterd. Zo zijn vluchtwegen aangelegd en de juiste veiligheidssystemen aangebracht. In combinatie met regelmatig onderhoud, behoren de Nederlandse tunnels tot de veiligste van Europa.

# data[].attributes.methodsAndModels
De slimme camera heeft een intern AI algoritme. Op basis van de actuele camerabeelden bepaalt het algoritme de snelheden van voertuigen. Met die snelheden bepaalt het algoritme vervolgens of er sprake is van stilstaand verkeer. Wanneer er een incident wordt gedetecteerd, stuurt de camera een melding naar de verkeersleiding van Rijkswaterstaat.

# data[].attributes.proportionality
Wegverkeersleiders van Rijkswaterstaat hebben als taak de wegen veilig te houden. Hun taak wordt vereenvoudigd door efficiente informatievoorziening. Het gebruik van het camerasysteem verlaagt het aantal onnodige meldingen. Het camerasysteem herkent stilstaand verkeer minstens even goed als op basis van lussen. Dat blijkt uit uitgevoerde pilots. Daardoor kunnen verkeersleiders adequater handelen bij indicenten.

Het camerasysteem brengt minder kosten en verkeershinder met zich mee dan de lussen in het asfalt. De privacy van weggebruikers wordt gewaarborgd doordat camerabeelden niet worden opgeslagen. De camera's worden ook niet gebruikt voor handhaving (bijvoorbeeld van snelheidslimieten).

# data[].attributes.humanIntervention
De wegverkeersleiders van Rijkswaterstaat krijgen een melding van het camerasysteem wanneer het stilstaand verkeer constateert. Zij kunnen dan zelf camerabeelden raadplegen om de situatie in de tunnel te beoordelen. Zij bepalen dan of er maatregelen nodig zijn, zoals signalering of hulpdiensten. Het systeem fungeert dus ondersteunend bij het monitoren van de verkeersveiligheid.

# data[].attributes.risks
Er is uitvoerig en langdurig getest met verschillende technologieën om incidenten te detecteren. Die tests vonden plaats in verschillende omgevingen en omstandigheden. Voorbeelden zijn radar, detectielussen, slimme camera's. Het camerasysteem opereert in binnen het netwerk van Rijkswaterstaat waardoor geen gegevens worden uitgewisseld met de buitenwereld. Camerabeelden worden niet opgeslagen of verspreid. Wegverkeersleiders beoordelen de situatie in de tunnel voordat zij verdere handelingen uitvoeren.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden van wegverkeer in een tunnel. De gegevens worden niet opgeslagen. Het algoritme in de camera gebruikt ze direct voor het detecteren van stilstaand verkeer. Wanneer stilstaand verkeer wordt geconstateerd, levert het systeem enkel een melding naar de verkeersleiding.

# data[].attributes.goal
Het doel is het bepalen van vijf verschillende vegetatietypes in vlakken langs de uiterwaarden van de grote rivieren. Dit gebeurt op basis van de meest recent beschikbare hoge resolutie satellietdata.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag volgt uit de taak van RWS als verantwoordelijke voor het beheer van dit deel van de uiterwaarden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme past AI beelddetectie toe op satellietbeelden. Hiermee detecteert het vegetatietypes langs de uiterwaarden van de grote rivieren. De uitkomst wordt vergeleken met de wettelijk vastgestelde norm.

# data[].attributes.proportionality
De eindgebruikers zijn leden van het team Uiterwaarden van Rijkwaterstaat Oost-Nederland. Zij kunnen hun monitoring taken efficienter uitvoeren, dankzij de verbeterde toegang tot informatie. Het gebruik van dit algoritme heeft twee belangrijke voordelen. Ten eerste bespaart deze aanpak veel handmatig werk in het veld. Het bijhouden van de vegetatie langs de uiterwaarden is daarmee efficienter. Ten tweede vergroot deze aanpak de preciesie van de monitoring.

Een nadeel is dat er opnames van privé terrein bij satellietbeelden kunnen zitten. De monitoring is beperkt tot alleen het gebied van de vegetatielegger. Zo wordt de inbreuk op privé-personen geminimaliseerd.

Als vegetatie te dicht begroeid blijkt, kan dit overstromingsgevaar opleveren. Het algoritme helpt dit te detecteren. Daarom is het belangrijk deze monitoring toe te passen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het AI-systeem heeft een ondersteunende rol. De gebruikers zijn leden van team Uiterwaarden. Het algoritme helpt hen om te bepalen of vegetatie te dicht begroeid is. Hierbij doet het algoritme suggesties voor nader onderzoek. In dit geval zal er ook een visuele schouw plaatsvinden door de gebiedsbeheerder.

# data[].attributes.risks
Binnenkomende brondata wordt gemonitord (in realisatiefase). Door de resolutie is het niet mogelijk personen te herkennen op de satellietbeelden. Binnen het beschouwde gebied bevinden zich geen afgeschermde gebieden (bijvoorbeeld militair). Er zijn dus geen persoons- of vertrouwelijke gegevens aanwezig in de brondata. Onze verwerking van de brondata levert ook geen vertrouwelijke informatie op.

Het algoritme kan alleen gebruikt (en niet aangepast) worden door aangewezen gebruikers binnen Rijkswaterstaat. Authorisatie authenticatie is hiervoor ingeregeld.

Het AI-systeem is goed uitlegbaar op basis van de uitkomsten. Die tonen aan hoe goed het model de verschillende vegetatietypes detecteert.

# data[].attributes.sourceData
Satellietdata over verschillende seizoenen. Het algoritme gebruikt enkel het gebied van de uiterwaarden van de grote rivieren. Dit is vastgelegd in de vegetatielegger.

# data[].attributes.goal
Het threat-to-life model onderzoekt automatisch berichten, zoals onderschepte EncroChat-berichten, op levensbedreigende inhoud, zoals doodsbedreigingen, ontvoeringen of zware mishandelingen. Het systeem is getraind op berichten met signaalwoorden (zoals ‘dood’, ‘afknallen’ en ‘slapen’) en de context waarin deze worden gebruikt, om te bepalen of er sprake van bedreiging is en hoe ernstig die bedreiging is. Dit bespaart de politie veel tijd bij het doorzoeken van miljoenen berichten, iets wat bijna onmogelijk met de hand te doen is.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van opsporingsgegevens valt onder de Wet Politiegegevens (Wpg) artikel 9; de verwerking met het oog op de handhaving van de rechtsorde in een bepaald geval.

De te analyseren data door het threat-to-life model is verkregen op basis van artikel 94, 126h-126w, 552i Wetboek van Strafvordering.

# data[].attributes.methodsAndModels
Er is gebruik gemaakt van supervised learning om een taalmodel te trainen. Dit model geeft een score tussen 0 en 1 op nieuwe teksten. Hoe dichter bij de 1, hoe groter de kans dat het om een bedreigend bericht gaat.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van een model zorgt voor een snelle voorselectie op mogelijke doodsbedreigingen in een grote hoeveelheid data wat handmatig niet mogelijk was. Dit maakt het mogelijk om zelfs woorden die onschuldig lijken, zoals 'slapen', als een bedreiging te herkennen. Dit helpt om echt geweld te voorkomen.

Een mogelijk nadeel is dat het systeem soms blinde vlekken kan hebben. Dit betekent dat bedreigende berichten gemist kunnen worden (zogenaamde false negatives) of dat er onterecht een alarm afgaat (zogenaamde false positives).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft elk bericht een 'bedreigingsscore' (tussen 0 en 1), daarna worden alle berichten met een hoge bedreigingsscore door een mens gecontroleerd waarna de mens beslist om echt te waarschuwen of in te grijpen. Deze beslissing ligt dus niet bij het algoritme.

# data[].attributes.risks
Mensen controleren de berichten met een hoge bedreigingsscore om valse alarmen te voorkomen. Ook heeft men altijd de mogelijkheid om op eigen initiatief en op basis van eigen inschatting berichten te onderzoeken, ook als deze mogelijk gemist worden door het model. Het model wordt daarnaast steeds beter door feedback en nieuwe trainingsdata. De politie en het NFI zorgen ervoor dat de gebruikte gegevens netjes blijven en dat het model zich aanpast aan nieuwe vormen van communicatie, zoals straattaal of veranderende dreigingspatronen.

# data[].attributes.sourceData
Het model is getraind met voorbeelden van (doods)bedreigingen uit cryptocommunicatie. Deze voorbeelden zijn door experts van de politie geselecteerd en voorzien van een label dat aangeeft welke bedreigingen het zijn.

# data[].attributes.provider
Nederlands Forensisch Instituut (NFI), onderdeel van het Ministerie van Justitie en Veiligheid

# data[].attributes.name
Selecteren van aannemers bij meervoudige onderhandse werken (groslijst systematiek)

# data[].attributes.goal
Een transparant en eenvoudig selectieproces voor onderhandse uitvragen.

Het aantoonbaar voldoen aan de aanbestedingswet.

Het aantoonbaar voldoen aan het inkoop- en aanbestedingsbeleid.

Op een gestructureerde manier ervaringen met bedrijven op een transparante manier meenemen in de selectie.

Een manier waarbij goed presterende bedrijven meer kans maken om uitgenodigd te worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Aanbestedingswet schrijft voor dat bij een onderhandse aanbesteding de aanbestedende dienst tenminste 3 en maximaal 5 bedrijven uitnodigt voor het uitbrengen van een offerte. Artikel 1.4 Aw stelt dat de aanbestedende dienst de bedrijven die zij uitnodigt, kiest op basis van objectieve criteria. Bovendien moet de aanbestedende dienst op verzoek van een bedrijf de motivering van die keuze kunnen verstrekken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bedrijven dienen zich digitaal in te schrijven. Om op de groslijst van gemeente Berkelland opgenomen te worden, dienen de bedrijven te voldoen aan geschiktheidseisen (bijv. inschrijving KvK, technische bekwaamheid, aantroonbare kwaliteit en VCA-certificering) niet te voldoen aan een of meerdere uitsluitingsgronden (bijv. rechtsgeldig UEA document).

Om te komen tot een selectiebeleid wordt er per werkveld (b.v. asfalt, groen, riolering, etc.) een groslijst opgesteld met geschikte en geïnteresseerde bedrijven. Op de groslijst staan alle bedrijven die zich voor de lijst hebben aangemeld en die voldoen aan de geschiktheidseisen. Om de juiste bedrijven te kunnen selecteren is het van belang de inhoud van de opdracht te kennen. Per opdracht bepaalt de gemeente binnen welke groslijst of (bij een integrale opdracht) welke combinatie van groslijsten, de opdracht valt. Vervolgens wordt de opdrachtwaarde geraamd.

Voor de selectie op de groslijst wordt gerekend met de laatste twee scores van Better Performance (BP) uit het eigen bestand van de gemeente. Better Performance meet en evalueert de prestaties tijdens de uitvoering van opdrachten aan de hand van landelijke uniforme wijze van prestatiemeten (CROW). Deze prestatiemeting wordt uitgevoerd aan de hand van vragenlijsten die resulteren in een eindcijfer.

Het college van B&W heeft op 31 oktober 2023 de selectiemethode vastgesteld.

Per opdracht worden vanuit de groslijst bedrijven geselecteerd voor het uitbrengen van een offerte of om in te schrijven voor een onderhandse inkoop of aanbesteding. Het inkoopproces wordt - zoals het versturen van de uitnodigingen - verder handmatig opgepakt.

# data[].attributes.proportionality
Door het hanteren van deze systematiek wordt bij elk inkooptraject objectief een keuze gemaakt voor een aantal leveranciers dat deel mag nemen aan een aanbesteding. Vooraf wordt per inkooptraject door medewerkers een aantal selectiecriteria bepaald. Het systeem bepaald vervolgens welke partij(en) worden uitgenodigd voor het aanbestedingstraject.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen het proces wordt gebruik gemaakt van menselijke tussenkomst. De groslijst biedt een selectie, maar daadwerkelijke uitnodigingen worden door menselijke tussenkomst verstuurd. Wanneer er inhoudelijke redenen zij, is er een mogelijkheid om aanvullend subjectief een andere leverancier te kiezen.

# data[].attributes.risks
Marktpartijen kunnen zich kenbaar maken bij de gemeente en zich aanmelden voor de groslijsten.

# data[].attributes.goal
Voorkomen van armoedeproblemen.

Zo vroeg mogelijk hulp bieden bij signalen over betaalachterstanden.

Voorkomen dat inwoners in schuldsituaties dreigen te raken toenemen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Door wijziging in de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is sinds 1 januari 2021 vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak. Door deze wet mogen aangewezen schuldeisers betalingsachterstanden doorgeven. Het uitwisselen van deze gegevens zorgt ervoor dat signalen van schuldenproblematiek eerder bij de gemeente terecht komen. Daardoor kan actief hulp aangeboden worden om toename van schulden te voorkomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De schuldeiser doet een melding in 'Vroegsignalering'. Een keer per maand worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gecontroleerd. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Hierna stopt het geautomatiseerde proces met het algoritme. Daarna neemt de gemeente met gebruikmaking van het regiesysteem 'Vroegsignalering' op een - bij de hoogte van de betalingsachterstanden - passende wijze contact op met de inwoner om hulp aan te bieden.

# data[].attributes.proportionality
Op grond van de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening (Wgs) is vroegsignalering voor gemeenten een wettelijke taak om inwoners met dreigende schulden-/armoedeproblematiek actief te benaderen en hulp aan te bieden. Woningverhuurders, drinkwaterbedrijven, energieleveranciers en/of zorgverzekeraars waarschuwen ons als zij zien dat hun klanten hun rekeningen niet betalen. Ze hebben hiervoor niet eerst toestemming nodig van hun klant. De bedrijven en instanties geven een signaal als hun eigen inspanningen betalingsachterstanden niet oplossen, bijvoorbeeld door persoonlijk contact te zoeken en een betalingsregeling aan te bieden. Deze waarschuwingsmeldingen worden automatisch doorgezet naar de gemeente. Bij wijze van alternatief zouden schuldeisers de waarschuwingsmelding handmatig bij de gemeente kunnen doen, maar dit heeft uiteindelijk dezelfde uitkomst.

De uitwisseling van gegevens gebeurt op een veilige manier: alleen noodzakelijke gegevens worden gedeeld en de gegevens zijn voor niemand anders zichtbaar dan voor de daarvoor aangewezen medewerkers. Een inwoner kan uiteindelijk zelf kiezen om wel of niet gebruik te maken van het gemeentelijke hulpaanbod.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem maakt zelfstandig (geautomatiseerd) een aantal keuzes, bijvoorbeeld om een email, brief of sms te versturen bij een betalingsachterstand boven € 25,-. Na het proces van gegevenskoppeling is er een moment van menselijk toezicht en wordt gecontroleerd of die matching klopt. Inwoners worden aangeschreven met een hulpaanbod. De keuze is aan de inwoner om daar gebruik van te maken.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem ‘Vroegsignalering'  wordt geleverd door xxllnc. Zij voeren regelmatig beveiligingstesten uit om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden. Er wordt voldaan aan de wettelijke en overige vereisten met betrekking tot gegevensbescherming (AVG) en informatiebeveiliging (BIO). Alleen de daarvoor bevoegde medewerkers van team Voormekaar hebben toegang tot de gegevens.

Inwoners kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld. Gegevens worden dan onmiddellijk verwijderd. Daarnaast kunnen inwoners altijd inzage krijgen in de gegevens. Op het moment dat wij de gegevens uit het systeem verwijderen, blijft er geen informatie over de schuldachterstanden achter bij de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Naam, adres, emailadres, eventuele aanwezigheid van inwonende minderjarige kinderen, signalering van een betalingsachterstand van meer dan 30 dagen bij een woningcorporatie, nutsbedrijf of zorgverzekeraars, en ook de hoogte en duur van die betalingsachterstand.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen overheden. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V. 

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO

2. WDO

3. UAVG

4. WEP

5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Asten kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1: niveau A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (content) op de website kunnen worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare buiten ruimte iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Afhankelijk van het type melding, maar vaak is het een gemeentelijke taak die wordt uitgevoerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme op basis van de door de melder geschreven tekst geen passende categorie kan vinden, wordt de melding op de categorie "overig" gezet door het algoritme. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog ingedeeld in een passende categorie.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de gemeente Zoeterwoude bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan contactgegevens (telefoonnummer en/ of e-mailadres) toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 150.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als collega’s van aangesloten afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Medewerkers kunnen Copilot Chat gebruiken voor veel verschillende taken. Je kunt de "tool" bijvoorbeeld vragen stellen, teksten of plaatjes laten maken, en teksten laten vertalen of samenvatten. Dit helpt om het dagelijkse werk sneller en makkelijker te doen. Ook leer je door het gebruik van Copilot Chat meer over hoe kunstmatige intelligentie (AI) werkt. Het is wel belangrijk dat medewerkers goed letten op de risico's van deze AI-hulpmiddelen.

De gemeente ziet de voordelen van AI en volgt de ontwikkelingen op de voet. We willen graag gebruikmaken van deze nieuwe techniek, maar dat moet wel veilig en verstandig gebeuren. Daarom heeft de gemeente duidelijke spelregels gemaakt. In deze regels staat hoe je Copilot Chat op een goede manier gebruikt tijdens je werk.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI & Algortimen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot Chat maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost in een Microsoft Azure omgeving. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, wat hen in staat stelt mensachtige teksten te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en met behulp van een internet-search vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

Middels de Microsoft Graph kan copilot informatie bundelen, tonen en verwerken uit eigen bronnen.

# data[].attributes.proportionality
Bij Hollands Kroon adviseren we medewerkers alleen Microsoft 365 Copilot Chat te gebruiken voor hun werk. Andere AI-programma's worden afgeraden.

De gemeente heeft hierom voor deze tool gekozen:

Veiligheid: De informatie die je in Copilot Chat typt, blijft binnen de beveiligde omgeving van de gemeente (tenant) .

Privacy: Bij andere (gratis) AI-tools weet de gemeente niet wat er met je informatie gebeurt of waar deze wordt opgeslagen.

Door alleen Copilot Chat te gebruiken, houden we onze gegevens veilig en privé.

# data[].attributes.humanIntervention
Je moet de antwoorden van Microsoft 365 Copilot Chat altijd goed controleren voordat je ze gebruikt voor je werk. Het is belangrijk dat je zelf kritisch blijft nadenken over wat de computer maakt.

Copilot is een heel handig hulpmiddel voor het schrijven van teksten of het verzamelen van informatie. Toch is controle door een mens altijd nodig. Alleen jij kunt namelijk bepalen of de tekst klopt, of de informatie belangrijk is en of de kwaliteit goed genoeg is. Daarom staan er in de spelregels duidelijke afspraken over deze verplichte controle.

# data[].attributes.risks
Het beleid op het gebied van AI vormt de basis voor het verantwoord omgaan met generatieve AI binnen de organisatie. Deze kaders bieden houvast voor het identificeren en beheersen van risico’s die samenhangen met het gebruik van AI-technologieën.

Om medewerkers concreet te ondersteunen in het dagelijks gebruik van generatieve AI, zijn aanvullende spelregels opgesteld. Deze spelregels geven helderheid over wat wel en niet is toegestaan, en helpen bij het maken van verantwoorde keuzes in lijn met de organisatiedoelstellingen en wettelijke verplichtingen.

Daarnaast wordt er structureel geïnvesteerd in:

Interne bewustwording: Door middel van communicatieacties via het interne communicatienetwerk, en a.d.h.v. praktijkvoorbeelden, worden medewerkers actief betrokken bij het verantwoord gebruik van AI.

Training en educatie: Er worden trainingen aangeboden gericht op het verantwoord gebruik (AI-Geletterdheid), zodat medewerkers begrijpen hoe AI werkt, welke risico’s eraan verbonden zijn, en hoe zij deze technologie op een veilige en effectieve manier kunnen inzetten.

Voor het gebruik van Co-pilot is een specifieke co-pilot gebruiker training verplicht gesteld.

# data[].attributes.sourceData
Het bestaand beleid vanuit het AI-beleid vormen het uitgangspunt voor de te gebruiken gegevens bij de input (prompts). Aanvullend zijn er richtlijnen voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld om duidelijkheid te geven naar medewerkers wat wel en niet mogelijk is.

# data[].attributes.goal
Het doel van Octobox Anonimiseren is om Staatsbosbeheer te ondersteunen bij het veilig en efficiënt lakken van privacygevoelige informatie in documenten. Octobox doet suggesties voor het lakken van te beschermen informatie. Medewerkers kunnen de voorstellen overnemen of afwijzen. Van automatische beslissingen is geen sprake, waardoor de impact laag is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
De Woo kent (relatieve en absolute) wettelijke uitzonderingsgronden die bepalen wanneer informatie achterwege blijft. Ook de AVG voorziet hierin, ter bescherming van persoonsgegevens. Het toepassen van deze uitzonderingsgronden door Staatsbosbeheer is een bestaand proces. Octobox anonimiseren automatiseert dit proces, door het herkennen van te beschermen informatie. De inzet van Octobox is gerechtvaardigd omdat (opgeleide) medewerkers altijd de suggestie van Octobox moeten goedkeuren, wijzigen of afkeuren.

# data[].attributes.humanIntervention
De lakkende medewerker houdt de controle door een voorstel goed te keuren, te wijzigen of af te keuren.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico is dat informatie onjuist gelakt of per ongeluk toch openbaar wordt gemaakt, wat kan leiden tot schending van privacywetgeving (zoals de AVG), reputatieschade voor Staatsbosbeheer, of schade voor betrokken personen (zoals identiteitsdiefstal of misbruik van gegevens). Deze risico's worden gemitigeerd door verplichte menselijke controle: Octobox doet alleen suggesties en medewerkers maken de uiteindelijke beslissing. Daarnaast worden medewerkers opgeleid in het gebruik van Octobox en zijn er aanvullende richtlijnen beschikbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme verwerkt complete documenten die worden beoordeeld op openbaarmaking, zoals Woo-verzoeken, beleidsdocumenten, rapporten of e-mails. Deze documenten kunnen alle soorten informatie bevatten, waaronder persoonsgegevens zoals namen, adressen, telefoonnummers, e-mailadressen, geboortedata, BSN-nummers, financiële gegevens of handtekeningen. Octobox scant het volledige document om mogelijke te beschermen informatie te detecteren. Het algoritme is dus niet beperkt tot specifieke gegevenscategorieën, maar werkt op de totale inhoud van het document.

# data[].attributes.goal
Amsterdam is een drukke stad. Dit kan soms leiden tot verkeersonveilige situaties. Door data te verzamelen over de aantallen voetgangers is het mogelijk om maatregelen te treffen, waardoor de drukte in goede banen geleid kan worden. Hierdoor blijft de stad comfortabel, bereikbaar en verkeersveilig. Als een situatie door te grote drukte onveilig wordt, kan de gemeente ingrijpen. Dit gebeurt bijvoorbeeld door digitale informatieborden te plaatsen, zodat mensen weten welke routes ze moeten nemen. Of er wordt éénrichtingsverkeer ingesteld.

Met het crowdmonitoring systeem ‘Public Eye’ brengen we op een paar plekken in Amsterdam de drukte in kaart. In het verleden was het systeem actief op de Arena Boulevard, op het Marineterrein en op de Dam. Op deze plekken hangen camera’s die zijn gekoppeld aan een server van de gemeente. Op de server analyseert een algoritme hoeveel mensen er op de beelden staan. De informatie over het aantal aanwezige personen wordt doorgestuurd naar medewerkers van de gemeente, die de telling kunnen gebruiken om het verkeer beter te reguleren. De beelden worden niet getoond, alleen de aantallen. Ook bewoners en bezoekers van de stad kunnen de informatie over het aantal aanwezige mensen inzien, via https://druktebeeld.amsterdam.nl/. Op dit moment kan dat alleen voor de locatie Marineterrein. De ambitie is om dit voor alle Public Eye locaties te realiseren.

De videobeelden worden – zodra het algoritme het aantal aanwezige mensen heeft geteld –onmiddellijk gewist.

Bij elke nieuwe locatie waar Public Eye geplaatst wordt, wordt er een kleine hoeveelheid beeldmateriaal opgenomen waarvan er steekproefsgewijs ca. 300 beelden worden geannoteerd voor de training van het algoritme. Zo kan de drukte op die locatie ook goed geanalyseerd worden. Elke locatie is immers uniek en heeft bijvoorbeeld net een andere lichtinval of camerahoogte.

# data[].attributes.lawfulBasis
De doelstelling van het publieke cameratoezicht is primair gebaseerd op artikel 151c van de Gemeentewet, de Politiewet en de Wet politiegegevens. Publiek uitkijken van camerabeelden is gebaseerd op de wettelijke taak van de (lokale) overheid om de openbare orde te handhaven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Beschrijving van de systeemarchitectuur

Een camera maakt videobeelden van een bepaald gebied. De videobeelden worden –beveiligd door end-to-end encryptie – naar een lokale server gestuurd. Het algoritme analyseert hoeveel mensen er op de beelden staan. Dat getal wordt gestuurd naar een overzichtspagina (dashboard) voor de operationeel medewerkers van de gemeente, zodat deze een accuraat beeld hebben van de drukte op dit moment. Op dit moment wordt alleen de drukte op de locatie Marineterrein getoond, in de toekomst ook voor de andere Public Eye locaties. De videobeelden verlaten de server niet en worden niet opgeslagen. Alleen voor trainingsdoeleinden wordt een zeer beperkt aantal beelden bewaard, deze zijn versleuteld.

Persoonsgegevens worden volgens de geldende wet- en regelgeving (AVG) en de leidraad voor transparantie (TADA) verwerkt. Bij dit project hoort een specifieke privacyverklaring. De locaties en functies van de camera’s zijn opgenomen in het cameraregister van de gemeente Amsterdam.

Prestatie

Het algoritme moet ongeveer 70 procent nauwkeurig zijn om er relevante inzichten uit te kunnen halen om het verkeer te reguleren. In de praktijk levert het algoritme ongeveer 90 procent nauwkeurigheid. Dit leiden we af uit de trainingsbeelden.

Naast de operationele werking wordt er in dit project constant geïnnoveerd. We zijn continu op zoek naar nieuwe functionaliteiten die het systeem kunnen verbeteren:

Één van de ambities is om het systeem nog privacy vriendelijker te bouwen en dat doen we door een model toe te voegen, waardoor het mogelijk is om met minder beelden per camera het algoritme te trainen. Dit wordt het ViCCT model genoemd.

We willen de analyse op de sensor uit laten voeren (de “on edge” techniek).

# data[].attributes.proportionality
Een afweging tussen het recht op privacy van burgers aan de ene kant en de bevordering van verkeersdoorstroming- en veiligheid aan de andere kant.

# data[].attributes.humanIntervention
Aan de hand van de trainingsdata wordt de kwaliteit en nauwkeurigheid van het algoritme periodiek geëvalueerd door een klein aantal medewerkers van de gemeente die toestemming hebben om de beelden te bekijken. Zij bekijken of het algoritme terecht mensen herkent als mensen.

# data[].attributes.risks
De videobeelden die gebruikt worden door Public Eye worden – zodra het algoritme het aantal aanwezige mensen heeft geteld – gewist. Alleen voor het trainen van het model wordt een klein aantal videobeelden bewaard (ongeveer 300 beelden per locatie).

De beelden bevinden zich op de gemeentelijke infrastructuur die voldoet aan de Baseline Informatiebeveiliging Overheid (https://www.informatiebeveiligingsdienst.nl/project/baseline-informatiebeveiliging-overheid). Indien de beelden toch ongeanonimiseerd in verkeerde handen zouden komen is het gevaar op van een inbreuk op de privacy relatief laag: de camera hangt op een zodanig grote hoogte, dat het lastig is om op de beelden personen te herkennen. Daarnaast wordt aan dataminimalisatie gedaan: de camera’s in het ArenA-gebied worden uitsluitend aangezet vanaf twee uur voorafgaand aan een evenement totdat het evenement afgelopen is. Op andere tijden staan de camera’s van Public Eye in het ArenA-gebied uit. Er wordt aan gewerkt om de camera’s van Public Eye op de overige locaties ook uit te zetten op momenten dat deze camera’s niet noodzakelijk zijn, bijvoorbeeld ’s nachts.

Om Amsterdammers zo goed mogelijk te informeren hangt bij elke camera een sticker met een unieke ID code zodat je op maps.amsterdam.nl/privacy kunt herleiden waarvoor deze camera bedoeld is. In dit geval zijn het alleen telcamera’s. Het privacybeleid van de gemeente Amsterdam is ook op deze website te vinden: https://www.amsterdam.nl/privacy/.

# data[].attributes.sourceData
Met trainingsdata ‘leert’ het algoritme hoeveel mensen een afbeelding bevat.

In deze dataset hebben we handmatig aangegeven (ofwel "geannoteerd") waar in het beeld de hoofden van mensen aanwezig zijn. Deze annotaties zijn in verschillende fases opgesteld, dat wil zeggen dat elke annotatie een- of meerdere keren is gecontroleerd en zo nodig aangepast. Zo hebben we de kans op fouten bij het annoteren zo klein mogelijk gemaakt. Doel is om te meten hoe druk het is, niet wie op de beelden staan. Er is maar een beperkt aantal medewerkers van de gemeente dat rechten heeft om deze data te benaderen.

Trainingsdata: Marineterrein

Deze dataset bevat beelden van vier camera’s in het Marineterreingebied. Het gaat om enkele honderden beelden per camera. Het aantal mensen op de beelden varieert van 0 tot ongeveer 200. De camera’s die gebruikt zijn voor deze beelden hingen tijdens de dataverzameling bij het Marineterrein op 3 tot 15 meter hoogte.

Trainingsdata: Arena

Deze dataset bevat beelden van vier camera’s in het Arenagebied. Het gaat om ongeveer 300 geannoteerde beelden per camera. Het aantal mensen op de beelden varieert van 0 tot 100. De camera’s die gebruikt zijn voor deze beelden hingen tijdens de dataverzameling rondom de Amsterdam Arena op 10 tot 15 meter hoogte.

Trainingsdata: Dam dataset

Deze dataset bevat ongeveer 1000 beelden van de Dam in Amsterdam. Al deze beelden zijn opgenomen vanaf dezelfde locatie onder dezelfde hoek. Het zijn “gestitchte” beelden: de beelden van vier verschillende camera’s zijn samengevoegd tot een enkel beeld. Op deze beelden staan tussen de 0 en 200 mensen, en de omstandigheden zijn steeds heel verschillend. Denk aan: weersomstandigheden, lichtinval, tijd van de dag, reflecties in de lens door zonlicht.

Trainingsdata: Shanghaitech Crowd Counting

Deze sets bevatten annotaties die de locaties van de hoofden van de mensen in het beeld weergeven.

‘Shanghaitech Part A’ Deze dataset bevat 482 beelden van grote groepen mensen (gemiddeld 501,4 per beeld). Deze beelden zijn willekeurig vanaf het internet verzameld.

‘Shanghaitech Part B’ Deze dataset bevat 716 beelden van groepen mensen (gemiddeld 123.6 per beeld), opgenomen door verscheidene camera’s in de stad Shanghai, met verschillende beeldhoeken.

De Gemeente Amsterdam heeft de beelden van de Shanghaitech Crowd Counting dataset niet zelf verzameld. Ze zijn vrij beschikbaar via het internet. Deze dataset wordt alleen gebruikt voor trainingsdoeleinden.

# data[].attributes.goal
Het doel is een efficiëntere afhandeling van bezwaren, vermindering van de administratieve druk en kortere verwerkingstijd.

AiBezwaar:

Identificeert de aanvrager en hoofdbetrokkenen.

Identificeert het WOZ-object van bezwaar.

Identificeert of het bezwaarschrift een pro-forma bezwaar is.

Identificeert de redenen van het bezwaar (ontgrieven).

Identificeert of om hoorzitting wordt verzocht.

Stelt een conceptreactie op gebaseerd op eerder gegeven antwoorden op bepaalde griefredenen.

Op basis hiervan wordt direct een zaak aangemaakt in de bezwarenmodule.

Wanneer niet alle benodigde gegevens automatisch herkend kunnen worden, wordt de e-mail gemarkeerd voor handmatige verwerking door een medewerker. Hierbij kan de medewerker snel en efficiënt de ontbrekende informatie aanvullen en het bezwaar correct registreren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het gaat om de taak van de gemeente om belasting te innen. Zie de Wet WOZ, Gemeentewet, Wet belastingen op milieugrondslag

# data[].attributes.methodsAndModels
AiBezwaar is een optionele module in de applicatie iBezwaar. AiBezwaar bestaat uit een eigen algoritme van PinkRoccade dat interactie heeft met het groot taalmodel GPT 4o van OpenAI. De verbinding met GPT 4o loopt via de Azure OpenAI-service van Microsoft.

Het eigen algoritme levert een prompt aan GPT 4o. De prompt bestaat uit een kopie van het bezwaar; het verzoek om de nodige gegevens te identificeren, zoals WOZ-nummer; en een set aan mogelijke grieven en bezwaarredenen. GPT 4o zoekt vervolgens een match: welke grieven en bezwaarredenen staan er in het bezwaar en komen deze overeen met opties uit de set. Als die match gemaakt is, vindt opnieuw een interactie plaatst met het eigen algoritme. Hierbij wordt voor elk van de achterhaalde bezwaren uit een database met historische antwoorden het best passende antwoord gevonden en als suggestie getoond in AiBezwaar.

Wanneer in het bezwaar bepaalde gegevens niet kunnen worden gevonden, worden de andere gegevens gebruikt om in de belastingapplicatie automatisch de ontbrekende gegevens te vinden. Bijvoorbeeld via het aanslagnummer + NAW achterhalen wat het WOZ-objectnummer is.

Het algoritme heeft een lerend vermogen. Wanneer een door het algortime gesuggereerde tekst door de medewerker wordt aangepast of de medewerker schrijft zelf een tekst, dan wordt deze bij het volgende geanalyseerde bezwaar meegenomen in de tekst-opties die het algoritme suggereert.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een efficiëntere afhandeling, waarbij de inwoner sneller antwoord krijgt.

# data[].attributes.humanIntervention
AiBezwaar is vooral gericht op het inboeken van bezwaren om zo de administratieve last te verlichten. De ambtenaar dient de gesuggereerde tekst altijd te beoordelen en zelf een bezwaarbrief op te maken. Hiervoor kan hij/zij de gesuggereerde teksten gebruiken, aanpassen, nieuwe suggesties genereren of zelf een nieuwe tekst opstellen. Wanneer een gesuggereerde tekst wordt aangepast of nieuw wordt gemaakt, wordt deze bij het volgende geanalyseerde bezwaar meegenomen in de suggestieopties. Er kan nooit een zaak worden afgerond zonder dat een medewerker zelf aangeeft of een bezwaar gegrond of ongegrond is. Dit is niet iets dat het algoritme automatisch invult in de applicatie. Zonder dit oordeel kan een bezwaar ook niet worden afgerond.

# data[].attributes.risks
De gegevens worden verwerkt op een server van Microsoft binnen de Europese Economisch Ruimte.

Microsoft benadrukt dat klantgegevens niet worden gebruikt voor training van het AI-model. De Azure OpenAI-service heeft mechanismen om misbruik te detecteren en te voorkomen, waaronder contentfilters en misbruikmonitoring. Als er bij ingevoerde gegevens potentieel misbruik wordt gedetecteerd, kunnen deze worden beoordeeld door een groot taalmodel of, zo nodig, door menselijke reviewers. Dit helpt bij het handhaven van de naleving van de gedragscode en andere toepasselijke productvoorwaarden.

Onder de EU Digital Services Act is Microsoft verplicht maatregelen te nemen tegen illegale inhoud, zoals haatzaaiende uitlatingen, terrorisme en misinformatie. Om hierop te controleren, bewaart Microsoft in een standaard situatie de prompts en gegenereerde antwoorden die gebruikers via de Azure OpenAI-service versturen maximaal 30 dagen. Als de gebruiker gevoelige of vertrouwelijke gegevens verwerkt en deze standaardbewaring wil aanpassen of uitschakelen, biedt Microsoft de mogelijkheid om een aanvraag in te dienen voor beperkte toegang. Klanten die aan bepaalde criteria voldoen, zoals PinkRoccade, kunnen hiermee de standaard misbruikmonitoring aanpassen of uitschakelen, wat PinkRoccade inderdaad heeft laten doen. Dit betekent dat een menselijke beoordeling niet wordt uitgevoerd. Omdat geautomatiseerde beoordeling nog wel plaatsvindt, dienen de prompts en gegenereerde antwoorden nog steeds tijdelijk opgeslagen te worden. Microsoft geeft aan dat deze controle in real time gebeurt. Data wordt na het uitvoeren van deze scan verwijderd.

PinkRoccade heeft een ISAE 3402 type2-certificering. Ze controleren regelmatig of Microsoft zich aan de regels houdt.

Microsoft heeft ISO 27001-, SOC2- en SOC3-certificering. Microsoft heeft naar aanleiding van de AVG een Data Protection Addendum opgesteld, waarin ze beschrijven hoe ze met klantgegevens omgaan. Dit biedt gebruikers zoals PinkRoccade houvast bij het controleren of de data veilig is.

Microsoft laat zich ook meerdere malen per jaar controleren door onafhankelijke auditors, op het naleven van deze regels. Deze audits zijn niet vrijblijvend; als Microsoft zich niet aan de afspraken houdt, kan dat gevolgen hebben. Daarnaast werkt Microsoft samen met toezichthouders en heeft het een sterke focus op transparantie. Via het Microsoft Trust Center is te zien aan welke compliance-eisen ze voldoen.

# data[].attributes.sourceData
Aanslagnummer, BSN, NAW, WOZ-nummer, aanvrager, gemachtigde, grieven, redenen van bezwaar

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Doel: Het doel van het Geluidsmonitoringsysteem is om geluidsoverlast in de drukke centrumgebieden (evenementlocaties) van Almere effectiever te signaleren en aan te pakken. Door real-time inzicht in geluidsniveaus te verkrijgen, kan de gemeente gerichter handhaven.

Impact: Het Geluidsmonitoringsysteem werkt voornamelijk met decibeldata, wat geen persoonsgegevens zijn. Incidenteel wordt audiostreaming ingezet voor handhaving, waarbij mogelijk wél persoonsgegevens worden verwerkt als deze te herleiden zijn via tijd, locatie of camerabeelden. Daarom is een DPIA uitgevoerd. Er zijn maatregelen genomen om de privacyrisico’s te beperken, zoals het niet opslaan van audio en het voorkomen van downloads van herleidbare geluidsopnames. Wanneer stemgeluiden worden herkend, wordt een melding gegeven: "onbruikbaar geluidsfragment".

# data[].attributes.proportionality
De inzet van geluidssensoren is proportioneel, omdat deze gericht en tijdelijk worden gebruikt om effectief op geluidsoverlast te kunnen handhaven. Decibelmetingen bevatten geen persoonsgegevens en audiostreaming wordt slechts incidenteel ingezet. Privacyrisico’s zijn beperkt door maatregelen zoals het niet opslaan van audio en automatische markering van stemgeluiden als "onbruikbaar geluidsfragment". Hiermee is de inzet in balans met het doel: een betere leefomgeving en gerichte handhaving.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker van de gemeente Almere ontvangt een uitdraai met decibelwaarden, waarop vervolgens een beoordeling t.b.v. handhaving plaatsvindt. Er is hierbij sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er is een DPIA uitgevoerd. Geluidsmonitoringsysteem werkt voornamelijk met decibeldata, wat geen persoonsgegevens zijn. Incidenteel wordt audiostreaming ingezet voor handhaving, waarbij mogelijk wél persoonsgegevens worden verwerkt als deze te herleiden zijn via tijd, locatie of camerabeelden. Er zijn maatregelen genomen om de privacyrisico’s te beperken, zoals het niet opslaan van audio en het voorkomen van downloads van herleidbare geluidsopnames. Wanneer stemgeluiden worden herkend, wordt een melding gegeven: "onbruikbaar geluidsfragment".

# data[].attributes.sourceData
Het Geluidsmonitoringsysteem werkt voornamelijk met decibeldata, wat geen persoonsgegevens zijn. Incidenteel wordt audiostreaming ingezet voor handhaving, waarbij mogelijk wél persoonsgegevens worden verwerkt als deze te herleiden zijn via tijd, locatie of camerabeelden.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de Fixi app, het meldingensysteem van de gemeente Oegstgeest. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. De melder kiest zelf welke hoofdcategorie bij de melding het beste past (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’). Medewerkers van de gemeente controleren de ingediende meldingen en verdelen deze in subcategorieën, zodat de melding bij het juiste behandelteam van de gemeente terecht komt. Aan elke (sub-)categorie is een vooraf bepaalde afhandeltermijn gekoppeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet

Wegenwet

Milieuwetgeving

Algemene plaatselijke verordening (APV)

Drank- en Horecawet

Wet geluidhinder

Wet bodembescherming

Woningwet

Wet Ruimtelijke Ordening

Natuurbeschermingswet

Flora- en faunawet

Warenwetbesluit Attractie- en speeltoestellen

# data[].attributes.methodsAndModels
Nummerplaatherkenning wordt uitgevoerd met een ALPR-module die de randdetectietechnieken van OpenCV combineert met de LSTM-gebaseerde OCR-engine van Pytesseract voor nauwkeurige tekenextractie.

Gezichtsdetectie wordt uitgevoerd met de RetinaFace library, die een deep learning-gebaseerd single-shot detectiealgoritme gebruikt dat geoptimaliseerd is voor het lokaliseren van gezichtskenmerken.

Voor tekstdetectie gebruiken we EasyOCR, dat gebruikmaakt van het CRAFT-algoritme voor het identificeren van tekstregio's en CRNN voor het herkennen van de tekstinhoud.

Om de privacy te waarborgen, worden gevoelige gebieden zoals gezichten, nummerplaten en specifieke tekstelementen onscherp gemaakt:

Gaussiaanse convolutie voor het gladstrijken van afbeeldingen,

Kleurruimte transformaties voor preprocessing,

En bitmap rendering voor annotaties zoals rechthoeken en labels.

Voor het maskeren van tekst gebruiken we een NER-module (Named Entity Recognition) met het BERT-algoritme, dat contextueel begrip biedt voor het identificeren van gevoelige tekstuele entiteiten. Deze entiteiten worden vervolgens gemaskeerd met behulp van algoritmen voor het matchen van patronen op basis van reguliere expressies.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme in Fixi maakt het verwerken van meldingen over de openbare ruimte sneller, nauwkeuriger en overzichtelijker. Meldingen worden automatisch herkend en ingedeeld, waardoor de juiste afdeling sneller aan de slag kan. Hierdoor kan de gemeente efficiënter werken en worden meldingen beter opgevolgd.

Een mogelijk nadeel is dat bij de melding foto’s kunnen worden toegevoegd waarop personen, kentekens of andere persoonsgegevens zichtbaar zijn. Om dit risico te beperken, herkent het algoritme automatisch deze gegevens en maakt ze onleesbaar (blurren). Zo blijft de privacy van inwoners beschermd.

Andere manieren van verwerken, zoals volledig handmatige beoordeling van meldingen, zouden meer tijd en capaciteit kosten en leiden tot langere doorlooptijden. De inzet van dit algoritme wordt daarom als redelijk en verantwoord beschouwd. Inwoners behouden bovendien regie, omdat zij zelf bepalen of zij persoonsgegevens delen bij het indienen van een melding.

# data[].attributes.humanIntervention
De meldingen van Fixi komen binnen bij de werkverdelers. Deze meldingen zijn al automatisch geanonimiseerd. Daarna controleert een medewerker de melding en voert, als dat nodig is, nog extra of corrigerende anonimisering uit. De werkverdelers bepalen vervolgens op basis van de melding wat er moet gebeuren en wie de taak uitvoert. Er is dus altijd menselijke tussenkomst bij de controle en verdere verwerking van de meldingen.

# data[].attributes.risks
Het algoritme heeft geen impact op een beslissing, maar is bedoeld om eventuele persoonsgegevens onherkenbaar te maken op foto's. De medewerkers van de gemeente zien de oorspronkelijke foto's en data. De inwoners zien de gecensureerde foto's. Het kan zijn dat het algoritme een persoonsgegeven niet goed herkend, hier zal per situatie op gehandeld worden door de coördinator.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme in de Fixi‑app verwerkt gegevens over meldingen in de openbare ruimte. Deze gegevens gaan vooral over het type melding (zoals kapotte verlichting of zwerfafval), de locatie en het moment waarop de melding is gedaan. De informatie wordt gebruikt om meldingen automatisch te categoriseren en door te sturen naar de juiste afdeling of medewerker.

Daarnaast kan de indiener ervoor kiezen om ook persoonsgegevens op te geven, zoals naam, adres (niet verplicht), telefoonnummer en/of e-mailadres. Deze gegevens worden alleen gebruikt om eventueel contact op te nemen over de melding.

De indiener bepaalt zelf of deze persoonsgegevens worden meegestuurd: ook zonder het delen van deze gegevens kan een melding worden gedaan. Zodra een melding is ingediend, worden alle persoonsgegevens automatisch geanonimiseerd voordat het algoritme de melding verder verwerkt. Een medewerker controleert dit en voert zo nodig extra anonimisering uit.

# data[].attributes.goal
Het Management Drives-model helpt gemeentelijke medewerkers en teams bij het verkrijgen van inzicht in de relatie tussen drijfveren en gedragingen binnen teamdynamieken. Dit draagt bij aan een beter begrip van leiderschaps- en communicatiestijlen, wat het functioneren van teams binnen de gemeente verbetert. Het model ondersteunt persoonlijke-, team en organisatieontwikkeling, maar heeft geen directe impact op besluiten die door inwoners worden genomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
1. Medewerkers van de gemeente nemen, indien nodig, deel aan de Management Drives-analyse.

2. Het algoritme verwerkt de antwoorden van deelnemers op basis van psychologische motivaties.

3. Het systeem verwerkt de resultaten en biedt een rapport met een overzicht van een persoonlijk of teamdrijfveerprofiel.

4. De inzichten worden besproken en toegelicht aan betreffende deelnemers voor verdere ontwikkeling.

# data[].attributes.proportionality
Privacy: Het model gebruikt geen persoonlijke gegevens van inwoners. De toepassing is beperkt tot medewerkers van de gemeente die deel uitmaken van teams die zich onderwerpen aan dit model.

Transparantie: De manier waarop het model psychologische profielen en teamdynamieken analyseert, is transparant en begrijpelijk voor gebruikers, zodat zij het proces kunnen volgen en begrijpen.

Toegankelijkheid: Het gebruik van Management Drives is toegankelijk voor interne gemeentelijke teams en wordt ingezet in organisatie- en teamadviestrajecten.

# data[].attributes.humanIntervention
Hoewel het algoritme inzichten verschaft in drijfveren van medewerkers en teams, is er altijd menselijke tussenkomst nodig bij het nemen van beslissingen. Het model is een hulpmiddel voor het verkrijgen van inzicht en niet voor het nemen van besluiten.

# data[].attributes.risks
Mogelijke risico's: Het risico van een misinterpretatie van de gegevens door gebruikers, of het niet goed toepassen van de inzichten die het model biedt.

Maatregelen: Het gebruik van Management Drives wordt begeleid door ervaren organisatieadviseurs of HR-professionals die het model gebruiken en ondersteunen bij de juiste interpretatie en toepassing van de inzichten.

# data[].attributes.sourceData
Input

Medewerkers van de gemeente nemen, indien nodig, deel aan de Management Drives-analyse, waarin zij bepaalde vragen beantwoorden ten behoeve van het opstellen van een drijfveerprofiel.

Verwerking

Het algoritme verwerkt de antwoorden van medewerkers en gebruikt deze om een persoonlijk of teamprofiel op te stellen.

Er wordt geen gebruik gemaakt van persoonlijke gegevens van inwoners of externe partijen.

Output

Het model genereert drijfveerprofielen van gemeentelijke medewerkers en teams.

Het biedt een rapport met duiding van het profiel en aanbevelingen voor teamontwikkeling en samenwerking.

# data[].attributes.goal
Het systeem controleert documenten zoals paspoorten of identiteitsbewijzen op afwijkingen en mogelijke vervalsingen. Hiermee wordt fraude met documenten (waaronder look-alike fraude) actief tegengegaan. De scanner ondersteunt de medewerker bij de beoordeling, maar eindbeslissingen worden altijd door de medewerker genomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen burgerservicenummer (Wabb)

Paspoortwet

Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG)

Gemeentewet

# data[].attributes.methodsAndModels
1. De inwoner toont het document bij de balie.

2. Medewerker plaatst het document in de scanner.

3. Het algoritme analyseert automatisch het document aan de hand van vooraf ingestelde echtheidsregels.

4. Het systeem geeft een waarschuwing of goedkeuring op basis van de scan.

5. De medewerker beoordeelt en beslist over verdere afhandeling.

# data[].attributes.proportionality
Het toepassen van een documentscanner verhoogt de zekerheid bij identiteitsvaststelling aan de balie.

De procedure beperkt het risico op vervalsing en onrechtmatig gebruik van documenten.

De inzet gebeurt binnen de wettelijke taken van Burgerzaken en met inachtneming van privacy en proportioneel gebruik van technologie.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van de balie beoordeelt altijd het uitgevoerde scansignaal en het fysieke document. Het algoritme geeft een indicatie, maar er is geen automatische weigering of toekenning zonder menselijke beoordeling.

# data[].attributes.risks
Risico van fout-positieven of fout-negatieven bij detectie.

Technische uitval of storingen kunnen leiden tot afwijkende procedures.

Maatregelen: goed opgeleide medewerkers, monitoring van prestaties en back-up procedure indien scanner tijdelijk niet beschikbaar is.

# data[].attributes.sourceData
Input: het identiteits- of reisdocument dat een inwoner bij de balie aanbiedt.

Verwerking: het document wordt gescand en de echtheidskenmerken (zoals machineleesbare zone, beveiligingsprints, UV-kenmerken) worden automatisch gecontroleerd op afwijkingen.

Output: een signaal aan de medewerker (‘geen bijzonderheden’ / ‘mogelijk afwijking’) waarna de medewerker de definitieve controle doet.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan transparantie en aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben. De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten. OZHZ zet deze tool op dit moment met name in bij het anonimiseren van bodemrapporten. Op later moment maakt de tool onderdeel uit van het documentmanagementsysteem (DMS) en zal het vanuit dezelfde achtergrond breder worden toegepast.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
De anonimiseringstool werkt met Natural Language Processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam is. Door AI herkent de software steeds meer termen.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor passieve en op dit moment met name de actieve openbaarmaking van bodemrapporten. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De door de anonimiseringstool voorgestelde anonimiseringen worden door een medewerker in alle gevallen goedgekeurd dan wel afgekeurd als het gaat om actief openbaar te maken bodemrapporten en (op termijn) formeel te publiceren beschikkingen, alsmede bij het behandelen van WOO-verzoeken. Voor te anonimiseren bodemrapporten wordt steekproefsgewijs een controle uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Voor het in gebruik nemen van de tool heeft een uitgebreid testtraject plaatsgevonden. Nieuwe versies worden getest voordat deze in gebruik worden genomen. Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt controle door een mens plaats, afhankelijk van het type document steekproefsgewijs of een volledige controle.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van waardenlijsten: welke gegevens mogen niet zichtbaar zijn en welke juist wel.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de website of de BuitenBeter App. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Verwerking persoonsgegevens: Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG)

Organisatie gemeentelijke dienstverlening: Gemeentewet

Taken inzake beheer van openbare ruimte volgens lokale verordeningen

# data[].attributes.proportionality
Privacy: meldingen kunnen locatie-informatie en (optioneel) contactgegevens bevatten. De gemeente zorgt ervoor dat persoonsgegevens alleen gebruikt worden als nodig — bijvoorbeeld voor terugkoppeling — en met inachtneming van privacyregels.

Transparantie en gebruikersgemak: gebruikers kunnen anoniem melden.

Toegankelijkheid: de app is laagdrempelig en beschikbaar voor veel inwoners via iOS en Android.

# data[].attributes.humanIntervention
De melding wordt door het algoritme geregistreerd en automatisch doorgestuurd, maar de daadwerkelijke beoordeling en afhandeling gebeurt altijd door medewerkers van de gemeente.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van de afdeling Openbare Ruimte bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Beschrijving categorie-identificatie in de BuitenBeter

1. Geen hoog risico volgens de EU AI-verordening

De categorie-identificatie is een ondersteunende functionaliteit die melders helpt bij het correct categoriseren van meldingen. Er is geen sprake van een besluitvormingsproces met juridische of ingrijpende gevolgen voor burgers, zoals bijvoorbeeld bij AI-gebruik in fraudedetectie of kredietbeoordeling. Hiermee valt het systeem niet onder de ‘hoog risico’-categorie zoals gedefinieerd in de AI-verordening van de EU.

2. Geen geautomatiseerde besluitvorming

De categorie-identificatie in BuitenBeter biedt slechts een suggestie voor een categorie en vervangt niet de menselijke beoordeling. De melder kan de suggestie aanpassen en de gemeente behoudt de volledige controle over de uiteindelijke verwerking van de melding. Er vind geen geautomatiseerde besluitvorming plaatsvindt zonder menselijke tussenkomst.

3. Transparantie en uitlegbaarheid

De werking van de categorie-identificatie is transparant en eenvoudig uit te leggen: het model baseert zijn suggesties op kenmerken uit eerdere meldingen en beschikbare categorieën. Er worden geen complexe, niet-uitlegbare algoritmes of zelflerende modellen gebruikt die ondoorzichtig kunnen zijn voor gebruikers.

4. Geen verwerking van bijzondere persoonsgegevens

De categorie-identificatie gebruikt alleen tekst uit de melding en openbare categorieën om een suggestie te doen. Er worden geen gevoelige of bijzondere persoonsgegevens verwerkt.

5. Vergelijkbaar met reguliere zoek- en filterfuncties

De functionaliteit is vergelijkbaar met slimme zoekmachines of auto-aanvulsystemen die in veel overheids- en commerciële applicaties worden gebruikt. Dergelijke systemen hebben over het algemeen geen significante maatschappelijke of juridische impact.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het doel van deze pilot is de organisatie ervaring op te laten doen met generatieve AI en inzicht te krijgen in de impact en mogelijkheden ervan ten aanzien van de persoonlijke effectiviteit en de mogelijke efficiencywinst in specifieke bedrijfsprocessen. De verwachte impact van de pilot is het vergroten van de AI-geletterdheid van de collega's die deelnemen. Daarnaast wordt een positieve impact verwacht ten aanzien het verantwoord gebruik van de AI-toepassing middels praktijkervaring en speciale aandacht voor de risico's en impact van AI.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van taalmodellen van OpenAI die als service worden gehost binnen een trusted boundary van Microsoft, en worden dus niet naar een andere partij verzonden. De taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata en afbeeldingen, wat hen in staat stelt mensachtige teksten en afbeeldingen te genereren en te begrijpen. Copilot kan deze taalmodellen aanroepen en integreren met bedrijfsdata in de Microsoft omgeving van de organisatie (organisatie tenant). Hierdoor kan Copilot vragen beantwoorden, teksten schrijven en relevante informatie verschaffen.

Link naar externe paginahttps://learn.microsoft.com/nl-nl/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-architecture

# data[].attributes.proportionality
De pilot wordt begeleid en aangestuurd vanuit een project en volgt een vastgesteld draaiboek. Het project krijgt ondersteuning vanuit een kerngroep welke bestaat uit medewerkers met verschillende expertises zoals techniek, data, privacy, security en ethiek.

Er wordt gebruik gemaakt van een beperkt aantal licenties welke worden toegewezen aan vertegenwoordigers uit verschillende organisatieonderdelen. Usecases worden voorafgaand aan de pilot beschreven. Vooraf wordt er een rechtenscan uitgevoerd bij iedere deelnemer. Er worden bewust geen deelnemers toegelaten met uitgebreide toegangsrechten om ‘oversharing’ te voorkomen.

De organisatie is bekend met de DPIA van SLM Rijk en heeft dat meegenomen in haar risicoafweging. Interne spelregels zijn ontwikkeld en gepubliceerd om verantwoord gebruik mogelijk te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het huidige beleid is dat gegenereerde content altijd door de gebruiker gecontroleerd dient te worden voordat deze wordt gebruikt. Er wordt expliciet uitgelegd dat de output van generatieve AI niet gebruikt mag worden als besluitvorming zonder menselijke tussenkomst. Ook zijn gebruikers geïnformeerd dat bij (toekomstige) publicaties altijd rekening wordt gehouden met de transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
Het bestaand beleid vanuit privacy, security, inkoop en de daarbij behorende aandachtsgebieden van awareness, gedragscode en clouddiensten vormen het uitgangspunt voor risicobeheer rondom generatieve AI.

Aanvullend zijn spelregels voor verantwoord gebruik van generatieve AI opgesteld en gecommuniceerd om duidelijkheid te geven aan medewerkers over wat er van hen verwacht wordt. Verder wordt er aandacht besteed aan interne awareness, communicatie en training in het kader van AI-geletterdheid.

Algemeen uitgangspunt is dat zonder inkoop- en contracteren van een AI-dienst, en de daarbij behorende risico-inventarisatie en passende beheersmaatregelen, er geen persoonsgegevens en bedrijfsvertrouwelijke gegevens mogen worden verwerkt in een (AI) systeem.

# data[].attributes.sourceData
Copilot heeft alleen toegang tot een beperkte set gegevens waarvoor de deelnemers al zijn geautoriseerd. Deze gegevens kunnen tijdens de pilot ook gebruikt worden als context voor Copilot. Dit betreft data uit de mailomgeving en bestanden uit Onedrive en Sharepoint maar geen data uit bedrijfsapplicaties.

Het bestaande beleid omtrent integer en verantwoord omgaan met interne informatie is van toepassing, deelnemers moeten hier ook rekening mee houden bij het gebruik van Copilot. De verwachting is dat het verwerken van persoonsgegevens van inwoners in de pilot niet of zeer beperkt plaats zal vinden. Het AI-model wordt niet getraind met data vanuit de pilot.

# data[].attributes.goal
De gemeente Asten gebruikt Copilot Chat als generatieve AI-chatassistent ter ondersteuning van medewerkers bij cognitieve taken binnen de kantooromgeving. Het doel is om creativiteit, efficiëntie en digitale vaardigheden te bevorderen door middel van ondersteuning bij brainstormsessies, het structureren van informatie en het opstellen van teksten.

Copilot Chat wordt uitsluitend gebruikt op basis van gebruikersinvoer en heeft geen toegang tot interne gegevens of systemen binnen de Microsoft 365-omgeving van de gemeente. Er worden geen geautomatiseerde besluiten genomen en Copilot Chat wordt niet ingezet voor processen die directe impact hebben op burgers of beleidsvorming.

De impact van het gebruik is beperkt tot individuele ondersteuning van medewerkers. Om het gebruik van Copilot Chat op een verantwoorde manier te borgen, heeft de gemeente Asten zeven uitgangspunten opgesteld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het gebruik van Copilot Chat binnen de gemeente Asten valt onder de reguliere kaders van informatiemanagement en digitale ondersteuning van medewerkers. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt en er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Daarmee is het gebruik in lijn met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), mits medewerkers zich houden aan de interne richtlijnen, waaronder het niet delen van vertrouwelijke of gevoelige informatie met AI-toepassingen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van grote taalmodellen (Large Language Models, LLMs) van OpenAI, die als dienst worden aangeboden via Microsoft Azure. Deze modellen zijn getraind op omvangrijke hoeveelheden tekstdata en kunnen daardoor natuurlijke taal begrijpen en genereren. Binnen de Microsoft 365-omgeving kan Copilot deze modellen aanroepen om gebruikers te ondersteunen bij het beantwoorden van vragen, het schrijven van teksten en het structureren van informatie. De verwerking vindt plaats binnen de beveiligde cloudinfrastructuur van Microsoft, conform de geldende privacy- en beveiligingsstandaarden. Meer informatie over de architectuur en werking is te vinden via: Microsoft Copilot Architectuur en Azure OpenAI Service.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Asten heeft gekozen voor het gebruik van Copilot Chat als generatieve AI-toepassing vanwege de potentie om medewerkers te ondersteunen bij cognitieve taken zoals het structureren van informatie, brainstormen en het genereren van teksten. Bij de afweging is nadrukkelijk gekeken naar de beperkte impact op processen en gegevens, de afwezigheid van geautomatiseerde besluitvorming, en de mogelijkheid om het gebruik strikt adviserend te houden.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst is een fundamenteel uitgangspunt bij het gebruik van Copilot Chat binnen de gemeente Asten. Copilot fungeert uitsluitend als adviserend hulpmiddel en ondersteunt medewerkers bij hun werkzaamheden. De eindverantwoordelijkheid voor de inhoud, interpretatie en toepassing van gegenereerde output ligt altijd bij de medewerker. Dit waarborgt dat Copilot geen beslissingen neemt en dat menselijke controle behouden blijft. Verder zijn gebruikers geinformeerd dat bij (toekomstige) publicaties altijd rekening wordt gehouden met de transparantievereisten.

# data[].attributes.risks
De gemeente Asten hanteert een risicogestuurde benadering voor het gebruik van AI-toepassingen. Voor Copilot Chat zijn risico’s zoals het delen van gevoelige informatie, het verkeerd interpreteren van gegenereerde output en het ontstaan van afhankelijkheid onderkend. Deze risico’s worden gemitigeerd door middel van duidelijke richtlijnen, bewustwording onder medewerkers, en het beschikbaar stellen van ondersteuning door de CISO en PO. De vastgestelde zeven uitgangspunten vormen een integraal onderdeel van dit risicobeheer.

# data[].attributes.sourceData
Copilot Chat verwerkt uitsluitend de invoer die door de gebruiker wordt verstrekt tijdens het gebruik. Er worden geen interne gegevens uit de Microsoft 365-omgeving gedeeld of verwerkt. Medewerkers zijn geïnstrueerd om geen vertrouwelijke of privacygevoelige informatie te delen met Copilot, conform de vastgestelde uitgangspunten. Er vindt geen opslag of hergebruik van gegevens plaats binnen de gemeentelijke systemen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De burgerzaken processen zijn opgenomen in het verwerkingsregister en worden waar nodig gemonitord op risico's die kunnen ontstaan bij de verwerking van persoonsgegevens. Het verwerkingsregister wordt jaarlijks (waar nodig) herzien.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de identiteit van personen die zich inschrijven in de Registratie Niet-Ingezetenen (RNI) te verifiëren. Het vergelijkt het gezicht van de persoon aan de balie met de afbeelding in het gescande identiteitsdocument en geeft aan met welke zekerheid het om dezelfde persoon gaat. Dit ondersteunt de RNI-medewerker bij het vaststellen van de identiteit en helpt "look-alike-fraude" te voorkomen.

De impact is dat het de betrouwbaarheid van het RNI-inschrijfproces verhoogt en de RNI-medewerker ondersteunt bij het nemen van beslissingen over identiteitsvaststelling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 4de lid: Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling

Besluit BRP art.35

UAVG art. 29: Toelaatbaarheid van biometrie voor authenticatie

# data[].attributes.methodsAndModels
Het systeem maakt gebruik van deep learning en geavanceerde gezichtsherkennings-API's. De technische componenten omvatten:

ID-scanner

A4 scanner

Scanserver

Kleine monitor

Gezichtsscanner

Het proces verloopt als volgt:

1. Het identiteitsdocument wordt gescand.

2. Een gezichtsscan wordt gemaakt van de persoon aan de balie.

3. Het algoritme vergelijkt de gezichtsscan met de afbeelding uit het identiteitsdocument.

4. Het resultaat van de vergelijking wordt getoond op de monitor.

5. De RNI-medewerker beoordeelt het resultaat en neemt een beslissing.

Alleen het resultaat van de scan ('De gezichten zijn hetzelfde' of 'De gezichten zijn niet hetzelfde') wordt gelogd in het RNI-systeem.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme helpt de RNI-medewerker bij het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie. Het verhoogt de betrouwbaarheid van het proces en vermindert de kans op identiteitsfraude. Tegelijkertijd is er zorgvuldig gekeken naar de privacy-implicaties en de rol van menselijke besluitvorming in het proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst. De RNI-medewerker bepaalt of de gezichtsscan wordt gebruikt en wat er met het resultaat wordt gedaan. De medewerker is eindverantwoordelijk voor de beslissing over de identiteitsvaststelling en eventuele afwijzing van de inschrijving.

# data[].attributes.risks
De gezichtsopname wordt alleen tijdens het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en is alleen zichtbaar voor de RNI-medewerkers. Dit beperkt het risico op datalekken of manipulatie.

De prestaties van het systeem worden regelmatig geëvalueerd om de nauwkeurigheid te waarborgen.

Er zijn strikte toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen geïmplementeerd om ongeautoriseerde toegang tot het systeem te voorkomen.

Medewerkers worden getraind in het gebruik van het systeem en in het herkennen van potentiële fouten of beperkingen.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem maakt gebruik van:

Gezichtsscan van de persoon aan de balie

Gescande afbeelding uit het identiteitsdocument

# data[].attributes.provider
ORIBI-ID solutions ( https://oribi.nl/ )

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen. Een beslisboom is een onderdeel van het algoritme dat helpt om keuzes te maken. Het stelt vragen zoals: "Voldoet de aanvraag aan bepaalde voorwaarden?" en bepaalt aan de hand van de antwoorden welke stappen het systeem daarna neemt.

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel simpele aanvragen automatisch worden verwerkt, heeft de ambtenaar meer tijd voor de moeilijke of bijzondere aanvragen. Dit zorgt ervoor dat deze aanvragen beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor krijgen mensen betere hulp en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een hogere kwaliteit van de Basisregistratie Personen (BRP).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat simpele aangiften en aanvragen automatisch worden verwerkt. Als er iets bijzonders gebeurt, wordt de aanvraag altijd door een ambtenaar gecontroleerd. De ambtenaar kijkt dan zelf naar de aanvraag en kan beslissen om deze goed te keuren of af te wijzen. Als de aanvraag wordt afgewezen, gebeurt dit altijd door de ambtenaar, niet door het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het risicobeheer in het algoritme omvat het automatisch verwerken van eenvoudige aanvragen, terwijl aanvragen met bijzonderheden altijd door een ambtenaar worden gecontroleerd. Dit zorgt ervoor dat alleen een ambtenaar een aanvraag kan afkeuren, wat de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens waarborgt.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens, adresgegevens, controlegegevens, eventuele bijlagen of aanvullende documenten die bij de aangifte of aanvraag zijn gevoegd.

# data[].attributes.goal
Het ging om een pilot. Het algoritme herkent of een (bewegend) object een mens is of niet en bepaalt de snelheid per persoon. Vervolgens wordt aan deze situatie een classificering toegekend, zoals bijv. "stilstand", "onrustig" of "paniek". Doel is efficiënte handhaving op drukte. Het algoritme is niet bedoeld om mensen te herkennen of iets te doen met persoonsgegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet. Artikel 172 Handhaving openbare orde (camerabeelden) en Artikel 151C (verwerking camerabeelden onder regie van de politie).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme detecteert mensen en hun snelheid van beweging. Het algoritme herkent of een (bewegend) object een mens is of niet en bepaalt de snelheid per persoon. Vervolgens wordt aan deze situatie een classificering toegekend, zoals bijv. "stilstand", "onrustig" of "paniek".

# data[].attributes.proportionality
Het was een eerste experiment om geautomatiseerd de groepsdynamiek vast te stellen in plaats fysiek mensen te tellen. Burgers werden gefilmd als ze op de boulevard bij het informatiepunt aanwezig zijn, na enkele seconden worden de beelden verwijderd.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de handhaver. Camera en algoritme kunnen elk moment worden gestopt.

# data[].attributes.risks
Er is een DPIA uitgevoerd (DPIA druktemeting en groepsdynamiek) waarin de risico's en maatregelen zijn beschreven. Er is geen bias, want de dynamiek wordt bepaald zonder voorkeur op type personen. De keuze waar de camera's hangen is gemaakt samen met de handhavers.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft informatie en dit stelt een medewerker in staat om, mede op basis hiervan, het juiste besluit te nemen. Het algoritme heeft dus niet het laatste woord, maar een medewerker

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is bijdragen aan goede beveiliging van e-mails die verzonden worden. Niet te weinig beveiliging, maar ook niet te veel. Het algoritme wijst verzenders van een e-mail op gevoelige informatie en moedigt hen aan die veilig te verzenden. Dat kan door encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Ongevoelige informatie blijft eenvoudig toegankelijk. Het algoritme heeft geen invloed op de materiële rechtspositie van inwoners of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie. Bijvoorbeeld bepaalde persoonsgegevens zoals medische informatie over personen. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het beoordelen van e-mails door een algoritme is effectiever dan met een door de mens gemaakte woordenlijst of indeling. Het algoritme heeft geen invloed op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van de gemeente kiest zelf om een e-mail wel of niet beveiligd te verzenden. Het algoritme doet hier alleen een aanbeveling in.

# data[].attributes.risks
De leverancier houdt de prestaties van het algoritme bij. De leverancier merkt het als het algoritme fouten maakt en past het aan. De gemeente kan op een dashboard de prestaties van het algoritme volgen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.provider
Zivver. Het algoritme wordt geleverd via ICT Rijk van Nijmegen (iRvN) en gebruikt door alle Rijk van Nijmegen gemeenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen(zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

U of uw werkgever/uitkeringsinstantie betaalt de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet aan de Belastingdienst. De bijdrage Zorgverzekeringswet is een bedrag dat u of uw werkgever/uitkeringsinstantie - naast de premie die u betaalt aan de zorgverzekeraar- betaalt voor de zorgverzekering. Hoe hoger uw inkomen, hoe hoger uw bijdrage Zorgverzekeringswet of de bijdrage Zorgverzekeringswet van uw werkgever.

Ontvangt u tegelijkertijd loon, een pensioen of een andere uitkering of tegelijkertijd meerdere pensioenen of andere uitkeringen? En zijn uw inkomsten in totaal hoger dan het maximale inkomen waarover de bijdrage Zorgverzekeringswet wordt berekend (het maximumbijdrage-inkomen)? Dan wordt bij u in totaal te veel bijdrage Zorgverzekeringswet ingehouden. De belastingdienst geeft een teruggave van de te veel ingehouden bijdrage zorgverzekeringswet.

Dit algoritme selecteert de benodigde gegevens van natuurlijke personen die via een massaal proces een teruggaaf van de bijdrage zorgverzekeringswet hebben ontvangen of te veel bijdrage zorgverzekeringswet terug hebben ontvangen die de Belastingdienst heeft teruggevorderd. Deze gegevens worden vervolgens overgezet van het ene systeem naar het andere.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

5. Archiefwet 1995:

6. Baseline Informatiebeveiliging Overheid

7. Uitvoeringswet Algemene verordening gegevensbescherming

8. Zorgverzekeringswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Uit het algoritme volgt geen beslissing, maar het bezwaar of verzoek wordt verder behandeld door een medewerker.

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

# data[].attributes.proportionality
Het overzetten van de gegevens is nodig om eventuele bezwaren af te kunnen handelen. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt. Het algoritme selecteert alleen de gegevens die de medewerker van de belastingdienst nodig heeft.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens belastingplichtige

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel is om e-facturen te kunnen ontvangen en automatisch te verwerken met behulp van Factuur-portal. Het geautomatiseerd verwerken van inkomende facturen levert efficiency voordelen op, foutkansen worden verkleind en facturen worden op diverse aspecten gecontroleerd.

De impact op burgers is minimaal omdat een burger geen factuur verstuurd.

De impact op ondernemingen is minimaal, facturen worden automatisch gecontroleerd.

Er wordt gecontroleerd of alle verplichte gegevens opgenomen zijn op de factuur, is de adressering juist, is het factuurnummer al eerder voorgekomen en klopt de informatie op de factuur.

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van facturen gaat sneller en er is al controle aan de poort door de inzet van het algoritme. Hierdoor worden de kansen op dubbele facturen, onjuiste facturen en spookfacturen verkleind

# data[].attributes.humanIntervention
Ingelezen facturen worden doorgezet naarde financiële administratie, deze facturen worden door mensen inhoudelijk gecontroleerd en eventueel vrijgegeven.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico, inhoudelijke controle door mensen.

# data[].attributes.sourceData
KVK, BTW en IBAN gegevens worden gebruikt voor controles.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van Microsoft 365 Copilot is om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werk. Microsoft 365 Copilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen, het opstellen van e-mails of het voorbereiden van vergaderingen. Dit gebeurt met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).

De impact is dat medewerkers sneller en makkelijker hun werk kunnen doen. Ze hoeven minder tijd te besteden aan standaardtaken en kunnen zich beter richten op inhoud en samenwerking. Burgers en bedrijven merken dit indirect, bijvoorbeeld doordat brieven duidelijker zijn, antwoorden sneller komen of vergaderingen beter zijn voorbereid.

Het gebruik van Microsoft 365 Copilot draagt bij aan het vergroten van digitale vaardigheden en het vertrouwd raken met generatieve AI. Tegelijkertijd vraagt dit om bewust en verantwoord gebruik. De gemeente ziet de kansen van AI en volgt de technologische ontwikkelingen met aandacht. Er is een duidelijke ambitie om mee te bewegen met deze vooruitgang, zolang dit gebeurt op een zorgvuldige en verantwoorde manier. Om medewerkers hierin te begeleiden, zijn er spelregels opgesteld voor de omgang met generatieve AI. Daarnaast werken verschillende clusters aan tactisch beleid dat aansluit op de dagelijkse praktijk en bijdraagt aan de ontwikkeling van een alomvattend strategisch kader voor de omgang met AI binnen de organisatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht.

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data.

# data[].attributes.methodsAndModels
Microsoft 365 Copilot maakt gebruik van grote taalmodellen (LLMs), zoals GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5 en Claude Opus 4.1 (Anthropic), gehost via de Azure OpenAI Service. Deze modellen zijn getraind op grote hoeveelheden tekstdata en zijn in staat om mensachtige teksten te genereren, interpreteren en structureren. Microsoft 365 Copilot is niet zelflerend: het leert niet bij op basis van gebruikersinteractie. Updates aan het model worden centraal door Microsoft uitgevoerd.

Input:

De input bestaat uit prompts die medewerkers invoeren.

Verwerking:

Na invoer van een prompt wordt deze verwerkt via een combinatie van:

Contextuele verrijking: de prompt wordt aangevuld met relevante informatie uit de werkomgeving van de gebruiker, zoals documenten, e-mails of agenda-items in dien deze gedeeld zijn.

Toegangscontrole: Microsoft 365 Copilot gebruikt alleen gegevens waar de medewerker zelf toegang toe heeft en die actief worden ingezet. Er is geen toegang tot organisatiebrede data of externe bronnen.

Modelverwerking: de verrijkte prompt wordt doorgestuurd naar het taalmodel, dat een gegenereerd antwoord produceert op basis van de context en opdracht.

De verwerking vindt plaats binnen de beveiligde Microsoft 365-omgeving van de organisatie. Microsoft 365 Copilot respecteert bestaande toegangsrechten, Conditional Access en MFA-instellingen. De gegenereerde output wordt niet gebruikt voor modeltraining en wordt tijdelijk opgeslagen voor functionele doeleinden.

Output:

De output is een gegenereerde tekst, samenvatting, voorstel, analyse of ander type inhoud, afhankelijk van de applicatie en het doel van de prompt. De medewerker behoudt altijd controle over het eindresultaat en kan de output aanpassen, aanvullen of negeren.

Architectuur en modelkeuze:

Microsoft 365 Copilot maakt gebruik van meerdere modellen, waaronder GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5 en Claude Opus 4.1 (Anthropic), afhankelijk van de taak en het type agent.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente kiest ervoor om Microsoft 365 Copilot in te zetten om medewerkers te ondersteunen bij hun dagelijkse werkzaamheden. Microsoft 365 Copilot helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van teksten, het maken van samenvattingen en het voorbereiden van vergaderingen. Dit levert tijdswinst op, zorgt voor betere kwaliteit van documenten en geeft medewerkers meer ruimte om zich te richten op inhoud. Ook draagt het bij aan werkplezier en digitale vaardigheden.

Tegelijkertijd zijn er risico’s. De antwoorden van Microsoft 365 Copilot kunnen fouten bevatten en moeten daarom altijd worden gecontroleerd. Er is ook aandacht nodig voor privacy en het veilig omgaan met gegevens. De afhankelijkheid van technologie vraagt om duidelijke afspraken en bewust gebruik.

Alternatieven zoals ChatGPT zijn overwogen, maar niet geschikt bevonden voor deze vorm van ondersteuning. Microsoft 365 Copilot is geïntegreerd in veel gebruikte programma’s en wordt actief aanbevolen binnen de organisatie. Andere toepassingen worden afgeraden, tenzij ze zijn goedgekeurd en ondersteund worden door de afdeling informatie.

Bij deze keuze zijn ethische afwegingen gemaakt. Denk aan begrijpelijkheid, menselijke controle, gelijke behandeling en transparantie.

Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van kunstmatige intelligentie en specifiek generatieve AI. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met deze technologie. Daarnaast werkt de gemeente aan tactisch beleid vanuit verschillende clusters, en aan een strategisch kader voor de omgang met AI. Een DPIA en mensenrechtentoets zijn in voorbereiding.

# data[].attributes.humanIntervention
Microsoft 365 Copilot ondersteunt medewerkers bij hun werk, maar de uitkomsten worden altijd door mensen gebruikt en beoordeeld. Bijvoorbeeld: als Microsoft 365 Copilot een tekstvoorstel doet, controleert de medewerker of de inhoud klopt en past bij de situatie. Ook bij samenvattingen of e-mails blijft de medewerker verantwoordelijk voor de uiteindelijke versie.

De inzet van Microsoft 365 Copilot vraagt dus om actieve menselijke tussenkomst. Medewerkers gebruiken de uitkomsten als hulpmiddel, maar nemen zelf de beslissingen. Ze kunnen de suggesties aanpassen, aanvullen of helemaal negeren. Dit zorgt ervoor dat de kwaliteit en betrouwbaarheid van het werk gewaarborgd blijven.

Er is geen sprake van automatische besluitvorming. Microsoft 365 Copilot ondersteunt, maar vervangt de mens niet. Medewerkers worden getraind in het verantwoord gebruik van generatieve AI, zodat ze weten hoe ze de uitkomsten goed kunnen beoordelen en bijstellen.

# data[].attributes.risks
Bij het gebruik van Microsoft 365 Copilot zijn verschillende risico’s in beeld. Denk aan technische risico’s, zoals fouten in gegenereerde teksten, en juridische risico’s rond privacy en datagebruik. Ook zijn er ethische risico’s, zoals het risico op ongelijke behandeling, onduidelijke besluitvorming of verlies van menselijke controle.

Om deze risico’s te beperken, worden medewerkers getraind in het verantwoord gebruik van AI, waaronder generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot. Ze leren hoe ze de uitkomsten kunnen controleren, bijstellen en zorgvuldig omgaan met informatie. Er zijn spelregels opgesteld voor de omgang met generatieve AI, zodat duidelijk is wat wel en niet mag.

De gemeente werkt aan een strategisch beleidskader voor de omgang met AI. Hierin is ook aandacht voor periodieke evaluatie en monitoring van het gebruik van Microsoft 365 Copilot. Zo kunnen risico’s tijdig worden gesignaleerd en aangepakt. Dit kader sluit aan op bestaand beleid voor informatiebeveiliging en privacy, dat als leidend wordt beschouwd bij de inzet van nieuwe technologieën.

Daarnaast zijn een DPIA (Data Protection Impact Assessment) en een mensenrechtentoets in voorbereiding. Deze helpen om risico’s op het gebied van privacy, transparantie en publieke waarden goed in kaart te brengen.

# data[].attributes.sourceData
Microsoft 365 Copilot gebruikt alleen gegevens waar een individuele medewerker zelf toegang toe heeft én die actief worden ingezet tijdens het werken met Microsoft 365 Copilot. Dit kunnen bijvoorbeeld documenten, e-mails, agenda-items, chats en bestanden zijn in programma’s zoals Word, Outlook, Teams, SharePoint en OneDrive. Microsoft 365 Copilot werkt dus niet met alle gegevens binnen de organisatie, maar alleen met informatie die door de medewerker zelf wordt geopend, gedeeld of gebruikt in een opdracht. Gevoelige informatie wordt alleen betrokken als de medewerker daar zelf bij kan en deze bewust inzet. Er worden geen gegevens uit externe bronnen zoals BRP of BKR gebruikt.

Vanuit de gemeentelijke spelregels wordt medewerkers nadrukkelijk afgeraden om persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige informatie te delen met generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot. Dit helpt om risico’s te beperken en zorgvuldig om te gaan met vertrouwelijke gegevens.

Microsoft 365 Copilot verwerkt ook gebruikersinvoer, zoals vragen of opdrachten die medewerkers geven. Deze prompts en de gegenereerde antwoorden worden tijdelijk opgeslagen om de functionaliteit te ondersteunen, maar niet gebruikt voor het trainen van de AI-modellen. Persoonsgegevens zoals naam, e-mailadres of functie kunnen indirect worden verwerkt als deze voorkomen in documenten of communicatie, maar worden niet structureel opgeslagen of gedeeld.

De gemeente zorgt ervoor dat medewerkers bewust omgaan met het gebruik van gegevens in Microsoft 365 Copilot. Er zijn spelregels opgesteld en er wordt gewerkt aan een DPIA en mensenrechtentoets om de omgang met data goed te borgen. Het gebruik van Microsoft 365 Copilot valt onder het bestaande beleid voor informatiebeveiliging en privacy.

# data[].attributes.goal
Blurring as a Service (BaaS) is een generieke dienst die het mogelijk maakt om beelden uit de publieke ruimte te anonimiseren door personen en kentekens te verwijderen. De dienst kan voor verschillende databronnen gebruikt worden en wordt als eerste ingezet voor panoramabeelden.

Sinds 2016 worden er jaarlijks panoramabeelden ingewonnen van de gehele stad door de afdeling Basisinformatie (Mobile Mapping team) om de Stad Amsterdam in beeld te brengen. De panoramabeelden maken onder andere mogelijk dat gemeentelijke medewerkers de openbare ruimte kunnen inspecteren vanuit hun werkplaats voor verschillende doeleinden, zoals bereikbaarheid met speciale voortuigen of de inspectie van wegen. Het is vergelijkbaar met de werking van Google Streetview, hoewel dit een actueler beeld van de stad moeten geven.

Voor deze taken is het niet noodzakelijk om personen of kentekens herkenbaar in beeld te brengen of te houden. Daarom is besloten dat deze beelden moeten worden geanonimiseerd. Daarvoor is het anonimiseringsalgoritme ontwikkeld. De inzet van het algoritme kan als een maatregel worden beschouwd om de data zorgvuldig en rechtmatig te verwerken. Met de ontwikkelde voorziening ‘Blurring as a Service’ kan worden voorkomen dat beelden met herkenbare personen en kentekens worden gebruikt voor gemeentelijke werkprocessen.

Het Computer Vision Team heeft de voorziening ontwikkeld waarmee de panoramabeelden kunnen worden geanonimiseerd. Het algoritme is getraind om gehele personen, dus niet alleen gezichten, en kentekens te herkennen op (panorama)beelden. Dit zorgt ervoor dat deze personen en kentekens vervolgens worden ‘geblurred’, waarmee ze feitelijk worden geanonimiseerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Verwerkingsgrondslag:

De reden en noodzaak om een anonimiseringsalgoritme te ontwikkelen, berust op de taak van de gemeente om de kernregistratie actueel en betrouwbaar te houden. Dit is gebaseerd op artikel 2 lid 2 Wet basisregistratie grootschalige topografie, en artikel 2 lid 1 Wet basisregistratie adressen en gebouwen en artikel 6 lid 1 sub e AVG. Daarnaast is het volgende in de betreffende Verordening (Reglement Basisinformatie 2018 het volgende opgenomen:

A. De publieke taak als bronleverancier voor de kernregistratie panoramabeelden (artikel 7);

B. De publieke taak als bronhouder.

Het proces van anonimiseren is een verdere verwerking van de verkregen panoramabeelden. Dat proces is volgens de WP29 als verenigbaar met de oorspronkelijke doeleinden te beschouwen, mits het anonimiseringsproces ertoe strekt op betrouwbare wijze anoniem gemaakte informatie te produceren en mits er een grondslag is voor het primaire gebruik. Zie Artikel 29-Werkgroep, ‘Advies 5/2014 over anonimiseringstechnieken’, WP 216, p. 8:

Gezien de prestaties van het algoritme kan er worden gesproken van een betrouwbare wijze van anoniem gemaakt informatie. Deze prestaties zijn inmiddels onafhankelijk getoetst door een externe partij, Verdonck, Klooster & Associates. De prestatiewaarden zijn eveneens vastgesteld door de CIO. Er kan worden geconcludeerd dat hiermee sprake is van een toelaatbare verenigbare verdere verwerking.

Grondslag (primair verwerkingsdoel) voor het inwinnen van de panoramabeelden:

Artikel 6 lid 1 sub e AVG

Artikel 2 lid 2 Wet basisregistratie grootschalige topografie

Artikel 2 lid 1 Wet basisregistratie adressen en gebouwen.

Verordening (Reglement Basisinformatie 2018 het volgende opgenomen:

A. De publieke taak als bronleverancier voor de kernregistratie panoramabeelden (artikel 7);

B. De publieke taak als bronhouder.

Grondslag (secundair verwerkingsdoel) voor het ontwikkelen:

Artikel 6 lid 1 sub c en e AVG

Artikel 2 lid 2 Wet basisregistratie grootschalige topografie

Artikel 2 lid 1 Wet basisregistratie adressen en gebouwen.

Verordening (Reglement Basisinformatie 2018) het volgende opgenomen:

C. De publieke taak als bronleverancier voor de kernregistratie panoramabeelden (artikel 7);

D.de publieke taak als bronhouder.

Art. 24 jo. 25 lid 1 en 2 jo 32 AVG.

Persoonsgegevens:

Gezicht en postuur van mensen die zich in de openbare ruimte bevinden;

Gezicht en postuur van mensen die zich in een woonobject of kantoor bevinden, ofwel die zich achter ramen bevinden. Panoramabeelden worden enkel buiten gemaakt.

Kentekens;

Bedrijfsgegevens, bv. op bedrijfsvoertuigen, borden of panden.

Training:

De ingewonnen beelden van de afgelopen jaren zijn gebruikt als trainingsdata voor de ontwikkeling van het algoritme. Het gaat om grofweg 10.000 ruwe beelden. Deze beelden waren nodig om het algoritme handmatig te trainen om personen en kentekens te leren herkennen. Het doel hiervan is dat het algoritme leert om de personen en kentekens op nieuwe beelden te kunnen verwijderen. Dit proces wordt ‘annotatie’ en ‘trainen’ genoemd.

Deze training set voor het algoritme wordt bewaard in de Azure-cloud omgeving van de Gemeente Amsterdam. De training set wordt bewaard zolang het algoritme in gebruik is om mogelijk in de toekomst verbeteringen te maken. De panoramabeelden zijn opgeslagen in een versleutelde omgeving en alleen ambtenaren die de afbeeldingen nodig hebben kunnen erbij, bijvoorbeeld de ontwikkelaars van het algoritme.

Testing:

Een deel van de data is ingewonnen, is apart gehouden om vervolgens het algoritme mee te testen. De training en testdata komen dus nagenoeg overheen, hoewel het gaat om andere beelden. Voor het testen zijn grofweg 1.000 aantal beelden gebruikt.

Operating:

Het algoritme wordt momenteel voor de volgende toepassing gebruikt:

Het tweemaal per jaar inwinnen van panoramabeelden ten behoeve van het actueel en betrouwbaar houden van kernregistraties. Het gaat om een grote hoeveelheid beelden;

Op korte termijn wordt verwacht dat het algoritme wordt ingezet voor het anonimiseren van beelden waarop mogelijk illegaal geplaatste (zware) containers op kwetsbare kademuren en bruggen zijn gesignaleerd. Het gaat om ongeveer om 2000 beelden per jaar.

In de toekomst kan het aantal toepassingen toenemen.

# data[].attributes.proportionality
Het is denkbaar dat bepaalde groepen beter of minder goed worden herkend door het algoritme. Dit zou dan een andere behandeling of een onderscheid op basis van uiterlijke kenmerken kunnen opleveren, bijvoorbeeld op basis van geslacht, leeftijd, huidskleur en daaraan gekoppeld kleding en attributen (bv. Invaliditeit, beroep of hobby). Het nadelige gevolg is dat bepaalde groepen een grotere kans hebben om (tijdelijk) herkenbaar in systemen van de gemeente Amsterdam te worden opgenomen. Dit moet uiteraard worden voorkomen.

Om dit tegen te gaan is veel zorg besteed aan de selectie van data waarmee het algoritme getraind is. Deze zogeheten training dataset is maximaal gebalanceerd samengesteld. Zo omvat de trainingset beelden uit alle stadsdelen en buurten van Amsterdam en zijn bijvoorbeeld mannen en vrouwen in gelijke mate vertegenwoordigd.

Er rust op de gemeente een verplichting om te onderzoeken of op dit punt sprake is van een dergelijk verschillen. Dit onderzoek is inmiddels uitgevoerd en de resultaten kunnen worden geraadpleegd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming door gebruik te maken van het algoritme. Een burger of ondernemer zal nooit een besluit of beschikking ontvangen dat is gegenereerd door dit algoritme.

De gebruikers van het algoritme krijgen, nadat zij beelden hebben verzonden naar het Computer Vision Team, geanonimiseerde beelden terug. Deze beelden zullen onderdeel kunnen worden van een zaak, bijvoorbeeld in het kader van Toezicht en Handhaving. De zaakbehandelaar kan altijd zelf beoordelen of een afbeelding voldoende is geanonimiseerd.

Er zijn een aantal processen ingericht om fouten tegen gaan.

1. Bij verwerking van een batch van beelden, wordt een steekproef genomen die handmatig wordt gecontroleerd. Dit heeft tot doel om te verifiëren dat het algoritme doet wat er verwacht wordt;

2. Er is een terugmeld proces ingeregeld, zodat fouten kunnen worden verbeterd. Daarnaast kunnen deze fouten ook worden gebruikt om het algoritme te verbeteren;

3. Jaarlijks vindt er een evaluatie plaats of het algoritme verbeterd moeten worden.

# data[].attributes.risks
Verwerking van (grote) hoeveelheid persoonsgegevens. Zie fairness analyse bij referenties.

# data[].attributes.sourceData
Architectuur van het model:

Het model is YOLOv5, een convolutional neural network dat gebruikt kan worden voor object detectie. Het netwerk ontvangt een afbeelding en voorspelt op welke plaatsen personen en kentekenplaten op de afbeeldingen zijn met zogeheten bounding boxes, ook wel vierkantjes. In de daaropvolgende worden deze gebieden geblurd door de pixels te vervagen.

Prestatie:

Het anonimisering algoritme heeft momenteel een accuraatheid van grofweg 95% voor mensen die dicht bij de camera staan.

Voor kentekenplaten die dichtbij de camera zijn wordt ongeveer 97% geanonimiseerd.

Het algoritme is zo afgesteld dat het liever iets te veel dan te weinig anonimiseert. Zo zou het kunnen voorkomen dat er een scooter, boom of ander object ook geblurd is. We blurren liever iets te veel dan te weinig.

Middels visuele inspectie op een steekproef is gebleken dat de personen die niet herkend worden meestal niet herkenbaar zijn, omdat zij bijvoorbeeld deels achter een boom staan. Idealiter worden deze personen uiteraard ook geanonimiseerd, dit is helaas nog niet mogelijk.

# data[].attributes.goal
Het regelen van het verkeer op kruispunten middels een iVRI op een zo'n veilige efficiënte manier die de bereikbaarheid vergroot. Verkeerslichten detecteren verschillende mobiliteiten (auto's / fietsen / vrachtwagens / voetgangers) met behulp van detectielussen en drukknoppen. Intelligente verkeerslichten kunnen – in aanvulling – ook verbinding maken met in-car systemen en navigatie apps. Zo kunnen verkeerslichten in een eerder stadium verkeer zien "aankomen" en nog slimmer regelen. Ook kunnen iVRI's informatie terugsturen naar in-car systemen zoals bijvoorbeeld de tijd tot rood of groen. iVRI's kunnen een vorm van prioriteit geven aan verkeersdeelnemers. Bijvoorbeeld als een ambulance met spoed aan komt rijden, maar ook aan bijvoorbeeld een groep fietsers of een colonne vrachtwagens. Er zijn verschillende vormen van prioriteit. Absolute prioriteit (afkappen van andere richtingen) wordt bijvoorbeeld gebruikt voor nood en hulpdiensten en geconditioneerde prioriteit (het verkeerslicht probeert naar een weggebruiker "toe te regelen") in andere gevallen. Het prioriteitenkader van de gemeente en lokale omstandigheden bepalen de mate van prioriteit per verkeersdeelnemer.

De inzet van de iVRI's draagt bij aan een efficiënte doorstroming en bereikbaarheid op kruispunten op een veilige manier (zonder dat mensen voor niks staan te wachten en een logische volgorde). Het draagt bij aan de opgave mobiliteit van de gemeente. Ook is de inzet van de iVRI's noodzakelijk om de taak als wegbeheerder van gemeentelijke wegen op een efficiënte manier uit te kunnen voeren. Het algoritme heeft invloed op verkeersdeelnemers (automobilisten, wandelaars, fietsers, vrachtwagens, OV, nood- en hulpdiensten, etc) omdat het de kleur van de verkeerslichten bepaalt en hoe lang iedere verkeersdeelnemer moet wachten.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente is verantwoordelijk voor een vlotte veilige afhandeling van het wegverkeer.

Iets meer uitdiepen

# data[].attributes.methodsAndModels
De methode en modellen zijn landelijk vastgesteld vanuit het project Talking Traffic en worden beheerd door het LVMB. Net als wij leren van onze ervaringen, leren deze verkeerslichten ook. Ze gebruiken iets dat 'machine learning' heet. Meestal gebeurt dit door een techniek die "Reinforcement Learning" heet. Dit betekent dat ze kijken naar wat er in het verleden is gebeurd en daarvan leren om het in de toekomst beter te doen. Zo worden ze elke dag een beetje slimmer!

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk, vanwege verschillende belangen, om te bedenken wanneer de ene groep verkeersdeelnemers boven de andere groep verkeersdeelnemers voorrang krijgt. Dit hangt af van economische redenen (vracht voorrang), de omgeving (woonwijk, bedrijventerrein, etc), OV voorrang (vermindering vertraging), of noodzaak (ambulance voorrang).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criterea (bv.: Hoe lang mag een stoplicht maximaal op groen staan).

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situaties kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast is de algemene verkeerswet ook van toepassing als de verkeerslichten 'knipperen'. Verkeersveiligheid is een basisontwerp principe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

Nog meer tekst over: Doorstroming / bereikbaarheid.

# data[].attributes.sourceData
De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten: 1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen. 2. Videocamera's: Ze bieden visuele data en kunnen worden gebruikt voor objectherkenning en -tracking. 3. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid. 4. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen. Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.name
Proces Kennis Ondersteuning – Sociaal Domein

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om medewerkers in het sociaal domein te ondersteunen bij het nemen van juridisch juiste en consistente beslissingen over aanvragen op grond van de Participatiewet.

Het systeem zorgt voor snellere verwerking van aanvragen en vermindert de kans op fouten of willekeur.

De impact op burgers is beperkt, omdat de uiteindelijke beslissing altijd door een professional wordt genomen. Het algoritme helpt ambtenaren om de juiste informatie te raadplegen en de juiste wet- en regelgeving toe te passen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (SUWI)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een kennisregelsysteem dat werkt met vooraf vastgestelde beslisregels gebaseerd op wet- en regelgeving. De werking verloopt als volgt:

1. De medewerker voert relevante gegevens in over de situatie van de aanvrager.

2. Het systeem controleert deze gegevens aan de hand van de vastgestelde regels.

3. Op basis hiervan genereert het systeem een voorstel of advies over de mogelijke uitkomst (bijvoorbeeld recht op bijstand, hoogte van de uitkering of vervolgstappen).

4. De medewerker controleert het advies en beslist zelf of het wordt overgenomen.

5. Het systeem registreert het besluit en genereert automatisch een conceptrapportage of beschikking.

Het systeem past zich niet automatisch aan op basis van nieuwe data; aanpassingen in regels of beleid worden handmatig doorgevoerd.

De werking is transparant en reproduceerbaar: dezelfde invoer leidt altijd tot dezelfde uitkomst.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van dit algoritme draagt bij aan een efficiëntere uitvoering van wettelijke taken en zorgt voor uniforme toepassing van regels.

Een belangrijk aandachtspunt is dat medewerkers het systeem gebruiken als hulpmiddel, niet als vervanging van eigen beoordeling. De gemeente borgt dit door training, toezicht en periodieke evaluaties.

Het risico op ongewenste afhankelijkheid van het systeem of op vertekening in de ingevoerde regels wordt gemitigeerd door periodieke controles en de mogelijkheid voor medewerkers om van het advies af te wijken.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker blijft volledig verantwoordelijk voor de uiteindelijke beslissing.

Het systeem geeft advies en helpt bij de administratieve afhandeling, maar de consulent beoordeelt zelfstandig de aanvraag, controleert het advies en neemt het besluit.

Er is altijd sprake van menselijke toetsing voordat een beschikking wordt vastgesteld.

# data[].attributes.risks
Het algoritme vormt een laag risico voor grondrechten, omdat: - het geen automatische besluiten neemt;

medewerkers altijd de eindbeslissing nemen;

regels en adviezen regelmatig worden gecontroleerd op juistheid en actualiteit.

Mogelijke risico’s, zoals verkeerde interpretatie van regels of onvolledige invoer, worden beperkt door: - training van gebruikers;

technische validaties in de software;

steekproefsgewijze controles en audits.

# data[].attributes.sourceData
Het systeem gebruikt gegevens die nodig zijn voor de uitvoering van de Participatiewet, waaronder:

persoonsgegevens van aanvragers (zoals leeftijd, gezinssamenstelling en woonplaats);

gegevens over inkomen, vermogen en woonsituatie;

gegevens uit gemeentelijke basisregistraties (BRP) en de Suite voor het Sociaal Domein.

De gegevens worden uitsluitend gebruikt voor het beoordelen van aanvragen en worden verwerkt volgens de AVG.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringwet. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Een inhoudingsplichtige dient periodiek een aangifte loonheffingen met werknemersgegevens in bij de Belastingdienst. De werknemersgegevens richten zich op de individuele werknemer, bestaande uit persoonsgegevens, inkomstenverhouding, loongegevens en in te houden loonheffing. Daarnaast geeft de inhoudingsplichtige ook aan hoeveel loonheffingen in totaal moet worden afgedragen.

Na binnenkomst van de aangifte loonheffingen voert de Belastingdienst geautomatiseerd controles uit. Deze controles vinden, door het algoritme Poortcontrole, aan de poort plaats. Voordat de gegevens uit aangiften daadwerkelijk worden verwerkt. De aangiften loonheffingen worden op een aantal punten beoordeeld zodat de Belastingdienst de aangiften kan verwerken. Uitgangspunt zijn de voorgeschreven poortcontroles in de ‘Gegevensspecificaties aangifte loonheffingen’. De poortcontroles bestaan uit een technische, validatie- en consistentiecontroles en zijn beschreven in de paragrafen 2.6.1 tot en met 2.6.3. van de Gegevensspecificatie.

De Gegevensspecificaties aangifte loonheffingen wordt jaarlijks gepubliceerd op de site van de Belastingdienst: https://www.belastingdienst.nl/wps/wcm/connect/bldcontentnl/themaoverstijgend/brochures_en_publicaties/gegevensspecificaties-aangifte-loonheffingen

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit condities en controles die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme voert controles uit voordat gegevens daadwerkelijk worden verwerkt door de systemen van de Belastingdienst. Bij foutmeldingen in deze controles krijgt de indiener een bericht als reactie. Een foutmelding leidt tot afkeuring van de aangifte loonheffingen door de Belastingdienst. De indiener van de aangifte loonheffingen moet de fout herstellen waarna de aangifte loonheffingen opnieuw ingediend kan worden. De indiener kan de inhoudingsplichtige zelf zijn, maar ook een salarisadministrateur.

Het algoritme borgt een geaccepteerde kwaliteit van bepaalde gegevens en verwerkbaarheid van deze gegevens in systemen. Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme vindt geautomatiseerd en zonder menselijke tussenkomst een controle plaats. De controle heeft betrekking op voorgeschreven specifieke onderdelen van gegevens, zoals beschreven in het document Gegevensspecificaties aangifte loonheffingen.

Het beoordelen van gegevens is van belang voor inhoudingsplichtigen zodat ze tot een juiste administratieve verwerking komen van hun gegevens in gegevensbronnen. Het algoritme kan de Belastingdienst daarbij geautomatiseerd ondersteunen.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij de werking van het algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen. Het doel van het algoritme is de kwaliteit van gegevens en verwerkbaarheid in systemen te waarborgen.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
In opsporingsonderzoeken worden media, zoals telefoons, computers en digitale camera's in beslag genomen. De algoritmes in Hansken maken het mogelijk om de aanwezige digitale sporen, zoals bestanden, plaatjes en chat berichten, inzichtelijk en doorzoekbaar te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het onderzoeken van digitaal bewijs in strafzaken in Nederland is mogelijk op basis van het Wetboek van Strafvordering, aangevuld met de Wet politiegegevens en Europese kaders zoals de E-evidence-verordening en de LED, die samen de bevoegdheden, privacyregels en internationale samenwerking rond digitale opsporing bepalen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Hansken verwerkt grote hoeveelheden digitaal forensisch materiaal door deze te indexeren in een schaalbare infrastructuur. Tijdens het importeren (“extraction”) worden bestanden uit geautomatiseerde werken ontleed in data en metadata. Elk element wordt geanalyseerd met gespecialiseerde extractors die relevante informatie (zoals tekst, tijdstempels (eng: timestamps), hashes, communicatiestructuren) omzetten naar gestandaardiseerde attributen. Deze worden opgeslagen in een Elasticsearch-gebaseerde index, waardoor snelle zoek- en filteracties mogelijk zijn over miljarden datapunten. De index koppelt data-objecten, context en herkomst aan elkaar, zodat onderzoekers relaties kunnen vinden zonder het originele bewijsmateriaal te wijzigen of dupliceren, wat reproduceerbaarheid en transparantie garandeert.

# data[].attributes.proportionality
De hoeveelheden te onderzoeken data in Hansken zijn dermate groot dat handmatig doorzoeken niet meer mogelijk is. De algoritmes zorgen dat filtering mogelijk is, middels categorisering van de data. Alle data blijft handmatig doorzoekbaar.

# data[].attributes.humanIntervention
Relevante sporen die uit de data komen worden altijd door een gebruiker beoordeeld en daarna handmatig verwerkt in een proces verbaal of rapportages. Toetsing wordt gedaan in de rechtbank, waarbij rechters bijgestaan door deskundigen beoordelen of gevonden bewijs relevant is.

# data[].attributes.risks
Er is een toezichthoudende "forensic and legal board" die adviseert over toepassingen waarover twijfel bestaat. Voor gebruikers wordt aangegeven wanneer er sprake is van het gebruik van kunstmatige intelligentie.

# data[].attributes.sourceData
Er worden verschillende soorten gegevens verzameld.

# data[].attributes.goal
Het doel van de parkeerscanauto is het controleren op betaald parkeren en parkeervergunningen. En zo waar nodig, boetes te kunnen uitdelen. Gemeente Nijmegen heeft een scanauto die in de gemeente Nijmegen foto's maakt van geparkeerde voertuigen. Daarbij worden het kenteken, het voertuig, de omgeving van het voertuig, het tijdstip en de locatie vastgelegd.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Gemeentewet geeft aan dat de gemeenteraad regels mag vaststellen voor het laten betalen van parkeerbelastingen. Zulke regels heten een ‘verordening’. De gemeente Nijmegen heeft een parkeerverordening opgesteld. Daarnaast geldt de Wet administratiefrechtelijke handhaving verkeersvoorschriften (WAHV).

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto scant een kenteken en het kenteken wordt automatisch gecontroleerd in het parkeerrechtensysteem. Als hierin staat dat er betaald is voor het parkeren of dat er een vergunning is, dan worden de foto en de gegevens die erbij horen verwijderd. Als er geen vergunning is of er is niet betaald, mag er misschien niet worden geparkeerd. Een controleur beoordeelt de foto van de scanauto en de gegevens dan in het computersysteem Deskforce. De volgende gegevens worden opgeslagen:

Genomen foto's

Plek waar het voertuig geparkeerd stond• Tijdstip

Datum

Voertuiggegevens (RDW

Na beoordeling kan de controleur een boete uitschrijven, een waarschuwing geven of de melding afwijzen als blijkt dat deze niet klopt. Als de melding niet helemaal duidelijk is, gaat een controleur zelf naar de plek van het geparkeerde voertuig.

# data[].attributes.proportionality
Zonder scanauto moet de controle op parkeren met de hand gebeuren. Het gebied met betaald parkeren in Nijmegen wordt steeds groter. Een scanauto kan helpen om dit gebied sneller te controleren. Dit maakt dat de parkeercontroles te doen blijven voor hetzelfde aantal medewerkers. En de controles zijn goed voor de bereikbaarheid en verkeersveiligheid van de stad, zodat inwoners prettiger in de stad kunnen leven.

# data[].attributes.humanIntervention
Na automatische controle van het gescande kenteken door het algoritme blijkt of er wel of niet mag worden geparkeerd. Wanneer er niet mag worden geparkeerd, controleren we dit zelf nog een keer. In het computersysteem kijkt de controleur dan of het inderdaad een verkeerd geparkeerde auto is. Bij twijfel gaat de controleur alsnog zelf kijken voordat hij een mogelijke boete uitschrijft.

# data[].attributes.risks
Om de privacy van inwoners te beschermen hebben we verschillende maatregelen. Bijvoorbeeld het onherkenbaar maken van personen op beelden van voertuigen en hun kentekens Dit doen we door het wazig maken van de afgebeelde persoon. Gebouwen maken we niet wazig omdat dat ook herkenningspunten zijn voor de controleur. Daarnaast is het beeld van een kentekencamera op zo'n manier gemaakt dat er niet in gebouwen gekeken kan worden. Als het algoritme bepaalt dat er niet mag worden geparkeerd, ontvangen de controleurs foto’s waarop alleen het kenteken staat van dat voertuig. De andere kentekens zijn wazig gemaakt.

De beelden worden in de scanauto niet bewaard/opgeslagen. Alleen ambtenaren met toestemming (autorisatie) kunnen de beelden bekijken via de app van City Control.

Om het risico op fouten te verkleinen, zorgen we dat er altijd een persoon is die de meldingen van het algoritme controleert.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht, locatie

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de Fixi app, het meldingensysteem van de gemeente Arnhem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. De melder kiest zelf welke hoofdcategorie bij de melding het beste past (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’). Medewerkers van de gemeente controleren de ingediende meldingen en verdelen deze in subcategorieën, zodat de melding bij het juiste behandelteam van de gemeente terecht komt. Aan elke (sub-)categorie is een vooraf bepaalde afhandeltermijn gekoppeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet

Wegenwet

Milieuwetgeving

Algemene plaatselijke verordening (APV)

Drank- en Horecawet

Wet geluidhinder

Wet bodembescherming

Woningwet

Wet Ruimtelijke Ordening

Natuurbeschermingswet

Flora- en faunawet

Warenwetbesluit Attractie- en speeltoestellen

# data[].attributes.methodsAndModels
Nummerplaatherkenning wordt uitgevoerd met een ALPR-module die de randdetectietechnieken van OpenCV combineert met de LSTM-gebaseerde OCR-engine van Pytesseract voor nauwkeurige tekenextractie.

Gezichtsdetectie wordt uitgevoerd met de RetinaFace library, die een deep learning-gebaseerd single-shot detectiealgoritme gebruikt dat geoptimaliseerd is voor het lokaliseren van gezichtskenmerken.

Voor tekstdetectie gebruiken we EasyOCR, dat gebruikmaakt van het CRAFT-algoritme voor het identificeren van tekstregio's en CRNN voor het herkennen van de tekstinhoud.

Om de privacy te waarborgen, worden gevoelige gebieden zoals gezichten, nummerplaten en specifieke tekstelementen onscherp gemaakt:

Gaussiaanse convolutie voor het gladstrijken van afbeeldingen,

Kleurruimte transformaties voor preprocessing,

En bitmap rendering voor annotaties zoals rechthoeken en labels.

Voor het maskeren van tekst gebruiken we een NER-module (Named Entity Recognition) met het BERT-algoritme, dat contextueel begrip biedt voor het identificeren van gevoelige tekstuele entiteiten. Deze entiteiten worden vervolgens gemaskeerd met behulp van algoritmen voor het matchen van patronen op basis van reguliere expressies.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme in Fixi maakt het verwerken van meldingen over de openbare ruimte sneller, nauwkeuriger en overzichtelijker. Meldingen worden automatisch herkend en ingedeeld, waardoor de juiste afdeling sneller aan de slag kan. Hierdoor kan de gemeente efficiënter werken en worden meldingen beter opgevolgd.

Een mogelijk nadeel is dat bij de melding foto’s kunnen worden toegevoegd waarop personen, kentekens of andere persoonsgegevens zichtbaar zijn. Om dit risico te beperken, herkent het algoritme automatisch deze gegevens en maakt ze onleesbaar (blurren). Zo blijft de privacy van inwoners beschermd.

Andere manieren van verwerken, zoals volledig handmatige beoordeling van meldingen, zouden meer tijd en capaciteit kosten en leiden tot langere doorlooptijden. De inzet van dit algoritme wordt daarom als redelijk en verantwoord beschouwd. Inwoners behouden bovendien regie, omdat zij zelf bepalen of zij persoonsgegevens delen bij het indienen van een melding.

# data[].attributes.humanIntervention
De meldingen van Fixi komen binnen bij de werkverdelers. Deze meldingen zijn al automatisch geanonimiseerd. Daarna controleert een medewerker de melding en voert, als dat nodig is, nog extra of corrigerende anonimisering uit. De werkverdelers bepalen vervolgens op basis van de melding wat er moet gebeuren en wie de taak uitvoert. Er is dus altijd menselijke tussenkomst bij de controle en verdere verwerking van de meldingen.

# data[].attributes.risks
Het algoritme heeft geen impact op een beslissing, maar is bedoeld om eventuele persoonsgegevens onherkenbaar te maken op foto's. De medewerkers van de gemeente zien de oorspronkelijke foto's en data. De inwoners zien de gecensureerde foto's. Het kan zijn dat het algoritme een persoonsgegeven niet goed herkend, hier zal per situatie op gehandeld worden door de coördinator.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme in de Fixi‑app verwerkt gegevens over meldingen in de openbare ruimte. Deze gegevens gaan vooral over het type melding (zoals kapotte verlichting of zwerfafval), de locatie en het moment waarop de melding is gedaan. De informatie wordt gebruikt om meldingen automatisch te categoriseren en door te sturen naar de juiste afdeling of medewerker.

Daarnaast kan de indiener ervoor kiezen om ook persoonsgegevens op te geven, zoals naam, adres (niet verplicht), telefoonnummer en/of e-mailadres. Deze gegevens worden alleen gebruikt om eventueel contact op te nemen over de melding.

De indiener bepaalt zelf of deze persoonsgegevens worden meegestuurd: ook zonder het delen van deze gegevens kan een melding worden gedaan. Zodra een melding is ingediend, worden alle persoonsgegevens automatisch geanonimiseerd voordat het algoritme de melding verder verwerkt. Een medewerker controleert dit en voert zo nodig extra anonimisering uit.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactor-authenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Een van de taken van de reclassering, is het uitbrengen van een advies. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat onder andere het risico op recidive in. In het advies staat of interventies volgens de reclassering nodig zijn om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt en/of bescherming van de maatschappij/het slachtoffer. Zo kan een (deels) voorwaardelijke straf worden geadviseerd met de bijzondere voorwaarde van een behandeling door een zorgverlener, het volgen van een gedragsinterventie en/of een alcoholverbod. De reclassering moet toezicht houden op de naleving van deze voorwaarden. De voorgestelde interventies sluiten aan bij het door de reclassering vastgestelde recidiverisico en de belangen van het slachtoffer, de verdachte of dader en de maatschappij.

Om het risico op recidive in te schatten, onderzoekt de reclassering welke risicofactoren en beschermende factoren er aanwezig zijn. Uit wetenschappelijke literatuur blijkt dat deze risico- en beschermende factoren een versterkend of juist verkleinend effect hebben op risicovol (delict)gedrag. De reclassering doet hiervoor uitgebreid onderzoek naar de cliënt en diens omgeving. Dit doet zij door bijvoorbeeld met de cliënt te praten, referenten te raadplegen en uit justitiële gegevens informatie op te halen. De reclassering werkt binnen een digitale werkomgeving met meerdere onderdelen en vragenlijsten waarmee de oordeelsvorming van de reclasseringswerker gestructureerd wordt (een gestructureerd professioneel oordeel). Deze omgeving begeleidt de reclasseringswerker in het proces dat leidt tot een risico-inschatting en ondersteunt bij de onderbouwing van adviezen aan de partners in de strafrechtketen. Binnen deze omgeving vult de reclassering als onderdeel ook de vragen van de OxRec in. Doel hiervan is om op gestructureerde wijze te komen tot een onderbouwd oordeel in bijvoorbeeld het advies. Dit schrijft de reclassering op in een rapport waarin de uitkomsten van het advies en eventueel gebruikte instrumenten, waaronder die van de OxRec, uitgelegd worden. Dit adviesrapport krijgen de cliënt, officier van justitie en rechter.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de OxRec. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de OxRec worden de vragen ingevuld door een bolletje aan te klikken. Elke vraag heeft een eigen gewicht. Dit betekent dat niet elke vraag even zwaar meeweegt in het bepalen van de uiteindelijke risicoschatting door het instrument. De keuze voor deze gewichten is wetenschappelijk onderbouwd.

De OxRec telt alle uitkomsten van de vragen bij elkaar op. Dit geeft als uitkomst een waarschijnlijkheidskans op recidive. Dit betekent dat aangegeven wordt van 0 tot 100% wat de kans op recidive is voor zowel algemene recidive als geweldsrecidive binnen 1 en binnen 2 jaar. Deze percentages zijn zichtbaar.

Daarnaast wordt aangegeven of het percentage van de recidive binnen twee jaar valt in een risicocategorie. Deze categorieën zijn laag risico, gemiddeld risico en hoog risico. Ook deze categorie is zichtbaar. De afkapwaardes voor het risico voor deze categorieën zijn als volgt bepaald:

- Kans op recidive algemeen: 0%-29% = Laag; 30%-49% = gemiddeld; 50% of meer is hoog

- Kans op geweldsrecidive: 0%-9% = Laag; 10%-29% = gemiddeld; 30% of meer is hoog

De keuze voor de optelsom en de gewichten is wetenschappelijk onderbouwd. Met uitgebreide analyses is bepaald wat dit moet zijn. Dit geldt ook voor de categorieën en de bijbehorende afkapwaardes.

De OxRec is ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering en niet beschikbaar of afneembaar op papier. Bij elke vraag is toelichting en uitleg direct beschikbaar via zogenoemde i-teksten. Het model is ontwikkeld om het professioneel oordeel te ondersteunen, niet om het te vervangen. Het gebruik van de OxRec ondersteunt het gestructureerd professioneel oordeel.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een oordeel op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument samen met de inschatting van de professional beter is dan een oordeel enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de OxRec is niet leidend voor de uiteindelijke risicobeoordeling en het advies dat door de reclassering gegeven wordt, het is uiteindelijk de reclasseringswerker die in het individuele geval tot een oordeel komt. Het model ondersteunt het professioneel oordeel en vervangt het niet. De uitkomst van het gestructureerd professioneel oordeel, waarbij een veelheid aan factoren, waaronder de inschatting van de OxRec, wordt meegewogen, leidt tot het uiteindelijke advies.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de OxRec is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Het model is ontwikkeld om gebruikt te worden naast het professionele oordeel, als ondersteunend middel voor gestructureerde besluitvorming, niet ter vervanging van het professionele oordeel. Nadat een professional het brede onderzoek uitgevoerd heeft wordt de OxRec ingevuld. De inschatting op recidive die hieruit naar voren komt vergelijkt de professional met het eigen oordeel. De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (zoals het vier-ogenprincipe, maar denk ook aan casuïstiek). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel èn alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
De OxRec wordt alleen gebruikt door reclasseringswerkers. Zij zijn getraind om te werken met een gestructureerd professioneel oordeel (met als onderdeel de OxRec) en wegen daardoor alle informatie mee, voordat ze zelf tot een eindoordeel komen, dus niet alleen het gebruikte risicotaxatie-instrument zoals de OxRec. De reclassering heeft laten onderzoeken of deze werkwijze uitgevoerd wordt zoals bedoeld. Hieruit komt naar voren dat dat zo is.

In training voor reclasseringswerkers komt aan bod dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken. Het recidiverisico inschatten als laag betekent niet dat iemand zeker niet zal recidiveren en het inschatten van het risico als hoog betekent niet dat recidive bij een individu met zekerheid vast te stellen is. Dit is de reden dat de reclassering op gestructureerde wijze tot een gewogen en onderbouwd advies komt. Hierin wordt uitleg gegeven waaronder hoe het uiteindelijke oordeel afwijkt of overeenkomt met uitkomsten van het gebruikte instrument (zoals de OxRec).

De OxRec is ontwikkeld in Noord-Europa (Zweden) op een zeer grote en zuivere dataset, waarna deze in verschillende landen extern gevalideerd is. Zo ook in Nederland op Nederlandse data, voordat deze in gebruik genomen is door de reclassering. Deze validatie wordt momenteel herhaald.

De resultaten van de OxRec worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten van de OxRec verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de OxRec daarin is meegewogen.

# data[].attributes.sourceData
De OxRec bestaat uit dertien meerkeuzevragen die beantwoord worden in de digitale werkomgeving van de reclassering door de reclasseringsmedewerker. Ze kunnen hiervoor een bolletje aanklikken bij het juiste antwoord. Het betreft vragen met betrekking tot gezondheid, geslacht, leeftijd, gevangenisstraf, eerdere delicten, opleiding en sociale omgeving. Alle vragen en toelichting op de vragenlijst zijn terug te vinden op de site van de ontwikkelaar via onderstaande link naar OxRisk. Zoals de ontwikkelaar aangeeft zijn die ter informatie, niet voor professioneel gebruik.

Alle vragen zijn variabelen waarvan de kans op samenhang met recidive uit empirisch (wetenschappelijk) onderzoek bekend is.

# data[].attributes.provider
Het instrument is ontwikkeld door Oxford University.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Eindresultaat wordt behandeld door medewerker.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
De KVB is in 2017 gelanceerd in het kader van de Participatiewet. Deze wet moet ervoor zorgen dat meer mensen werk vinden. Ook mensen met een arbeidsbeperking. Met de KVB kunnen werkgevers op werk.nl aangeven wat voor arbeidskrachten zij zoeken. Ze maken een zoekprofiel aan en kunnen vervolgens kijken of er mensen met een arbeidsbeperking zijn die hierbij passen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De werkgever kan in de zoekopdracht aangeven aan welke voorwaarden een kandidaat moet voldoen. De KVB controleert vervolgens in hoeverre profielen van kandidaten hierbij passen. Elk antwoord levert een aantal punten op. Als een kandidaat bijvoorbeeld bij ‘beschikbaarheid’ en ‘specifieke wensen’ dezelfde antwoorden heeft aangevinkt als de werkgever, dan levert dat veel punten op. Uiteindelijk toont het algoritme een lijst van 200 mogelijke kandidaten die onder de banenafspraakvallen. Profielen met de meeste punten staan bovenaan, profielen met de minste onderaan. De werkgever kan vervolgens de profielen bekijken en zelf een keuze maken.

# data[].attributes.proportionality
De KVB is een hulpmiddel op werk.nl voor werkgevers en tussenpersonen, zoals uitzendbureaus. Zij kunnen hiermee geschikte kandidaten vinden die onder de banenafspraak vallen. Dit zijn mensen die door een arbeidsbeperking niet het minimumloon kunnen verdienen, maar wel specifiek werk kunnen doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Onze medewerkers houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

Werkgevers bepalen met wie van de lijst met (anonieme) kandidaten ze graag in contact willen komen. Zij dienen daarna een aanvraag in bij ons werkgeversservicepunt (WSP). Een medewerker van het WSP bespreekt dan samen met de werkgever aan welk profiel de kandidaat moet voldoen, hoeveel mensen de werkgever wil spreken en op welke termijn. Een adviseur van het WSP koppelt vervolgens de kandidaten aan de werkgever of tussenpersoon.

Als de 200 eerste kandidaten toch niet geschikt blijken, kan onze adviseur ook mensen voorstellen die niet door het algoritme zijn gesorteerd.

Werkgevers kunnen ook de persoonlijke motivatie of toelichting lezen die kandidaten zelf kunnen invullen in vrije tekstvelden. Deze informatie wordt niet gebruikt door het algoritme, maar helpt werkgevers en tussenpersonen om een beter beeld van een kandidaat te krijgen.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we (blijven) voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We houden ons aan de archiefwet door gegevens die niet (meer) belangrijk zijn te verwijderen.

Voorkomen van discriminatie in het algoritme

Het algoritme gebruikt geen persoonsgegevens zoals naam, adres en leeftijd.

De profielen van de kandidaten die de KVB toont, zijn anoniem.

Werkgevers of tussenpersonen beslissen met welk profiel zij verdergaan. Het algoritme bepaalt dit niet.

# data[].attributes.sourceData
De KVB gebruikt de volgende profielgegevens:

opleidingsniveau

reisafstand tot de beschikbare vacature

of een kandidaat zelfstandig kan reizen

of een kandidaat beschikbaar is voor werk

hoeveel uur een kandidaat per dag kan werken

hoeveel uur een kandidaat per week kan werken

welke specifieke wensen een kandidaat heeft (bijvoorbeeld alleen werken, werken met gereedschap of werk met veel lopen en bewegen)

in welke sector(en) een kandidaat wil werken

# data[].attributes.goal
De gemeente is op grond van de Participatiewet belast met het verstrekken van uitkeringen. Daarbij moet de gemeente het recht op uitkering vaststellen bij de aanvraag. Deze algoritmetoepassing, genaamd AVOLA, ondersteunt met een advies over het recht op bijstand bij deze vaststelling.

Het betreft een interpretatie van de Participatiewet waarbij we het belang van de burger vooropstellen. De kans dat er een fout wordt gemaakt is klein. Zoals elk algoritme, is deze toepassing afhankelijk van de aangeleverde informatie. Wanneer de door de burger aangeleverde informatie na controle door de medewerker onverhoopt niet juist is, kan dit leiden tot een ander advies. De rekenregels worden stelselmatig gecontroleerd en daar worden geen fouten in geaccepteerd. Onjuiste informatie is de enige mogelijkheid op een foutief advies vanuit AVOLA. Indien het advies uit AVOLA niet klopt, kan het mogelijk zijn dat de medewerker foutief wordt geïnformeerd bij het besluiten en daardoor besluit geen uitkering toe te kennen. Omdat de betrokkene zich in een kwetsbare positie bevindt, is deze afhankelijk van de verwerking om een uitkering te ontvangen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet (o.a. art. 7, 17, 40, 53a, 64); IOAW (o.a. art. 5, 11, 36, 44, 45); Wet Suwi (o.a. art. 54, 62).

# data[].attributes.methodsAndModels
Als u geldzorgen heeft kunt u een inkomensregeling bij de gemeente aanvragen. Om vast te stellen of u recht heeft gebruikt de gemeente beslisregels. Met deze automatisering wordt de medewerker ondersteunt met een advies of u op basis van de aangeleverde informatie recht heeft op de aangevraagde inkomensregeling.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme heeft veel voordelen. De gemeente kan namelijk door een objectieve set gegevens een check doen of er recht bestaat zonder dat het direct gevolgen heeft voor de aanvrager, omdat de medewerker uiteindelijk beslist.

# data[].attributes.humanIntervention
Er komt een rapport uit AVOLA met advies of er wel of geen recht is, hoe de wet- en regelgeving op de gegevens is toegepast en welke gegevens bepalend zijn. Er wordt door AVOLA geen besluit genomen, dit gebeurt altijd door de professional. Bij de beoordeling mag afgeweken worden van het advies uit AVOLA.

# data[].attributes.risks
Een medewerker controleert altijd het advies dat het algoritme geeft.

# data[].attributes.sourceData
Profielgegevens vragenlijst,DigiD stelsel,

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO

2. WDO

3. UAVG

4. WEP

5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is bijdragen aan goede beveiliging van e-mails die verzonden worden. Niet te weinig beveiliging, maar ook niet te veel. Het algoritme wijst verzenders van een e-mail op gevoelige informatie en moedigt hen aan die veilig te verzenden. Dat kan door encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Ongevoelige informatie blijft eenvoudig toegankelijk. Het algoritme heeft geen invloed op de materiële rechtspositie van inwoners of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie. Bijvoorbeeld bepaalde persoonsgegevens zoals medische informatie over personen. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het beoordelen van e-mails door een algoritme is effectiever dan met een door de mens gemaakte woordenlijst of indeling. Het algoritme heeft geen invloed op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van de gemeente kiest zelf om een e-mail wel of niet beveiligd te verzenden. Het algoritme doet hier alleen een aanbeveling in.

# data[].attributes.risks
De leverancier houdt de prestaties van het algoritme bij. De leverancier merkt het als het algoritme fouten maakt en past het aan. De gemeente kan op een dashboard de prestaties van het algoritme volgen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.provider
Zivver. Het algoritme wordt geleverd via ICT Rijk van Nijmegen (iRvN) en gebruikt door alle Rijk van Nijmegen gemeenten.

# data[].attributes.name
Detecteren risico's op onjuistheden in douaneaangiften voor accijns

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op accijnsproducten (tabak, alcoholhoudende drank en minerale oliën) en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op smokkel, fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de accijnscontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Wet op de Accijns. Deze wetten dragen zorg dat accijnsheffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op smokkel, fraude of op onjuiste gegevens  op het gebied van accijns.  Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van accijns. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, eorinummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Alphen-Chaam kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (content) op de website kunnen worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Het doel is het efficiënt en uniform berekenen van belastingbedragen. De impact hangt samen met de belastingplicht van de burgers en bedrijven. De uitkomst van de algoritmes is het belastbare bedrag. Dit wordt formeel door de belastingambtenaar vastgesteld.

# data[].attributes.methodsAndModels
De meest voorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met een tarief. In enkele gevallen is er sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk zijn van de maatstaf

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze eenvoudige algoritmes is het niet mogelijk efficiënt, maar ook uniform belastingbedragen voor burgers en bedrijven te berekenen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
Centric geeft aan dat er geen sprake is van risico's bij dit algoritme

# data[].attributes.sourceData
BRP, BR, WOZ, BRK, BAG, NHR en Centric Belastingen

# data[].attributes.name
Soft sensor voor luchtdebieten RWZI Amsterdam- West

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om real-time luchtdebieten te bepalen op RWZI Amsterdam-West. Deze luchtdebieten zijn benodigd voor de AI control agent.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Inzicht in het proces vergroten

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme neemt geen beslissingen.

De trainingsdata wordt door eigen deskundigen zorgvuldig beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Er zitten maximale waarden in bepaald door experts

Er wordt altijd door een mens beoordeeld

# data[].attributes.sourceData
Sensordata m.b.t. (lucht)debieten en drukken

# data[].attributes.goal
Doel 1: De gemeente is op grond van de Participatiewet belast met het verstrekken van uitkeringen. Daarbij moet de gemeente het recht op uitkering vaststellen bij de aanvraag. Deze algoritmetoepassing, genaamd AVOLA, ondersteunt met een advies over het recht op bijstand bij deze vaststelling. Doel 2: Ten behoeve van klantvriendelijkheid het aanbieden van een adviesmodule, zodat de burger weet of hij/ zij mogelijk in aanmerking komt voor een uitkering. De adviesmodule is een digitale vervanging voor een fysieke consulent waaraan een burger advies kan vragen over zijn kansen om in aanmerking te komen voor een uitkering.
Het betreft een interpretatie van de Participatiewet waarbij we het belang van de burger vooropstellen. De kans dat er een fout wordt gemaakt is klein. Zoals elk algoritme, is deze toepassing afhankelijk van de aangeleverde informatie. Wanneer de door de burger aangeleverde informatie na controle door de medewerker onverhoopt niet juist is, kan dit leiden tot een ander advies. De rekenregels worden stelselmatig gecontroleerd en daar worden geen fouten in geaccepteerd. Onjuiste informatie is de enige mogelijkheid op een foutief advies vanuit AVOLA. Indien het advies uit AVOLA niet klopt, kan het mogelijk zijn dat de medewerker foutief wordt geïnformeerd bij het besluiten en daardoor besluit geen uitkering toe te kennen. Omdat de betrokkene zich in een kwetsbare positie bevindt, is deze afhankelijk van de verwerking om een uitkering te ontvangen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet (o.a. art. 7, 17, 40, 53a, 64); IOAW (o.a. art. 5, 11, 36, 44, 45); Wet Suwi (o.a. art. 54, 62).

# data[].attributes.methodsAndModels
Als u niet genoeg geld heeft om van te leven, dan kunt u een bijstandsuitkering bij de gemeente aanvragen. Om vast te stellen of u recht heeft op een uitkering gebruikt de gemeente beslisregels. Met deze automatisering wordt de medewerker ondersteunt met een advies of u op basis van de aangeleverde informatie recht heeft op een uitkering.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme heeft veel voordelen. De gemeente kan namelijk door een objectieve set gegevens een check doen of er recht bestaat zonder dat het direct gevolgen heeft voor de aanvrager, omdat de medewerker uiteindelijk beslist.

# data[].attributes.humanIntervention
Er komt een rapport uit AVOLA met advies of er wel of geen recht is, hoe de wet- en regelgeving op de gegevens is toegepast en welke gegevens bepalend zijn. Er wordt door AVOLA geen besluit genomen, dit gebeurt altijd door de professional. Bij de beoordeling mag afgeweken worden van het advies uit AVOLA.

# data[].attributes.risks
De IAMA wordt in q02 2024 uitgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
Profielgegevens vragenlijst,DigiD stelsel,

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen overheden. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V. 

# data[].attributes.name
Soft sensor voor waterdebieten RWZI Amsterdam-West

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om real-time waterdebieten te bepalen op RWZI Amsterdam-West. Deze waterdebieten zijn benodigd voor de AI control agent.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Inzicht in het proces vergroten

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme neemt geen beslissingen.

De trainingsdata wordt door eigen deskundigen zorgvuldig beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is begrensd door de experts

De werking van het algoritme wordt door een mens beoordeeld

# data[].attributes.sourceData
Sensordata m.b.t. waterdebieten en klepstanden

# data[].attributes.goal
Het ramingsmodel berekent de verwachte rentelasten van de schuldfinanciering. De uitkomsten worden gepubliceerd in de budgettaire tabel in de begroting van de nationale schuld. Met deze raming wordt inzichtelijk gemaakt wat de kosten zijn van de schuldfinanciering die volgt uit het saldo van uitgaven en ontvangsten van de Rijksoverheid. Het model maakt geen gebruik van persoonsgegevens. De gegevens die door het model gebruikt worden zijn het verwachte financieringssaldo van de Rijksoverheid en de verwachte rentepercentages, zoals door het CPB worden gepubliceerd. De uitkomst is onderdeel van de politieke besluitvorming in het begrotingsproces.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het opstellen van de begroting is geregeld in de Comptabiliteitswet 2016 (CW). Specifiek voor de rentelasten is dit geregeld in artikel 2 lid 10 sub e CW.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model om de raming van de rentelasten te berekenen maakt gebruik van 3 componenten:

De bestaande staatsschuld. Van de bestaande schuld liggen de kasstromen en de rentelasten vast in de financiële administratie.

De herfinanciering van de bestaande staatsschuld. Het bedrag van de herfinanciering staat vast, echter het rentepercentage waartegen geherfinancierd moet worden staat nog niet vast.

Het verwachte financieringssaldo. Het financieringssaldo betreft het verschil tussen de uitgaven en de ontvangsten en is het bedrag dat geleend moet worden door de Rijksoverheid.

Het model berekent op basis van bovenstaande componenten de verwachte rentelasten voor de komende jaren. Feitelijk is de berekening niet meer dan een prijs x hoeveelheid, waarbij de verwachte prijs (de rente) wordt bepaald door het CPB en de verwachte hoeveelheid (het financieringssaldo) wordt intern door het ministerie van Financiën bepaald op basis van de begrotingen van alle departementen. De raming van de rentelasten wordt meerdere keren per jaar bijgesteld met behulp van de inmiddels gerealiseerde rentelasten en nieuwere verwachtingen van het financieringssaldo en rentepercentages.

# data[].attributes.proportionality
Het model berekent de verwachte rentelasten als gevolg van de financiering van de staatsschuld. Deze gegevens worden opgenomen in de begroting van het ministerie van Financiën.

Het inzetten van het model heeft geen nadelen. Het wordt enkel ingezet als informatiebron en er vindt geen automatische besluitvorming plaats.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen automatische besluitvorming plaats. De rentelasten worden berekend en het resultaat wordt in de begroting opgenomen. Deze gegevens maken deel uit van de politieke besluitvorming in het begrotingsproces van het Rijk.

# data[].attributes.risks
De risico’s van het gebruik zijn laag. Het model maakt geen gebruik van persoonsgegevens. De berekende gegevens worden binnen het ministerie van Financiën gecontroleerd in het reguliere begrotingsproces. De raming van de rentelasten wordt meerdere keren per jaar bijgesteld op basis van de inmiddels gerealiseerde rentelasten en nieuwere verwachtingen van het financieringssaldo en rentepercentages. De uiteindelijk gerealiseerde rentelasten en de afwijking van de verwachte rentelasten worden jaarlijks gepubliceerd in het jaarverslag van het ministerie van Financiën.

# data[].attributes.sourceData
Voor het maken van een voorspelling van de rentelasten wordt gebruik gemaakt van de rentelasten die voor de komende jaren al vastliggen en daarnaast wordt gebruik gemaakt van het verwachte financieringssaldo voor de komende jaren en de verwachte rentepercentages die het CPB publiceert. Daarnaast worden de gerealiseerde rentelasten gebruikt voor bijstelling van het model. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.organization
Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA)

# data[].attributes.goal
Dit algoritme is bedoeld om de tijd van onze inspecteurs zo nuttig mogelijk te gebruiken. Sommige controles doen we bij bedrijven die door het toeval zijn uitgekozen. Zo houden we goed zicht op hoe het gaat met varkensbedrijven in het algemeen. Daarnaast doen we inspecties omdat we een melding hebben gekregen over iets wat mogelijk niet mag van de wet. Dat willen we dan snel uitzoeken en, zo nodig, aanpakken. Verder proberen we vooral bedrijven te inspecteren waar de kans groter lijkt dat de regels niet gevolgd worden. Dit algoritme helpt zulke bedrijven te vinden. Daarna volgt een inspectie zoals we die altijd doen. Het leidt ertoe dat we meer inspecties doen bij bedrijven waar iets aan de hand is, en minder bij bedrijven waar alles goed gaat. Inspecteren waar de risico's het grootst lijken moet van de wet; met dit algoritme kunnen we dat beter doen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Dieren

Besluit houders van dieren

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is tot nu toe bij elk gebruik vernieuwd. Daarbij worden verschillende supervised machine learning technieken met elkaar vergeleken en de best voorspellende gekozen. We gebruiken deze technieken om automatisch de samenhang te leren tussen bedrijfskenmerken en inspectieresultaten. Daarvoor verdelen we alle beschikbare inspecties in een trainingset en een testset. Met de inspecties in de trainingset wordt de samenhang geleerd; met de inspecties in de testset wordt getoetst of de berekende samenhang ook voorspellend is voor inspecties die het algoritme niet eerder gezien heeft.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme helpt ons bedrijven te vinden waar de kans groter is dat varkens niet volgens de wet gehouden worden. Dan kunnen we ingrijpen en zorgen dat de situatie verbetert. Dat is een groot voordeel. Het algoritme zorgt er ook voor dat we zeker weten dat we voor alle bedrijven de risico's op dezelfde manier berekenen, met informatie die we daarvoor mogen gebruiken. Dat is ook een voordeel.

Een mogelijk nadeel is dat het algoritme leert van eerdere inspecties. Dat zou er toe kunnen leiden dat het algoritme telkens dezelfde bedrijven voorstelt, of juist overslaat. Een ander mogelijk nadeel is dat inspecteurs misschien meer problemen zien als ze weten dat ze bij een bedrijf zijn omdat een algoritme dat heeft voorgesteld. Dat zou er toe kunnen leiden dat sommige bedrijven meer boetes krijgen omdat het algoritme ze beter kan vinden, niet omdat ze zich slechter houden aan de wet. Maar omdat we weten dat deze risico's er zijn, kunnen we ook maatregelen nemen om ze klein te houden. We zorgen er bijvoorbeeld voor dat inspecteurs niet zeker weten of een bedrijf door het algoritme is geselecteerd. Zo wordt hun oordeel niet beïnvloed.

We zijn van mening dat alles bij elkaar de voordelen groter zijn dan de nadelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Dit algoritme voorspelt voor elk varkensbedrijf de kans dat het zich niet aan de wet houdt. Van de bedrijven met de hoogste kansen maken we een lijst bedrijven om te inspecteren. Het aantal bedrijven op de lijst wordt bepaald door mensen, en ook de lijst zelf wordt met de hand gecontroleerd. Als we dan mogelijke fouten of verbeteringen ontdekken, passen we het algoritme aan. Vervolgens wordt elk bedrijf op de lijst bezocht door een inspecteur. Het algoritme geeft dus alleen advies over welke varkensbedrijven geïnspecteerd moeten worden. Het algoritme neemt geen beslissingen en geeft geen advies over de inspectie zelf.

# data[].attributes.risks
Zoals we eerder schreven, zien we twee belangrijke risico's bij gebruik van dit algoritme. Het eerste is dat we sommige varkensbedrijven misschien te vaak of juist te weinig inspecteren. Om dit te voorkomen, nemen we verschillende maatregelen. Ten eerste blijven we altijd inspecties doen bij varkensbedrijven die door het toeval zijn uitgekozen. Zo controleren we of het algoritme echt helpt meer problemen op te sporen dan we anders zouden doen. Ten tweede vergelijken we de lijst varkensbedrijven die het algoritme voorstelt met de lijst van alle varkensbedrijven die er zijn. Als we merken dat het algoritme niet goed genoeg meer voorspelt waar er problemen zijn, of altijd hetzelfde soort bedrijven uitkiest of overslaat, dan verbeteren we het, of gebruiken we het niet. Daarnaast vragen we inspecteurs om hun ervaringen op basis van de uitgevoerde inspecties te delen. Hun feedback helpt ons om het algoritme verder te verbeteren.

Het tweede risico is dat het algoritme invloed zou kunnen hebben op wat inspecteurs denken van de bedrijven die ze controleren. Om te zorgen dat dit zo weinig mogelijk gebeurt, regelen we het zo, dat een inspecteur nooit zeker weet of een bedrijf door het algoritme is voorgesteld. Daarnaast leggen we goed uit dat het algoritme alleen een kans berekent. Dat een varkensbedrijf door het algoritme is voorgesteld, betekent echt niet dat er iets aan de hand is; alleen dat het lijkt op varkensbedrijven waar we eerder een probleem hebben gevonden.

In het algemeen denken we dat de risico's van het algoritme klein zijn. Er is veel menselijke controle; we doen ook inspecties waar het algoritme niks mee te maken heeft; en het totale aantal bedrijven dat op advies van het algoritme wordt geïnspecteerd is niet zo groot.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit vier bronnen:

1. Onze eigen inspectie resultaten,

2. het systeem waarin varkenshouders de verplaatsing of sterfte van hun dieren moeten melden ('I&R'),

3. de 'landbouwtelling', waarin alle boeren jaarlijks de kenmerken van hun bedrijf moeten opgeven,

4. de 'basisadministratie adressen en gebouwen', waarin gegevens over alle Nederlandse gebouwen staan ('BAG').

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de NWVA zelf gemaakt.

# data[].attributes.organization
College van Toezicht Auteursrechten (CvTA)

# data[].attributes.goal
In dit testtraject wordt er gekeken of Microsoft CoPilot de medewerkers van de organisatie kan ondersteunen bij de dagelijkse werkzaamheden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het samenvatten van jaarverslagen, het opstellen van brieven en het analyseren van gegevens.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie Gegevens, privacy en beveiliging voor Microsoft 365 Copilot | Microsoft Learn voor een beschrijving hoe Microsft omgaat met de gegevens, privacy en beveiliging .

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt enkel toegepast op gegevens binnen de tennant van de organisatie en worden niet gebruikt voor trainingsdoeleinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Antwoorden en aanpassingen van/door CoPilot worden altijd nagekeken door een medewerker

# data[].attributes.risks
Verwerkte gegevens blijven binnen de Microsoft omgeving van de organisatie en alle output van CoPilot wordt door een medewerker beoordeeld.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op naleving vergunningsplicht van cultuurgoederen

# data[].attributes.goal
Dit algoritme richt zich op de vergunningsplicht van cultuurgoederen en kijkt naar aangiften van goederen die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen of verlaten. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningplicht geldt voor cultuurgoederen.

De Douane controleert of een vergunning nodig is bij uitvoer of bij uitgaan van cultuurgoederen uit de Unie via Nederland en, zo ja, of een juiste vergunning is verleend. De Douane controleert bij het binnenbrengen, bij de invoer in het vrije verkeer van de Unie, bij uitvoer uit de Unie of bij het uitgaan via Nederland of cultuurgoederen:

- onrechtmatig buiten het grondgebied van een partij bij het UNESCO-verdrag 1970 zijn gebracht, ter zake van uitvoer of eigendomsoverdracht;

- onrechtmatig uit een ten tijde van gewapend conflict en bezet gebied werden weggevoerd;

- onrechtmatig buiten het grondgebied werden gebracht van het land waar zij werden vervaardigd of ontdekt.

De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme wordt de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op cultuurgoederen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening 116/2009, Verordening 2019/880, de Erfgoedwet, Sanctiemaatregelen Irak 2004 II en Syrië (Verordening 1210/2003 en Verordening 1332/2012) en UNESCO-verdrag 1970. Deze wetten dragen zorg dat de uitvoer van cultuurgoederen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij de naleving van de vergunningplicht van cultuurgoederen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van cultuurgoederen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Als dit nodig is, vraagt de Douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De inzet van de iVRI's draagt bij aan een efficiënte doorstroming en bereikbaarheid op kruispunten op een veilige en rechtvaardige manier (zonder dat mensen voor niks staan te wachten en een logische volgorde). Het draagt bij aan de opgave bereikbaarheid, doorstroming van verkeer en veiligheid. De inzet van verkeerslichten in het algemeen is noodzakelijk om de taak als wegbeheerder op een efficiënte manier uit te kunnen voeren. Het algoritme heeft invloed op verkeersdeelnemers (automobilisten, voetgangers, fietsers, vrachtwagens, openbaar vervoer (OV), nood- en hulpdiensten, etc) omdat het de kleur van de verkeerslichten bepaalt en hoe lang iedere verkeersdeelnemer moet wachten. iVRI’s kunnen een vorm van prioriteit geven aan verkeersdeelnemers. Bijvoorbeeld als een ambulance met spoed aan komt rijden, maar ook aan bijvoorbeeld een groep fietsers of een colonne vrachtwagens. Er zijn verschillende vormen van prioriteit. Absolute prioriteit (afkappen van andere richtingen) wordt bijvoorbeeld gebruikt voor nood- en hulpdiensten en geconditioneerde prioriteit (het verkeerslicht probeert naar een weggebruiker “toe te regelen”) in andere gevallen. Het prioriteitenkader van de provincie en lokale omstandigheden bepalen de mate van prioriteit per verkeersdeelnemer.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk, vanwege verschillende belangen, om te bedenken wanneer de ene groep verkeersdeelnemers boven de andere groep verkeersdeelnemers voorrang krijgt. Dit hangt af van economische redenen (vrachtverkeer voorrang), de omgeving (woonwijk, bedrijventerrein, etc), gewenste modaliteit (OV en/of fietsvoorrang) of noodzaak (ambulance voorrang).

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criteria (bv.: Hoe lang mag een verkeerslicht maximaal op groen staan).

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situatie kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast zijn de algemene verkeersregels ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerpprincipe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend. De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.2. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid. 3. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen. Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.goal
Het toekennen van de individuele inkomenstoeslag heeft als doel (deels geautomatiseerd) inwoners die langdurig een laag inkomen hun toeslag te doen toekomen met voor de inwoner zo laag mogelijk administratieve lasten door hergebruik van bij de gemeente al bekende gegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme wordt gedraaid door op clientnummer te kijken of inwoners voldoen aan de voorwaarden om iit te ontvangen. Er komen drie categoriën uit: inwoners met recht, inwoners zonder recht, handmatig te beoordelen inwoners. Het lijstwerk wordt gedraaid voor alle inwoners met een lopende algemene uitkering. Op basis van de gegevens in het lijstwerk wordt bepaald welke inwoners recht hebben op iit.

# data[].attributes.proportionality
Zie risicobeheer

# data[].attributes.humanIntervention
Lijsten op basis waarvan de IIT wordt toegekend worden samengesteld uit gegevens uit de uitkeringsadministratie. Deze gegevens zijn bij de eerste invoer door medewerkers beoordeeld en gecontroleerd. Daarnaast worden diverse situaties uitgezonderd van de automatische betaling, zoals fraude of een afwijking in een invoerveld als dit duidt op een fout bij de oorspronkelijke invoer. De uitval wordt handmatig beoordeeld. Ook kunnen er inwoners aanspraak maken op de toeslag voor een inwonend kind dat niet hun eigen kind is: voor deze inwoners geldt een apart proces waarbij dit door een medewerker beoordeeld wordt, omdat dit niet uit de BRP blijkt.

# data[].attributes.risks
Er bestaat een beperkt risico dat een inwoner onterecht een toeslag krijgt of een verkeerd bedrag.

Risico's worden beheerst door:

- de gegevens die in dit algoritme gebruikt worden zijn in een proces handmatig ingevoerd en gecontroleerd;

- er is een aantal gegevens dat een hoger risico geeft op een fout bij automatische betaling, daarom is als deze velden voorkomen een uitval georganiseerd en handmatige verwerking;

- als we als gemeente een fout maken vorderen we niet terug bij de inwoner. Dit wordt door het college expliciet besloten.

# data[].attributes.sourceData
Door het algoritme worden de volgende gegevens verwerkt

1) Gegevens die al bekend zijn vanuit de uitkeringsverstrekking van de PW

Voor- en achternaam (om de beschikking te adresseren)

Adresgegevens (om de beschikking te versturen)

Overlijdensdata (komt zelden voor, want er zit maar kort tussen overlijden en beëndiging uitkering)

Inkomen: gegevens over lopende algemene uitkering, datum laatste iit (Het algoritme identificeert personen met lopende bijstandsuitkering. De hoogte van de uitkering bekijkt het algoritme niet).

Eventuele opgelegde maatregel (kan invloed hebben op het recht op iit)

Debiteurendossiers (kan invloed hebben op het recht iit - fraudebestrijding)

Rekeningnummer

2) Gegevens uit de BRP over inwonend kind 12-17 jaar

Geboortedatum kinderen (nodig om hoogte bedrag iit te bepalen)

# data[].attributes.provider
Centric (Suite4sociaaldomein - administratie) & Microsoft (PowerBI - lijstwerk)

# data[].attributes.name
Robotic Process Automation (RPA) voor administratieve verwerking in de applicatie Suite4SD

# data[].attributes.goal
Het doel van het gebruik van RPA is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van gemeente Zutphen te automatiseren. Op basis van exacte kenmerken, regel gebaseerd, wordt een voorheen handmatige actie nu door RPA uitgevoerd. Dit vermindert de tijd die nodig is voor administratieve vastlegging. Hierdoor houdt de medewerker meer tijd over voor inhoudelijke afhandeling van aanvragen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Basisregistratie Personen

Taak van algemeen belang (AVG)

# data[].attributes.methodsAndModels
Functioneel: Met de RPA worden de gegevens van een persoon uit de Basisregistratie Personen geautomatiseerd aan de cliënt in de Suite voor het Sociaal Domein toegevoegd. Daarnaast wordt het e-mailadres en telefoonnummer vanuit xxllnc Zaken toegevoegd aan de cliënt gegevens in de Suite voor het Sociaal Domien

Technisch: We gebruiken RPA, dit is een robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. De robot voert elk uur de geprogrammeerde actie uit, waardoor het proces wordt het uitgevoerd. Als de robot de actie niet kan uitvoeren, bijvoorbeeld omdat het ict systeem tijdelijk niet beschikbaar zou zijn, dan wordt het proces niet uitgevoerd. Een medewerker ziet deze actie dan nog staan en pakt het handmatig op, tevens wordt er een foutmelding verstuurd, met de reden waarom de robot zijn actie niet heeft kunnen uitvoeren.

# data[].attributes.proportionality
Bij het werk dat door RPA wordt gedaan en dus het gebruik van het algoritme is er geen sprake van interpretatie. Het is een zuiver administratieve verwerking, waarbij de menselijke tussenkomst geen meerwaarde biedt. Deze menselijke inzet kan beter worden gebruikt in de beoordeling en behandeling van aanvraagprocessen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker krijgt een automatisch signaal als de RPA niet goed is gegaan, dan wordt er een handmatige handeling uitgevoerd om de actie alsnog uit te voeren.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico’s, als de RPA niet kan worden uitgevoerd wordt een automatische logging verstuurd, waarna een medewerker gaat beoordelen wat er fout is gegaan en dit wordt dan gecorrigeerd.

# data[].attributes.sourceData
Email, telefoonnummer

# data[].attributes.name
Kwaliteitsbepaling van de vingerafdruk in het reisdocument

# data[].attributes.goal
Wordt ingezet als technische ondersteuning om te beoordelen of een afgenomen vingerafdruk van voldoende kwaliteit is

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van artikel 3, tweede lid, van de Paspoortwet geldt een verplichting tot opname van de vingerafdruk in het reisdocument. Dit betreft een eis die is gesteld door de Europese Unie (Verordening 2252/2005). Artikel 28a van de Paspoortuitvoeringsregeling Nederland 2001 beschrijft op welke manier de vingerafdrukken van de aanvrager van een reisdocument worden opgenomen en in welke gevallen daarvan kan worden afgezien. De kwaliteit van de opgenomen vingerafdruk(ken) is daarin bepalend (lid 2-3)*. De genoemde bepalingen voorzien in de rechtsgrond en daarmee rechtmatige verwerking van de vingerafdrukken als bedoeld in artikel 6, derde lid, van de AVG in samenhang met artikel 9 tweede lid, onder g, van de AVG. *Zie ook artikel 40a van de Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen en artikel 42a van de Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland 2001.

# data[].attributes.methodsAndModels
NFIQ2 software leest een onbewerkt of WSQ-gecomprimeerd vingerafdrukbeeld, berekent een reeks kwaliteitskenmerken van het beeld en gebruikt deze kenmerken om de bruikbaarheid van de beelden te voorspellen. We doen de voorspelling met behulp van een random forest classifier die is getraind met behulp van vergelijkingsscores van verschillende commerciële vergelijkingsalgoritmen voor vingerafdrukken uit verschillende operationele vingerafdrukdatabanken. NFIQ 2 software produceert een kwaliteitsscore die in overeenstemming is met de internationale kwaliteitsnorm voor vingerafdrukken ISO/IEC 29794-1:2016 is in (0-100), waarbij 0 geen gebruikswaarde betekent en 100 de hoogste gebruikswaarde is. NFIQ 2 gebruikt een random forest model om de gegevens te classificeren. NFIQ 2 is een binaire classificator. Scores worden afgeleid van de random forest beslissing. Elke beslisboom gebruikt een willekeurige deelverzameling van de kenmerkvector. Bij gebruik van 100 beslisbomen is elke stem één scorepunt. De verdeling van stemmen/ scorepunten is niet lineair, en niet noodzakelijk ongecorreleerd. NFIQ 2 gebruikt 69 kenmerken die handmatig zijn geselecteerd en gevalideerd.

# data[].attributes.proportionality
Het meten van de kwaliteit van de vingerafdruk verhoogt de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het controleren van de identiteit (identiteitsverificatie). Ook maakt het de samenwerking tussen verschillende herkenningssystemen voor vingerafdrukken makkelijker. Dit zorg voor minder mislukte vergelijkingen van live vingerafdrukken met de vingerafdruk opgenomen in het document.

# data[].attributes.humanIntervention
Als de wijsvinger gewond is of ontbreekt, nemen we een vingerafdruk af van een andere vinger (de middelvinger, de ringvinger of de duim). Als het onmogelijk is om twee vingerafdrukken op te nemen, kunnen we vragen om een verklaring van een bevoegd arts of een medische instelling. Als we geen vingerafdrukken kunnen afnemen, vermelden we in de aanvraag of dit permanent of tijdelijk is.

# data[].attributes.risks
Er is geen basisbeveiligingstoets afgenomen

# data[].attributes.sourceData
- NFIQ2 source code and user guide; - NFIQ2 conformance test; - ISO Biometric Sample Quality; - NIST Interagency Report 8382; - Paspoortwet; - Paspoortuitvoeringsregeling Nederland 2001; - Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland 2001; - Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen De trainingset bestaat uit 6.629 beelden (3.295 in klasse 0 en 3.334 in klasse 1) die zorgvuldig zijn geselecteerd uit de datasets AZLA, POEBVA en DHS2. De selectieregel was als volgt: - Klasse 1 bestaat uit beelden met NFIQ 1.0-waarde 1 (met activeringsscore > 0,7) en echte score in het 90e percentiel voor elk van de NFIQ 2-aanbieders. - Klasse 0 bestaat uit beelden met een NFIQ 1.0-waarde van 5 (met activeringsscore > 0,9) en een echte score kleiner dan een drempelwaarde die overeenkomt met een foutief matchpercentage van 1 op 10.000, dat wil zeggen foutieve afwijzing bij een foutief matchpercentage van 0,0001. Verder werden 99.797 beelden willekeurig geselecteerd voor modelvalidatie. De bij de ontwikkeling van NFIQ 2 gebruikte gegevens waren afkomstig van de Federal Bureau of Investigation (FBI), the Department of Homeland Security (DHS), Los Angeles County Sheriff's Department (LACNTY), Arizona Department of Public Safety (AZDPS). Het Bundeskriminalamt (BKA) in Duitsland testte NFIQ 2 op zijn gegevens. Alle beelden waren 8-bits grijswaarden. De beelden werden vooraf gecomprimeerd met behulp van Wavelet Scalar Quantization (WSQ)-compressie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-Diensten met het onderliggende algoritme is inwoners maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag voor minimaregelingen. Het gaat hierbij om onze Regelrecht regeling en tegemoetkoming wettelijk eigen risico ziektekosten. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. De e-Diensten kent toe of wijst af op basis van antwoorden die gegeven worden. De aanvraag wordt zonder tussenkomst van afdeling maatschappelijke ontwikkeling afgehandeld.

De impact is dat een dergelijke aanvraag snel en efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente. De burger doorloopt zelfstandig het gehele aanvraag proces. In alle gevallen wordt deze aanvraag volledig automatisch beoordeeld en verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Het publiek wil steeds vaker snel en digitaal worden geholpen. Het algoritme (een beslisboom) biedt inwoners begeleiding bij (digitale) aanvragen. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om schriftelijk de aanvraag te doen. Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme (een beslisboom) zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme werkt als een beslisboom en gaat uit van de antwoorden die gegeven worden door de aanvrager. Alle aanvragen worden automatisch verwerkt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Om het risico te vermijden dat een inwoner onvoldoende digivaardigheden heeft om de e-Diensten te gebruiken, is geprobeerd de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken. De uitleg op de schermen is zo helder als mogelijk weergegeven. Er kan bij vragen altijd contact opgenomen worden met de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
BRP gegevens worden gebruikt en gegevens die aanvrager invult.

# data[].attributes.goal
Het doel is de verkeersveiligheid, doorstroom en bereikbaarheid te verbeteren. Daarnaast moet het ook bijdragen aan minder CO2-uitstoot doordat het verkeer soepeler doorrijdt.

Het heeft impact op iedereen die aan het verkeer deelneemt, toch verwachten wij dat dit algoritme een lage impact heeft. Het gaat namelijk efficiënter, maar mogelijk merkt de burger daar niet veel van.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeerslicht krijgt signalen over verkeer dat er aankomt. Deze signalen ontvangt het verkeerslicht via geavanceerde systemen van auto's en applicaties geïnstalleerd op smartphones van de weggebruikers. Het verkeerslicht krijgt informatie over wat voor soort verkeer er aan komt (fiets, auto, bus, vrachtwagen) en hoeveel verkeer er aan komt. Op basis hiervan wordt een afweging gemaakt wie er groen krijgt en hoe lang een verkeerslicht op groen staat. Een bus heeft een hogere waarde dan een auto en meerdere auto's kunnen weer meer waarde hebben dan één vrachtwagen.

De manier waarop de algoritmen het verkeer regelen is een vertaling van lokale en regionale beleidskeuzes.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de inzet van dit algoritme is dat het verkeer beter en slimmer kan doorstromen. Het nadeel is dat de Provincie iets minder direct instellingen zelfstandig kan aanpassen ten opzichte van traditionele verkeersregelinstallaties.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt real time zelfstandig beslissingen. Er is voor deze beslissingen geen "human in the loop". De beslissingen die het algoritme maakt vallen wel binnen door mensen gespecificeerde criteria (bv.: Hoe lang mag een verkeerslicht maximaal op groen staan).

Daarnaast worden de uitkomsten gecontroleerd en bijgesteld. De Provincie kan zo inspelen op veranderende verkeersstromen.

# data[].attributes.risks
Verkeersveiligheid wordt gecontroleerd: Voor verkeerslichten in het algemeen geldt dat zodra er een verkeersonveilige situatie kan ontstaan (conflicterende richtingen krijgen groen) zal het algoritme afgebroken worden en gaan de verkeerslichten knipperen. Dit komt omdat er naast het 'regel-algoritme' die de verkeerslichten regelt, ook een controle-algoritme is. Het afbreken komt door dit separate veiligheids-controle-algoritme. Hiernaast zijn de algemene verkeersregels ook van toepassing als de verkeerslichten ‘knipperen’. Verkeersveiligheid is een basisontwerpprincipe bij verkeerslichten en de gebruikte algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
De data die het algoritme gebruikt, is de real-time data die het regelsysteem zelf meet met behulp van onder andere detectielussen en drukknoppen. Daarnaast wordt data opgehaald via landelijke UDAP. Deze specifieke dataflow (origine vanuit mobieltjes en boordcomputers) zijn betiteld als (mogelijke) persoon herleidbare data. Alle partijen die deze data verwerken hebben een dataverwerkersovereenkomst getekend.

De kern van iVRI's is de integratie van diverse databronnen. Deze omvatten:

1. Sensoren: Deze zijn geplaatst op kruispunten en detecteren de aanwezigheid en snelheid van voertuigen.

2. Connected vehicles: Moderne voertuigen zenden vaak data uit over hun locatie en snelheid.

3. Mobiele apps: Denk aan navigatie-apps die real-time verkeersinformatie delen.

Deze datastromen worden verzameld en geanalyseerd in een centraal systeem, waar beslissingen worden genomen over de verkeerslichtcycli.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft informatie en dit stelt een medewerker in staat om, mede op basis hiervan, het juiste besluit te nemen. Het algoritme heeft dus niet het laatste woord, maar een medewerker.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft informatie en dit stelt een medewerker in staat om, mede op basis hiervan, het juiste besluit te nemen. Het algoritme heeft dus niet het laatste woord, maar een medewerker

# data[].attributes.goal
Met Akte AI willen we akten zo snel mogelijk en zo juist mogelijk kunnen verwerken. Het helpt ons om efficiënt te werken en de kwaliteit van de akteverwerking te verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Volgens artikel 3 lid 1a Kadasterwet is het onze wettelijke taak om de Basisregistratie Kadaster te beheren en bij te werken. Daar helpt Akte AI bij.

# data[].attributes.methodsAndModels
Named Entity Recognition van persoonsnamen met Hugging Face Transformers

Named Entity Recognition van organisatienaam, adres en rechtsvorm met het spaCy framework

Dependency Parsing van personen, organisaties, onroerende zaken, notarissen, rechtsfeiten en ondertekening met het spaCy framework

Named Entity Recognition van de omschrijving van de onroerende zaak met het spaCy framework

Named Entity Recognition voor het splitsen van persoonsnamen in voornaam, tussenvoegsel en achternaam met het spaCy framework

Named Entity Recognition voor het splitsen van een adres in straat, huisnummer, huisletter, en toevoeging met het spaCy framework

Classificatie van type akte met het spaCy framework

De zelf ontwikkelde algoritmen maken onder andere gebruik van:

reguliere expressies

spaCy pattern matchersNamed Entity Recognition van persoonsnamen met Hugging Face Transformers

# data[].attributes.proportionality
Akte AI heeft geen negatieve gevolgen voor de maatschappij. Het proces is zo ingericht dat de rechtszekerheid niet minder wordt en waarschijnlijk zelfs beter wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Human in the loop. De Akte AI doet een suggestie aan de medewerker die de data verwerkt. Er is dus altijd een medewerker, die de suggestie beoordeelt.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico

# data[].attributes.sourceData
Voor het herkennen van persoonsgegevens gebruiken we "bert-base-dutch-cased-finetuned-sonar-ner". Dit is een open source taalmodel van de Rijksuniversiteit Groningen. Voor het herkennen van de andere data gebruiken we modellen die we zelf hebben getraind. En algoritmen die we zelf hebben ontwikkeld.Voor het herkennen van persoonsgegevens gebruiken we "bert-base-dutch-cased-finetuned-sonar-ner". Dit is een open source taalmodel van de Rijksuniversiteit Groningen. Voor het herkennen van de andere data gebruiken we modellen die we zelf hebben getraind. En algoritmen die we zelf hebben ontwikkeld. Over de trainingssets De trainingssets bestaan uit akteteksten. Die zijn op dit moment nog statisch en variëren in grootte: van enkele honderden tot enkele tienduizenden teksten per set. Verder werken we aan een feedback-loop. Hiermee is het geen statische set meer: iedere maand wordt dan 8,33% ververst. Er verdwijnen dan teksten en hier komen nieuwe akteteksten voor terug.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Bladel kun je voortaan gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.  De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.name
SCIL (Screener voor intelligentie en licht verstandelijke beperking)

# data[].attributes.goal
De SCIL helpt Halt om inzichtelijk te maken of er mogelijk sprake kan zijn van een licht verstandelijke beperking bij een jongere. Dit is belangrijk om aan te kunnen sluiten bij hetgeen de jongere nodig heeft om de Halt-interventie zo goed mogelijk te doorlopen. Aanpassingen kunnen gedaan worden in onder andere de manier van omgaan met de jongere, taalgebruik en de behoefte aan (extra) ondersteuning tijdens het doorlopen van de Halt-interventie. Als een jongere en/of ouder/verzorger dat wenst kan de Halt-medewerker doorverwijzen voor verder onderzoek, te denken aan een intelligentieonderzoek.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet bepaalt de taken en bevoegdheden van Halt. Deze taken worden door Halt uitgevoerd op grond van artikel 77e van het Wetboek van Strafrecht (Sr), de Regeling Halt (februari 2022) en het Besluit aanwijzing Halt-feiten. De wettelijke taak van Halt is nader uitgewerkt in vijf hoofdpijlers:

1.     Advisering aan ketenpartners in de strafrechtketen over de inzet van een Halt-interventie;

2.     Landelijke coördinatie en uitvoering van Halt-afdoeningen;

3.     Doorontwikkeling en innovatie van de werkzaamheden zodat deze aansluiten bij actuele vormen van jeugdcriminaliteit en de leefwereld van jongeren;

4.     Een bijdrage leveren aan ZSM / (justitiële) netwerken met als doel de (preventieve) aanpak van jeugdcriminaliteit / afdoeningstrajecten voor jeugdigen in het kader van een Halt-interventie;

5.     Nazorg en warme overdracht van jeugdigen naar het lokale zorg- of hulpverleningsdomein.

De verwerking van persoonsgegevens door Halt vindt plaats voor de vervulling van een wettelijke taak van algemeen belang als bedoeld in artikel 6, lid 1, onder e van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De ontvangst en verwerking van (gewone en strafrechtelijke) persoonsgegevens door Halt is geregeld in:

-       Artikel 8a juncto artikel 39e, lid 1, onder g van de Wet justitiële en strafvorderlijke gegevens (Wjsg);

-       Artikel 18 van de Wet politiegegevens (Wpg) en artikel 4:2, lid 1, onder f van het Besluit politiegegevens;

-       Voor gegevens afkomstig van buitengewoon opsporingsambtenaren (BOA’s): artikel 46 Wpg en het Besluit politiegegevens BOA’s.

Het gebruik van de SCIL past binnen deze wettelijke taak van Halt. De SCIL ondersteunt de uitvoering van de justitiële taak door het signaleren van een mogelijke licht verstandelijke beperking bij jongeren, ten behoeve van een passende begeleiding tijdens de Halt-interventie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Elke vragenlijst wordt ingevuld in een digitale omgeving. Het afnemen van de vragenlijst duurt vijf tot tien minuten. Het berekenen van de score gaat automatisch. De score geeft aan of er mogelijk sprake is van een LVB. Het proces gaat als volgt:

1. Een medewerker stelt 14 vragen aan een jongere.

2. De antwoorden worden in het online formulier ingevuld door de medewerker.

3. De score wordt automatisch online berekend op basis van een vaste tabel.

4. De Halt-medewerker bespreekt de uitkomst van de SCIL met jongere en ouder/verzorger

5. De Halt-medewerker vraagt toestemming voor registratie van de uitkomst en het delen hiervan met andere professionals van de Raad voor de kinderbescherming, het Openbaar Ministerie en de politie, als de jongere weer met de politie in aanraking komt.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat er in Nederland veel mensen zijn met een licht verstandelijke beperking waarbij niet bekend is dat ze dit hebben. Omdat je het niet direct aan ze kunt zien (zelfs getrainde hulpverleners niet) en omdat ze het zelf soms ook niet weten, wordt er vaak te weinig rekening met hen gehouden. Veel van deze jongeren komen in de problemen, bijvoorbeeld met justitie of met Halt. Daar kunnen misverstanden ontstaan met vervelende gevolgen voor de jongere. Bijvoorbeeld: een jongere maakt de leeropdracht niet. Het lijkt dan of hij niet zijn best doet, maar eigenlijk zijn de opdrachten te moeilijk. Of een jongere komt afspraken niet na en lijkt daardoor niet mee te willen werken. Dit kan ook komen doordat de jongere meer hulp nodig heeft bij het onthouden van de afspraak. Dit soort voorbeelden kunnen leiden tot het onterecht mislukken van de Halt-interventie, wat kan leiden tot een strafblad. Dat willen we voorkomen. Als we bij Halt weten dat er mogelijk sprake is van een LVB, kunnen we iemand beter begeleiden, bijvoorbeeld door hem wat meer aandacht en uitleg te geven en het huiswerk wat minder streng te beoordelen of in stappen aan te bieden. Vooraf wordt toestemming gevraagd om de SCIL af te mogen nemen en ook wordt er na het delen van de uitkomsten toestemming gevraagd of de uitkomst gedeeld mag worden met de verwijzer (bijvoorbeeld de politie).

# data[].attributes.humanIntervention
Halt werkt met de digitale SCIL. De SCIL wordt afgenomen door een Halt-medewerker. De uitkomst van de SCIL helpt bij het inschatten wat een jongere aan ondersteuning nodig heeft. Er is een medewerker die - in afstemming met jongere en ouders/verzorgers - beslist op welke manier de uitkomst wordt meegenomen binnen de Halt-interventie.

De regels wanneer de SCIL afgenomen wordt:

De jongere is tussen de 14 en 17 jaar oud.

Onderwijsniveau tot en met VMBO TL of mboniveau 3.

Het is niet bekend of de jongere een LVB heeft en er is afgelopen jaar geen SCIL afgenomen.

De jongere spreekt (voldoende) Nederlands.

Er is geen sprake van verslavingsproblematiek of acute psychiatrische problematiek.

Er kunnen twee uitkomsten zijn die automatisch in de online omgeving gegeven worden, nadat alle antwoorden zijn ingevuld:

1. Vermoeden van een LVB

2. Geen vermoeden van een LVB

De Halt-medewerker deelt de uitkomst met jongere en ouders/verzorgers. Mocht er een vermoeden van LVB uitkomen dan zal de medewerker vragen of dit herkend wordt door jongere en ouders/verzorgers. De begeleiding zal aangepast worden door onder andere meer begeleiding/aandacht te geven.

# data[].attributes.risks
Welke risico’s zijn er?

1. Privacy schending: De kans dat de uitslag van de SCIL wordt gedeeld, terwijl daar geen uitdrukkelijke toestemming voor is gegeven

2. Foutieve inschatting: De SCIL geeft zicht op een vermoeden van LVB, geen diagnose

3. Taalproblemen: De test is niet geschikt voor mensen die onvoldoende Nederlands spreken. Dit kan tot verkeerde interpretaties leiden

4. Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

- Halt-medewerkers krijgen training in het afnemen en interpreteren van de SCIL. De SCIL-score wordt alleen gebruikt als aanvulling op andere informatie.

- Gegevens over de SCIL-score mogen alleen worden opgeslagen en gedeeld indien daar toestemming voor is van jongere en ouders/verzorgers.

- De SCIL wordt niet afgenomen bij mensen die de Nederlandse taal niet voldoende machtig zijn.

- Halt-medewerkers krijgen ook training om de uitslag van de SCIL duidelijk bespreekbaar te maken.

# data[].attributes.sourceData
De test maakt gebruik van antwoorden op 14 vragen over:

Opleiding en hulpverleningsgeschiedenis

Contact met familie en sociale ondersteuning

Rekenvaardigheid en taalbegrip

# data[].attributes.provider
De SCIL is ontwikkeld door de volgende wetenschappers: Hendrien Kaal, Henk Nijman en Xavier Moonen en wordt uitgegeven door Hogrefe Uitgevers. Hogrefe Uitgevers is een wetenschappelijke uitgever.

# data[].attributes.goal
De Haagse Pandbrigade controleert gebouwde reclames. Deze werden voor deze pilot altijd handmatig uitgevoerd door inspecteurs die de straat op gaan om te controleren of alle reclame's wel voldoen aan de vergunningsplicht. Beeldherkenning heeft de potentie om een tool te zijn met hoog rendement tegen kleine investering, die gericht ingezet kan worden op gebieden.

Het doel van de pilot is om de potentie van de tool te onderzoeken. Het doel van deze pilot is niet om overtredingen te beëindigen, en daarom zullen ondernemers geen impact ervaren van de pilot.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet; Omgevingswet (art. 5 lid 1 onder a en lid 2 onder a)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gaat om een zelflerend AI-systeem voor beeldherkenning. Dit systeem herkent van streetsmart-beelden met convolutionele neurale netwerken. De gevonden reclames worden op basis van adres of bag-id gekoppeld aan de vergunningen.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente heeft de taak om te handhaven op de vergunningsplicht voor gebouwde reclames. Hoewel reclame in beginsel geen persoonsgegevens bevat, kunnen ondernemers toch persoonlijke informatie verwerken in hun reclames, zoals foto’s van zichzelf, namen of persoonlijke telefoonnummers. De beeldherkenningstechnologie analyseert deze informatie niet specifiek of doelgericht, maar bekijkt alle beelden in algemene zin, inclusief reclamebeelden met dergelijke persoonlijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten uit het beeldherkenningsalgoritme worden beoordeeld door inspecteurs van de Haagse Pandbrigade. De uitkomst van deze beoordeling wordt gebruikt om informatie te verzamelen

# data[].attributes.risks
Het systeem is qua privacy niet risicovol. Het legt geen persoonsgegevens vast en maakt alleen foto’s van uitingen in de openbare ruimte. Grootste risico hier is dat de locatie van de reclame-uiting bekend wordt waardoor mogelijk het adres van een persoon of bedrijf achterhaald kan worden. Dit kan op straat ook. Onbevoegden kunnen niet bij de opgeslagen beelden door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Een privacy quick scan is uitgevoerd.

# data[].attributes.sourceData
id

bagid

position

width

height

area

type

date_first_detection

date_latest_detection

date_removal_detected

change_detection_sug

StreetSmartURL

Vergunningen:

datum indiening

status

omschrijving

adres

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO

2. WDO

3. UAVG

4. WEP

5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming vanuit de AVG- (personen) en Woo-wetgeving (vooral bedrijfsvertrouwelijk), waar uitzonderingsgronden in benoemd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. De medewerker van het bestuursorgaan doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten en berichteninformatie binnen overheden. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
Digitaal handhaven toegangsbeperkingen. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet ten behoeve van het handhaven van de Zero Emissiezone en Milieuzone voor voertuigen én de voetgangersgebieden. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat gezichten en kentekens (m.u.v. het kenteken van de overtreder) op de foto van de overtreding wazig worden gemaakt (geblurd).

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficiënt. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de BOA deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden; het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt niet opgeslagen.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren en ervoor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente kan opvragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn.

# data[].attributes.goal
Met de komst van NIS2 neemt het aantal organisaties dat contact opneemt met het KCC van NCSC aanzienlijk toe. Om de kwaliteit van de dienstverlening te waarborgen, wordt een chatbot ontwikkeld om NCSC-medewerkers te ondersteunen bij het beantwoorden van het toegenomen aantal vragen.

# data[].attributes.humanIntervention
De chatbot vervangt NCSC-medewerkers niet bij hun interacties met organisaties. NCSC-medewerkers gebruiken de chatbot als hulpmiddel om sneller de benodigde informatie te vinden.

# data[].attributes.risks
Het systeem wordt voortdurend geëvalueerd op diverse risico's, waaronder ethische aspecten, juridische implicaties en cyberveiligheid. Deze risicoanalyse wordt regelmatig bijgewerkt om in lijn te blijven met de evolutie van het systeem. Proactieve maatregelen worden genomen om potentiële risico's te identificeren en te mitigeren.

De chatbot heeft een positieve impact op de dienstverlening van het NCSC, waardoor medewerkers sneller en efficiënter de juiste informatie kunnen vinden om de vragen van organisaties te beantwoorden. Dit draagt bij aan een veiliger digitaal landschap voor alle Nederlanders.

# data[].attributes.goal
Het is de taak van de Dienst Toeslagen om ervoor te zorgen dat burgers die een aanvraag doen de zorgtoeslag krijgen waar zij recht op hebben. Het doel van het algoritme is:

Snel, efficiënt en consistent toekennen van het recht op zorgtoeslag voor ongeveer 4,6 miljoen huishoudens;

Dat de aanvrager gelijk het besluit en, de hoogte van de zorgtoeslag kan bekijken.

Het besluit wordt helemaal automatisch over het recht op en hoogte van de zorgtoeslag gedaan door het algoritme. Door het jaar heen wordt er een voorschot gegeven. Na afloop van het jaar wordt op basis van de inkomens- en vermogensgegevens de toeslag definitief berekend. Als het niet lukt om de beoordeling automatisch uit te voeren via het algoritme, kan het algoritme om hulp vragen van een ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag en het gebruik en verzamelen van gegevens is geregeld in de Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen (Awir) en de Wet zorgtoeslag. Voor meer informatie zie https://wetten.overheid.nl

# data[].attributes.methodsAndModels
In de Wet op de zorgtoeslag is geregeld dat burgers zorgtoeslag kunnen aanvragen en wijzigen als daar reden voor is. Aan de hand van de gegevens en de Awir berekent het algoritme het recht op en de hoogte van de zorgtoeslag. Zo wordt er gecontroleerd of de aanvrager een zorgverzekering heeft, want zonder zorgverzekering heeft een burger geen recht op zorgtoeslag. Als alle definitieve inkomens- en vermogensgegevens zijn verzameld, wordt een laatste afrekening gemaakt en gedeeld met de burger.

Daarnaast worden redelijkheidscontroleregels toegepast om zowel burgers als de uitvoerder te behoeden voor onbedoelde fouten en de mogelijke consequenties daarvan.

In sommige situaties kan de aanvraag niet automatisch worden beoordeeld. Dan doet een ambtenaar de afhandeling van de aanvraag handmatig (zie menselijke tussenkomst).

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van een algoritme:

Efficiëntie en snelheid: het algoritme werkt automatisch. Daardoor kan de Dienst Toeslagen op efficiënte wijze miljoenen zorgtoeslag aanvragen snel afhandelen;

Consistentie: het algoritme zorgt voor een aanpak die altijd hetzelfde is waardoor er een kleinere kans is op fouten en/of afwijkingen;

Traceerbaarheid: door gebruik van het algoritme is de toeslagberekening automatisch vastgelegd, waardoor het beter mogelijk is om het proces voor het nemen van besluiten te volgen en controleren.

Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken bij ontbrekende gegevens, technische fouten of als onderdeel van een controle.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken als er gegevens missen, bij technische fouten of bij geselecteerd toezicht door een ambtenaar. Als het nodig is, wordt er contact opgenomen met de aanvrager om de missende gegevens te krijgen. Deze nieuwe gegevens worden opnieuw aan het algoritme gegeven, zodat het algoritme de beoordeling automatisch kan afmaken. Als het nodig is, kan een ambtenaar ook handmatig de zorgtoeslag berekenen.

# data[].attributes.risks
Risicobeheersing en waarborgen

Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan ​​regels en afspraken die worden gevolgd 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 er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Dienst Toeslagen onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden gegevens ook niet meer gebruikt.

Profilering

Het algoritme gebruikt alleen gegevens die bij de rubriek gegevens zijn vermeld. Het gebruik van gegevens wordt getoetst om te voorkomen dat er profilering plaats vindt dat niet is toegestaan.

Recht op inzage

Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen.

# data[].attributes.sourceData
Het gebruik van gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bij de aanvraag en de berekening van de zorgtoeslag zijn de volgende gegevens nodig:

de persoonsgegevens van de aanvrager;

de persoonsgegevens van een eventuele partner;

de zorgverzekering;

woonland in geval van verdragsgerechtigden zorgverzekerden;

het (geschatte) inkomen en vermogen per lid van het huishouden;

justitiële gegevens.

# data[].attributes.goal
In Amsterdam strijden we tegen armoede. Mensen die in armoede dreigen te raken proberen we zo vroeg mogelijk te helpen, om te voorkomen dat ze ernstige schulden krijgen of uit hun woning gezet worden. Als problemen nog klein zijn, kan een advies of een lichte interventie al voldoende zijn. Om dat te kunnen doen, moeten we weten wie er in de schulden dreigt te raken. Daarom krijgen we een melding van onder andere zorgverzekeraars, woningcorporaties, energieleveranciers, waterbedrijven en enkele overheden, als zij een klant hebben die een betalingsachterstand bij hen heeft. Dit heet ook wel de ‘Amsterdamse aanpak vroegsignalering’. Dat de schuldeiser deze gegevens mag doorgeven aan de gemeente, ook persoonsgegevens, staat in de Wet gemeentelijke schuldhulpverlening. Na de melding vult de gemeente de gegevens aan met informatie die bij ons bekend is over de gemelde persoon. Dat is informatie die nodig is om te bepalen of iemand wel of geen uitkeringsgerechtigden is, klant van WPI (de afdeling Werk, Participatie en Inkomen van de gemeente Amsterdam) en om te bepalen naar welke hulpverlener de melding het best doorgestuurd kan worden. Het aanvullen van de melding met de informatie die bij de gemeente bekend is, gebeurt automatisch, na een druk op een knop. Er is altijd iemand nodig om een controle op data te activeren.

Het systeem stuurt de melding door naar een hulpverlener van de gemeente. Hij of zij probeert binnen 14 dagen contact te krijgen met de burger en maakt binnen 28 dagen een eerste analyse. Soms speelt er meer dan een betalingsachterstand. Als de burger hulp aanneemt, maken we gedetailleerde afspraken met hem of haar. De hulpverlener meldt bij het centrale meldpunt welke afspraken zijn gemaakt, zodat een schuldeiser weet wat de volgende stappen zijn voor de betalingsachterstand.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model De schuldeiser doet een melding in het registratie- en informatiesysteem ‘RIS Matching’. Elke week worden alle nieuwe meldingen door een medewerker van de gemeente gekoppeld (door een druk op de knop) aan gegevens over de gemelde persoon uit de datawarehouse van de afdeling Armoedebestrijding. Er komt ook een koppeling met de Basisregistratie Persoonsgegevens (BRP). Door die koppeling kan de gemeente bepalen of ze te maken heeft met de juiste burger en welke hulpverlener het best contact op kan nemen met de burger. Vervolgens wordt gecontroleerd of er sprake is van meerdere schuldachterstanden binnen één huishouden. Tot hier is er sprake van een geautomatiseerd proces. Vervolgens zijn er een paar mogelijkheden: Bij een enkele betalingsachterstand met een laag bedrag wordt vanuit RIS Matching de melding ingedeeld voor persoonlijk contact met het Klantcontact centrum vroegsignalering Amsterdam of wordt er automatisch een sms, brief of e-mail gestuurd (afhankelijk van welke contactgegevens beschikbaar zijn). In dit geautomatiseerde bericht verwijzen we naar de website Link naar externe paginahttps://amsterdam.nl/geldproblemen . Hier kunnen burgers de schuldhulpverlening in hun stadsdeel vinden. Daar kunnen ze dan zelf contact mee opnemen. Is de schuld hoger dan wordt de melding op basis van informatie over het postcodegebied automatisch doorgestuurd naar een hulpverlener in het juiste stadsdeel of bij een WPI-afdeling. De hulpverlener probeert binnen 14 dagen contact te krijgen met de burger. De hulpverlener maakt binnen 28 dagen een eerste analyse. Vaak speelt er meer dan een betalingsachterstand. Als de burger hulp accepteert, worden er gedetailleerde afspraken met hem of haar gemaakt. Als uit de gegevens niet duidelijk wordt of de persoon met schulden bekend is bij de afdeling Armoedebestrijding, dan wordt dit geval in het systeem aangeduid als ‘onduidelijk’ en doorgezet naar het team Vroeg eropaf. In het uitzonderlijke geval dat een melding niet bij een hulpverlener in het juiste stadsdeel terecht komt, meldt de hulpverlener dit aan de systeembeheerder van RIS Matching. Deze verplaatst de melding dan naar de juiste hulpverlener.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem maakt een aantal keuzes zelfstandig (geautomatiseerd), bijvoorbeeld om een het klantcontact centrum vroegsignalering in te zetten of een sms, e-mail of brief te versturen bij een betalingsachterstand met een laag bedrag, of naar welk postcodegebied de melding doorgestuurd moet worden. Tijdens het proces van gegevens koppelen is er één moment van menselijk toezicht: het koppelen van de melding van de schuldeisers met de gegevens van de afdeling Armoedebestrijding gebeurt geautomatiseerd, maar voor het starten van de koppeling is wel een menselijke handeling nodig. Vanaf het moment dat de melding doorgestuurd is naar de hulpverleners in het juiste stadsdeel is het proces niet meer geautomatiseerd. De maatschappelijk dienstverlener gaat langs bij de gemelde burger als de burger zelf geen contact opneemt.

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem genaamd ‘RIS Matching’ wordt geleverd door het bedrijf Xxllnc Sociaal, een bedrijf dat dit systeem aan meer dan 300 gemeenten levert. Zij voeren regelmatig zogenaamde ‘pen- en hacktesten’ uit, om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden door derden. Ook zorgen zij ervoor dat persoonsgegevens veilig beheerd zijn en niet worden verkocht aan derden. Ook de beveiliging ligt bij Xxllnc Sociaal. De beveiliging voldoet aan de BIO-standaard.

Burgers kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld. Na identificatie door Loket Persoonsgegevens krijgen de uitvoerende instanties een bericht om de gegevens onmiddellijk te verwijderen. Daarnaast kunnen burgers altijd inzage krijgen in het systeem. Het gaat hierbij om dataset 4, ‘gekoppelde gegevens’ (zie: Data). Voor de data in het datawarehouse van de afdeling Armoedebestrijding gelden andere regels, namelijk het Stedelijk Kader Verwerking van Persoonsgegevens en de Algemene Verordening Gegevensbescherming. De datawarehouse en de meldingen van schuldachterstanden zijn twee gescheiden systemen en de meldingen van schuldachterstanden komen niet in het datawarehouse terecht. Op het moment dat de gemeente de gegevens uit het RIS Matching systeem moet verwijderen, blijft er geen informatie over de schuldachterstanden achter bij de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Melding van schuldeisers Schuldeisers melden een betalingsachterstand in een speciaal systeem, het ‘RIS Matching’. Dit systeem helpt om de juiste persoon en hulpverlener te vinden. Alleen zorgverzekeraars mogen het BSN geven. Datawarehouse Armoedebestrijding Een medewerker van de gemeente koppelt de melding aan het datawarehouse van de afdeling Armoedebestrijding. Dit helpt om de juiste hulpverlener te vinden. De hulpverlener werkt samen met de klantmanager om het gesprek met de klant te voeren. Afdeling bepalen De melding van de schuldeiser en de gegevens van de burger worden aan elkaar gekoppeld. Elke afdeling heeft een unieke code. Deze code laat zien of iemand een klant is en bij welke afdeling de melding hoort. Gekoppelde gegevens De resultaten van de koppeling worden opgeslagen in een aparte dataset. Hierin staan de gegevens van de schuldeiser, de gegevens uit het datawarehouse en de afdeling code. Terugkoppeling aan schuldeiser De hulpverlener registreert in het systeem of er contact is geweest met de burger en of er afspraken zijn gemaakt. De schuldeiser kan zien wat er met zijn melding is gebeurd. Bijvoorbeeld of de melding in behandeling is. Ze zien een groen vinkje als de burger hulp heeft aanvaard, of een rood kruisje als er nog geen contact is geweest.

# data[].attributes.goal
Anonimiseringssoftware wordt ingezet om te voorkomen dat persoonlijke of vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gedeeld of openbaar gemaakt worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Afbeeldingen die bij meldingen in de openbare ruimte worden meegestuurd om duidelijk te maken wat het probleem is kunnen personen en voertuigen bevatten. Deze afbeelding wordt gepubliceerd wanneer dit van meerwaarde is om aan te geven wat het probleem is op een locatie in gemeente Tilburg. We willen de privacy van inwoners beschermen door ze uit de foto te halen.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG

# data[].attributes.proportionality
We willen de inwoners beschermen, maar kunnen de meldingen niet allemaal handmatig bewerken met het weghalen van inwoners en voertuigen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar controleert of de foto gepubliceerd kan worden zonder afbreuk te doen aan onze inwoners.

# data[].attributes.risks
Het algoritme kan eventueel enkele zaken missen bij het anonimiseren van personen en voertuigen waardoor deze nog zichtbaar kunnen zijn op afbeeldingen bij meldingen openbare ruimte. De ambtenaar controleert daarom de foto voordat deze gepubliceerd wordt bij de melding.

# data[].attributes.sourceData
Afbeeldingen bijgevoegd bij de melding

# data[].attributes.goal
De gemeente Waalwijk besteedt veel aandacht aan toegankelijkheid, gebruiksgemak en vindbaarheid. Wij proberen alle informatie zo aan te bieden dat iedereen deze eenvoudig kan vinden en gebruiken. Wij streven ernaar dat onze webomgevingen voor iedereen toegankelijk zijn. ReadSpeaker leest tekst van de website voor (tekst-naar-spraak). Iedere bezoeker van de website kan ReadSpeaker direct gebruiken. Met ReadSpeaker maakt Waalwijk de informatie op de website toegankelijk voor personen met een visuele handicap of personen die moeite hebben met het lezen en begrijpen van teksten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Besluit digitale toegankelijkheid overheid. Deze wet bepaalt dat overheidsorganisaties hun websites en apps toegankelijk maken en houden. Voor elke website en app publiceert de gemeente een verklaring van toegankelijkheid op https://www.waalwijk.nl/toegankelijkheid.

# data[].attributes.methodsAndModels
ReadSpeaker webReader is een SaaS (Software as a Service) en maakt gebruik van Deep Neural Network (DNN) technologie. Het neurale netwerk is gevormd naar de werking van het menselijke brein. Het netwerk analyseert de aangeboden gegevens, zoals de tekst op een website, en zet deze met behulp van een wiskundig model om in natuurlijke, verstaanbare spraak.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Waalwijk is een toegankelijke gemeente. Met voorleessoftware zorgen we dat de informatie op de website voor iedereen te begrijpen is. ReadSpeaker is door elke bezoeker te gebruiken. Er is geen aanmelding of installatie nodig. Het voorlezen door ReadSpeaker is sneller en efficiënter dan het voorlezen of uitleggen van de teksten door een medewerker. Voorleessoftware verhoogt de zelfredzaamheid van personen met een visuele handicap. In de gemeente Waalwijk doet iedereen mee. Ook personen met een handicap of personen die moeite hebben met lezen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen menselijke tussenkomst. ReadSpeaker zet tekst direct om in spraak. Bij voorleessoftware is een menselijke tussenkomst ook niet nodig.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico's gevonden voor het gebruik van ReadSpeaker.

# data[].attributes.sourceData
Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen: Link naar externe paginahttps://wetten.overheid.nl/BWBR0033715

Wet rechten burgerlijke stand: Link naar externe paginahttps://wetten.overheid.nl/BWBR0001851

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Het blijft voor de burger natuurlijk mogelijk om zijn/haar aanvraag in te dienen aan de balie. Dit is belangrijk voor inwoners die digitaal minder vaardig zijn, of bijvoorbeeld graag menselijk contact hebben bij hun aanvraag. Tegelijkertijd verwachten onze inwoners dat we met de tijd meegaan, en dat men dus niet altijd meer afhankelijk is van een fysieke balie voor verscheidene diensten. In plaats daarvan zorgt i-burgerzaken ervoor dat inwoners hun aanvragen kunnen doen waar zij willen, wanneer zij willen en in alle rust.

# data[].attributes.humanIntervention
i-burgerzaken gaat uit van een positief scenario: simpele aanvragen worden automatisch verwerkt. Moeilijke verzoeken, of verzoeken waar bijzonderheden optreden worden altijd nog handmatig gecontroleerd door een medewerker van de afdeling burgerzaken.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wijst niet af, ten allen tijden is er nog spraken van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.sourceData
Gebruikte gegevens komen uit de BRP, burgelijke stand registers, KvK , CRB en aangehaakte gegevens afhankelijk van het soort aanvraag.

# data[].attributes.goal
Helpen bij het prioriteren van Energie toezicht. De impact is dat een bedrijf met een andere frequentie kan worden bezocht.

# data[].attributes.lawfulBasis
Besluit activiteiten leefomgeving (Bal) en Besluit bouwwerken leefomgeving (Bbl)

# data[].attributes.methodsAndModels
De optelsom van de variabelen bepalen een score die wordt gepresenteerd aan de persoon die de energiecontroles plant.

# data[].attributes.proportionality
De informatie wordt op een uniforme, objectieve manier omgezet in een prioriteit

# data[].attributes.humanIntervention
De persoon die de energiecontroles plant besluit op basis van de score en gegevens uit het zaaksysteem of er een controle wordt ingepland of niet. Als hij/zij twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.risks
Omdat het algoritme regel gebaseerd is, wordt het alleen uitgevoerd als aan de voorwaarden wordt voldaan. Als de persoon die de energiecontroles plant twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens van de ingediende melding i.h.k.v de informatieplicht energiebesparing.

# data[].attributes.goal
Uitbreiding dienstverlening. Chatbot is een samenvoeging van het woord 'chat' en 'robot'. Het is een computer die met AI (kunstmatige intelligentie) antwoord geeft. Er zit geen medewerker achter, zoals bij chatten met whatsapp. De chatbot geeft antwoord op vragen over onze regelingen. Hij gebruikt de informatie van onze website.

Met de IJsselAssist breiden we onze dienstverlening verder uit. U vindt eenvoudig en snel de informatie die u zoekt.

# data[].attributes.lawfulBasis
nvt

# data[].attributes.methodsAndModels
De chatbot baseert zich bij het geven van antwoorden op informatie die op de website van IJsselgemeenten te vinden is. Wanneer er meerdere antwoorden mogelijk zijn, wordt door toepassing van AI (closed AI system) het antwoord gekozen wat het meest van toepassing is. De chatbot zoekt informatie op de website zelf. De Large Language Model (AI)maakt hier een taalkundig mooi antwoord van. Gebruikers zien de melding dat ze met een chatbot te maken hebben.

# data[].attributes.proportionality
Inzet Chatbot zorgt voor een efficientere en effectievere dienstverlening. Betere inzetbaarheid van collega's. Er worden geen persoonsgegevens in verwerkt, geen privacy risico's, daarom geen DPIA.

# data[].attributes.humanIntervention
Tijdens de testfase hebben medewerkers intensief vragen gesteld in het systeem. Er zullen regelmatig steekproeven worden gehouden, om te kijken of de chatbot naar wens werkt.

# data[].attributes.risks
Tijdens de testfase zijn er geen risico's naar boven gekomen. De informatie van het algoritme wordt uit de website gehaald. Een eventueel risico kan zijn dat er achterstallige informatie op website staat, de medewerkers binnen de IJsselgemeenten zorgen ervoor dat de informatie regelmatig wordt geupdatet.

# data[].attributes.sourceData
Er worden geen persoonsgegevens verwerkt in de chatbot. Zodra men kiest voor een andere vraag of nieuw onderwerp verdwijnt de chat en die is daarna niet meer op te roepen.

Zodra men de chat sluit en het scherm afsluit is de chat ook weg en niet meer te achterhalen.

Het enige wat meetbaar is, is de hoeveelheid keren dat er gebruik wordt gemaakt van de chatbot.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is dat medewerkers van de gemeente Almelo - met behulp van AI- snel kunnen zoeken in de vele bestanden met wet- en regelgeving en intern beleid. Daardoor kan de medewerker snel de nodige informatie verzamelen voor het helpen van inwoners.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Er is sprake van een chatscherm. Na het invoeren van een vraag door de medewerker zoekt een AI-taalmodel door de kennisbank aan wet- en regelgeving en interne beleidsstukken naar relevante artikelen/documenten. Daarna genereert het AI-taalmodel het antwoord op basis van die stukken en verwijst naar de bronnen waarop het antwoord is gebaseerd.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel tijd bespaard kan worden door medewerkers van de gemeente Almelo, omdat ze niet meer handmatig een kennisbank hoeven te doorzoeken. Het belangrijkste risico van dit proces is dat het algoritme/AI-taalmodel mogelijk niet de juiste inschatting maakt over welke bestanden relevant zijn. Dit risico wordt tegen gegaan doordat de medewerker alle antwoorden zelf naderhand controleert.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme stelt een antwoord samen op basis van de inhoud van de kennisbank. Er vindt altijd beoordeling door een medewerker plaats van het antwoord.

# data[].attributes.risks
Medewerkers hebben de instructie gekregen om geen persoonsgegevens in te voeren als ze AI taalmodellen gebruiken. Medewerkers zijn via een cursus bewust gemaakt van de risico's van taalmodellen.

# data[].attributes.sourceData
Wet- en regelgeving Participatiewet en interne beleidsstukken van de gemeente Almelo

# data[].attributes.goal
Op dit moment gebruiken we nog volop aardgas, vooral voor verwarmen en koken. Hoe gaan we dat straks doen met die andere warmtebronnen? Hoe zorgen we voor een goed en betaalbaar alternatief voor de hele stad?

# data[].attributes.lawfulBasis
Paris Climate Agreement 2050 aardgasvrij

# data[].attributes.methodsAndModels
Het RAM (Rotterdam aardgasvrij model) is onderdeel van de WAT-kaart berekening, waarbij de inpandige berekeningen van Nieman zijn vertaald naar rekenregels, naast de aanvullende rekenregels COMSOF)

# data[].attributes.humanIntervention
Uitkomsten van het model worden gevalideerd door afdeling Duurzaam door bezoek aan woning voor overleg.

# data[].attributes.risks
Er zijn twee versies: een versie voor beleidsmedewerkers en een versie voor de Rotterdam.

# data[].attributes.sourceData
Gebouweigenschappen (BAG (Basisregistratie adressen en Gebouwen))

Woningeigenschappen (BAG)

Shaere (Woningcorporaties)

Nieman onderzoek (Onderzoeksdata)

Stadsverwarming aanwezig per pand (Bestaande aansluitingen )

Potentieel warmtenet (COMSOF Netontwerp)

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die Wetterskip Fryslân publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Wetterskip Fryslân moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van Wetterskip Fryslân doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het systeem is ontworpen om het verzamelen en verwerken van informatie over cybersecuritykwetsbaarheden sneller en efficiënter te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
NCSC-medewerkers zijn betrokken bij het evalueren van de kwaliteit van de gegenereerde samenvattingen. Zij controleren of de informatie juist is.

# data[].attributes.risks
Het systeem wordt voortdurend geëvalueerd op diverse risico's, waaronder ethische aspecten, juridische implicaties en cyberveiligheid. Deze risicoanalyse wordt regelmatig bijgewerkt om in lijn te blijven met de evolutie van het systeem. Proactieve maatregelen worden genomen om potentiële risico's te identificeren en te mitigeren.

# data[].attributes.goal
Nadat u een WW-uitkering heeft aangevraagd, krijgt u via uw Werkmap een vragenlijst: de Werkverkenner. Daarin staan vragen over uw arbeidsverleden en uw kansen op de arbeidsmarkt. De Werkverkenner is ook een algoritme. Hiermee kunnen we zien of we u extra moeten ondersteunen bij het vinden van werk.

# data[].attributes.lawfulBasis
WW-uitkering

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme vergelijkt uw gegevens met die van werkzoekenden die in het verleden snel een baan vonden. Dit levert de volgende 2 resultaten op:

Een persoonlijk overzicht van uw kansen op de arbeidsmarkt. Hierin staat ook wat u zou kunnen verbeteren om sneller werk te vinden.

Een score die aangeeft hoe groot de kans is dat u binnen een jaar werk vindt. Deze score kan alleen de UWV-medewerker zien. Als het nodig is, delen wij de score met u in een persoonlijk gesprek.

Heeft u volgens het algoritme minder dan 50% kans om binnen 12 maanden weer werk te vinden? Dan nodigen wij u eerder uit voor een gesprek. Een UWV-medewerker kijkt dan samen met u hoe wij u kunnen helpen. De medewerker kan hierbij het persoonlijke overzicht met uw talenten en vaardigheden gebruiken.

Hoort u niks van ons, maar wilt u wel graag advies? Ook dan kunt u altijd een gesprek aanvragen.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme van de Werkverkenner kijkt naar factoren in uw persoonlijke situatie die de kans op het vinden van werk beïnvloeden. Het gebruikt hierbij voorspellende factoren die wetenschappelijk zijn vastgesteld. Zo kunnen we objectief bepalen wie we zo snel mogelijk willen spreken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

We controleren regelmatig of het algoritme de juiste gegevens gebruikt.

We bespreken altijd met u of de uitkomsten van de Werkverkenner kloppen. Als u een vergissing heeft gemaakt bij het invullen van de vragenlijst, kunt u dat met een medewerker bespreken. U kunt de vragenlijst ook altijd opnieuw invullen.

De UWV-medewerker beslist samen met u wat u nodig heeft om werk te vinden. Het algoritme neemt dus zelf geen besluiten.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We verwijderen gegevens die niet (meer) belangrijk zijn.

We laten andere organisaties controleren of we ons aan de wettelijke en ethische normen houden.

Een externe en onafhankelijke organisatie voert kwaliteitscontroles uit om te testen of het algoritme zorgvuldig is. Dit is naast de controles die onze specialistische UWV-medewerkers standaard doen.

De Werkverkenner is zo ontwikkeld dat iedereen die werk zoekt op dezelfde manier wordt behandeld. Dit gebeurt als volgt:

Alle werkzoekenden krijgen dezelfde vragenlijst.

De Werkverkenner verwerkt alle antwoorden en andere gegevens op dezelfde manier.

# data[].attributes.sourceData
De Werkverkenner gebruikt informatie uit uw Werkmap en het systeem van UWV. Alle werkzoekenden worden in dit systeem geregistreerd. Het gaat om de volgende informatie:

Uw antwoorden op de vragen in de online vragenlijst in uw Werkmap. Veel vragen gaan over uw persoonlijke motivatie en situatie. Bijvoorbeeld over wat u zoekt in een baan en of u liever fulltime of parttime zou willen werken.

Uw persoonlijke gegevens die bij UWV bekend zijn. De meeste staan in het systeem van UWV of op uw cv op werk.nl. Denk aan uw leeftijd, uw laatste werkgever en hoe lang u recht heeft op een WW-uitkering.

Het algoritme gebruikt de volgende gegevens:

uw leeftijd op de eerste dag van uw WW-uitkering

hoe lang u heeft gewerkt in uw vorige functie

hoe u de terugkeer naar werk voor u ziet

wat voor werk u zoekt en welke beroepen daar volgens u bij passen

hoe lang u maximaal recht heeft op een WW-uitkering

in welke bedrijfstak u werkte voor u werkloos werd

hoe u solliciteert bij werkgevers

of u vindt dat niet werken meer, evenveel of minder voordelen dan nadelen heeft

of u deels, maar voor minder dan 35% arbeidsongeschikt bent, waardoor u geen WIA-uitkering kunt krijgen

of u voltijd zou willen werken

hoeveel uur per week u kunt werken

uw opleidingsniveau

of u buiten normale kantoortijden zou willen werken

of u naast uw WW-uitkering inkomsten heeft uit werk

uw burgerservicenummer (BSN)

# data[].attributes.organization
Dienst Uitvoering Subsidies aan Instellingen (DUS-I)

# data[].attributes.goal
Het doel is om inzicht te krijgen in rechtmatig gebruik van overheidsmiddelen en risico’s op eventueel misbruik en oneigenlijk gebruik daarvan te verkleinen. Met de controle van de subsidieaanvragers wordt geprobeerd om te voorkomen dat publieke middelen worden verstrekt aan subsidieaanvragers die daarop geen recht op hebben. Het proces draagt bij aan een zorgvuldig en een verantwoord subsidieverleningsproces.

# data[].attributes.lawfulBasis
DUS-I moet zich ervan verzekeren dat subsidieaanvragers recht hebben op publieke middelen. De controle die wordt uitgevoerd, is een hulpmiddel om dit deel van het subsidieproces te ondersteunen. Zie:

·       https://www.dus-i.nl/subsidieproces; aan het einde van de publiekspagina staat wat er precies wordt gecontroleerd.

·       https://www.dus-i.nl/misbruik-en-oneigenlijk-gebruik/mo-register; hier is onder meer vermeld wanneer registratie in het in het M&O-register plaatsvindt, en wie en wat in het M&O-register wordt geregistreerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
De data-analist gebruikt een code om te controleren of het bij de subsidieaanvraag opgegeven Kamer van Koophandel-nummer van de subsidieaanvrager is opgenomen in het M&O-register en in het faillissementenregister.

# data[].attributes.proportionality
De controle zorgt ervoor dat subsidieaanvragers op een snelle en een efficiënte wijze kunnen worden gecontroleerd. Na de controle vindt altijd nog een controle en een afweging door een subsidiemedewerker plaats bij de keuze om subsidiemiddelen eventueel wel of niet toe te kennen.

# data[].attributes.humanIntervention
Afhankelijk van de uitkomst van de controle bepaalt de subsidiemedewerker altijd of eventueel vervolgstappen in het subsidieproces moeten worden ondernomen. Bijvoorbeeld, of er nadere vragen aan subsidieaanvragers moeten worden gesteld. Er is géén sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Eventueel risico is dat de data in het M&O-register en het faillissementenregister tijdens de controle niet is geüpdatet. Om dit te voorkomen, wordt dit vooraf gecontroleerd.

# data[].attributes.sourceData
De naam en het Kamer van Koophandel-nummer van de subsidieaanvragers bij de ingediende subsidieaanvragen, Kamer van Koophandel-nummers van subsidieaanvragers uit het M&O-register en Kamer van Koophandel-nummers uit het faillissementenregister.

# data[].attributes.goal
De technische ontwikkeling inzake beeldherkenning uitbaten in het operationeel proces door gebruik te maken van de scanauto’s van parkeerhandhaving. Beeldherkenning kan een goede toevoeging zijn aan de verschillende manieren waarop bijplaatsingen worden gesignaleerd, aangezien scanauto’s nu ook al door de stad rijden. Het doel is het versterken van de MOR-keten en opvolging te versnellen. Reductie op herhaalmeldingen, dubbelmeldingen, handmatige handelingen en de opvolgtijd van opruimen is -naast de dienstverlening aan de burger- een significante verbetering van de bedrijfsvoering voor de ketenpartners. Met toepassing van scantechnologie wordt beoogd om met -uitbreiding van- bestaande middelen de meldingenketen extra te voeden. De opruiming van afval en de handhaving erop kunnen mogelijk nog sneller worden opgevolgd.

Bijplaatsingen worden sneller gedetecteerd en opgeruimd (schone stad);

De melder wordt sneller geïnformeerd (betere dienstverlening), wanneer een melding tevens m.b.v. de scantechnologie wordt gedetecteerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet Milieubeheer. Deze wet is in werking getreden op 1 maart 1993 en vormt een belangrijk kader voor het milieubeheer in Nederland. Het biedt de juridische basis voor regelgeving en beleid op het gebied van milieu, inclusief het beheer en de inzameling van afvalstoffen door gemeenten.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanvoertuigen worden voorzien van de exacte locaties (GPS-coördinaten) waar de ORAC’s zich bevinden. Aan de hand daarvan wordt gescand en bepaald wanneer overzichtsfoto’s gemaakt moeten worden. Van elke ORAC worden negen foto’s opgestuurd; 3 van de camera die naar voren is gericht, 3 van de haakse camera en 3 van de camera die naar achteren is gericht. Het maakt daarbij niet uit of de ORAC’s rechts of links van de scanauto binnen het gezichtsveld van de camera’s komen.

De analyse van de beelden geschiedt centraal. Per ORAC wordt bepaald of er sprake is van bijplaatsing. Zo ja, dan wordt deze gecategoriseerd aan de hand van door Den Haag bepaalde categorieën (zakken, dozen, chemisch, wit/bruingoed en overig). Ook wordt een indicatie over het volume van de bijplaatsing gegeven.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn verschillende initiatieven om de overlast van afval te bestrijden. Dit project is een aanvulling in de aanpak en geen alternatief.

De raad nam op 20 februari 2020 een motie aan waarin de raad het college oproept een onderzoek uit te voeren naar de inzet van scanauto’s (RIS 304747), uit dit onderzoek bleek de technologie voor handen. Het college wilde ook onderzoeken of de data verkregen door de scantechnologie geïntegreerd kunnen worden met meldingen uit het meldsysteem (zodat ze samen één informatiebron vormen voor de planning van de operatie op straat) en/of de data gebruikt kunnen worden voor informatiegestuurd werken in de capaciteitsplanning en de beleidsmatige aanpak van bijplaatsingen. Het onderzoek is uitgevoerd en heeft uitgewezen dat koppeling van gegevens te realiseren is.

# data[].attributes.humanIntervention
Een deskforce monitort de beeldherkenning met name om het zelflerend effect van de toegepaste kunstmatige intelligentie te bevorderen op automatische toekenning aan de juiste afvalcategorie en de opvolging van de informatievoorziening naar de betrokken ketenpartners. Dit proces kan op elk moment worden stopgezet.

# data[].attributes.risks
Er waren risico's m.b.t. opslag van beelden, deze zijn nog niet in kaart gebracht. Het algoritme is gestopt.

# data[].attributes.sourceData
Beeldopnames van orac's.

# data[].attributes.goal
DOEL: Gericht verbeteren van de concernbrede dienstverlening, producten, processen en diensten
IMPACT: Het algoritme wordt gebruikt om de dienstverlening te verbeteren in algemene zin. De resultaten hebben geen impact op de (on)gelijke behandeling van individuele burgers.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gerechtvaardigd belang: verbeteren dienstverlening

# data[].attributes.methodsAndModels
Om de signalen vanuit Rotterdammers goed te kunnen bundelen tot één set aan signalen en hier verbeteracties uit te kunnen halen wordt een tekstmining algoritme gebruikt. Dit algoritme is ontwikkeld door Underlined. Het algoritme wordt ingezet om open tekstvelden om te zetten naar categorieën, ook wel topic-modelling genoemd. Het algoritme brengt zowel onderwerpen als belevingen in kaart. Elke tekst wordt door dit tekstminingalgoritme voor beide dimensies voorzien van maximaal 3 hoofdonderwerpen en met elk maximaal 3 subonderwerpen. Input komt voort uit verschillende bronnen binnen de gemeente (bijv. terugbelnotities, klanttevredenheidsonderzoeken en klachten). Dit gaat jaarlijks om ruim meer dan 100.000 teksten, die op deze manier uniform en snel gecategoriseerd kunnen worden.

# data[].attributes.proportionality
De toepassing zorgt voor betere dienstverlening (lagere kosten en hogere tevredenheid). Mogelijke persoonsgegevens in de data worden gemaskeerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd menselijke tussenkomst tussen de uitkomsten van het algoritmes en de acties die genomen worden omdat de uitkomsten als input dienen voor verbeterteams binnen de gemeente.

# data[].attributes.risks
nvt

# data[].attributes.organization
College van Toezicht Auteursrechten (CvTA)

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie https://www.ibabs.com/nl/privacy-factsheet/#iBabs_Debrief_technische_details voor een beschrijving hoe iBabs omgaat met de gegevens, privacy en beveiliging.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt enkel toegepast op gegevens binnen de tennant van de organisatie en gegevens worden niet gebruikt voor trainingsdoeleinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Gegenereerde verslagen/acties worden altijd nagekeken door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Verwerkte gegevens blijven altijd binnen de iBabs-omgeving en gesprekken worden nooit gebruikt om AI te trainen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de Omgevingsdienst Drenthe publiceert sneller en uniform te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. AWB 3. AVG 4. Wpg

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De Omgevingsdienst Drenthe moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en uniform geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie en persoonlijke beleidsopvattingen.

# data[].attributes.goal
Het doel van Octobox Anonimiseren is om de provincie Noord-brabant te ondersteunen bij het veilig en efficiënt lakken van privacygevoelige informatie in documenten. Octobox doet suggesties voor het lakken van te beschermen informatie. Medewerkers kunnen de voorstellen overnemen of afwijzen. Van automatische beslissingen is geen sprake, waardoor de impact laag is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG), Algemene Wet Bestuursrecht (AWB), Bekendmakingswet, Wet open Overheid (WOO), Wet Elektronische Publicaties (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Octobox Anonimiseren werkt op basis van 1) algoritmen om in de context van gegevens te zoeken 2) waardenlijsten waarmee termen automatisch herkend kunnen worden en 3) Natural Language Processing (NLP). NLP kan teksten classificeren door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam is. De software maakt gebruik van onderliggende opensource engines zoals SpaCy en Yolo waarbij labels worden toegekend aan herkende entiteiten - deze worden vervolgens door Octobox nogmaals gevalideerd en indien binnen de confidence-zone zullen ze geaccepteerd worden ter beoordeling door gebruiker alvorens ze definitief worden gemaakt. en indien binnen de confidence-zone zullen ze geaccepteerd worden ter beoordeling door gebruiker alvorens ze definitief worden gemaakt.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor passieve en de actieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd. Octobox anonimiseren automatiseert dit proces, door het herkennen van te beschermen informatie. De inzet van Octobox is gerechtvaardigd omdat (opgeleide) medewerkers altijd de suggestie van Octobox moeten goedkeuren, wijzigen of afkeuren.

# data[].attributes.humanIntervention
De software van Octobox werkt op basis van een door de provincie ingesteld inrichtingsdocument. De provincie kan middels dit inrichtingsdocument bepalen welke categorieën van informatie de software in concept lakt. Denk hierbij aan namen van mensen, BSN-nummers, of handtekeningen. De lakkende medewerker houdt de controle door een voorstel goed te keuren, te wijzigen of af te keuren.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico is dat informatie onjuist gelakt of per ongeluk toch openbaar wordt gemaakt, wat kan leiden tot schending van privacywetgeving (zoals de AVG), reputatieschade voor de provincie, of schade voor betrokken personen (zoals identiteitsdiefstal of misbruik van gegevens). Deze risico's worden gemitigeerd door verplichte menselijke controle: Octobox doet alleen suggesties en medewerkers maken de uiteindelijke beslissing. Daarnaast worden medewerkers opgeleid in het gebruik van Octobox en zijn er aanvullende richtlijnen beschikbaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme verwerkt complete documenten die worden beoordeeld op openbaarmaking, zoals Woo-verzoeken, beleidsdocumenten, rapporten of e-mails. Deze documenten kunnen alle soorten informatie bevatten, waaronder persoonsgegevens zoals namen, adressen, telefoonnummers, e-mailadressen, geboortedata, BSN-nummers, financiële gegevens of handtekeningen. Octobox scant het volledige document om mogelijke te beschermen informatie te detecteren. Het algoritme is dus niet beperkt tot specifieke gegevenscategorieën, maar werkt op de totale inhoud van het document.

# data[].attributes.goal
Het is de taak van de Dienst Toeslagen om ervoor te zorgen dat burgers die een aanvraag indienen de kinderopvangtoeslag krijgen waar zij recht op hebben. Het doel van het algoritme is:

Snel, efficiënt en consistent toekennen van het recht op kinderopvangtoeslag voor ongeveer 0,7 miljoen huishoudens.

Dat de aanvrager gelijk de laatste versie van de berekening van de kinderopvangtoeslag kan bekijken.

Het algoritme beoordeelt de aanvraag voor kinderopvangtoeslag. Het algoritme bepaalt of er recht op is en hoe hoog de toeslag wordt. Door het jaar heen wordt er een voorschot gegeven. Na afloop van het jaar wordt op basis van de inkomensgegevens en kinderopvanggegevens de toeslag definitief berekend. Als het niet lukt om de beoordeling automatisch uit te voeren via het algoritme, kan het algoritme om hulp vragen van een ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag en het gebruik en verzamelen van gegevens is geregeld in de Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen (Awir) en de Wet Kinderopvang. Voor meer informatie zie https://wetten.overheid.nl

# data[].attributes.methodsAndModels
In de Wet op de kinderopvangtoeslag is geregeld dat burgers kinderopvangtoeslag kunnen aanvragen en wijzigen als daar reden voor is. Aan de hand van de gegevens en de Awir berekent het algoritme het recht op en de hoogte van de kinderopvangtoeslag. Als alle definitieve inkomens- en kinderopvanggegevens zijn verzameld, wordt er een laatste afrekening gemaakt en gedeeld met de burger.

Daarnaast worden redelijkheidscontroleregels toegepast om zowel burgers als de uitvoerder te behoeden voor onbedoelde fouten en de mogelijke consequenties daarvan.

In sommige situaties kan de aanvraag niet automatisch worden beoordeeld. Dan doet een ambtenaar de afhandeling van de aanvraag handmatig (zie menselijke tussenkomst).

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van een algoritme:

Efficiëntie en snelheid: het algoritme werkt automatisch. Daardoor kan de Dienst Toeslagen op efficiënte wijze miljoenen kinderopvangtoeslag aanvragen snel afhandelen;

Consistentie: het algoritme zorgt voor een aanpak die altijd hetzelfde is waardoor er een kleinere kans is op fouten en/of afwijkingen;

Traceerbaarheid: door gebruik van het algoritme is de toeslagberekening automatisch vastgelegd, waardoor het beter mogelijk is om het proces voor het nemen van besluiten te volgen en controleren.

Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken bij ontbrekende gegevens, technische fouten of als onderdeel van een controle.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken als er gegevens missen, bij technische fouten of bij geselecteerd toezicht door een ambtenaar. Als het nodig is, wordt er contact opgenomen met de aanvrager om de missende gegevens te krijgen. Deze nieuwe gegevens worden opnieuw aan het algoritme gegeven, zodat het algoritme de beoordeling automatisch kan afmaken. Als het nodig is, kan een ambtenaar ook handmatig de kinderopvangtoeslag berekenen.

# data[].attributes.risks
Risicobeheersing en waarborgen

Voor het ontwikkelen van algoritmen heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden gemaakt: een kwaliteitsframework. Hierin staan ​​regels en afspraken die worden gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden komen van de Auditdienst Rijk en zijn leidend. Het algoritme heeft de bedrijfsregels bepaald via de wet en regelgeving. Deze bedrijfsregels worden steeds getest en onderhouden, zodat we blijven voldoen aan de wet- en regelgeving en politieke wensen. Als er iets wijzigt in een algoritme dan controleert Dienst Toeslagen of het nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

Gelijkheid, non-discriminatie en privacy

Bij het gebruik van gegevens houdt Dienst Toeslagen zich aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG schrijft voor dat er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Dienst Toeslagen onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden gegevens ook niet meer gebruikt.

Profilering

Het algoritme gebruikt alleen gegevens die bij de rubriek gegevens zijn vermeld. Het gebruik van gegevens wordt gecontroleerd om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt dat niet is toegestaan.

Recht op inzage

Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen.

# data[].attributes.sourceData
Het gebruik van gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bij de aanvraag en de berekening van de kinderopvangtoeslag zijn de volgende gegevens nodig:

de persoonsgegevens van de aanvrager;

de persoonsgegevens van een eventuele partner;

de persoonsgegevens van het kind dat naar de opvang gaat;

het (geschatte) inkomen per lid van het huishouden;

de werk-eis elementen (werk, student, traject naar werk, inburgering)*;

soort opvang (dag-, buitenschoolse- of gastouderopvang);

de kosten van de kinderopvang (uren en uurprijs van de opvang).

* Als er sprake is van een partner die in detentie zit of een Wet langdurige zorg (hierna: Wlz) verklaring heeft, dan hoeft niet aan de werk-eis te worden voldaan. Deze gegevens worden opgevraagd (Wlz) of aangeleverd door de burger zelf (Detentie).

# data[].attributes.name
Geautomatiseerde handhaving op basis van kenteken

# data[].attributes.goal
Geautomatiseerde handhaving Milieuzones, zone Zwaar verkeer, knippen Munt en Sloterweg, andere vergelijkbare inrijdverboden (verbod brom- en snorfietsen Cuyperspassage en Rijksmuseum, busbaar Twiske, Montelbaansbrug, tijdelijke brug Berlagebrug, handhaving van het verbod voor brom- en snorfietsers op het fietspad en het gebruik van kentekens om reistijden in het centrum van Amsterdam te berekenen.

Een milieuzone is een gebied in een stad waar bepaalde vervoersmiddelen niet mogen rijden. Bewoners en bezoekers van Amsterdam hebben recht op schone lucht en een leefbaar klimaat. De lucht die bezoekers en bewoners nu inademen is niet schoon genoeg en dit komt grotendeels door het stadsverkeer. De milieuzones voor personenauto’s, vrachtauto’s, bestelauto’s, taxi’s, autobussen en brom- en snorfietsen in de gemeente Amsterdam zijn ingesteld om de meest vervuilende voertuigen te weren. De gemeente Amsterdam wil hiermee de luchtkwaliteit in de stad verbeteren.

Andere in- of doorrijdverboden zijn ingesteld door de gemeente om de verkeersveiligheid en de leefbaarheid te verbeteren, bijvoorbeeld door sluipverkeer of drukte tegen te gaan.

Er wordt ook geautomatiseerd gehandhaafd op de 7,5-tonszone ter bescherming van bruggen en kademuren in het historische centrum.

Het doel is het handhaven van milieuzones voor personenauto’s, vrachtauto’s, bestelauto’s, taxi’s, autobussen en brom- en snorfietsen in de gemeente Amsterdam die door middel van verkeersbesluiten zijn ingesteld, zodat de meest vervuilende voertuigen geweerd worden.

Het doel het handhaven van de zone zwaar verkeer is het beschermen van bruggen en kademuren in het oude centrum.

Bij de andere zones is het doel het handhaven van de onderliggende verkeersbesluiten van de gemeente Amsterdam.

Binnen de milieuzones van de gemeente Amsterdam worden ANPR-camera’s (automatic number plate recognition) met algoritmen ge-bruikt om kentekens van voorbijrijdende voertuigen te kunnen lezen. Het kenteken wordt vervolgens gekoppeld aan informatie, zoals aan voertuiginformatie van de RDW (Rijksdienst voor het wegverkeer), aan een datum, tijdstip en locatie.

De handhaving van de milieuzone wordt ondersteund door diverse andere op regels gebaseerde algoritmes. Al deze algoritmes dragen bij aan een besluit met rechtsgevolg in geval van overtreding van de milieu- en andere zones (boetebeschikking).

# data[].attributes.lawfulBasis
- Het voorkomen of beperken van door het verkeer veroorzaakte overlast, hinder of schade alsmede de gevolgen voor het milieu, bedoeld in de Wet milieubeheer (art. 2 lid 2 sub a WvW);
- Het bevorderen van doelmatig of zuinig energiegebruik (art. 2 lid 3 sub a WvW);
- Verkeersbesluiten van de gemeente Amsterdam ter bevordering van de verkeersveiligheid en leefbaarheid met als grondslag de Wegenverkeerswet 1994 en in de op die wet gebaseerde nadere regelgeving zoals het Reglement verkeersregels en verkeerstekens 1990 (RVV 1990) en het Besluit administratieve bepalingen inzake het wegverkeer (BABW).
- Een overtreding kan “op geautomatiseerde wijze” worden vastgesteld op basis van artikel 3 lid 2 van de Wet administratiefrechtelijke handhaving verkeersvoorschriften (“Wet Mulder”).

# data[].attributes.methodsAndModels
Er zijn koppelingen met

• RDW voor het opvragen van voertuiggegevens, door RDW verstrekte ontheffingen en voor eigenaarsgegevens indien sprake is van een overtreding

• de BRP (Basisregistratie Persoonsgegevens) voor private voertuigen en met het Handelsregister (Kamer van Koophandel voor bedrijfsvoertuigen) om te controleren of de adresgegevens van de eigenaar van een voertuig dat in overtreding is juist zijn.

· NPR (Nationaal parkeerregister) voor ontheffingen in autoluwe gebieden.

· DigiD voor het aanvragen van een ontheffing voor de milieuzones en het inzien van foto’s van een overtreding,

· E-herkenning, idem

· TNO voor het koppelen van de emissiefactor aan de gepasseerde voertuigen voor de milieuzones.

# data[].attributes.proportionality
De impact voor het gebruik van het algoritme staat in verhouding tot het doel, namelijk het recht van Amsterdammers op een schone lucht, een leefbaar klimaat, verkeersveiligheid, een bereikbare stad en een aangename leefomgeving. Door de milieuzones worden de meest vervuilende voertuigen uit de stad geweerd, hierdoor verbetert de luchtkwaliteit in de stad. In de andere zones worden met name voertuigen geweerd die relatief veel hinder veroorzaken, de verkeersveiligheid aantasten, de bereikbaarheid verminderen, bijvoorbeeld doordat zij door hun gewicht bruggen en kademuren beschadigen die daardoor afgezet moeten worden, enz. en daarmee bijdragen aan een verminderde leefbaarheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Steekproeven door buitengewone opsporingsambtenaren (boa’s) zijn integraal onderdeel van deze geautomatiseerde besluitvorming. Een steekproef is het handmatig beoordelen of het kenteken van het voertuig op de overtredingsfoto overeenkomt met het kenteken zoals dat door de herkenningssoftware is geïdentificeerd. Dit gebeurt door een BOA. Indien bezwaar is aangetekend, dan wordt een overtredingsfoto altijd nogmaals (handmatig) door een BOA beoordeeld. Daarnaast kunnen betrokkenen zelf via https//Mijn.Amsterdam.nl en DigiD de overtredingsfoto bekijken.

# data[].attributes.risks
Er zijn twee soorten risico’s namelijk:

1. Het risico is dat er ten onrechte overtredingen worden vastgesteld.

2. Een ander risico is dat overtredingen worden gemist.

Deze risico’s worden als volgt verder beperkt: Kentekenherkenningsalgoritme: minimaal risico. Als een kenteken verkeerd wordt gelezen en het onjuist gelezen kenteken blijkt te bestaan en hoort bij een voertuig dat geen toegang heeft tot de milieuzone, dan krijgt de verkeerde persoon een boete opgelegd. Dit gebeurt zeer zelden omdat de herkenningssoftware aan bovengenoemde zware eisen voldoet en er (steeksproefsgewijs) een controle plaatsvindt door een BOA, en de kans dat het onjuist geïdentificeerde voertuig geen toegang heeft tot de milieuzone klein is. In het enkele geval dat dit toch gebeurt, wordt een bezwaar van de eigenaar van het ten onrechte beboete voertuig tegen de boete uiteraard toegewezen. Als het kenteken van een voertuig dat geen toegang heeft tot de milieuzone door de camera onjuist wordt gelezen, krijgt de eigenaar ten onrechte geen boete opgelegd. Dit gebeurt maar zelden. Anders dan door de maatregelen met betrekking tot de betrouwbaarheidseisen die aan de herkenningssoftware in de camera’s worden gesteld, valt dit risico niet te mitigeren. Betrouwbaarheidsinschatting: dit algoritme verlaagt bovenstaande risico’s. Voertuigherkenningsalgoritme: geen risico’s omdat dit algoritme niet leidt tot een boete. Besluitvorming toegang tot een zone: geen risico onder voorbehoud van een juist gelezen kenteken (zie algoritmes 1 en 2).

# data[].attributes.sourceData
1. kentekenherkenningsalgoritme.

Bij het passeren van een voertuig wordt door een ANPR-camera een foto gemaakt en in die foto wordt op basis van vorm een kenteken gezocht (plate finder). Met beeldherkenningsstechnieken wordt vervolgens naar karakters gezocht. Het algoritme gebruikt hierbij stipjes en lijntjes. Op die manier wordt een beeld van cijfers en letters gemaakt. Dit algoritme maakt gebruik van voornamelijk met Nederlandse kentekens gevulde referentiedatabank waardoor ze het beste herkend worden. Het merendeel van de voertuigen (rond de 97%) betreft voertuigen met een Nederlands kenteken.

2. Een algoritme dat de betrouwbaarheid van de kentekenherkenning beoordeelt.

Het systeem beoordeelt de kans dat het kenteken goed gelezen is. Het resultaat van het herkennen van maximaal 5% van de kentekens van een voertuig met een Nederlands kenteken mag als onbetrouwbaar worden gecategoriseerd. Deze gegevens worden dan niet verwerkt.

3. Voertuigherkenningsalgoritme

Dit is een algoritme dat alleen wordt ingezet indien er door algoritme 1 is vastgesteld dat er sprake is van een niet-Nederlands kenteken. Algoritme 3 stelt op basis van beeldanalyse vast of het passerende voertuig een personenvoertuig, een bestelauto, een vrachtauto of een autobus is. De aantallen voertuigen worden per categorie, locatie en tijdstip van passeren, zonder kenteken, gebruikt voor beleidsdoeleinden, zoals analyses voor verkeersonderzoek.

4. Beslisalgoritme toegang tot een zone

Om te bepalen of een passerend voertuig toegang heeft tot de zone zoals bepaald in het verkeersbesluit, worden de relevante voertuiggegevens behorend bij het gedetecteerde kenteken geautomatiseerd opgevraagd bij de RDW. Als op basis daarvan wordt geconstateerd dat het recht op toegang aanwezig is, wordt het kenteken onherroepelijk verwijderd uit het passagecontrolesysteem. Als het recht er niet is, controleert het systeem geautomatiseerd of er een ontheffing bekend is gekoppeld aan het kenteken. Zo ja, dan wordt het kenteken onherroepelijk verwijderd uit het passagecontrolesysteem. Bij al deze stappen wordt één op één het verkeersbesluit gevolgd. Indien er geen recht en geen onheffing worden gevonden, wordt geautomatiseerd een boetedossier samengesteld dat wordt doorgezet naar het CJIB dat de beschikking verstuurd. Een BOA controleert steekproefgewijs of het gedetecteerde kenteken overeenkomt met het kenteken op de foto en of er redenen zijn om een boete te seponeren.

# data[].attributes.goal
Doel

De IGJ heeft beperkte capaciteit en moet daarom gerichte keuzes maken in het toezicht op nieuwe zorgaanbieders. Op basis van de kenmerken die in het meldformulier worden aangeleverd, wordt een eerste prioritering aangebracht om te bepalen waar mogelijk extra toezicht nodig is. Dit maakt het toezicht effectiever en efficiënter.

Impact

Deze prioritering kan ertoe leiden dat een inspecteur aanvullende informatie opvraagt of bijvoorbeeld een bezoek brengt om de situatie verder te beoordelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis is gebaseerd op de Wtza. Deze wet verplicht dat nieuwe zorgaanbieders zich melden bij het CIBG. Na deze melding beoordeelt de IGJ de meldformulieren en indien nodig wordt vervolgtoezicht ingezet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de antwoorden en kenmerken in het meldformulier krijgt een nieuwe zorgaanbieder een prioritering. Eerst wordt vastgesteld of de aanbieder onder toezicht van de IGJ valt. Daarna worden de relevante bedrijfsregels doorlopen, die samen de uiteindelijke prioriteit bepalen. Bij elke melding wordt de score zichtbaar gemaakt, inclusief de kenmerken waarop deze score is gebaseerd. De bedrijfsregels kunnen per zorgsector verschillen en worden waar nodig periodiek herzien om aan te sluiten bij ontwikkelingen in de zorg.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van bedrijfsregels zorgt voor een systematische en goed navolgbare eerste prioritering. Zonder deze structuur blijft de selectie te afhankelijk van individuele interpretaties, waardoor het risico op willekeur toeneemt en capaciteit minder doelmatig wordt benut. Zeker bij een groeiend aantal meldingen biedt deze aanpak een praktische manier om relevante kenmerken helder in beeld te krijgen en het toezicht gericht en consistent te organiseren

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme maakt een eerste prioritering ter ondersteuning van de beoordeling van een melding van een nieuwe zorgaanbieder. De definitieve beslissing ligt altijd bij de inspecteur, die bepaalt of een bezoek aan de aanbieder of een andere vorm van vervolgtoezicht nodig is.

# data[].attributes.risks
De bedrijfsregels worden periodiek geëvalueerd en als het nodig is, aangepast.

# data[].attributes.sourceData
De bedrijfregels maken gebruik van de informatie uit het meldformulier voor nieuwe zorgaanbieders.

# data[].attributes.goal
Het primaire doel is burgers die in aanmerking komen voor specifieke gemeentelijke regelingen, zoals "Isolatie en Nij Begun" (Maatregel 29), eenvoudig inzicht te geven in hun rechten en plichten zonder dat zij zelf juridische teksten hoeven te ontcijferen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Maatregel 29: isolatieaanpak voor woningen in Groningen en Noord-Drenthe

Nij Begun is een stichting van Provincie Groningen en gemeenten in Groningen en Noord-Drenthe. De overheid neemt met Nij Begun 50 maatregelen om inwoners van het aardbevingsgebied in Groningen en Noord-Drenthe te steunen. Maatregel 29 is één van die maatregelen. Deze regel heet officieel ‘De subsidieregeling isolatie en ventilatie gebouwen, woonboten en woonwagens provincie Groningen en de gemeenten Aa en Hunze, Noordenveld en Tynaarlo’. De subsidieregeling is voor het isoleren en verbeteren van de ventilatie van woningen in het aardbevingsgebied. Zo bereiken deze de standaard voor woningisolatie. Samenwerkingsverband Noord Nederland (SNN) voert Maatregel 29 uit. Inwoners vragen de subsidie dan ook aan op de website van SNN. Wij delen gegevens met SNN over eerdere subsidie-aanvragen bij RVO.

De verwerking van persoonsgegevens binnen de chatbot en het achterliggende platform vindt plaats op basis van wettelijke grondslagen uit de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG/GDPR) waaronder:

Met behulp van de disclaimer(s) geven wij duidelijk de doelverbinding aan, doen wij aan minimale gegevensverwerking toereikend tot wat noodzakelijk is (contact opnemen), zorgen wij voor juiste informatiebronnen die ten grondslag ligt van de chatbot, anonimiseren wij alle herleidbare PII gerelateerde datapunten met uitsluitsel van contact gegevens waar toestemming voor gegeven wordt, beperken wij de opslag tot 30 dagen (art. 5 lid 1a tot f AVG).

Voor het verwerken van service-deskberichten en andere menselijke contactmomentenis uitdrukkelijke toestemming van de gebruiker vereist (art. 6 lid 1a AVG).

Voor het loggen en analyseren van anonieme sessiegegevens ten behoeve van kwaliteitsbewaking en verbetering wordt het gerechtvaardigd belang gehanteerd (art. 6 lid 1f AVG).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het Chapter-algoritme draait in een afgebakende cloudomgeving en werkt volgens een Retrieval-Augmented Generation (RAG)-architectuur. De kennisbasis bestaat uit één of meerdere vectorstores met uitsluitend door Nij Begun en Milieu Centraal geverifieerde wetteksten. Na een eerste guardrail-controle wordt elke gebruikersvraag via gespecialiseerde zoekpaden verwerkt door diverse retrievers (waaronder RAPTOR, Hybrid, MMR en AgenticRAG met Hypothetical Document Embeddings en Self-Query Refinement). Deze retrievers selecteren de meest relevante passages, waarna het uiteindelijke antwoord wordt gegenereerd met behulp van geavanceerde Large Language Models, waaronder GPT-4.1, Mistral Large, Claude 4.0 Sonnet, Gemini-pro 2.5, of bijvoorbeeld Grok 3.

Het gegenereerde antwoord wordt via TLS-versleutelde API-endpoints aan de gebruiker aangeboden via een webapplicatie die draait op Azure-containers. De infrastructuur is schaalbaar: er is altijd minimaal één worker actief en bij toenemende drukte worden automatisch extra workers toegevoegd, tot een maximum van twintig. Voor de technische realisatie maakt het platform gebruik van toonaangevende (cloud)leveranciers zoals OpenAI, Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, XAI (Grok) en Mistral AI. Alle data wordt zowel tijdens verzending als in rust versleuteld opgeslagen en privacy-by-design is leidend binnen het hele platform. Met oog op gebruik van huidige Azure applications, zijn de volgende standaardbeveiligingen en netwerkfeatures automatisch van kracht:

Ingress: automatische HTTPS/TLS-beveiliging, DDoS-bescherming en load balancing, automatisch certificaatbeheer, IP-restricties (allowlist/denylist), en integratiemogelijkheden met Web Application Firewall (WAF) voor eventueel kwaadwillende traffic.

Egress: container-apps draaien in sandboxed omgeving met beperkt uitgaand verkeer; VNet-integratie mogelijk via Virtual Network Integration (NSG/route-table-controle), inclusief opties voor NAT-gateway, Network Security Groups en Firewall-afhankelijk uitgaand verkeer.

Om misbruik en kwaadwillend verkeer tegen te gaan, is op alle interne APIs van de chatbot een strikte rate limiter ingesteld. Per sessie kunnen maximaal 30 requests per minuut worden uitgevoerd. Overschrijdt een gebruiker of geautomatiseerd systeem deze limiet, dan worden verdere verzoeken automatisch geblokkeerd gedurende de resterende tijdsperiode. Deze maatregel voorkomt overbelasting van het platform en beschermt zowel de infrastructuur als de dienstverlening tegen DDoS-aanvallen en andere vormen van ongewenste traffic.

# data[].attributes.proportionality
Het systeem communiceert nooit direct met burgers. Er vindt geen communicatie naar burgers plaats zonder voorafgaande beoordeling en eventuele aanpassing door de kennismedewerkers van de provincie Groningen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vindt geen communicatie naar burgers plaats zonder voorafgaande beoordeling en eventuele aanpassing door de kennismedewerkers van de provincie Groningen.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming of communicatie en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor een email naar subsidie-aanvragers. Alle voorstellen worden door een betrokken medewerker van de provincie Groningen bekeken.

# data[].attributes.sourceData
Het Chapter-algoritme gebruikt primair geverifieerde wetteksten, goedgekeurd door Nij Begun en Milieu Centraal, als kennisbron in de vectorstore. Persoonsgegevens worden alleen verwerkt na uitdrukkelijke toestemming, bijvoorbeeld bij het invullen van een servicedeskformulier. Dit betreft: naam, e-mailadres, onderwerp, bericht, IP-adres, browsergegevens, datum, en tijdstip. Voor kwaliteitscontrole worden geanonimiseerde sessiegegevens (zoals gehashte gebruikers-ID’s) tijdelijk opgeslagen. Alle persoonsgegevens worden na maximaal 30 dagen verwijderd of geanonimiseerd.

# data[].attributes.goal
Doel: voor de uitvoering van de regeling AVV is het belangrijk dat het IMG met de juiste uitgekeerde schadebedragen werkt. In het verleden is gebleken dat niet altijd de juiste schadebedragen uit de dossiers van de Nederlandse Aardolie Maatschappij (NAM) zijn overgenomen in de dossiers van het IMG. Het AI-systeem kan het juiste schadebedrag uit de NAM-dossiers halen. Deze NAM-schadebedragen worden vervolgens gebruikt voor de berekening van de aanvullende vaste vergoeding.

Impact: Het AI-systeem heeft invloed op mensen die een schadebedrag van de NAM hebben gekregen en zich nu hebben aangemeld voor de AVV. De uitkomst van de berekening van het AI-systeem wordt gebruikt om te beoordelen of een NAM-dossier in aanmerking komt voor de AVV.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 2 lid 3 Tijdelijke wet Groningen en art. 40 UAVG.

# data[].attributes.methodsAndModels
De verwerking van data gebeurt in drie stappen, te weten: uitlezen, anonimiseren en extraheren.

1. Bij het uitlezen worden de Word- en PDF-documenten omgezet in platte tekst per pagina. Elke pagina wordt doorgegeven aan de tweede stap.

2. In deze stap wordt elke pagina geanonimiseerd door middel van het Wegstreepn-pakket, een binnen het IMG gebruikt prgramma om documenten te anonimiseren. De anonimisatie is nodig voordat de data wordt verwerkt middels het GPT-model in de derde stap.

3. In deze stap worden alle pagina's van alle documenten samen met een prompt naar het GPT-model gestuurd. Het model geeft dan het genoemde schadebedrag terug (documentnaam en paginanummer). Als er ook bijkomende kosten in het geding zijn, worden deze ook verstuurd. Ook de locatie wordt teruggekoppeld.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

De geautomatiseerde controle van uitgekeerde schadebedragen uit NAM-dossiers is sneller dan de handmatige controle. Hierdoor kunnen aanvragen sneller afgehandeld  worden.

Het algoritme vindt in 70% van de gevallen hetzelfde bedrag dat in de databank is vermeld. Dit bespaart evenveel tijd. Zonder deze tijdsbesparing was de brede openstelling niet mogelijk.

Nadelen:

Er bestaat een kans dat de resultaten niet overeenkomen met het bedrag uit de database. Als dit het geval is, wordt het resultaat door een mens gecontroleerd.

Het model is vrij zwaar en de analyse duurt vrij lang als het  geautomatiseerd plaatsvindt. Het gaat om een gemiddelde van 23 uur voor 1000 dossiers.

# data[].attributes.humanIntervention
Het AI-systeem kan twee uitkomsten geven:

1. Het bedrag dat het systeem vindt, komt overeen met het bedrag dat vroeger vanuit het NAM-dossier opgenomen is in het dossier van het IMG, of,

2. Het bedrag komt niet overeen.

1. Komt een  bedrag overeen, dan wordt het automatisch gebruikt voor de AVV. Er is dan geen menselijke tussenkomst nodig. Het AI-systeem wordt wel regelmatig door een mens gecontroleerd op prestaties.

2. Het bedrag komt niet overeen. Wanneer het bedrag niet overeenkomt, wordt een dossier altijd helemaal opnieuw beoordeeld door een mens.

# data[].attributes.risks
De AVV is onderdeel van de Regeling Forfaitair. Op de Regeling Forfaitair is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd, waarin maatregelen zijn voorgesteld om de risico's van, onder andere de AVV, tot een minimum te beperken. Daarnaast is vanuit het IMG een uitgebreide onderzoek verricht naar de juridische kwalificatie van het algoritme onder de Europese AI-Verordening.

# data[].attributes.sourceData
Trainingsdata:

Geen. Het gebruikte model betreft GPT 4.0-turbo. Dit is een getraind LLM (groot taalmodel) dat in staat is om instructies (prompts) uit te voeren op basis van tekst.

Inputdata:

NAM-schadedossiers. Dit zijn de Word- en PDF-documenten.

# data[].attributes.provider
Het AI-systeem wordt gebouwd op GPT-4 van OpenAI, binnen de Microsoft Azure-omgeving van het IMG.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Wij hebben een aantal gegevens nodig om te beoordelen of u recht heeft op een Ziektewet-uitkering. We vragen u daarom om na uw ziekmelding een digitale vragenlijst in te vullen. De vragenlijst gebruikt een algoritme. Hiermee toont de vragenlijst op basis van uw antwoorden alleen de vragen die bij uw situatie passen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Ziektewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme verwerkt de ingevulde gegevens en zorgt ervoor dat u vragen krijgt die passen bij uw situatie. Zo bepaalt uw antwoord bij ‘geslacht’ bijvoorbeeld of u vragen krijgt over zwangerschap.

Met alle informatie uit de vragenlijst kunnen wij zien of u recht heeft op een Ziektewet-uitkering. Ook bekijken we welke vervolgstappen voor u nodig zijn:

We bekijken of u (tijdelijk) uw eigen werk niet kan doen.

We bekijken hoe zwaar uw werk is.

We bekijken welke dienstverlening wij u kunnen bieden en of we contact met u opnemen.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme van de digitale vragenlijst ziekmelding is zo ontwikkeld dat iedereen die een Ziektewet-uitkering aanvraagt op dezelfde manier wordt behandeld. Dit gebeurt als volgt:

Het algoritme gebruikt geen persoonskenmerken zoals afkomst, BSN en postcode.

Het algoritme gebruikt van iedereen altijd dezelfde basisgegevens.

Het algoritme verwerkt alle antwoorden en andere gegevens op dezelfde manier.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

We controleren regelmatig of het algoritme de juiste gegevens gebruikt.

Onze medewerkers kijken zorgvuldig naar de beoordeling van een uitkering. Zij voeren de beoordeling zelf uit. Het algoritme neemt dus zelf geen besluiten.

We controleren regelmatig resultaten van de vragenlijst en de kwaliteit van beoordelingen.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We verwijderen gegevens die niet (meer) belangrijk zijn.

We laten onafhankelijke organisaties controleren of we ons aan de wettelijke en ethische normen houden.

Een externe en onafhankelijke organisatie voert kwaliteitscontroles uit om te testen of het algoritme zorgvuldig is. Dit gebeurt naast de standaardcontroles die onze specialistische UWV-medewerkers al doen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt de volgende gegevens:

geslacht

soort verzekeringen

reden verzuim

verwachte hersteldatum

datum ontslag (einddatum dienstverband)

# data[].attributes.provider
Zelfontwikkeld  in samenwerking met externe leverancier Peercode

# data[].attributes.goal
Om een WW-uitkering te krijgen, is het belangrijk dat u actief naar werk zoekt. De Sollicitatiescan WW laat ons zien of u hier mogelijk extra ondersteuning bij nodig heeft. Zo kunnen we u sneller en beter helpen bij het vinden van een nieuwe baan.

# data[].attributes.lawfulBasis
WW-uitkering

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle gegevens bij elkaar geven een score. Deze score komt tot stand door uw gegevens te vergelijken met dezelfde gegevens die wij van andere cliënten hebben. Als uit de score blijkt dat u misschien ondersteuning nodig heeft bij het solliciteren, dan onderzoeken we dit. Een UWV-medewerker brengt dan uw persoonlijke situatie in kaart. Onder andere door naar uw arbeidsverleden, opleiding en sollicitatieactiviteiten te kijken. Als ook de medewerker denkt dat u hulp kunt gebruiken, nodigen wij u uit voor een persoonlijk gesprek. We bekijken dan samen met u welke vorm van ondersteuning het beste bij u past.

# data[].attributes.proportionality
Met het algoritme van de Sollicitatiescan WW bepalen we of u effectief solliciteert. Als dat mogelijk niet zo is, kunt u meer persoonlijke begeleiding krijgen. De Sollicitatiescan WW zorgt ervoor dat we ons vooral richten op mensen die onze begeleiding het meest nodig hebben.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van UWV houden op de volgende manieren toezicht op het gebruik van het algoritme:

De medewerker beslist of we u extra gaan ondersteunen bij het solliciteren. Ook beslist de medewerker samen met u hoe we dit gaan doen. Het algoritme neemt dus zelf geen besluiten.

Iedere week controleren gespecialiseerde UWV-medewerkers de resultaten van de Sollicitatiescan WW. Ook kijken ze of het algoritme de juiste gegevens gebruikt.

Zodra we zien dat de Sollicitatiescan WW niet het resultaat geeft dat we ervan verwachten, starten we een technisch onderzoek naar de oorzaak hiervan. Vinden we iets dat niet klopt? Dan passen we de Sollicitatiescan WW aan.

# data[].attributes.risks
We zorgen ervoor dat we blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy. Dat doen we op de volgende manieren:

We werken continu aan het onderhoud van het algoritme.

We hebben een Gegevensbeschermingeffectbeoordeling (GEB) uitgevoerd. Een GEB brengt in kaart welke persoonsgegevens worden gebruikt, op welke manier en of de privacy van de betrokkenen voldoende beschermd wordt. In de GEB worden maatregelen voorgesteld om de privacyrisico’s te beperken.

We houden ons aan de archiefwet door gegevens die niet (meer) belangrijk zijn te verwijderen.

We laten zowel onafhankelijke organisaties als interne controleafdelingen jaarlijks controleren of we ons aan de wettelijke en ethische normen houden. Dit doen we ook als er wijzigingen in de Sollicitatiescan WW worden aangebracht.

Een externe en onafhankelijke organisatie voert kwaliteitscontroles uit om te testen of het algoritme zorgvuldig is. Dit gebeurt naast de standaard controles die onze specialistische UWV-medewerkers jaarlijks al doen. In 2022 is de externe controle door adviesbureau KPMG uitgevoerd.

De Sollicitatiescan WW is zo ontwikkeld dat iedereen met een WW-uitkering op dezelfde manier wordt behandeld. Dit gebeurt als volgt:

De Sollicitatiescan WW gebruikt geen persoonskenmerken als afkomst, geslacht of leeftijd.

De Sollicitatiescan WW gebruikt van iedereen altijd dezelfde gegevens. Het algoritme verwerkt alle gegevens op dezelfde manier.

Aan de selectie van cliënten die uit de Sollicitatiescan WW komt, wordt altijd een aantal (30%) cliënten met een WW-uitkering toegevoegd die niet door het algoritme zijn uitgekozen. Onze medewerkers weten dus bij het uitvoeren van het onderzoek niet of gegevens uit de Sollicitatiescan WW komen of uit de groep die willekeurig is toegevoegd. Zij zien ook niet welke score een cliënt heeft gekregen. Zo zorgen we ervoor dat medewerkers niet worden beïnvloed bij hun beslissing om wel of geen ondersteuning aan te bieden.

# data[].attributes.sourceData
De Sollicitatiescan WW gebruikt persoonsgegevens uit uw Werkmap en uit de systemen van UWV. UWV mag deze persoonlijke informatie gebruiken om onze wettelijke taak om uw kans op werk te vergroten uit te voeren.

De Sollicitatiescan gebruikt eerst informatie die nodig is om te bepalen of u een cliënt bent die mogelijk in aanmerking komt voor extra ondersteuning bij het vinden van werk. Het gaat om de volgende gegevens:

uw burgerservicenummer (BSN)

de begin- en einddatum van uw WW-uitkering

of uw uitkering hoger is dan 0 euro

of u een lagere uitkering ontvangt, bijvoorbeeld omdat u naast uw WW-uitkering nog inkomsten uit werk heeft

wat voor soort dienstverlening u vanuit UWV aangeboden krijgt

de sollicitatieactiviteiten die u aan UWV heeft doorgegeven

of u (deels) bent vrijgesteld van de sollicitatieplicht

of u een verantwoordingstaak van UWV heeft gekregen, omdat u bijvoorbeeld te weinig heeft gesolliciteerd

Blijkt uit bovenstaande gegevens dat u bij de groep cliënten hoort die mogelijk hulp kan krijgen? Dan gebruikt de Sollicitatiescan WW ook informatie over hoe u solliciteert. Deze informatie houdt u bij in uw Werkmap. Het gaat om de volgende gegevens:

hoeveel verschillende activiteiten u doet om te solliciteren

hoe vaak u een eerste sollicitatiegesprek heeft

hoe vaak u belt met een werkgever

hoe vaak u solliciteert op een vacature

hoe vaak u netwerkgesprekken heeft

hoeveel verschillende contactpersonen u heeft doorgegeven

welke informatie u doorgeeft over uw contactpersonen

met hoeveel verschillende organisaties u contact heeft

hoeveel uur er gemiddeld zit tussen alle activiteiten die u doet om werk te vinden

hoeveel uur er gemiddeld zit tussen het doorgeven van uw activiteiten om werk te vinden

Verder gebruikt het algoritme nog informatie over uw beschikbaarheid, uw arbeidsverleden en uw WW-recht:

het aantal uur dat u beschikbaar bent voor werk

hoe uw arbeidsverleden eruit ziet

hoeveel dagen van uw WW-uitkering zijn verbruikt

hoeveel procent van uw WW-uitkering is verbruikt

hoeveel dagen u nog recht heeft op een WW-uitkering

hoeveel dagen er zitten tussen de aanvraag- en startdatum van uw WW-uitkering

# data[].attributes.name
WOZ taxatie met modelmatige waardebepaling

# data[].attributes.goal
Jaarlijks bepalen we de WOZ-waarde van alle woningen in de gemeente Coevorden. Om dit proces uit te kunnen voeren gebruiken we een rekenmodel (het algoritme). Dit zorgt ervoor dat we het werk beter en sneller kunnen doen. Ook zorgen we zo dat we alle woningen op dezelfde manier behandelen.

Het algoritme heeft invloed op de eigenaren van woningen, doordat de WOZ-waarde bepaalt hoeveel onroerendezaakbelasting iemand voor zijn woning moet betalen. Daarnaast heeft het invloed op de inkomstenbelasting en de verhuurdersheffing. Voor huurders kan de WOZ-waarde invloed hebben op de maximale huurprijs. De WOZ-waarde is namelijk onderdeel van het puntensysteem waarmee men de maximale huurprijs berekent.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet waardering onroerende zaken (WOZ). Deze wet is bedoeld om de bepaling van deze waardes te regelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme rekent met genoemde informatie van verkochte woningen en berekent op basis hiervan een WOZ-waarde voor verkochte en niet-verkochte woningen. De WOZ-waardes worden altijd nog door een van onze taxateurs gecontroleerd en als dat nodig is aangepast.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief voor dit algoritme is het compleet met de hand berekenen van de waarde. Door het grote aantal woningen kost dit heel veel tijd. Ook is er daardoor meer kans op fouten. Het is beter om het algoritme te gebruiken, omdat dat voor minder handwerk zorgt. Daarmee hebben we meer tijd voor controles. Ook is het belangrijk om gelijke gevallen gelijk te behandelen. Dit kan beter door een standaard proces te volgen, wat we kunnen automatiseren. Zo zorgen we dat de lasten eerlijk verdeeld worden onder inwoners.

# data[].attributes.humanIntervention
De gegevens waar het algoritme mee gaat rekenen zijn van verkochte woningen. Wij controleren deze gegevens voordat hiermee gerekend wordt. We kijken of de eigenschappen van de woning kloppen. Denk hierbij aan de volgende gegevens: onderdelen van de woning zoals de gebruiksoppervlakte, aanbouwen, dakkapellen en garages. Ook gebruiken we informatie over de toestand van de woning: zoals hoe goed het onderhouden is, de kwaliteit van de voorzieningen zoals keuken en badkamer en de kwaliteit van de woning zelf.

Nadat het algoritme een waarde heeft berekend, controleert onze taxateur deze. De taxateur controleert de waarde met verkoopcijfers van woningen die vergelijkbaar zijn. En er wordt gecontroleerd op het jaar daarvoor gemaakte bezwaren. Ook controleert de Waarderingskamer (de landelijke toezichthouder) regelmatig ons werk en dat van andere gemeenten.

# data[].attributes.risks
Belangrijke risico’s zijn: de kwaliteit van gegevens over woningen, de hoeveelheid verkochte woningen, de inrichting van het model en de kwaliteit van de controle op de uitkomsten van het rekenmodel.

De verschillende gegevens moeten betrouwbaar zijn om de juiste resultaten te kunnen berekenen. Dit risico beperken we door menselijke controle op verschillende momenten in het proces. De Waarderingskamer doet een externe controle op de berekening van onze WOZ-waardes en moet toestemming geven voor we definitieve WOZ-waardes kunnen vaststellen.

Ook is het belangrijk dat we de uitkomsten van het rekenmodel goed kunnen uitleggen. Dit kunnen we omdat we weten hoe de waardes berekend worden. U kunt via de website van de gemeente het taxatieverslag bekijken voor een onderbouwing van de waarde van uw woning.

# data[].attributes.sourceData
Bij het berekenen van de WOZ-waardes gebruiken we verschillende basisregistraties: Hierin houdt de Nederlandse overheid verschillende gegevens bij. Gegevens over van wie een woning is en hoe groot het stuk grond is komen uit de Basisregistratie Kadaster. Daarnaast gebruiken we de Basisregistratie Adressen en Gebouwen. Hieruit komen gegevens zoals de oppervlakte van de woning en het bouwjaar. Voor de Wet WOZ zelf verzamelen wij de volgende gegevens: onderdelen van de woning zoals de gebruiksoppervlakte, aanbouwen, dakkapellen en garages. Ook verzamelen wij gegevens over de toestand van de woning zoals het kwaliteits-, onderhouds- en voorzieningenniveau. Deze gegevens verzamelen wij via gegevens uit verkoopadvertenties, koopinlichtingenformulieren en informatieformulieren.

# data[].attributes.website
Onroerendezaakbelasting (OZB), WOZ-waarde en taxatieverslag | Gemeente Coevorden

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra inspanning voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval (het niet automatisch onveilig versturen) kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De politie gebruikt zoekwoorden om informatie in systemen te vinden. Om goede zoekresultaten te krijgen, is het belangrijk dat deze woorden passen bij het taalgebruik in de registraties. Dat taalgebruik wijkt vaak af van normaal Nederlands, bijvoorbeeld door afkortingen en politietermen.

De Querytoetser helpt hierbij. Op basis van ingevoerde zoekwoorden laat het hulpmiddel andere passende woorden zien. Daarbij houdt het rekening met het taalgebruik binnen de politie.

De gebruiker kan een woord invoeren, bijvoorbeeld het woord 'vuurwapen'. De applicatie laat daarna andere bijbehorende woorden zien, zoals 'handvuurwapen', 'vuwa' en 'vuurwapengelijkend voorwerp'.

Door deze woorden daarna te gebruiken in een zoekopdracht kunnen medewerkers vollediger zoeken en sneller de juiste informatie vinden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De applicatie gebruikt een model dat woorden met elkaar vergelijkt op basis van gebruik. Het model leert welke woorden vaak samen in teksten voorkomen.

Daarvoor gebruikt het een eenvoudig neuraal netwerk met twee lagen. Het model voorspelt woorden op basis van omliggende woorden. Zo leert het welke woorden inhoudelijk op elkaar lijken. Woorden met een vergelijkbare betekenis komen daardoor dicht bij elkaar te staan in het model.

# data[].attributes.proportionality
Als een zoekopdracht niet volledig is, kan het gebeuren dat belangrijke registraties niet worden gevonden. Deze applicatie helpt om een zoekopdracht vollediger te maken. Daardoor is de kans groter dat relevante informatie wel wordt gevonden.

# data[].attributes.humanIntervention
De gebruiker bepaalt zelf welke woorden gebruikt worden in de zoekopdracht. Daardoor heeft het model geen invloed op de uiteindelijke zoekopdracht die de medewerker maakt.

# data[].attributes.risks
Het is aan de gebruiker om juridisch en ethisch bewust om te gaan met het opstellen van een zoekopdracht.

Een woord moet minimaal 15 keer in het het politiesysteem voorkomen, anders is het te uniek om te worden meegenomen in het model.

Namen van verbalisanten worden uit de teksten verwijderd.

# data[].attributes.sourceData
Vrije tekst data uit politiesystemen (data van 01-10-2024 t/m 01-10-2025)

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de Fixi app, het meldingensysteem van de gemeente Heemskerk. De melder omschrijft zijn melding, het algoritme(1) herkent woorden uit de omschrijving en geeft daarmee een suggestie voor de hoofdcategorie van de melding. De melder bepaalt uiteindelijk zelf welke hoofdcategorie bij de melding het beste past (bijvoorbeeld ‘overlast en handhaving’ of ‘straatmeubilair’). Aan elke hoofdcategorie zit een vakgroep gekoppeld, zodat de melding bij het juiste behandelteam van de gemeente terecht komt. Aan elke (sub-)categorie is een vooraf bepaalde afhandeltermijn gekoppeld. Afhankelijk van de keuze van de melder, is de melding te zien op de openbare kaart en daarmee zichtbaar voor andere inwoners (met uitzondering van overlast- en afvalmeldingen, die zijn altijd onzichtbaar). Het algoritme(2) herkent persoonsgegevens in de omschrijving en persoonskenmerken (kentekens, gezichten) op foto's en maakt deze onleesbaar.

# data[].attributes.methodsAndModels
Algoritme (1)

Er wordt gebruik gemaakt van de Azure Language Studio Service (Multi class classification) voor het trainen en voorspellen van meldingen. Bij de implementatie van de module ‘Automatisch categoriseren van meldingen’ wordt er een dataset van 250 omschrijvingen geïmporteerd. Deze omschrijvingen worden gelinkt met de categorieën. Iedere maand worden de omschrijvingen en categorieën van afgehandelde meldingen toegevoegd aan de training set, zodat de categorie steeds beter voorspeld wordt.

Algoritme (2)

Nummerplaatherkenning wordt uitgevoerd met een ALPR-module die de randdetectietechnieken van OpenCV combineert met de LSTM-gebaseerde OCR-engine van Pytesseract voor nauwkeurige tekenextractie. Gezichtsdetectie wordt uitgevoerd met de RetinaFace library, die een deep learning-gebaseerd single-shot detectiealgoritme gebruikt dat geoptimaliseerd is voor het lokaliseren van gezichtskenmerken. Voor tekstdetectie gebruiken we EasyOCR, dat gebruikmaakt van het CRAFT-algoritme voor het identificeren van tekstregio's en CRNN voor het herkennen van de tekstinhoud. Om de privacy te waarborgen, worden gevoelige gebieden zoals gezichten, nummerplaten en specifieke tekstelementen onscherp gemaakt:

Gaussiaanse convolutie voor het gladstrijken van afbeeldingen,

Kleurruimte transformaties voor preprocessing,

En bitmap rendering voor annotaties zoals rechthoeken en labels.

Voor het maskeren van tekst gebruiken we een NER-module (Named Entity Recognition) met het BERT-algoritme, dat contextueel begrip biedt voor het identificeren van gevoelige tekstuele entiteiten. Deze entiteiten worden vervolgens gemaskeerd met behulp van algoritmen voor het matchen van patronen op basis van reguliere expressies.

# data[].attributes.proportionality
Voorheen moesten melders zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste vakgroep van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met hoofdcategorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste hoofdcategorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme(1) dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt een suggestie gegeven voor welke hoofdcategorie het beste bij de melding past. De melder blijft wel de regie houden, en kan alsnog een andere hoofdcategorie kiezen als diegene het niet eens is met de suggestie voor de hoofdcategorie. Het gebruik van het algoritme in Fixi maakt het verwerken van meldingen over de openbare ruimte sneller, nauwkeuriger en overzichtelijker. Meldingen worden automatisch herkend en ingedeeld, waardoor de juiste vakgroep sneller aan de slag kan. Hierdoor kan de gemeente efficiënter werken en worden meldingen beter opgevolgd. Andere manieren van verwerken, zoals volledig handmatig categoriseren van meldingen, zouden meer tijd en capaciteit kosten en leiden tot langere doorlooptijden. De inzet van dit algoritme wordt daarom als redelijk en verantwoord beschouwd.

Om te voorkomen dat eventuele persoonsgegevens in de omschrijving of op de foto's zichtbaar zijn voor andere inwoners wordt een algoritme(2) ingezet voor het blurren van elementen op foto's en het onleesbaar maken van gegevens. Andere manieren van verwerken, zoals handmatig alle foto's en teksten nalopen, zouden meer tijd en capaciteit kosten, met daarbij het risico dat meldingen die buiten werktijd gemaakt worden, pas de volgende werkdag worden beoordeeld en aangepast. De inzet van dit algoritme wordt daarom als redelijk en verantwoord beschouwd.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke melding wordt intern nog bekeken en beoordeeld door de behandelaar bij het in behandeling nemen van de melding. Meldingen die in de verkeerde hoofdcategorie binnen zijn gekomen, worden handmatig omgezet door de hoofdcategorie aan te passen, zodat ze bij de juiste vakgroep terecht komen.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan het algoritme (1). Het algoritme heeft geen impact op de beslissing, maar geeft een suggestie voor de juiste categorie en zorgt daarmee dat gemakkelijker de juiste keuze gemaakt wordt. Zo is de melding sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht .

Het algoritme (2) heeft geen impact op een beslissing, maar is bedoeld om eventuele persoonsgegevens onherkenbaar te maken in de omschrijving en op foto's. De medewerkers van de gemeente zien de oorspronkelijke foto's en data. De inwoners zien de gecensureerde foto's en tekst, wanneer de melding is gedeeld op de openbare kaart. Het kan zijn dat het algoritme een persoonsgegeven niet goed herkend, hier zal per situatie op gehandeld worden door de behandelaar.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme in de Fixi‑app verwerkt gegevens over meldingen in de openbare ruimte. Deze gegevens gaan vooral over het type melding (zoals kapotte verlichting of zwerfafval), de locatie en het moment waarop de melding is gedaan. De informatie wordt gebruikt om meldingen automatisch te categoriseren en door te sturen naar de juiste afdeling of medewerker.

Daarnaast kan de indiener ervoor kiezen om ook persoonsgegevens op te geven, zoals naam, adres (niet verplicht), telefoonnummer en/of e-mailadres. Deze gegevens worden alleen gebruikt om eventueel contact op te nemen over de melding.

De indiener bepaalt zelf of deze persoonsgegevens worden meegestuurd: ook zonder het delen van deze gegevens kan een melding worden gedaan. Zodra een melding is ingediend, worden alle persoonsgegevens automatisch geanonimiseerd op de openbare kaart.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme combineert verschillende omgevings- en gebruikskenmerken per wegvak. Met behulp van een statistisch model (random forest regressie) worden parameters bepaald die beschrijven hoe snel het asfalt slijt in de tijd.

# data[].attributes.proportionality
Er is bewust gekozen voor een ondersteunend hulpmiddel dat inzicht geeft, maar geen automatische beslissingen neemt. De uitkomsten worden visueel weergegeven op een kaart en in een slijtagecurve over de tijd, zodat wegbeheerders zelf kunnen beoordelen wat dit betekent voor onderhoudsplanning.

# data[].attributes.humanIntervention
De wegbeheerder blijft volledig verantwoordelijk voor beslissingen over onderhoud. Het algoritme voegt een extra indicatie toe aan bestaande informatie, zoals fysieke inspecties en eerdere metingen. Beslissingen worden op dezelfde manier genomen als voorheen, maar met meer detail per wegvak.

# data[].attributes.risks
Experts zijn geraadpleegd over slijtage-indicatoren en databronnen. Het model, getraind met 2024-gegevens en getest op 2025, heeft afwijkingen <3%. De uitkomsten worden altijd naast andere bronnen gebruikt, zodat afwijkende voorspellingen snel opvallen en gecontroleerd kunnen worden.

# data[].attributes.sourceData
hoogtegegevens (AHN)

verkeersgegevens (NDW-modellen)

bodemgegevens (BRO)

GIS-kaarten met bomen (ATLAS Provincie Utrecht)

UV-indexkaarten, grondwaterstanden

kadastrale gegevens

historische onderhoudsdata

metingen van asfaltrafeling conform de CROW-standaard.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit rekenprogramma is het berekenen van geluid d.m.v. een standaard wettelijk vastgelegd meet- en rekenschrift. De resultaten worden door de provincie gebruikt: bij het maken van geluidskaarten (wegen en trams), als input voor het doelmatigheidscriterium bij het Omgevingsprogramma Actieplan geluid, het treffen van geluidreducerende maatregelen bij wegenprojecten, de vaststelling en monitoring van geluidproductieplafonds bij provinciale wegen, het bepalen van mogelijke geluidoverlast vanwege verkeerslawaai, onderzoeken naar noodzaak van geluidisolatie van gevels van woningen, voor tramlawaai en monitoren van het geluid in stiltegebieden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Geluidprojecten en geluidproductieplafonds wegen en industrie: Artikel 2.12a van de omgevingswet.

De Europese verplichting om elke 5 jaar geluidbelastingkaarten en actieplannen op te stellen is overgenomen in artikel 3.8 en artikel 20.17 van de Omgevingswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
GeoMilieu berekent, modelleert en presenteert geluiddata op basis van een standaard meet- en rekenschrift.

# data[].attributes.proportionality
Gebruik van dit algoritme is noodzakelijk voor het bepalen van het geluid in de omgeving.

# data[].attributes.humanIntervention
De input (de verzamelde data) wordt door mensen gedaan. Het programma rekent met deze data en geeft een output. Deze output leidt niet tot automatische beslissingen, maar zijn input voor menselijke beslissingen.

# data[].attributes.risks
Het rekenprogramma wordt beheerd door leverancier DGMR. Het rekenprogramma wordt gecontroleerd en bijgesteld als er fouten opgemerkt zijn.

# data[].attributes.sourceData
geluidgegevens.nl,

CVGG

# data[].attributes.goal
Bij de digitale overheidsdienstverlening binnen Nederland wordt het burgerservicenummer (in combinatie met DigiD) gebruikt om een betrouwbare koppeling te leggen tussen de persoon die in inlogt en de persoon in de database van de dienstverlener.

Bij de digitale dienstverlening binnen Europa werkt dit op een vergelijkbare manier, maar net iets anders.

Een burger kan met een genotificeerd eIDAS-middel inloggen op de digitale dienstverlening van de Nederlandse overheid. Bij die inlog krijgt de Nederlandse overheidsdienst een set identificerende gegevens meegeleverd om te bepalen wie die burger is. Bij die set identificerende gegevens wordt ook een "Uniqueness ID" meegeleverd door het land dat het eIDAS-middel uitgeeft. Bij het eerste contact moet de dienstverlener op basis van de ontvangen identificerende gegevens vaststellen of de burger al voorkomt in de database of dat het een nieuwe klant is. Dit proces noemen we 'identity matching'. De dienstverlener wordt geacht het Uniqueness ID op te slaan voor gebruik bij volgende contacten.

Het uitvoeren van een foutloze identity matching is niet triviaal. De identiteitsgegevens die door het andere EU-land worden meegestuurd kunnen afwijken van de gegevens die in Nederland geregistreerd zijn. Bijvoorbeeld de verschillende schrijfwijzen van diakritische tekens (Müller/Mueller) of dubbelklanken (Tsjaikovski/Tchaïkovski/Chaikovski). Dit kan leiden tot verschillende soorten fouten; de persoon wordt ten onrechte niet herkend als nieuwe klant geregistreerd terwijl er al een registratie was onder een andere naam, of omgekeerd: de persoon wordt ten onrechte gekoppeld aan een andere persoon met een enigszins vergelijkbare naam.

In Nederland is ervoor gekozen om deze belangrijke en foutgevoelige stap in het dienstverleningsproces centraal uit te voeren, zodat niet alle individuele overheidsorganisaties dit zelf hoeven te doen. Dit voorkomt dubbel werk en fouten. De voorziening die hiervoor ontworpen is, heet het BRP-Koppelpunt. In het BRP-Koppelpunt wordt de Identity Matching uitgevoerd door een combinatie van een vergelijkingsalgoritme, in combinatie met handmatig beoordeling door experts. Het vergelijkingsalgoritme is gebaseerd op het Intelligent zoeken in de Beheervoorziening BSN - Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (overheid.nl).

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het proces wordt gevormd door de eIDAS-verordening. In Nederland is de eIDAS-verordening geïmplementeerd bij de Wet uitvoering EU-verordening elektronische identiteiten en vertrouwensdiensten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het proces van inloggen met een buitenlands eIDAS-middel volgt in hoofdlijnen de onderstaande stappen:

Het Nederlandse eIDAS-knooppunt ontvangt een inlogverzoek; dit verzoek bevat een UniquenessID en de standaardset attributen van de persoon: Name, Family name, Date of birth);

Check of het BSN nodig is voor de aangevraagde dienst:

BSN niet nodig: dan wordt het Uniqueness ID versleuteld en wordt een polymorf pseudo-ID en de ontvangen attributen verstrekt aan de dienstverlener;

BSN wel nodig: start het proces van Identity Matching via het BRP-Koppelpunt om te bepalen of en zo ja welk BSN bij de ontvangen attributen hoort;

Bij de eerste inlog van de gebruiker is het UniquenessID nog onbekend in het eIDAS-knooppunt. Daarom wordt het UniquenessID en de attributen doorgestuurd naar het BRP-Koppelpunt. Bij volgende inlogs wordt de gemaakte match tussen het UniquenessID en het (versleutelde) BSN hergebruikt. De Identity Matching hoeft dan niet opnieuw te gebeuren;

Het BRP-Koppelpunt bevraagt de uitgebreide set identificerende gegevens:

Als daar geen antwoord op komt, dan kan het Identity Matching proces niet uitgevoerd worden, en wordt de gevraagde dienstverlening geweigerd. Het BSN is in dit geval immers nodig voor de gevraagde dienst;

Als de gevraagde gegevens wel geleverd worden, dan volgt een vraag aan de gebruiker om vrijwillig haar BSN te verstrekken;

Als er precies 1 persoon gevonden wordt in de BRP en het BSN komt overeen met het opgegeven BSN, dan wordt de match vastgelegd;

Als er precies 1 persoon gevonden wordt en de gebruiker heeft geen BSN opgegeven, dan wordt de gebruiker gevraagd om de laatste drie cijfers van het gevonden BSN te bevestigen. Deze vraag wordt gesteld om een vals-positieve match te voorkomen;

Als de gebruiker het gevonden BSN niet bevestigt, dan volgt geen match;

Als de gebruiker het BSN bevestigt en de voornamen zijn niet exact gelijk, dan volgt een handmatige check voor extra zekerheid dat het daadwerkelijk dezelfde persoon betreft;

Ook als er meerdere personen gevonden worden en de gebruiker heeft geen BSN verstrekt, dan volgt een handmatige check.

De zoekmachine gebruikt de volgende regels bij het zoeken naar mogelijke matches:

1. Aan beide kanten (de aangeleverde en de geregistreerde BRP-gegevens) worden de volgende translaties uitgevoerd:

2. Diakritische tekens (à á â ã ä ā ă ė ä å ç ő ą ě) worden verwijderd;

3. Speciale tekens (Æ æ Đ đ Ħ ħ ı ĸ Ŀ ŀ Ł ł Ŋ ŋ ŉ Ø ø Œ œ ß Þ þ Ŧ ŧ Ĳ ĳ) worden omgezet volgens de ICAO-regels voor de machine-leesbare strook van het identiteitsdocument;

4. Hoofletters worden omgezet naar kleine letters;

5. Elk ander teken dan a..z of 0..9 wordt vervangen door <spatie>;

6. Alle <spaties> worden verwijderd;

7. Fonetische equivalents worden omgezet naar een code(langste eerst):

8. TE_1: v w

9. TE_2: a ae

10. TE_3: tsch sch tch tsj zj zh sh ch sj jh kh x s

11. TE_4: schtsch sjtsj schch chtch sc

12. TE_5: i j y

13. TE_6: oe ou yu ue o u

14. Meerdere gelijke tekens na elkaar worden vervangen door 1 teken;

15. Overgebleven tekens "h" worden verwijderd.

# data[].attributes.proportionality
Als er geen intelligent zoekalgoritme ingezet zou worden, dan vindt de matching van personen plaats op basis van een 1-op-1 vergelijking van de ingevoerde zoekgegevens met de persoonsgegevens in de database. De ervaring leert echter dat de persoonsgegevens die door het andere EU-land worden verstrekt niet altijd exact overeenkomen met de data die in Nederland in de basisregistratie aanwezig zijn. Veel organisaties beschikken bijvoorbeeld niet over de volledige voornamen van de persoon, maar hebben alleen de voorletters, of uitsluitend de eerste voornaam voluit. Ook komt het vaak voor dat diakritische tekens zoals ã, â, ä of ligaturen zoals Ӕ niet of niet correct geregistreerd zijn. Verder zijn er veel verschillende schrijfwijzen in omloop van (vooral) buitenlandse namen. Bij een 1-op-1 vergelijking zouden deze zoekvragen ten onrechte leiden tot het antwoord Niet Gevonden; we noemen dit een vals-negatief resultaat. De persoon die zich aanmeldt met zijn eIDAS-middel en in Nederland al inschreven is in de Basisregistratie Personen met een BSN wordt dan niet herkend. Dit zal zeker leiden tot problemen met de aangevraagde dienstverlening. De introductie van een vorm van intelligent zoeken vergroot in dit geval de trefkans, en vermindert daarmee het percentage vals-negatief.

Tegelijkertijd kan een dergelijk zoekalgoritme de kans op vals-positieven vergroten, doordat er personen gevonden kunnen worden die niet aan de bedoelde zoekvraag voldoen. Dit kan leiden tot het koppelen van een ingelogde persoon aan een BSN van een andere persoon. Deze situatie moet zo veel mogelijk voorkomen worden.

Bij de afweging van de voordelen tegenover de nadelen is ervoor gekozen om maatregelen toe te voegen die het optreden van een vals-positief resultaat zo veel mogelijk uitsluiten. Daarmee ontstaat er een balans tussen het voorkómen van vals-negatieven zonder dat tegelijkertijd het percentage vals-positieven te groot wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst vindt plaats op het moment dat bij de matching twee of meer mogelijke treffers gevonden zijn in de BRP en de ingelogde gebruiker heeft geen opgave gedaan van (de laatste drie cijfers van) het BSN. De ingelogde gebruiker krijgt in zo'n geval een mededeling op het scherm dat er een handmatige zoekactie gestart wordt en dat hij of zij het later nog eens moet proberen. Vervolgens beoordelen gespecialiseerde gegevensbeheerders de resultaten en bepalen of er een match gemaakt kan worden tussen de ingelogde persoon en een bestaande registratie in de BRP. Als dat het geval is, wordt deze koppeling handmatig gelegd en kan de persoon daarna verder met de aangevraagde dienstverlening.

# data[].attributes.risks
Het matchingsproces wordt gemonitord en er is een frontoffice beschikbaar waar eIDAS-gebruikers zich kunnen melden met vragen en eventuele problemen. Wanneer het onverhoopt voorkomt dat een persoon gekoppeld wordt aan een registratie van een ander, dan is er een systeemfunctie beschikbaar waarmee de gegevensbeheerder handmatig deze koppeling kan verbreken.

Het onderliggende zoekalgoritme is zodanig opgezet dat het eenvoudig aangepast en verfijnd kan worden. Hoe meer personen met een eIDAS-middel inloggen, hoe beter het zoekalgoritme afgestemd kan worden op alle voorkomende situaties.

# data[].attributes.sourceData
De set gegevens die gebruikt worden door het algoritme wordt bepaald door de gegevens die binnen eIDAS uitgewisseld mogen worden voor Identity Matching. Het gaat hierbij om:

Uniqueness ID

Burgerservicenummer

Voornamen

Adellijketitel/predikaat

Voorvoegsel geslachtsnaam

Geslachtsnaam

Geslachtsnaam bij geboorte

Geboortedatum

Geboorteplaats

Geboorteland

Geslachtsaanduiding

Aanduiding gegevens in onderzoek persoon

Datum ingang onderzoek persoon

Datum overlijden (wordt niet opgeslagen)

Huisnummer

Huisletter

Huisnummertoevoeging

Postcode

Land adres buitenland

Adres buitenland

Aanduiding gegevens in onderzoek adres

Datum ingang onderzoek adres

# data[].attributes.name
Robotic Process Automation voor  "Aanmelden evenementenkalender" en "Aanvragen minimaregelingen"

# data[].attributes.goal
Het doel van het gebruik van RPA is om repeterende administratieve werkzaamheden van medewerkers van gemeente Zutphen te automatiseren. Op basis van exacte kenmerken, regel gebaseerd, wordt een voorheen handmatige actie nu door RPA uitgevoerd. Dit vermindert de tijd die nodig is voor administratieve handelingen. Hierdoor houdt de medewerker meer tijd over voor inhoudelijke afhandeling van aanvragen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Taak van algemeen belang (AVG)

# data[].attributes.methodsAndModels
Technisch: We gebruiken RPA, dit is een robot die op basis van regels wordt geprogrammeerd. De robot voert elk uur de geprogrammeerde actie uit, waardoor het proces wordt het uitgevoerd. Als de robot de actie niet kan uitvoeren, bijvoorbeeld omdat het ict systeem tijdelijk niet beschikbaar zou zijn, dan wordt het proces niet uitgevoerd. Een medewerker ziet deze actie dan nog staan en pakt het handmatig op, tevens wordt er een foutmelding verstuurd, met de reden waarom de robot zijn actie niet heeft kunnen uitvoeren.

# data[].attributes.proportionality
Bij het werk dat door RPA wordt gedaan en dus het gebruik van het algoritme is er geen sprake van interpretatie. Het is een zuiver administratieve verwerking, waarbij menselijke tussenkomst geen meerwaarde biedt. Deze menselijke inzet kan beter worden gebruikt in de beoordeling en behandeling van aanvraagprocessen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker krijgt een automatisch signaal als de RPA niet goed is gegaan, dan wordt er een handmatige handeling uitgevoerd om de actie alsnog uit te voeren.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico’s, als de RPA niet kan worden uitgevoerd wordt een automatische logging verstuurd, waarna een medewerker gaat beoordelen wat er fout is gegaan en dit wordt dan gecorrigeerd.

# data[].attributes.sourceData
Zaaknummer

# data[].attributes.organization
Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering

# data[].attributes.goal
Een van de taken van de reclassering, is het uitbrengen van een advies. In dit advies beschrijft de reclasseringswerker welke factoren samenhangen met het delinquente gedrag en schat onder andere het risico op recidive in. In het advies staat of interventies volgens de reclassering nodig zijn om het recidiverisico te beïnvloeden, te beheersen, en bij te dragen aan het resocialiseren van de cliënt en/of bescherming van de maatschappij/het slachtoffer. Zo kan een (deels) voorwaardelijke straf worden geadviseerd met de bijzondere voorwaarde van een behandeling door een zorgverlener, het volgen van een gedragsinterventie en/of een alcoholverbod. De reclassering moet toezicht houden op de naleving van deze voorwaarden. De voorgestelde interventies sluiten aan bij het door de reclassering vastgestelde recidiverisico en de belangen van het slachtoffer, de verdachte of dader en de maatschappij.

Om het risico op recidive in te schatten, onderzoekt de reclassering welke risicofactoren en beschermende factoren er aanwezig zijn. Uit wetenschappelijke literatuur blijkt dat deze risico- en beschermende factoren een versterkend of juist verkleinend effect hebben op risicovol (delict)gedrag. De reclassering doet hiervoor uitgebreid onderzoek naar de cliënt en diens omgeving. Dit doet zij door bijvoorbeeld met de cliënt te praten, referenten te raadplegen en uit justitiële gegevens informatie op te halen. De reclassering werkt binnen een digitale werkomgeving met meerdere onderdelen en vragenlijsten waarmee de oordeelsvorming van de reclasseringswerker gestructureerd wordt (een gestructureerd professioneel oordeel). Deze omgeving begeleidt de reclasseringswerker in het proces dat leidt tot een risico-inschatting en ondersteunt bij de onderbouwing van adviezen aan de partners in de strafrechtketen. Binnen deze omgeving vult de reclassering als onderdeel ook de vragen van de OxRec in. Doel hiervan is om op gestructureerde wijze te komen tot een onderbouwd oordeel in bijvoorbeeld het advies. Dit schrijft de reclassering op in een rapport waarin de uitkomsten van het advies en eventueel gebruikte instrumenten, waaronder die van de OxRec, uitgelegd worden. Dit adviesrapport krijgen de cliënt, officier van justitie en rechter.

De reclasseringsorganisaties in Nederland maken allemaal gebruik van de OxRec. Het gaat daarbij om de instellingen van Stichting Verslavingsreclassering GGZ, Reclassering Nederland en Stichting Leger des Heils Jeugdbescherming & Reclassering.

# data[].attributes.lawfulBasis
De grondslag voor het gebruik van risicotaxatieinstrumenten door de reclassering ligt in hun wettelijke taken. De wettelijke taken advies en toezicht zijn hiervoor relevant en liggen vast in verschillende artikelen in onder andere het Wetboek van Strafrecht en het Wetboek van Strafvordering. Hieronder wordt per taak een opsomming van de relevante wetsartikelen gegeven. Onder verwijzing wettelijke basis staat een link opgenomen naar de belangrijkste artikelen.

Advies:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) ten behoeve van de adviestaak is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met onder andere de volgende artikelen

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub a, 9 en 10;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 63 lid 6, 147, 177 lid 2, 310, 6:2:12 lid 2, 6:6:23a lid 3, 6:6:23c lid 3;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 38m lid 4, 38z lid 2;

Wet overdracht tenuitvoerlegging strafvonnissen: artikel 19 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikel 18a

Penitentiaire Maatregel, artikel 7 lid 2

Toezicht:

De grondslag voor de verwerking van de persoonsgegevens van cliënten (verdachten en veroordeelden) voor het houden van toezicht en begeleiding door de reclassering is gelegen in een wettelijke verplichting (artikel 6 lid 1 sub c AVG) en/of de vervulling van een publiekrechtelijke taak (artikel 6 lid 1 sub e AVG) in samenhang met

Reclasseringsregeling 1995: artikelen 8 lid 1 sub b, 11 en 12;

Wetboek van Strafrecht: artikelen 14c lid 3 onder b jo lid 6, 38 lid 2, 77z lid 3 sub b, 77aa lid 3;

Wetboek van Strafvordering: artikelen 80, 167 lid 2, 6:2:11 lid 2 sub b, 6:3:12 lid 3, 6:3:14, 6:6:10, 6:6:19 en 6:6:23b Wetboek van Strafvordering;

Gratiewet: artikel 15 lid 1;

Penitentiaire Beginselenwet: artikelen 4 en 43 lid 4;

Beginselenwet verpleging ter beschikking gestelden: artikel 51 lid 2;

Reglement verpleging ter beschikking gestelden: artikelen 59 tot en met 61, 68 tot en met 70;

Besluit forensische zorg: artikel 2.7;

Besluit tenuitvoerlegging strafrechtelijke beslissingen: artikelen 3:1 tot en met 3:5.

Hieronder staat een verwijzing opgenomen naar een aantal van de belangrijkste wetsartikelen:

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de OxRec worden de vragen ingevuld door een bolletje aan te klikken. Elke vraag heeft een eigen gewicht. Dit betekent dat niet elke vraag even zwaar meeweegt in het bepalen van de uiteindelijke risicoschatting door het instrument. De keuze voor deze gewichten is wetenschappelijk onderbouwd.

De OxRec telt alle uitkomsten van de vragen bij elkaar op. Dit geeft als uitkomst een waarschijnlijkheidskans op recidive. Dit betekent dat aangegeven wordt van 0 tot 100% wat de kans op recidive is voor zowel algemene recidive als geweldsrecidive binnen 1 en binnen 2 jaar. Deze percentages zijn zichtbaar.

Daarnaast wordt aangegeven of het percentage van de recidive binnen twee jaar valt in een risicocategorie. Deze categorieën zijn laag risico, gemiddeld risico en hoog risico. Ook deze categorie is zichtbaar. De afkapwaardes voor het risico voor deze categorieën zijn als volgt bepaald:

- Kans op recidive algemeen: 0%-29% = Laag; 30%-49% = gemiddeld; 50% of meer is hoog

- Kans op geweldsrecidive: 0%-9% = Laag; 10%-29% = gemiddeld; 30% of meer is hoog

De keuze voor de optelsom en de gewichten is wetenschappelijk onderbouwd. Met uitgebreide analyses is bepaald wat dit moet zijn. Dit geldt ook voor de categorieën en de bijbehorende afkapwaardes.

De OxRec is ingebouwd in de digitale werkomgeving van de reclassering en niet beschikbaar of afneembaar op papier. Bij elke vraag is toelichting en uitleg direct beschikbaar via zogenoemde i-teksten. Het model is ontwikkeld om het professioneel oordeel te ondersteunen, niet om het te vervangen. Het gebruik van de OxRec ondersteunt het gestructureerd professioneel oordeel.

# data[].attributes.proportionality
Uit onderzoek blijkt dat een oordeel op basis van de uitkomsten van een wetenschappelijk instrument samen met de inschatting van de professional beter is dan een oordeel enkel gebaseerd op de ervaring van de professional. Het rekenmodel achter de recidivecijfers is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar invloedsfactoren op recidive. De uitkomst van de OxRec is niet leidend voor de uiteindelijke risicobeoordeling en het advies dat door de reclassering gegeven wordt, het is uiteindelijk de reclasseringswerker die in het individuele geval tot een oordeel komt. Het model ondersteunt het professioneel oordeel en vervangt het niet. De uitkomst van het gestructureerd professioneel oordeel, waarbij een veelheid aan factoren, waaronder de inschatting van de OxRec, wordt meegewogen, leidt tot het uiteindelijke advies.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van de OxRec is er altijd sprake van betekenisvolle menselijke tussenkomst. Het model is ontwikkeld om gebruikt te worden naast het professionele oordeel, als ondersteunend middel voor gestructureerde besluitvorming, niet ter vervanging van het professionele oordeel. Nadat een professional het brede onderzoek uitgevoerd heeft wordt de OxRec ingevuld. De inschatting op recidive die hieruit naar voren komt vergelijkt de professional met het eigen oordeel. De professional maakt altijd de uiteindelijke keuze voor de individuele risico-inschatting en het meest passende advies voor de cliënt. Hierbij wordt ook overleg met collega's gevoerd (zoals het vier-ogenprincipe, maar denk ook aan casuïstiek). De keuze wordt onderbouwd waarbij de verschillende overwegingen besproken en beschreven worden (waaronder het gebruikte risicotaxatiemodel èn alle andere relevante informatie die in het onderzoek naar voren gekomen is).

# data[].attributes.risks
De OxRec wordt alleen gebruikt door reclasseringswerkers. Zij zijn getraind om te werken met een gestructureerd professioneel oordeel (met als onderdeel de OxRec) en wegen daardoor alle informatie mee, voordat ze zelf tot een eindoordeel komen, dus niet alleen het gebruikte risicotaxatie-instrument zoals de OxRec. De reclassering heeft laten onderzoeken of deze werkwijze uitgevoerd wordt zoals bedoeld. Hieruit komt naar voren dat dat zo is.

In training voor reclasseringswerkers komt aan bod dat een risicotaxatie een inschatting is waarbij men kenmerken van een individu afzet tegen een groepsgemiddelde van een groep personen met vergelijkbare kenmerken. Het recidiverisico inschatten als laag betekent niet dat iemand zeker niet zal recidiveren en het inschatten van het risico als hoog betekent niet dat recidive bij een individu met zekerheid vast te stellen is. Dit is de reden dat de reclassering op gestructureerde wijze tot een gewogen en onderbouwd advies komt. Hierin wordt uitleg gegeven waaronder hoe het uiteindelijke oordeel afwijkt of overeenkomt met uitkomsten van het gebruikte instrument (zoals de OxRec).

De OxRec is ontwikkeld in Noord-Europa (Zweden) op een zeer grote en zuivere dataset, waarna deze in verschillende landen extern gevalideerd is. Zo ook in Nederland op Nederlandse data, voordat deze in gebruik genomen is door de reclassering. Deze validatie wordt momenteel herhaald.

De resultaten van de OxRec worden getoond in de bijlage van het adviesrapport dat naar de cliënt (de verdachte of veroordeelde), de officier van justitie en rechter gaat. Op deze manier is het voor iedereen duidelijk en transparant met welke instrumenten de reclassering heeft gewerkt en waarop het advies van de reclassering is gebaseerd. Om te voorkomen dat andere mensen de resultaten van de OxRec verkeerd interpreteren, staat in het rapport de beschrijving van de totstandkoming van het advies, een duidelijke onderbouwing van het advies en ook hoe de uitkomst van instrumenten zoals de OxRec daarin is meegewogen.

# data[].attributes.sourceData
De OxRec bestaat uit dertien meerkeuzevragen die beantwoord worden in de digitale werkomgeving van de reclassering door de reclasseringsmedewerker. Ze kunnen hiervoor een bolletje aanklikken bij het juiste antwoord. Het betreft vragen met betrekking tot gezondheid, geslacht, leeftijd, gevangenisstraf, eerdere delicten, opleiding en sociale omgeving. Alle vragen en toelichting op de vragenlijst zijn terug te vinden op de site van de ontwikkelaar via onderstaande link naar OxRisk. Zoals de ontwikkelaar aangeeft zijn die ter informatie, niet voor professioneel gebruik.

Alle vragen zijn variabelen waarvan de kans op samenhang met recidive uit empirisch (wetenschappelijk) onderzoek bekend is.

# data[].attributes.provider
Het instrument is ontwikkeld door Oxford University.

# data[].attributes.goal
Het doel van onze chatbot is om burgers sneller en 24/7 antwoorden te geven op hun algemene vragen. Dit ontlast de medewerkers op de livechat, zodat zij zich kunnen richten op complexere taken waarvoor menselijke tussenkomst nodig is. De impact is verbeterde dienstverlening en efficiëntere inzet van gemeentelijke middelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Zeist.

# data[].attributes.proportionality
Bij de ontwikkeling van onze chatbot worden de volgende afwegingen gemaakt:

• Kwaliteit van antwoorden in vergelijking met menselijke medewerkers

• Correctheid en nauwkeurigheid van de gegeven informatie

• Vermogen om binnen het onderwerp te blijven

• Naleving van gemeentelijke kernwaarden

• Privacy, veiligheid en transparantie

Er is een PRE Data Protection Impact Assessment (Pre-DPIA) om de veiligheid te waarborgen.

# data[].attributes.humanIntervention
In essentie functioneert onze chatbot zelfstandig zonder directe menselijke tussenkomst. Echter, de antwoorden van de chatbot worden nauwlettend gemonitord door medewerkers van de gemeente. Feedback van burgers na ieder chatgesprek wordt gebruikt om het systeem continu te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Risico: Een gebruiker van de chatbot kan persoonsgegevens in het gesprek met de chatbot plaatsen.

Beheersmaatregel:

De inhoudelijke data bewaren we niet langer dan nodig. We kunnen binnen Watermelon geen onderscheid maken in het bewaren van de statistieken (aantallen, etc.) en de inhoudelijke gesprekken. We kiezen ervoor om de data 3 maanden te bewaren. Dit geeft medewerkers voldoende tijd om de inhoud van gesprekken te monitoren.

We voegen een bericht toe aan de chatbot dat er geen persoonsgegevens in het gesprek geplaatst moeten worden. Ook voegen we dit toe aan de informatiepagina over de chatbot op de website.

Informatie op website over wat we met de gegevens doen

Medewerkers controleren periodiek of er persoonsgegevens in gesprekken geplaatst worden. De individuele gesprekken waarin persoonsgegevens staan, worden direct verwijderd. Wanneer geconstateerd wordt dat er met regelmaat persoonsgegevens gedeeld worden, gaan we kijken of er extra beheersmaatregelen nodig zijn.

# data[].attributes.sourceData
Onze chatbot maakt gebruik van de volgende gegevensbronnen:

Informatie van alle gemeentelijke websites met betrekking tot Zeist

Aanvullende documenten met gemeentelijke informatie

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn. Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Maassluis heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
DOEL: Door combineren van inkomstengegevens, voertuiggegevens, financiële informatie en huishouden bepalen of we automatisch gemeentelijke afvalstoffenheffing mogen kwijtschelden.

IMPACT: Geen. Indien kwijtschelding niet automatisch wordt toegekend, kan de burger deze vooralsnog aanvragen via de reguliere route.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet; Invorderingswet; Uitvoeringsregeling Invorderingswet; Regeling kwijtschelding belastingen medeoverheden

# data[].attributes.methodsAndModels
Niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
De burger hoeft niet elk jaar opnieuw kwijtschelding aan te vragen en we verlichten administratieve lasten.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien blijkt dat de burger niet in aanmerking komt voor een automatische kwijtschelding, dan stuurt de gemeente Maassluis een brief met een formulier waarmee een burger alsnog een aanvraag in kan dienen met alle benodigde informatie.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico zit in het gebruik van peildata van vermogen: het kan voorkomen dat de werkelijkheid in de tussentijd veranderd is. Dat is niet een risico voor de automatische kwijtschelding maar kan zich ook voordoen bij niet automatische kwijtschelding. Bij het niet in aanmerking komen van automatische kwijtschelding kan de burger alsnog een verzoek indienen via de reguliere weg.

# data[].attributes.sourceData
BSN-aanvrager, BSN-partner, Geboortedatum-aanvrager ,Geboortedatum-partner, Voertuigbezit, Huishouden, Banksaldo, Hypotheekschuld, Inkomen, AOW, Bijstand ja/nee, Ondernemer ja/nee, Alimentatie ja/nee

# data[].attributes.website
Kwijtschelding lokale belastingen: BIDN ondersteunt gemeenten en waterschappen

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het Klantcontactcentrum. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het Klantcontactcentrum) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het Klantcontactcentrum bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 100.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het Klantcontactcentrum of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Publieke dienstverlening

# data[].attributes.methodsAndModels
Iemand stelt een vraag, deze wordt door het platform van SafeGPT verwerkt en door een taalmodel op de servers van SafeGPT geanalyseerd. Aan de hand van een vooraf samengestelde kennisbank en een op de achtergrond draaiend standaard prompt wordt een antwoord geformuleerd en gestuurd.

Versie 3.1. is ten opzichte van versie 3.0 aangepast om toegankelijk te zijn conform WCAG 2.2. Hiermee is de chatbot bruikbaar voor iedereen.

# data[].attributes.proportionality
Door het inzetten van het algoritme kunnen wij via de chatbot inclusievere dienstverlening leveren. Bij een klassieke scripted bot is een hoog niveau van Nederlands noodzakelijk. Ook meertaligheid is dan een probleem. Door hiervoor een taalmodel in te zetten kan de bot veel beter begrijpen wat iemand vraagt en hier een passend antwoord op geven.

Door het inzetten van het algoritme kunnen wij complete websites aan gegevens snel ontsluiten. Als wij dit hadden moeten scripten zou het honderden uren kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
Wij controleren de gegeven antwoorden op juistheid. Via andere kanalen is menselijk contact mogelijk bijvoorbeeld via WhatsApp.

# data[].attributes.risks
Beperkte risico's. Alleen geverifeerde informatie wordt ontsloten. Wij sturen het prompt bij om hallucineren zoveel mogelijk te voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Er is geen beperking op het soort gegevens wat mensen kunnen delen.

# data[].attributes.name
Informatie Ondersteund Behandelen - Kort Verblijf (Schengen) Visum (KVV)

# data[].attributes.goal
Het Ministerie van Buitenlandse Zaken (BZ) is verantwoordelijk voor de behandeling en beoordeling van Kort verblijf-visumaanvragen (KVV) voor de Schengenlanden. Hiermee vervult BZ de taak op het gebied van toelating (regulier) voor de migratieketen.

Voordat een KVV verstrekt mag worden, dient BZ te beoordelen of aan alle verplichte voorwaarden ingevolge de Europese wet- en regelgeving wordt voldaan. Vanwege de grote hoeveelheid aanvragen, maar ook om deze taak zo objectief en zorgvuldig mogelijk uit te kunnen voeren, ondersteunt BZ dit proces met een algoritme ten behoeve van een op data-analyse gebaseerde werkwijze. Dit wordt het Informatie Ondersteund Behandelen (IOB) genoemd.

Met behulp van het IOB wordt er een inschatting gemaakt van de te verwachten intensiteit van de behandeling van een visumaanvraag. Met de inschatting van de te verwachten intensiteit, wordt de te verwachten capaciteitsinzet bedoeld. Bijvoorbeeld het afnemen van een extra interview of het opvragen van aanvullende benodigde informatie. Deze inschatting wordt aan de consulaire medewerker aangeboden in de vorm van een zogeheten track (fast, regular of intensive), met daarbij aanvullende relevante informatie.

De voorwaarden voor het verkrijgen van een visum zijn en blijven voor iedereen gelijk, ongeacht eerdere aanvragen of die waarvoor een referent garant heeft gestaan. Deze voorwaarden zijn afgesproken tussen Schengenlanden en vastgelegd in de EU-Visumcode. Het gebruik van het algoritme is ondersteunend voor het behandelen van een visumaanvraag, maar nooit een grond om een visum te weigeren. De impact van het gebruik van het algoritme is daarmee minimaal.

Factsheet Informatie Ondersteunend Beslissen

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering van overheidstaak (art. 6 lid 1 sub e AVG, art. 21 Visumcode art. 2 lid 2 Rijkswet)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme kan opgesplitst worden in drie gebruikte methodes, niet iedere methode is aan te merken als een algoritme:

1.      Hit/no hit op in de aanwezige databronnen (geen algoritme);

2.      Beslisboom ten behoeve van het opstellen van profielen (algoritme);

3.      Wegingsmodel ten behoeve van het vaststellen van een score en het toekennen van een track (algoritme).

De Hit/no hit methode is slechts een vergelijkingsmethode en geen ‘algoritme’. Er wordt enkel gecontroleerd of er een match is tussen de gegevens uit een visumaanvraag en de bij BZ aanwezige databronnen.

De beslisboom bestaat uit een reeks vooraf vastgestelde “als–dan”-regels. Dit betreft een eenvoudig type algoritme dat werkt met vaste regels: als iets het geval is, dan volgt een bepaalde stap of uitkomst. De regels zijn vooraf door BZ zelf opgesteld. Het algoritme leert of verandert dus niet zelf, maar past alleen deze vaste regels toe.

Het wegingsmodel is een rekenmodel waarmee een score, en uiteindelijk een track, wordt toegekend. Het wegingsmodel kan aangemerkt worden als algoritme.

Meer informatie over de technische werking is te vinden in GitHub: https://github.com/HDCV-Data/bao-broncode.

# data[].attributes.proportionality
Het is voor de consulaire medewerkers niet mogelijk om alle relevante informatie bij de aanvraag handmatig te raadplegen. Dankzij de geadviseerde track van het algoritme kunnen zij een inschatting te maken van de te verwachten intensiteit voor het behandelen van een specifieke visumaanvraag en het bijbehorende dossieronderzoek. Hierdoor kunnen ze beter inschatten of er bijvoorbeeld nog aanvullende informatie nodig is, of een extra interview afgenomen moet worden.

Daarnaast wordt de behandeling van aanvragen objectiever, omdat de behandeling niet langer enkel wordt gebaseerd op het oordeel van de consulaire medewerker, maar ook wordt ondersteund door data. Hierdoor ontstaat er een betere balans tussen de beschikbare informatie en kennis/ervaring van de consulaire medewerker.

# data[].attributes.humanIntervention
Het is en blijft aan de consulaire medewerker om te beslissen wat de vervolgstap in de behandeling van de aanvraag is en of uiteindelijk een visum wordt toegekend dan wel geweigerd. De track is aldus slechts een ondersteunend advies aan de consulaire medewerker over de behandeling en nooit ten aanzien van de te nemen beslissing op de aanvraag.

De geadviseerde track is uitdrukkelijk geen weigeringsgrond. Voor de behandeling heeft de consulaire medewerker immers het gehele dossier ter beschikking en uiteraard eerdere ervaring en kennis die de medewerker heeft opgedaan. Er is daarmee sprake van (betekenisvolle) menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Bij de keuze van het algoritme is het belang van transparantie en uitlegbaarheid doorslaggevend geweest. De werking van de beslisboom is inzichtelijk. Elke stap is te volgen en daarbij ook te verklaren. Daar komt bij dat de regels vooraf zijn vastgelegd en niet veranderen, zolang ze niet handmatig door BZ zelf worden aangepast. Dit maakt het algoritme controleerbaar: de tracks die volgen uit het algoritme zijn reproduceerbaar.

Door BZ worden de uiteindelijke besluiten op een aanvraag gemonitord. Deze besluiten worden vergeleken met de door het algoritme afgegeven track. Hierdoor wordt gemonitord of beslismedewerkers niet ‘blindvaren’ op de track. Daarnaast vindt er een handmatige controle plaats bij een hit op een bron.

# data[].attributes.sourceData
De visumaanvraag wordt beoordeeld aan de hand van de volgende informatie: (1) informatie door de aanvrager zelf bij BZ ingediend; (2) informatie van de referent en/of werkgever; (3) informatie uit de migratieketen; en (4) informatie van profielen gebaseerd op vergelijkbare aanvragen uit het verleden.

Voor een volledig overzicht van gegevens zie ook de Factsheet Informatie Ondersteunend Behandelen (of in het Engels Factsheet Information-supported processing).

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om omvangrijke documenten samen te vatten. Een samenvatting wordt zo sneller gegenereerd. Burgers en bedrijven komen in beginsel niet in aanraking met het algoritme. Het product (de samenvatting) kan wel via bijvoorbeeld een besluit terechtkomen bij een burger of bedrijf. ​

# data[].attributes.methodsAndModels
Er wordt gebruik gemaakt van een taalmodel van OpenAI. Dit model is in eerste instantie getraind op grote hoeveelheden data en vervolgens door OpenAI gefinetuned om instructies van gebruikers te kunnen volgen. Het taalmodel is door Microsoft beschikbaar gemaakt via de Azure OpenAI API. Er is door de functioneel beheerders (‘super users’) een aantal prompts opgesteld. Deze worden samen met een brondocument naar het taalmodel gestuurd. Vervolgens stuurt de API een antwoord (de samenvatting) terug dat getoond wordt in de Samenvatter. Het onderliggende taalmodel van OpenAI mag de data die wordt opgestuurd om samen te vatten niet opslaan en niet gebruiken om het model verder te trainen.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit algoritme is dat het tijdsefficiënt is en gestructureerder en uniformer samenvattingen maakt dan wanneer medewerkers dit met de hand doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een gegenereerde samenvatting wordt door een persoon nagelezen en waar nodig aangepast. De samenvatting wordt gebruikt in het werk van een ACM-medewerker.

# data[].attributes.risks
Een gegenereerde samenvatting wordt door een persoon nagelezen en waar nodig aangepast.​ Indien de samenvatting nog niet is gecontroleerd staat er een disclaimer bij dat de samenvatting gegenereerd is met AI. De Samenvatter bevat ook een waarschuwing om voorzichtig te zijn met persoonsgegevens en deze niet in de Samenvatter te stoppen. Persoonsgegevens mogen alleen ingevoegd worden als dit proportioneel is en er een grondslag is voor het verwerken van persoonsgegevens. Allerlaatst worden door de ACM aangeboden documenten niet gebruikt om het model te trainen en dus ook niet onbedoeld publiek gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
Voor de ACM relevante documenten

# data[].attributes.goal
Doel:

In 2023 heeft de provincie Noord-Brabant regels opgenomen in de Omgevingsverordening om de vestiging van grootschalige logistiek op ongewenste plekken te voorkomen. Naar aanleiding van de invoering van deze regels heeft Provinciale Staten gevraagd de effecten van deze regels te monitoren. Daarnaast zijn er binnen de werkgroep Ruimte voor Economie van het Interprovinciaal Overleg (IPO) samen met de rijksoverheid afspraken gemaakt over de vestiging van overige grootschalige bedrijven. Om inzicht te krijgen in de grootschalige vestigingen in de provincie Noord-Brabant en de ontwikkeling hiervan te monitoren is een analyse uitgevoerd met behulp van basisregistraties.

Impact:

Uit de analyse kunnen ontwikkelingen grootschalige logistiek naar voren komen die niet passen binnen de regels voor grootschalige logistiek in omgevingsplannen en de provinciale Omgevingsverordening. Deze casussen worden in bestuurlijk overleg tussen provincie en gemeenten gebruikt om te leren hoe de regels worden toegepast en deze situaties in de toekomst te voorkomen. In een uiterste geval kunnen gemeente en provincie besluiten de ontwikkeling niet door te laten gaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 5.56 van de omgevingsverordening bepaalt een verbod op de vestiging van grootschalige logistiek (groter dan 3 hectare). De provincie heeft vanuit de omgevingsverordening regels gesteld voor de vestiging van grootschalige logistiek. Provinciale Staten heeft door middel van 2 moties (12a-2023 en 46-2023) opgeroepen deze regels te monitoren.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is een op regel gebaseerd algoritme en is niet zelflerend. Het algoritme maakt een selectie van bedrijfskavels op bedrijventerreinen in Noord-Brabant die als grootschalige vestiging (groter dan 2,5 ha) kunnen worden beschouwd. Daaraan worden gegevens gekoppeld over de bedrijven die op de kavel gevestigd zijn om te bepalen in welke sector deze bedrijven actief zijn. Panden uit de BAG worden gekoppeld om het bebouwingspercentage te kunnen berekenen.

Vanuit de Basisregistratie Kadaster worden door het algoritme alle percelen geselecteerd die op IBIS bedrijventerrein liggen en de rechten 'Eigendom (recht van)', 'Erfpacht (recht van)' en 'Erfpacht en opstal (recht van)' hebben. Percelen met dezelfde geometrie worden samengevoegd tot een perceel. Hierbij hebben de percelen met erfpachtrechten voorrang boven eigendomsrechten. Van percelen die in erfpacht zijn wordt de naam van rechthebbende van erfpacht geselecteerd en niet die van de rechthebbende van eigendom. Hierdoor vormen percelen in erfpacht een aparte kavel ten opzichte van eventuele naastliggende percelen met dezelfde eigenaar. Voor het samenvoegen zijn de gegevens ook alfabetisch gesorteerd op de naam van de rechthebbende zodat dit zoveel mogelijk dezelfde rechthebbende is. Percelen die naast elkaar liggen en dezelfde rechthebbende hebben worden vervolgens samengevoegd tot kavels.

Parallel aan het bepalen van kavels op basis van eigendom of erfpacht worden kavels bepaald op basis van aanwezige panden. Hiervoor zijn panden uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) geselecteerd met een oppervlakte van meer dan 15.000 m2 die liggen op IBIS bedrijventerreinen. Percelen waar het pand overlap mee heeft worden samengevoegd tot een kavel.

Beide datasets worden samengevoegd waarbij bij overlappende kavels de kavel met de grootste oppervlakte behouden blijft. Vervolgens worden alle kavels die groter zijn dan 2,5 hectare geselecteerd voor verdere analyse. Panden uit de BAG die op deze percelen liggen worden geselecteerd en in een aparte dataset opgeslagen. Hetzelfde wordt gedaan met vestigingen uit het handelsregister.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de analyse is in gestructureerde manier om de effectiviteit van de provinciale regels voor grootschalige logistiek te monitoren. Het nadeel is dat deze analyse alleen kijkt naar al bestaande situaties en verleende vergunningen. Met behulp van het algoritme is een datagedreven aanpak van de monitoring mogelijk, waardoor er een vollediger beeld is.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle nieuwe situaties van grootschalige logistiek uit de analyse worden handmatig gecontroleerd. We kijken of de regels voor die situaties gelden.

# data[].attributes.risks
Een risico is dat de analyse alleen kijkt naar al bestaande situaties en verleende vergunningen. Om situaties van grootschalige logistiek eerder in beeld te krijgen, is een andere analyse opgezet om aangevraagde vergunningen te identificeren op basis van officiële bekendmakingen.

# data[].attributes.sourceData
Basisregistratie Kadaster: Gegevens over het recht van eigendom, recht van erfpacht en recht van erfpacht en opstal, oppervlakte perceel.

Basisregistratie Adressen en Gebouwen: Pandoppervlak, bouwjaar, status gebouw.

Handelsregister: SBI-codes van hoofd- en nevenactiviteiten op grootschalige percelen, naam en adres gevestigde bedrijf.

IBIS-contouren: Grenzen bedrijventerreinen.

Omgevingsverordening: Verbodsgebied grootschalige logistiek.

# data[].attributes.goal
De omgevingsdienst wil graag transparant zijn naar de omgeving, maar moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) en de Wet open overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). xxllnc Anonimiseren (voorheen DataMask) herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De anonimiseringssoftware ondersteunt de medewerkers om kwalitatief hoogstaand en snel te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De anonimiseringssoftware software doet een voorstel aan de medewerker. De medewerker beslist of een gegeven geanonimiseerd moet worden of niet.

# data[].attributes.risks
Volledig geautomatiseerd anonimiseren acht de ODMH een te groot risico. Er is daarom gekozen voor een oplossing die het proces wel versneld maar die de uiteindelijke beslissing bij een mens laat.

# data[].attributes.sourceData
persoonsgegevens, bijvoorbeeld mailadres, adresgegevens of handtekening

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die het waterschap publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
Het waterschap moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. De eindcontrole wordt door een andere medewerker uitgevoerd (4 ogen-principe)

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van het waterschap doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
AI in Youforce automatiseert repetitieve taken, analyseert data en maakt processen efficiënter, bijvoorbeeld via de HR-Assistent, automatische declaraties, privacy bewaking bij verzuim en Smart Triggers.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens blijft altijd aan het roer, beslissingen worden nooit autonoom genomen.

# data[].attributes.goal
Het doel van LAA is om de kwaliteit van de adresgegevens in de BRP te verbeteren. Zo kunnen overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken uitvoeren. Dit gebeurt door persoonsgegevens te analyseren met behulp van risicoprofielen. Het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties verwerkt de gegevens.

Als na onderzoek blijkt dat de inschrijving onjuist is, dan laat de gemeente dit de inwoner schriftelijk weten. Er volgt dan een formeel traject: het adresonderzoek. De inwoner krijgt de vraag om zo snel mogelijk zijn verhuizing door te geven. Als de gemeente het juiste adres heeft achterhaald dan verhuist de gemeente de inwoner administratief naar dit adres. Als de gemeente geen adres kon achterhalen, dan wordt de inwoner uitgeschreven uit de BRP. Het is dan onbekend waar de inwoner verblijft. De gemeente registreert in het systeem dat het adres onbekend is.

Bij een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres wordt er huisbezoek op het adres gedaan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

# data[].attributes.methodsAndModels
Gemeenten, politie en overheidsdiensten zoals de Belastingdienst en het Centraal Justitieel Incassobureau krijgen soms signalen die wijzen op een verkeerde adresregistratie.

Bijvoorbeeld:

· te veel bewoners per vierkante meter;

· post die de afzender retour krijgt;

· een afwijkende samenstelling van een huishouden op een adres.

De signalen worden gedeeld met het Informatieknooppunt (IKP), dat ze analyseert en geschikt maakt voor mogelijk onderzoek door gemeenten. In het IKP wordt bovendien de informatie van de deelnemende organisaties aangevuld met gegevens die worden verkregen uit andere (basis)registraties. De gegevens worden verwerkt tot risicogerichte signalen voor adresonderzoek. De gemeente kan met deze signalen een onderzoek starten en bijvoorbeeld een huisbezoek afleggen. Op die manier stelt de gemeente vast of de adresgegevens kloppen.

Medewerkers van gemeenten kunnen vervolgens risicogericht adresonderzoek doen en waar nodig de adresgegevens corrigeren in de BRP.

# data[].attributes.proportionality
LAA is een samenwerking van publieke organisaties, waaronder gemeenten, diverse ministeries en uitvoeringsorganisaties. Samen werken wij eraan om incorrecte adresgegevens in de BRP te herkennen en te herstellen. Ook werken we samen met organisaties als de Nederlandse Vereniging voor Burgerzaken (NVVB), Divosa en VNG Naleving. Hierdoor wordt er vanuit verschillende belangen en kennisvelden naar de kwaliteit van inschrijvingen in de BRP en de gevolgen daarvan gekeken, zodat de inzet van LAA de samenleving maximaal ten goede komt.

# data[].attributes.humanIntervention
Adviserend. De afdeling Adresonderzoek onderzoekt de meldingen. Elk signaal wordt handmatig/zelfstandig beoordeeld. De afdeling beoordeelt zelfstandig/handmatig of verder onderzoek noodzakelijk is.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

De signalen worden geleverd door (RVIG). Het RVIG toetst of alle signalen voldoen.

Het systeem (LAA-monitor) waar de gegevens worden uitgewisseld voldoet aan alle gemeentelijke beveiligingsvereisten. Gegevens worden uitgewisseld via eHerkenning (Link naar externe pagina https://eherkenning.nl/nl).

Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Elk signaal dat wordt onderzocht wordt handmatig beoordeeld.

Als signalen ouder zijn dan 6 maanden worden ze uit de LAA-Monitor verwijderd. Als uit een LAA-onderzoek blijkt dat de gegevens niet kloppen, dan volgt er een officieel adresonderzoek (signaal categorie 08 dat vermeld staat op de persoonslijst van de burger). Het complete dossier (verslag uit de LAA-monitor) is dan onderdeel van het officiële adresonderzoek. Dit onderzoek blijft 10 jaar bewaard (wettelijke bewaartermijn voor adresonderzoeken).

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist om de aanvraag te verwerken (zoals bijvoorbeeld ondertekening), dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer eenvoudig een digitale dienst aanvragen. Tijdens het invullen controleert het systeem de aanvraag direct aan de hand van de geldende wet- en regelgeving. Zo ziet de aanvrager meteen of alle gegevens correct en volledig zijn ingevuld.

De gemeente kan ervoor kiezen om eenvoudige aanvragen automatisch te laten verwerken door iBurgerzaken. Dit gebeurt alleen als er geen waarschuwingen of bijzonderheden zijn. De aanvraag wordt dan direct afgehandeld.

Als een aanvraag niet automatisch kan worden verwerkt, komt deze op de werklijst van iBurgerzaken. Een medewerker van Burgerzaken beoordeelt de aanvraag en rondt deze verder af. De medewerker kan zien welke controles een melding hebben gegeven. Dit helpt om de aanvraag zorgvuldig te beoordelen.

De gemeente kan ook bepalen dat sommige aanvragen altijd handmatig worden beoordeeld. Bijvoorbeeld bij een verhuizing binnen Nederland waarbij mogelijk te veel mensen op het nieuwe adres staan ingeschreven. In dat geval bekijkt een medewerker de aanvraag altijd persoonlijk.

Op deze manier zorgt de gemeente voor een snelle afhandeling waar dat kan, en voor extra controle waar dat nodig is.

# data[].attributes.proportionality
Gemeenten kunnen niet meer alle aanvragen aan de balie behandelen. Er zijn veel aanvragen en dit kost veel tijd. Daarom gebruiken we digitale systemen die inwoners en ondernemers helpen bij hun aanvraag.

Voor inwoners die minder digitaal vaardig zijn, of graag persoonlijk contact willen, blijft de balie beschikbaar. Een medewerker kan daar ondersteunen.

Tegelijkertijd verwachten inwoners dat zij steeds meer online kunnen regelen. Met deze e-Diensten voor iBurgerzaken kunnen inwoners hun aanvraag doen op een moment dat voor hen past, zonder bezoek aan het gemeentehuis.

Wij vinden het belangrijk dat onze dienstverlening duidelijk, snel en toegankelijk is. Digitale aanvragen bieden meer gemak voor inwoners, ondernemers en de organisatie. De balie blijft daarbij een veilige optie voor wie extra hulp nodig heeft.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme werkt vanuit een positief scenario. Dit betekent dat alleen eenvoudige aanvragen automatisch worden verwerkt. Zodra er bijzonderheden zijn, of wanneer een aanvraag complex is, wordt deze altijd bekeken door een medewerker van de afdeling Burgerzaken.

De medewerker beoordeelt dan zelf of de aanvraag kan worden verwerkt of moet worden afgewezen. Een afwijzing wordt nooit automatisch gedaan; dit gebeurt altijd door een medewerker.

Op deze manier zorgt iBurgerzaken voor een snelle afhandeling van eenvoudige aanvragen, terwijl er bij moeilijke situaties altijd menselijk toezicht blijft.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wijst nooit aanvragen af. Er is altijd menselijke tussenkomst wanneer een aanvraag niet direct kan worden verwerkt. Een medewerker bekijkt de aanvraag dan zelf en neemt de beslissing.

Gemeenten bepalen zelf hoe zij het risicobeheer inrichten. Op basis daarvan stellen zij de digitale diensten zo in dat deze passen bij hun werkwijze en veiligheidsniveau.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, de registers van de burgerlijke stand, de Kamer van Koophandel (KvK), het Centraal Rijbewijzenregister (CRB) en andere aangehaakte gegevens. Welke gegevens precies worden gebruikt, hangt af van het soort aanvraag.

# data[].attributes.goal
Gemeenten maken gebruik van verschillende technologieën voor toezicht en handhaving in de openbare ruimte. ANPR (Automatic Number Plate Recognition) is specifiek ontwikkeld om kentekens automatisch te registreren en te herkennen. Deze technologie is voortgekomen uit OCR (Optical Character Recognition). ANPR wordt ingezet voor het berekenen van reistijden, verkeershandhaving, toegangscontrole en het opsporen van gestolen voertuigen.

In tegenstelling tot ANPR richt vormherkenning zich op het herkennen van specifieke objecten of patronen, zoals bijvoorbeeld een cirkel in plaats van letters of tekens. Op basis van de vorm wordt vastgesteld waar het om gaat. Vormherkenning maakt gebruik van algoritmen die visuele kenmerken analyseren en wordt bijvoorbeeld toegepast voor het monitoren van drukte, het signaleren van zwerfafval of het verbeteren van de openbare veiligheid. Denk hierbij aan de vraag of er sprake is van een zwaar voertuig, dat op basis van zijn vorm als voertuigklasse wordt geïdentificeerd.

Het onderscheid zit daarmee in de functionaliteit: ANPR-technologie is uitsluitend gericht op kentekens, terwijl vormherkenning breder inzetbaar is voor de visuele analyse van de omgeving. ANPR-technologie kent vier toepassingen: (1) milieuzone – controle op toegestane brandstof, (2) zero-emissiezone – controle op voertuigen zonder brandstofmotor, (3) zone voor zwaar verkeer, en (4) afgesloten doorgaand verkeer – beperkte toegangszone of verkeersfilters.

Met ANPR-technologie is meer mogelijk dan alleen het herkennen van vormen, zoals bij vormherkenning. De mate waarin privacygevoelige informatie wordt verwerkt verschilt van die bij vormherkenning. Om die reden heeft de gemeente Amsterdam ervoor gekozen om ANPR-technologie en vormherkenning afzonderlijk op te nemen in het landelijk algoritmeregister.

# data[].attributes.lawfulBasis
Voor nadere informatie over deze algoritmen kunt u het register raadplegen. Daar vindt u aparte overzichten over objectdetectie afval, druktebeeld en beeldherkenning reclamebelasting.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Amsterdam maakt gebruik van cameramonitoring met vormherkenning ter ondersteuning van het toezicht in de openbare ruimte en de handhaving van de openbare orde. Met deze technologie kunnen objecten, zoals voertuigen en personenstromen, geautomatiseerd worden gedetecteerd zonder dat individuen direct worden geïdentificeerd. Er wordt geen gebruikgemaakt van gezichtsherkenning of andere technieken die leiden tot directe identificatie. Cameratoezicht vindt plaats onder verantwoordelijkheid van bevoegde functionarissen, waarbij transparantie, proportionaliteit en een zo beperkt mogelijke inbreuk op de persoonlijke levenssfeer worden gewaarborgd.

Onder cameramonitoring wordt het volgende verstaan:

Het algoritme ziet op de vormherkenning van de voertuigcategorie van niet-Nederlandse voertuigen. In het kader van de handhaving op brom- en snorfietsen is dit algoritme niet actief. Bij het constateren van overtredingen kan sprake zijn van geautomatiseerde besluitvorming. Op dit moment worden alle overtredingen echter altijd gecontroleerd door Bijzondere Opsporingsambtenaren.

Daarnaast omvat cameramonitoring het op afstand bewaken en bedienen van bruggen en sluizen. Camerabeelden zijn hierbij noodzakelijk om te beoordelen of de situatie veilig is.

Ook wordt cameramonitoring ingezet voor het bewaken en monitoren van de veiligheid in wegtunnels en bijbehorende tunneltracés, met het oog op incidentdetectie en het bevorderen van de veiligheid.

Tot slot wordt de technologie gebruikt voor het monitoren en – indien nodig – beïnvloeden of bijsturen van verkeersstromen in het kader van:

– het waarborgen van een goede bereikbaarheid van publieksfuncties en een vlotte doorstroming van verkeer in een groter gebied (bereikbaarheid en doorstroming);

– het realiseren van een kwalitatief hoogwaardige openbare ruimte waarin verkeersdeelnemers zich welkom, veilig en comfortabel voelen (kwaliteit en comfort);

– het voorkomen en beheersen van onveilige situaties (veiligheid); en

– het bijdragen aan goede en tijdige informatievoorziening aan weggebruikers.

# data[].attributes.proportionality
Voor nadere informatie over deze algoritmen kunt u het register raadplegen. Daar vindt u aparte overzichten over objectdetectie afval, druktebeeld en beeldherkenning reclamebelasting.

# data[].attributes.humanIntervention
Voor nadere informatie over deze algoritmen kunt u het register raadplegen. Daar vindt u aparte overzichten over objectdetectie afval, druktebeeld en beeldherkenning reclamebelasting.

# data[].attributes.risks
Voor nadere informatie over deze algoritmen kunt u het register raadplegen. Daar vindt u aparte overzichten over objectdetectie afval, druktebeeld en beeldherkenning reclamebelasting.

# data[].attributes.sourceData
Voor nadere informatie over deze algoritmen kunt u het register raadplegen. Daar vindt u aparte overzichten over objectdetectie afval, druktebeeld en beeldherkenning reclamebelasting.

# data[].attributes.name
Module om te screenen voor bias inzake taal

# data[].attributes.goal
Binnen CompetentNL is een biasmodule ontwikkeld. De module is ontwikkeld ter ondersteuning van de totstandkoming van CompetentNL, een landelijke standaard voor het beschrijven van skills. De module helpt bij het verbeteren van de beschrijvingen van vaardigheden en competenties door het verminderen van bias. Het gaat hier niet om gegevens van individuen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het gebruik van de module ter ondersteuning van de ontwikkeling en verrijking van CompetentNL is gebaseerd op het doel om transparantie, efficiëntie en inclusiviteit te bevorderen in het arbeidsmarkt- en onderwijsdomein. De AI-verordening van de Europese Unie, waarin ook eisen voor hoog-risico AI-systemen zijn vastgelegd, wordt gevolgd en geïntegreerd in de governance van het programma. De verwerking van gegevens en het gebruik van de module vinden plaats met respect voor de rechten van betrokkenen en onder toezicht van deskundigen om te waarborgen dat de toepassingen rechtmatig, eerlijk en transparant zijn.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen

- De module bevordert inclusiviteit van CompetentNL door taalgebruik te vereenvoudigen en toegankelijker te maken voor een brede doelgroep.

Nadelen en risico’s

- De module werkt achter de schermen en heeft geen directe gebruikersfeedback, wat de detectie van fouten kan bemoeilijken.

Rechtvaardiging

- De inzet van de module is redelijk en gerechtvaardigd omdat zij de inclusiviteit van CompetentNL aanzienlijk verbeteren zonder directe besluitvorming over individuen. Menselijke experts blijven betrokken bij de validatie en beoordeling van de output, waardoor risico’s worden beperkt.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de module wordt door inhoudelijke experts beoordeeld voordat ze in CompetentNL worden opgenomen. Experts controleren de relevantie, nauwkeurigheid en kwaliteit van de gegenereerde bias-suggesties. Op basis van hun vakinhoudelijke kennis kunnen zij de output corrigeren, aanvullen of afwijzen.

Dit menselijke toezicht is cruciaal om fouten, verouderde data of mogelijke biases te detecteren en te corrigeren. Daarnaast vindt periodieke evaluatie en bijstelling van de module plaats op basis van feedback van experts en nieuwe ontwikkelingen in de arbeidsmarkt. Zo blijft de output actueel, betrouwbaar en passend bij de beleidsdoelstellingen.

# data[].attributes.risks
Onnauwkeurigheden

- Uitkomsten worden altijd door menselijke inhoudsdeskundigen gecontroleerd voordat ze worden toegepast. Experts beoordelen continu de output om te signaleren wanneer bijsturing nodig is.

Overmatige afhankelijkheid van het systeem

- Het systeem is zo ingericht dat uitkomsten niet automatisch worden overgenomen; menselijke validatie is verplicht.

- Training en bewustwording van experts zorgen voor kritisch gebruik van de module.

Beperkingen in interpretatie en gebruik

- Uitkomsten worden niet direct aan eindgebruikers getoond zonder beoordeling.

- Fouten en onvolkomenheden kunnen zo tijdig worden opgespoord en gecorrigeerd.

# data[].attributes.sourceData
De module berekent de complexiteit van de inputzinnen (skillsbeschrijvingen en -titels). Daarvoor wordt gebruik gemaakt van verschillende publiek-beschikbare lijsten van woorden met bijbehorende eigenschappen, die door mensen zijn geannoteerd of berekend.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Tolkie helpt inwoners die moeite hebben met lezen. Tolkie maakt teksten op de website bijvoorbeeld gemakkelijker. Zo begrijpen inwoners de teksten beter en zijn zij zelfredzamer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Privacy: Algemene Verordening Persoonsgegevens (AVG). Tolkie werkt alleen met bestaande openbare teksten op de gemeentelijke website, geen persoonsgegevens.

Toegankelijkheid: Besluit Digitale Toegankelijkheid. Overheidswebsites moeten goed leesbaar zijn.

Regels voor duidelijke online diensten: EU Accessibility Act.

VN-verdrag Handicap: Iedereen heeft recht op begrijpelijke digitale informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Tolkie werkt met één stukje code op de website. Die haalt de zichtbare tekst op, stuurt die naar een veilige plek (Microsoft Azure in de EU), en krijgt de gemakkelijke tekst terug. Die verschijnt in een apart schermpje op de website. Medewerkers van de gemeente kunnen dit aanpassen. Tolkie voldoet aan de toegankelijkheidsregels (WCAG 2.2 AA). Er worden geen IP-adressen opgeslagen. De AI die wordt ingezet is afkomstig van Microsoft Azure. De data staat op Europese servers.

# data[].attributes.proportionality
De websites van de overheid moeten goed leesbaar zijn. Dat is wettelijk verplicht. Tolkie biedt daarin iets extra's door teksten duidelijker te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van de gemeente kunnen zelf de 'simpele tekst' of 'woorduitleg' aanpassen. Ze kunnen deze ook uitzetten. Zo blijft er altijd menselijke controle.

# data[].attributes.risks
De kans op fouten is klein. Tolkie gebruikt alleen de websitetekst voor het maken van simpele samenvattingen. Tolkie schrijft neutraal en feitelijk. Medewerkers van de gemeenten kunnen zelf aanpassingen maken voordat teksten op de website gebruikt worden.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die op de website van de gemeente te vinden is (https://www.gennep.nl).

Deze informatie is openbare informatie. Tolkie verwerkt geen persoonsgegevens. Tolkie werkt niet in invulvelden waar mensen persoonsgegevens invullen. Er worden geen IP-adressen opgeslagen. Tolkie gebruikt alleen functionele cookies.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Canva Magic Studio wordt binnen de gemeente ingezet om medewerkers te ondersteunen bij het snel en efficiënt maken van visuele communicatiematerialen. Met behulp van AI-functionaliteiten kunnen teksten, afbeeldingen en ontwerpen automatisch worden gegenereerd of aangepast, waardoor communicatiemiddelen sneller tot stand komen.

Het doel van de inzet is om de kwaliteit, duidelijkheid en toegankelijkheid van gemeentelijke communicatie te verbeteren. Medewerkers kunnen eenvoudiger presentaties, infographics, socialmediaberichten, posters, nieuwsberichten en andere visuele uitingen maken die begrijpelijk en aantrekkelijk zijn voor inwoners, ondernemers en andere doelgroepen.

Burgers komen indirect in aanraking met Canva Magic Studio via de communicatiemiddelen die de gemeente publiceert. Denk bijvoorbeeld aan berichten op sociale media, informatie op de gemeentelijke website, digitale nieuwsbrieven, flyers, posters of presentaties tijdens bijeenkomsten. De AI-functionaliteiten helpen bij het vormgeven van deze communicatie, maar burgers hebben geen direct contact met het systeem zelf.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Europese AI-verordening vormt de basis van het gemeentelijke beleid rondom de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI en algoritmen. Deze wet is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn, transparant werken en de grondrechten van mensen respecteren. De verordening maakt onderscheid tussen verschillende risiconiveaus van AI-systemen. Hoe hoger het risico, hoe strenger de regels. Voor generatieve AI zoals Microsoft 365 Copilot gelden vooral verplichtingen rond transparantie en menselijk toezicht.

Naast de AI-verordening rust het gemeentelijke beleid op bestaande wetgeving voor informatiebeveiliging en privacy, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bovendien zijn er interne spelregels opgesteld voor het gebruik van Copilot. Deze wetten zorgen ervoor dat persoonsgegevens goed worden beschermd en dat medewerkers zorgvuldig omgaan met data en Copilot.

# data[].attributes.proportionality
De ingebouwde veiligheids- en beveiligingsmaatregelen van Canva beschermen gegevens tijdens het ontwerpen. Bij het gebruik van Canva wordt bewust gekeken naar de mate waarin AI-functionaliteiten beschikbaar worden gesteld aan medewerkers. Beheerders kunnen bepalen welke teamleden toegang hebben tot AI-gestuurde functies, zodat het gebruik beheersbaar blijft en aansluit bij de behoeften van de organisatie.

Daarnaast kan worden ingesteld of en op welke manier Canva gegevens mag gebruiken voor contentanalyse en machine learning. Door deze instellingen zorgvuldig te beheren houdt de organisatie controle over het gebruik van data en kan het gebruik van AI-functionaliteiten worden afgestemd op privacy-, beveiligings- en beleidskaders.

# data[].attributes.humanIntervention
De inzet van Canva Magic Studio is ondersteunend. Medewerkers blijven verantwoordelijk voor de inhoud en controleren altijd de gegenereerde teksten en beelden voordat deze worden gepubliceerd. Zo blijft de communicatie correct, betrouwbaar en passend bij de rol van de gemeente.

# data[].attributes.goal
ReadSpeaker maakt gebruik van AI-gestuurde tekst-naar-spraaktechnologie (Text-to-Speech) om geschreven tekst op de gemeentelijke website automatisch om te zetten in natuurlijke gesproken taal. De technologie analyseert de tekst op de pagina en zet deze met behulp van spraakmodellen om in audio. Daarbij wordt rekening gehouden met uitspraak, zinsstructuur en intonatie, zodat de voorgelezen tekst zo natuurlijk mogelijk klinkt.

Het doel van de inzet van ReadSpeaker is om de gemeentelijke website toegankelijker te maken voor inwoners die moeite hebben met lezen, zoals mensen met een visuele beperking, dyslexie of beperkte taalvaardigheid. Bezoekers kunnen via een voorleesknop de inhoud van een pagina laten voorlezen, waarbij woorden tijdens het voorlezen vaak ook visueel worden gemarkeerd.

De impact voor inwoners is dat de AI-ondersteunde spraakfunctie inwoners helpt om zelfstandig informatie over gemeentelijke diensten, regelingen en nieuws te raadplegen. Daarmee draagt de toepassing bij aan inclusieve en toegankelijke digitale dienstverlening van de gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het gebruik van ReadSpeaker ligt vooral in de verplichting om digitale overheidsinformatie toegankelijk te maken en in de publieke taak van de gemeente om informatie voor alle inwoners begrijpelijk en bruikbaar aan te bieden, binnen de kaders van privacywetgeving.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het ReadSpeaker-algoritme heeft als belangrijk voordeel dat de gemeentelijke website beter toegankelijk wordt voor een brede groep inwoners. Door tekst automatisch voor te lezen kunnen mensen met een visuele beperking, dyslexie of beperkte taalvaardigheid informatie eenvoudiger begrijpen. Dit draagt bij aan inclusieve dienstverlening en ondersteunt de wettelijke verplichtingen rondom digitale toegankelijkheid. Daarnaast helpt de functie inwoners om zelfstandig informatie te vinden, zonder extra ondersteuning van de gemeente.

Een mogelijk nadeel is dat de spraakweergave niet altijd volledig natuurlijk of foutloos is, bijvoorbeeld bij afkortingen, namen of specifieke vaktermen. Ook kan het gebruik van een externe technologie vragen oproepen over gegevensverwerking of afhankelijkheid van een leverancier. De impact hiervan is echter beperkt omdat de technologie alleen tekst van de website omzet naar spraak en geen inhoudelijke besluiten neemt.

De inzet van het ReadSpeaker-algoritme wordt daarom als redelijk gerechtvaardigd beschouwd. De technologie wordt uitsluitend gebruikt ter ondersteuning van de toegankelijkheid van bestaande informatie, brengt een laag risico met zich mee en levert duidelijke maatschappelijke voordelen op voor inwoners die anders moeite hebben om digitale informatie te gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het gebruik van ReadSpeaker blijft menselijke tussenkomst aanwezig in de vorm van redactie, beheer en toezicht op de inhoud van de gemeentelijke website. Medewerkers van de gemeente zijn verantwoordelijk voor het schrijven, controleren en publiceren van de teksten die op de website verschijnen. ReadSpeaker leest uitsluitend deze bestaande teksten voor en genereert zelf geen nieuwe inhoud.

# data[].attributes.risks
1. Beperkte interpretatie van context - Het algoritme zet tekst om naar spraak zonder volledige inhoudelijke interpretatie. Hierdoor kan de intonatie of nadruk soms niet optimaal aansluiten bij de betekenis van de tekst.

2. Afhankelijkheid van de kwaliteit van de brontekst - Het algoritme leest de tekst zoals deze is geschreven. Wanneer de oorspronkelijke tekst onduidelijk, lang of ambtelijk is, blijft dit ook in de voorgelezen versie merkbaar.

3. Genoemde risico’s hebben voornamelijk invloed op de gebruikservaring en niet op de inhoud van de informatie zelf. Het algoritme genereert geen nieuwe informatie en verandert de tekst niet; het zet deze alleen om naar gesproken taal.

# data[].attributes.provider
ReadSpeaker ( onderdeel van  HOYA Corporation)

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt gebruikt als ondersteunend hulpmiddel bij de beoordeling van vragen over vergunningvrij bouwen. Het helpt medewerkers en mogelijk ook initiatiefnemers om sneller inzicht te krijgen in de toepasselijke regelgeving en voorwaarden voor vergunningvrij bouwen. De uitkomsten dienen als indicatie en worden altijd door een medewerker gecontroleerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Omgevingswet

# data[].attributes.proportionality
De gemeente kan de inzet van Struck-AI overwegen als ondersteunend hulpmiddel bij het interpreteren van bouwregelgeving en het beoordelen van ruimtelijke plannen. Struck is een AI-platform dat bouwvoorschriften, omgevingsplanregels en technische normen doorzoekt en vertaalt naar begrijpelijke antwoorden en controles voor specifieke locaties of projecten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme kan helpen om sneller inzicht te krijgen in de regels rond vergunningvrij bouwen. De uiteindelijke beoordeling blijft altijd een verantwoordelijkheid van de gemeente.

# data[].attributes.goal
Wij maken gebruik van software om een voorspelling te kunnen doen van het aantal bezoekers in Giethoorn. Deze voorspellingen dienen als ondersteunend hulpmiddel voor het plannen en inzetten van personeel.

Op basis van historische bezoekersdata en verklarende variabelen—zoals weersomstandigheden, vakantieperiodes, weekdagen en feestdagen—genereert het algoritme een nauwkeurige voorspelling van het verwachte bezoekersaantal voor de komende zeven dagen. Parallel daaraan telt een getraind model met behulp van een optische sensor automatisch passerende personen en objecten, waarmee live monitoring mogelijk wordt gemaakt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme in de software voorspelt het verwachte aantal bezoekers voor de komende zeven dagen op basis van historische gegevens en factoren zoals weersomstandigheden, vakanties, weekdagen en feestdagen. Tegelijkertijd telt een getraind model met behulp van een objectdetector automatisch passerende personen en objecten. Daarbij worden géén persoonskenmerken herkend—alleen het objecttype wordt vastgesteld. Dit maakt nauwkeurige en privacyvriendelijke monitoring mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
Hoewel het algoritme in de software automatisch bezoekersaantallen voorspelt en objecten telt via een objectdetector, ligt de uiteindelijke beslissing over personele inzet altijd bij een medewerker. Binnen de gemeente Steenwijkerland is dit de crowdmanager. Deze professional beoordeelt de voorspellingen en bepaalt op basis daarvan of en waar extra inzet nodig is. Zo blijft menselijke afweging leidend in de besluitvorming, met technologie als ondersteunend hulpmiddel.

# data[].attributes.goal
Doel van de oplossing

De bodycam-oplossing is bedoeld om interacties en incidenten in het werkveld vast te leggen met behulp van draagbare camera’s en bijbehorende software. Het systeem registreert beeld- en geluidsopnamen die veilig worden opgeslagen en beheerd via een centraal platform. Het doel is om transparantie, veiligheid en objectieve vastlegging van gebeurtenissen te ondersteunen voor organisaties zoals politie, handhaving, beveiliging en zorginstellingen.

Impact van de oplossing

De inzet van bodycams heeft verschillende organisatorische en maatschappelijke effecten:

1. Verhoogde veiligheid: medewerkers voelen zich vaak veiliger omdat incidenten worden vastgelegd.

2. De-escalatie van situaties: zichtbare bodycams kunnen agressief gedrag verminderen.

3. Betere bewijsvoering: opgenomen beelden kunnen worden gebruikt voor rapportage, onderzoek of juridische procedures.

4. Meer transparantie en verantwoording: organisaties kunnen beter aantonen wat er tijdens een incident is gebeurd.

5. Privacy-impact: het systeem verwerkt mogelijk persoonsgegevens (beelden en audio van burgers), waardoor zorgvuldige omgang met gegevens en naleving van regelgeving zoals de AVG noodzakelijk is.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor deze toepassing ligt vooral in de AVG, aangevuld met sector- of nationale wetgeving (zoals politiewetgeving) en, indien AI wordt toegepast, de eisen uit de Europese AI Act.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen
1. Snellere analyse van videobeelden

AI kan automatisch relevante momenten in grote hoeveelheden videomateriaal identificeren waardoor incidenten sneller worden teruggevonden en onderzocht.

2. Efficiënter beheer van data

Algoritmen kunnen beelden automatisch classificeren (bijv. op tijd, locatie of gebeurtenis) waardoor zoeken en rapporteren eenvoudiger wordt.

3. Ondersteuning van veiligheid en situational awareness

Bij live-streaming kan AI helpen om operators sneller te attenderen op mogelijke incidenten of afwijkende situaties.

4. Privacybescherming door automatisering

AI kan gebruikt worden om automatisch gezichten of kentekens te vervagen voordat beelden worden gedeeld of opgeslagen.
Nadelen / risico’s
1. Privacy en gegevensbescherming

Bodycams registreren vaak persoonsgegevens. AI-analyse kan de privacy-impact vergroten en vereist daarom naleving van regels zoals de AVG.

2. Fouten of bias in algoritmen

AI-systemen kunnen verkeerde interpretaties maken of bepaalde groepen onbedoeld benadelen als de algoritmen niet goed zijn getraind.

3. Transparantie en uitlegbaarheid

Het kan lastig zijn om precies te begrijpen hoe een algoritme tot een bepaalde analyse of classificatie komt.

4. Juridische en ethische risico’s

Wanneer AI-analyse invloed heeft op handhaving of besluitvorming kan het systeem mogelijk onder strengere regels vallen zoals die in de Europese AI Act.

5. Afhankelijkheid van technologie

Organisaties kunnen afhankelijk worden van software en infrastructuur voor analyse en opslag van videomateriaal.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmen leveren ondersteunende analyses, maar mensen controleren de resultaten, nemen beslissingen en corrigeren eventuele fouten.

# data[].attributes.risks
Risico’s worden beheerst door voorafgaande risicoanalyses, menselijke controle, privacy- en beveiligingsmaatregelen, transparante logging en voortdurende monitoring van het systeem.

# data[].attributes.name
Kwaliteitsbepaling van de vingerafdruk in het reisdocument

# data[].attributes.goal
Wordt ingezet als technische ondersteuning om te beoordelen of een afgenomen vingerafdruk van voldoende kwaliteit is.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het gebruik van een algoritme dat de kwaliteit van vingerafdrukken beoordeelt bij reisdocumenten komt voort uit:

1. EU-verordening 2252/2004 – verplicht biometrie in paspoorten

2. Nederlandse Paspoortwet – regelt opname en gebruik van vingerafdrukken

3. AVG (artikelen 6 en 9) – biedt het kader voor verwerking van biometrische persoonsgegevens.

Het algoritme ondersteunt deze wettelijke verplichtingen door te zorgen dat vingerafdrukken van voldoende kwaliteit worden vastgelegd voor betrouwbare identiteitsverificatie.

# data[].attributes.proportionality
Het meten van de kwaliteit van vingerafdrukken:

1. Verhoogt de betrouwbaarheid van identiteitsverificatie

2. Vermindert mislukte biometrische verificaties

3. Ondersteunt interoperabiliteit tussen systemen

De risico’s hebben vooral betrekking op privacy en mogelijke uitsluiting van bepaalde groepen, maar deze kunnen grotendeels worden beperkt door technische en organisatorische maatregelen.

1. Daarom kan het gebruik van een kwaliteitsalgoritme proportioneel en gerechtvaardigd zijn, mits:De verwerking noodzakelijk is voor identiteitsverificatie,

2. Passende beveiligingsmaatregelen worden getroffen,

3. Alternatieve procedures beschikbaar zijn bij lage vingerafdrukkwaliteit.

# data[].attributes.humanIntervention
Als de wijsvinger gewond is of ontbreekt, wordt een vingerafdruk afgenomen van een andere vinger (de middelvinger, ringvinger of duim). Als het onmogelijk is om twee vingerafdrukken op te nemen, kan om een verklaring van een bevoegd arts of een medische instelling worden gevraagd. Indien geen vingerafdrukken kunnen worden afgenomen, wordt in de aanvraag vermeld of dit permanent of tijdelijk is.

# data[].attributes.risks
Het risico van het algoritme wordt beperkt door:

- technische kwaliteitscontroles

- alternatieve procedures bij slechte of ontbrekende vingerafdrukken

- privacy- en beveiligingsmaatregelen

- menselijke controle en organisatorische procedures

- periodieke evaluatie en impactbeoordeling.

# data[].attributes.goal
Het doel is om e-facturen te kunnen ontvangen en automatisch te verwerken met behulp van Factuur-portal. Het geautomatiseerd verwerken van inkomende facturen levert efficiency voordelen op, foutkansen worden verkleind en facturen worden op diverse aspecten gecontroleerd.

- De impact op burgers is minimaal omdat een burger geen factuur verstuurd.

- De impact op ondernemingen is minimaal, facturen worden automatisch gecontroleerd.

Er wordt gecontroleerd of alle verplichte gegevens opgenomen zijn op de factuur, is de adressering juist, is het factuurnummer al eerder voorgekomen en klopt de informatie op de factuur.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor elektronische factuurverwerking bestaat uit:

- EU-richtlijn 2014/55/EU – verplicht e-facturatie bij overheidsopdrachten.

- Nederlandse implementatie (Besluit elektronische facturatie) – verplicht leveranciers van de rijksoverheid om e-facturen te sturen.

- Wet op de omzetbelasting 1968 – staat elektronische facturen toe en stelt voorwaarden.

- Algemene wet inzake rijksbelastingen – regelt bewaarplicht en controleerbaarheid.

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van facturen gaat sneller en er is al controle aan de poort door de inzet van het algoritme. Hierdoor worden de kansen op dubbele facturen, onjuiste facturen en spookfacturen verkleind

# data[].attributes.humanIntervention
Ingelezen facturen worden doorgezet naarde financiële administratie, deze facturen worden door mensen inhoudelijk gecontroleerd en eventueel vrijgegeven.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico, inhoudelijke controle door mensen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt gebruikt als ondersteunend hulpmiddel bij de beoordeling van vragen over vergunningvrij bouwen. Het helpt medewerkers en mogelijk ook initiatiefnemers om sneller inzicht te krijgen in de toepasselijke regelgeving en voorwaarden voor vergunningvrij bouwen. De uitkomsten dienen als indicatie en worden altijd door een medewerker gecontroleerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Struck betreft een large language model (LLM) aangeboden via Microsoft Azure. Leverancier beschikt over ISO 27001 certificaat.

# data[].attributes.proportionality
De omgevingsdienst kan de inzet van Struck overwegen als ondersteunend hulpmiddel bij het interpreteren van bouwregelgeving en het beoordelen van ruimtelijke plannen. Struck is een AI-platform dat bouwvoorschriften, omgevingsplanregels en technische normen doorzoekt en vertaalt naar begrijpelijke antwoorden en controles voor specifieke locaties of projecten.

# data[].attributes.humanIntervention
Struck ondersteunt de medewerker bij het beoordelen van een initiatief door automatisch aan omgevingsplannen en bouwvoorschriften te toetsen. Het is daarna aan de medewerker om het resultaat te controleren en mee te nemen bij de verdere beoordeling van het initiatief.

# data[].attributes.goal
Belastingbetalers helpen met algemene vragen over de belasting op basis van op de website beschikbare informatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
EU AI Act (AI-verordening) en Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

# data[].attributes.proportionality
De chatbot is 24/7 beschikbaar voor algemene vragen. De chatbot is gelimiteerd tot de informatie die openbaar beschikbaar is op onze website. Doordat veel voorkomende algemene vragen afgehandeld worden door de chatbot hebben medewerkers meer tijd voor persoonlijk contact met burgers. De chatbot vraagt niet om persoonsgegevens, maar het kan gebeuren dat de gebruiker toch persoonlijke gegevens deelt. In het welkomstbericht van de chatbot wordt daarom het gesprek gestart met de volgende waarschuwing: "Deel geen persoonlijke informatie met mij. Ik ben hier om u te helpen met al uw algemene vragen.". Gesprekken worden opgeslagen om de digitale assistent te verbeteren en te controleren.

# data[].attributes.humanIntervention
Het trainen en aanpassen van de chatbot gebeurt door mensen. Net als de monitoring van de prestaties en gesprekken van de chatbot. Bij vragen waarvoor persoonsgegevensgegevens nodig zijn wordt ook altijd verwezen naar het contactformulier of telefoonnummer.

# data[].attributes.risks
Er wordt alleen geantwoord op basis van geverifieerde informatie die openbaar beschikbaar is.

# data[].attributes.sourceData
Gepubliceerde en geverifieerde informatie op www.bwbrabant.nl

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Op de website van Gemeente Mook en Middelaar kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken. De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals een vertaalfunctie met voorlezen in 22 talen (waaronder Oekraïens), voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De tekst wordt omgezet naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.risks
1. Risico op foutieve antwoorden: Is erg beperkt. Hoogstens onvolledige informatieverstrekking. Dit uit zich dan in de samenvatting dat niet de gehele tekst wordt opgenomen. Alleen de kern. Die kern wordt door AI bepaald.

2. Privacyrisico’s: werkt AVG proof en wordt niets gecacht.

3. Bias in antwoorden: Geen, er wordt een samenvatting van een tekst gemaakt.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) betalen voor de diensten van de gemeente zoals is uitgewerkt in de legesverordening van iedere gemeente.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat precies hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
De grondslagen en de berekening moeten in overeenstemming zijn met de geldende legesverordening.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Medewerkers controleren elkaars accordering via het vierogenprincipe. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
Omdat gewerkt wordt met persoonsgegevens voor het kunnen opleggen van de leges is de AVG van toepassing. Onbevoegden kunnen niet bij gegevens komen door de gerealiseerde informatiebeveiliging. Beveiligingsrisico’s zijn beheerst door de algehele ingerichte beveiliging op systemen en verbindingen. Deze voldoen aan de eisen. Het is mogelijk dat gewerkt wordt met de verkeerde grondslag of dat de inrichting van het systeem niet actueel of correct is. Hierdoor kunnen verkeerde leges opgelegd worden. Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.goal
De gemeente Apeldoorn controleert geparkeerde auto’s met een scanauto. Deze auto leest automatisch de kentekens van geparkeerde voertuigen en controleert of er een geldig parkeerkaartje of vergunning is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikelen 225 en 234 van de Gemeentewet, artikel 3 van de Wet administratiefrechtelijke handhaving verkeersvoorschriften (“Wet Mulder”) en de parkeerverordening Apeldoorn (01-01-2021) en Verordening Parkeerbelastingen 2025.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto scant een kenteken, het kenteken word bevraagd in de parkeerrechtendatabase(NPR), als er rechten zijn gevonden word de registratie verwijderd, als er geen rechten zijn gevonden worden de genomen foto's, de locatiegegevens, tijdstip, datum en voertuiggegevens (RDW) gekoppeld aan het kenteken en als 1 registratie aangeboden in de back office applicatie waar de registratie word beoordeeld door een handhaver, na beoordeling kan de handhaver een naheffing of een waarschuwing opleggen of de registratie afwijzen bij onjuistheden. De gemeente neemt dienstverlening af en heeft geen directe bemoeienis bij of inhoudelijke kennis van de werking van he algoritme.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van een parkeerscanauto is sneller en effectiever in vergelijking met menselijke controle. In dezelfde tijd kunnen meer auto's worden gecontroleerd. De besparing in mensen kan voor andere taken worden ingezet. De verhoogde kans op een foute boete wordt hierdoor gerechtvaardigd. Bovendien kunnen burgers altijd bezwaar aantekenen wat goed te controleren is.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle verdachte foutparkeerders worden handmatig beoordeeld door de handhavers. Dit wordt gedaan aan de hand van foto’s die gemaakt zijn door de scanauto. Alleen bij twijfel gaat er een handhaver ter plekke kijken.

# data[].attributes.risks
Het risico op onterechte boetes is aanwezig maar wordt gemitigeerd door de verplichte handmatige controle. Tevens is het mogelijk voor inwoners om in bezwaar te maken.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht(NPR), parkeervakkenkaart

# data[].attributes.goal
Het doel is het digitaal handhaven van het Promenadegebied. Controle hierop gebeurt met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten. De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet voor het handhaven van het Promenadegebied voor voertuigen. De impact van het algoritme op de inwoner is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een buitengewoon opsporingsambtenaar (boa) handmatig gecontroleerd om te bepalen of er sprake is van een strafbare gedraging, waarbij de boa ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant (m.u.v. eventuele venstertijden) alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruik van een algoritme voor objectherkenning, dat wordt ingezet voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). De classificatie van het voertuig wordt bepaald door een koppeling met het RDW. Het kenteken wordt via een koppeling met het NPR vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. Voertuigen zonder ontheffing komen op een lijst die bij een boa terechtkomt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen doordat het efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat medewerkers continu beelden moeten uitlezen, wordt nu alleen een foto gemaakt van voertuigen die niet in het gebied mogen zijn. Het plaatsen van verkeersborden alleen is niet voldoende, en de inzet van handhavers om handmatig voertuigen te controleren is tijdrovend en inefficient. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers) kent eveneens nadelen, zoals hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die kunnen ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor hulpdiensten. Cameratoezicht is daarom efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem genereert een lijst van geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een boa controleert en beoordeelt deze lijst binnen 72 uur. Bij een vastgestelde overtreding stuurt de boa deze door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacywet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden: het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 72 uur). Informatie over niet-overtreders wordt direct verwijderd.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens (kenteken, datum, tijd en locatie, geen specifieke NAW-gegevens) van voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de eventuele venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen.

# data[].attributes.goal
Bijna alle informatie van de gemeente en de GGD is schriftelijk en in het Nederlands. Hierdoor komt veel belangrijke gemeentelijke informatie onvoldoende bij doelgroepen die geen Nederlands spreken en/of laaggeletterd zijn. We kunnen de communicatie verbeteren als we de informatie in hun eigen taal’ aanbieden en niet als tekst maar in een video. Op de website en in andere kanalen. Uit onderzoek blijkt dat video het middel met de hoogste informatieoverdracht is.

Om de informatieoverdracht te verbeteren, hebben we in het EU-project CommuniCity een pilot gedaan waarin informatieve teksten over vaccinaties met behulp van AI zijn omgezet in video's in drie talen. In deze video's spreekt een mensgelijkende avatar de tekst uit. Ze, zijn te bekijken op de vaccinatiepagina van de GGD. De eerste resultaten zijn veelbelovend, de video’s worden veel bekeken.

Laagdrempelig informatie over brengen bij anderstaligen en laaggeletterden. > betere informatie overdracht.

Snel video’s in verschillende talen maken zonder hoge kosten.

Multifunctioneel inzetbaar

# data[].attributes.methodsAndModels
Communicatie zorgt voor de data. Zij leveren teksten aan die ‘handmatig’ zijn gecontroleerd door een vertaler. D De teksten die worden uitgesproken zijn door AI vertaald en worden door een avatar uitgesproken. Een medewerker van Communicatie of een vertaler controleert de vertalingen.Vendor gebruikt Synthesia bv D-IDof HeyGen voor het creëren van avatars.

# data[].attributes.humanIntervention
Er zijn 2 menselijke controle-momenten:

*de vertaalde teksten worden gecheckt door een communicatie adviseur of vertaler

*de teksten die de avatar uitspreekt, worden gecheckt door een communicatie adviseur of vertaler.

# data[].attributes.risks
Er is geen risico, omdat we niet met gebruikersdata werken.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt geen klantdata gebruikt.

Communicatie zorgt voor de data. Zij leveren teksten aan die ‘handmatig’ zijn gecontroleerd door een vertaler.

De teksten die worden uitgesproken zijn door AI vertaald en worden door een avatar uitgesproken. Een medewerker van Communicatie of een vertaler controleert de vertalingen.

Vendor gebruikt Synthesia bv D-IDof HeyGen voor het creëren van avatars.

# data[].attributes.goal
Drukte in de openbare ruimte is al jaren een probleem in Amsterdam. Sinds de coronapandemie is het alleen maar belangrijker geworden om een goed beeld te hebben van de drukte in de stad. Druktebeeld is een webapp, die een beeld geeft van de actuele drukte in de stad door verschillende informatiebronnen samen te brengen. Het laat bijvoorbeeld zien hoeveel bezoekers er op een locatie zijn of welke parkeerplaatsen in gebruik zijn. Om dit beeld te krijgen, maken we gebruik van de locatiegegevens van de bezoekers via bijvoorbeeld de webapp Weeronline.

Druktebeeld is bedoeld om het publiek te informeren over de drukte in de openbare ruimte. Mensen kunnen zien hoe druk het ergens is, en er vervolgens voor kiezen om er op een rustiger moment naartoe te gaan, of om een andere route te nemen. Bovendien helpt Druktebeeld de gemeente bij het managen van drukte als dat nodig is.

Gelijkheid en rechtvaardigheid

De modellen van Druktebeeld gaan alleen over aantallen personen en auto’s, niet over persoonlijke kenmerken.

We hebben de invoergegevens voor het voorbijgangermodel (CMSA-tellingen) onderzocht. Dit heeft geen vooroordelen op basis van ras of geslacht aangetoond. Het algoritme wordt getraind met allerlei afbeeldingen zonder rekening te houden met het ras of geslacht van de mensen in die afbeeldingen. Het algoritme telt alleen het aantal hoofden.

De invoergegevens van het vertoningsmodel (Resono-tellingen) zijn gebaseerd op gps-locaties van een app-gebruikersgroep. Er worden dus alleen locaties van de aanwezige mensen gebruikt. Dit zal een vertekening in de telling geven, met name per land van herkomst, maar mogelijk ook bijvoorbeeld naar geslacht of leeftijd. Omdat deze persoonskenmerken niet door Resono worden verzameld, kunnen we niet precies zeggen hoe groot het effect hiervan is. Er wordt geen gebruik gemaakt van MAC-adressen.

Toen we begonnen met de ontwikkeling van de webapp hebben we belanghebbenden (publiek en medewerkers van de gemeente) gevraagd naar hun behoeften. Belanghebbenden kunnen ook deelnemen door in de webapp aan te geven of de drukte-indicatie hun eigen ervaring/interpretatie van drukte weergeeft. Daarnaast hebben we een apart kanaal ontwikkeld voor het crowdmanagementteam van de gemeente om ons uitgebreidere feedback te sturen.

De resultaten van de modellen zijn te bekijken in de Druktebeeld-webapp. Deze app is nog niet volledig geschikt voor beperkingen zoals kleurenblindheid en analfabetisme, en is alleen beschikbaar in het Nederlands.

# data[].attributes.methodsAndModels
Modelarchitectuur

*Voor de visualisaties in Druktebeeld hebben we gebruik gemaakt van drie modellen, één voor iedere databron. Het doel van de modellen is om een waarde te vertalen naar een drukte-indicator:

*niet druk: makkelijk 1,5m afstand houden / voldoende parkeerplaatsen (kleur groen)

*druk: mogelijk 1,5m afstand houden / weinig beschikbare parkeerplaatsen (kleur oranje)

*te druk: moeilijk/niet mogelijk om 1,5m afstand te houden / (bijna) geen beschikbare parkeerplaatsen (kleur rood)

*Drukte is enigszins subjectief. Het doel is om via de kleuren in Druktebeeld de gemiddelde drukte van de gebruikers van de app te laten zien. Toen de 1,5m-maatregel werd afgeschaft, hebben we de definities van de kleuren aangepast. We gebruiken de feedback van gebruikers bij het instellen van druktedrempels (niet direct wanneer de gebruikers feedback geven). De modellen creëren twee drempelwaardes per locatie: drempelwaarde lage drukte en drempelwaarde hoge drukte. Deze waarden worden om de paar weken (Resono) of maanden (CMSA & parkeren) berekend en opgeslagen. Als de telling op een locatie, op een bepaald moment is:

*Onder druktedrempel laag, krijgt een locatie de aanduiding ‘niet druk’.

*Tussen druktedrempel laag en druktedrempel hoog krijgt hij de aanduiding ‘druk’.

*Boven publieksdrempel hoog, krijgt het de aanduiding ‘te druk’.

*Deze drukte-indicaties worden elk kwartier per locatie (vanuit elke bron) berekend en weergegeven in de Druktebeeld-webapp.

Passantenmodel (CMSA)

Het doel van dit model is om drempels te creëren voor het aantal mensen dat een sensor passeert. De druktedrempels worden direct berekend op basis van de breedte van de straat waar de sensor zich bevindt. Voor sommige locaties kan het crowdmanagementteam van de gemeente de waarden aanpassen op basis van de feedback van de bezoekers.

Impressiemodel (Resono)

*Het doel van dit model is om drempels te berekenen om in te schatten hoeveel mensen er in een bepaald gebied zijn. Het model is een beslisboom met de volgende input:

*historische Resono-gegevens;

*type locatie (park/plein/winkelstraat);

*oppervlakte (vierkante meter van het park/plein/winkelstraat);

*lengte van paden binnen het gebied (verzameld met OpenStreetMap);

*feedback van de gebruikers van de webapp; en

*feedback van het crowdmanagementteam van de gemeente.

*De resulterende druktedrempels verschillen uiteraard per locatie.

Parkeren model

Met druktedata uit het verleden kunnen we een indicatie geven hoe groot de kans is dat een locatie vol raakt op het moment dat de gebruiker Druktebeeld controleert. De druktedata geven ook een indicatie of er voldoende tijd zit tussen het moment dat een gebruiker Druktebeeld raadpleegt en het moment dat hij arriveert op de parkeerlocatie en een plek vindt. De bezettingsgraad wordt bepaald op basis van:

*de beschikbare plaatsen;

*de totale capaciteit per garage als het verschil tussen het totaal aantal beschikbare plaatsen; en

*de beschikbare plaatsen van de afgelopen 5 kwartier.

*Op dit moment gebruiken we alleen informatie over kort parkeren. De drempels worden per locatie bepaald door een analyse van historische gegevens. Voor de meeste locaties is de druktedrempel ‘laag’ vastgesteld op een bezetting van 90 procent. Onder dit percentage zijn er voldoende plekken. Voor deze locaties is de druktedrempel ‘hoog’ vastgesteld op 95 procent. Tussen de 90% en 95% zijn er voldoende plekken beschikbaar, maar de kans is groot dat deze binnen 30 minuten vol zijn. Voor sommige locaties kunnen sneller vol raken. Op die locaties zijn de drempels ‘laag’ en ‘hoog’ respectievelijk 80 procent en 90 procent.

Drukteverwachtingen metrohaltes

We maken een drukteverwachting voor de komende week op de metrohaltes. Daarvoor gebruiken we gegevens over in- en uitchecken uit het verleden, weersdata en de weersverwachting. De drempelwaardes zijn per halte vastgesteld, afhankelijk van hun oppervlakte. De drukteverwachting wordt bepaald op basis van:

*Aantal in- en uitchecks afgelopen jaar

*Oppervlakte van de metrohalte

*Weerdata afgelopen week

*Weersverwachting komende week

# data[].attributes.humanIntervention
Human-in-command.

Er worden geen geautomatiseerde besluiten genomen op basis van de modellen van Druktebeeld. Elke beslissing op basis van drukte wordt genomen door mensen, dat kunnen zowel ambtenaren als burgers zijn, met ondersteuning van de Druktebeeld-data en webapp.

Uit de ‘passer-by’- en ‘impression’-modellen komen massa-indicaties. Die worden gemonitord door om de paar weken een rapport uit te brengen. Dit rapport evalueert de invoergegevens, de gebruikersfeedback op de drukte-indicaties en de feedback van het crowdmanagementteam op de drukte-indicaties. Het rapport bevat tabellen en grafieken met gegevens en resultaten die onverwacht/onregelmatig lijken. Naar aanleiding van de resultaten van het rapport worden de modellen zo nodig aangepast.

# data[].attributes.risks
De geïdentificeerde risico’s zijn:

1.Besluit wordt genomen op onjuiste indicatie van menigte.

Er kunnen verschillen zijn tussen gepresenteerde (gemodelleerde) en waargenomen (werkelijke) drukte. Het gevolg daarvan kan zijn dat iemand:

een locatie/route vermijdt omdat het (te) druk was, terwijl dat niet zo was;

een locatie/route gebruikt in de veronderstelling dat het niet (te) druk was, terwijl dat wel zo was.

De drempels worden continu geëvalueerd om ervoor te zorgen dat gebruikers de best mogelijke indicatie van drukte hebben. Bij deze evaluatie houden we ook rekening met de feedback van de gebruikers.

2.Bewoners/bezoekers hebben het gevoel dat ze bekeken worden door de gemeente.

Als ze de webapp gebruiken, kunnen mensen het gevoel hebben dat ze worden bekeken, vanwege alle gegevens over drukte die blijkbaar beschikbaar zijn.

Door de app te gebruiken, kunnen mensen zich ook gevolgd voelen. Maar hun locatie wordt alleen verzameld en opgeslagen als ze feedback willen geven en toestemming geven voor het delen van hun locatiegegevens. Deze locatiegegevens zijn gekoppeld aan een id, niet aan persoonlijke informatie.

Er is sprake van een duidelijke opt-in die alleen verschijnt als je zelf de optie aanklikt om je locatie te delen of feedback te geven. Deze wordt niet opgedrongen door een push-notificatie of een pop-up en verschijnt niet automatisch, zoals bij veel andere websites.

Alle gegevens die we ontvangen voor de Druktebeeld-modellen zijn samengevoegde tellingen. Er zijn privacymaatregelen getroffen door de partijen die de gegevens aanleveren. Ze ontvangen ook geen persoonlijke gegevens zoals geslacht, leeftijd en woonadres.

3.Onbedoeld gebruik van de informatie.

We vertonen drukte, inclusief daadwerkelijke aantallen voetgangers. Dit kan worden gebruikt op manieren die de ontwikkelaars niet bedoelden. Mensen kunnen bijvoorbeeld drukke plaatsen opzoeken in plaats van ze te vermijden. Zakkenrollers zouden de app kunnen gebruiken om drukke locaties op te zoeken.

Door werkelijke aantallen niet te tonen, kunnen we deze risico’s verkleinen. Dit is nog onderwerp van discussie.

4.De gemeente heeft niet onafhankelijk kunnen vaststellen dat de data die Resono verkrijgt volledig geanonimiseerd zijn. ICT heeft een onafhankelijk onderzoek laten uitvoeren en heeft hiervoor een certificaat uitgegeven, zie risico ‘verkregen data’. Link: https://blog.reso.no/privacy-verified-certificering-toegekend-aan-resono-2/.

# data[].attributes.sourceData
CMSA

Het Crowd Monitoring Systeem Amsterdam (CMSA) geeft informatie over het aantal passanten op een aantal drukke plekken in de stad. Het gaat hier om voetgangers. De gegevens zijn anoniem. In CMSA worden vooral 2D- en 3D-sensoren gebruikt. Hiermee meten we hoe druk het ergens is. “Door data te verzamelen over aantallen, dichtheden en stromen voetgangers, is het mogelijk slimmere maatregelen te nemen om drukte goed te laten verlopen.” Zie hiervoor de link https://www.amsterdam.nl/privacy/specifieke/privacyverklaring-parkeren-verkeer-bouw/crowdmanagement/) https://api.data.amsterdam.nl/v1/crowdmonitor/passanten/?format=api

Resono

Om de drukte in parken, op pleinen en in winkelgebieden in de stad aan te geven, maken we gebruik van gegevens van het bedrijf Resono. “Resono meet drukte op elke gewenste locatie met een mobiel panel van meer dan een miljoen mensen. Hiermee maken we een nauwkeurige schatting van de drukte binnen een bepaald tijdsbestek. Locaties kunnen variëren in oppervlakte en type. Denk bijvoorbeeld aan een winkel, winkelgebied, parkeerplaats, wijk of stad. Met Resono hebben klanten integraal inzicht in bezoekersgedrag.” (vertaald van reso.no) De gemeente bepaalt voor welke gebieden Resono de gegevens verzamelt. De dataset bevat een schatting van het aantal bewegende personen binnen die gebieden, per kwartier. De gemeente krijgt dus geen informatie over personen, alleen samengevoegde gegevens. Resono voldoet aan de Nederlandse en Europese privacywetgeving. Ze hebben geen persoonlijke informatie over mensen (zoals leeftijd, geslacht), alleen anonieme locatiegegevens. Het privacybeleid van Resono vindt u hier: https://reso.no/privacy-policy/

Parkeergaragebezetting

Deze bron geeft bijna realtime de beschikbaarheid weer van parkeerlocaties in Amsterdam, waaronder enkele P+R-locaties. Het gaat om openbare parkeergarages en -terreinen, met een focus op grote locaties (200+ plekken) in de binnenstad. Het gaat hierbij dus niet om parkeren op straat. De gegevens komen van meerdere parkeerbeheersystemen, die de in- en uitrijdende auto’s tellen. De gegevens worden verzameld en eenduidig gemaakt door het bedrijf Vialis.

Nationaal Dataportaal Wegverkeer

Floating car data van het Nationaal Dataportaal Wegverkeer. Dit zijn open data, gebaseerd op samengevoegde en anonieme gegevens uit navigatiesystemen. De gegevens zijn geanonimiseerd.

GVB

Geanonimiseerd overzicht van aantal in- en uitchecks in het GVB om drukte op grote metrostations te voorspellen.

# data[].attributes.goal
Copilot Chat helpt bij het maken van teksten. Zo werken we beter en sneller. Deze teksten gaan niet over mensen en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omdat er geen gevoelige gegevens gebruikt worden is er geen wettelijke basis nodig.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot Chat is generatieve AI op basis van een groot taalmodel van OpenAI. Wij gebruiken deze zoals hij is.

# data[].attributes.proportionality
Er zijn geen nadelen voor mensen en bedrijven. We letten goed op of het echt helpt. Iedereen moet ook de cursus gehaald hebben. Het systeem leert niet van onze vragen. Geen enkel gegeven wordt naar Microsoft gestuurd. Bewaarde chats verdwijnen na een dag. Copilot mag niet op het web zoeken.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens kijkt de teksten na en zorgt dat ze in orde zijn. Pas als alles goed is wordt de tekst gebruikt. De chat besluit niets zelf.

# data[].attributes.risks
Fout gebruik van AI wordt voorkomen door de cursus (dit heet AI-Geletterdheid). Nadelen voor mensen worden voorkomen door daar niets over in te voeren of op te vragen. Afluisteren wordt voorkomen in onze eigen veilige omgeving. Het model leert niet van ons.

# data[].attributes.goal
De algoritmes worden gebruikt binnen de samenwerking CompetentNL, in opdracht van het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid (SZW) en het ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap (OCW).

De algoritmes zijn gemaakt om CompetentNL te helpen. CompetentNL is een landelijke standaard voor het beschrijven van skills. De algoritmes helpen om veel actuele gegevens van de arbeidsmarkt te verwerken. Ze zoeken naar beschrijvingen van skills (identificatie) en ordenen deze (classificatie).

Burgers en bedrijven gebruiken CompetentNL via digitale diensten en platforms, zoals het Leeroverzicht en het Dashboard Skills. Deze geven informatie over vaardigheden en loopbaanmogelijkheden. De algoritmes werken op de achtergrond en hebben geen directe interactie met burgers en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
De algoritmes worden gebruikt volgens de regels van de Wet op het Centraal Bureau voor de Statistiek. Ze volgen ook de Algemene verordening gegevensbescherming en de Nederlandse regels over privacy. Het proces helpt de doelen van het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid en het ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap te bereiken. Deze ministeries geven de opdrachten. Het gebruik van algoritmes maakt de arbeidsmarkt en het onderwijs beter en eerlijker. De Europese Unie heeft regels voor AI, en die worden ook gevolgd. Gegevens worden verwerkt met respect voor de rechten van de mensen. Deskundigen zorgen ervoor dat alles eerlijk en duidelijk is.

# data[].attributes.methodsAndModels
De algoritmes gebruiken slimme taalmodellen om gegevens van de arbeidsmarkt te analyseren. Er zijn twee algoritmen: Identificatie en Classificatie. Bij Identificatie herkent het algoritme belangrijke vaardigheden in arbeidsmarktdata, zoals vacatures en profielen. Dit gebeurt met een extern taalmodel en een zelfgemaakt model om relevante zinnen te vinden. Experts controleren de resultaten. Bij Classificatie vergelijkt het algoritme de gevonden zinnen met bestaande vaardigheden in CompetentNL. De beste overeenkomsten worden gekozen en aan experts voorgelegd.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen: De algoritmes helpen om CompetentNL beter te maken. Ze zorgen ervoor dat we actuele en relevante vaardigheden uit de arbeidsmarkt gebruiken. Dit verbetert de kwaliteit van de gegevens. Ook zorgt het ervoor dat iedereen zich kan herkennen in CompetentNL, omdat we de taal van de arbeidsmarkt goed verwerken.

Nadelen en risico’s: Als de trainingsdata verouderd zijn, kan dit de kwaliteit van de resultaten beïnvloeden. De algoritmes werken op de achtergrond en krijgen geen directe feedback van gebruikers. Dit kan het moeilijk maken om fouten te vinden.

Rechtvaardiging: Het gebruik van deze algoritmes is goed omdat ze de kwaliteit en relevantie van CompetentNL verbeteren. Menselijke experts blijven betrokken om de resultaten te controleren, zodat we risico’s kunnen beperken.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten van de algoritmes worden beoordeeld door experts voordat ze in CompetentNL komen. Deze experts controleren of de skillsbeschrijvingen en classificaties relevant, nauwkeurig en van goede kwaliteit zijn. Ze kunnen de resultaten aanpassen of afwijzen op basis van hun kennis.

Dit toezicht is belangrijk om fouten en verouderde informatie te vinden en te verbeteren. Ook worden de algoritmes regelmatig geëvalueerd en aangepast op basis van feedback van experts en nieuwe ontwikkelingen op de arbeidsmarkt. Zo blijft de informatie actueel en betrouwbaar.

# data[].attributes.risks
Veroudering van trainingsdata: We plannen regelmatig updates van de trainingsdata. Dit helpt om de modellen actueel te houden. Experts kijken continu naar de resultaten om te zien wanneer we iets moeten aanpassen.

Bias en onnauwkeurigheden: De uitkomsten van het algoritme worden altijd gecontroleerd door menselijke experts voordat ze worden gebruikt. We verbeteren de taalmodellen en de methoden om bias te verminderen.

Afhankelijkheid van de algoritmes: Het systeem is zo gemaakt dat resultaten van de algoritmes niet automatisch worden overgenomen. Menselijke controle is altijd nodig. Training en bewustwording van experts helpen om de algoritmen kritisch te gebruiken.

Beperkingen in interpretatie en gebruik: Resultaten worden niet direct aan eindgebruikers getoond zonder controle. Fouten en onvolkomenheden kunnen zo op tijd worden gevonden en gecorrigeerd.

# data[].attributes.sourceData
De algoritmes gebruiken gegevens van UWV. Dit zijn arbeidsmarktgegevens, zoals vacatureteksten en profielen van werkzoekenden. Deskundigen van UWV geven annotaties en labels voor de training van de modellen. Ook worden externe taalmodellen, zoals LaBSE, gebruikt voor de verwerking. De gegevens helpen om skills en competenties binnen CompetentNL te herkennen en te verbeteren. Alle gegevensverwerkingen volgen de privacy- en beveiligingsnormen, en de data zijn geanonimiseerd waar dat kan.

# data[].attributes.goal
De Wet Keten Aansprakelijkheid (WKA) is gemaakt om aannemers in een keten van aannemers en onderaannemers meer zekerheid te geven dat ze samenwerken met betrouwbare onderaannemers. Aannemers kunnen van onderaannemers een zogenaamde WKA-verklaring verlangen. De betreffende onderaannemer of inlener (ondernemer die personeel inhuurt van een ander bedrijf) kan deze aanvragen bij de Belastingdienst. Een zogenaamde ‘schone’ WKA-verklaring wordt afgegeven als de onderaannemer of inlener geen openstaande vorderingen bij de Belastingdienst heeft en als aangiftes tijdig en volledig zijn ingediend. Als dat niet het geval is kan in bepaalde gevallen een zogenaamde ‘voorbehoudverklaring’ worden afgegeven. Een WKA-verklaring is drie maanden geldig. Een onderaannemer moet deze dus elk kwartaal opnieuw aanvragen.

Gezien het grote aantal aanvragen worden de medewerkers van de Belastingdienst ondersteund door een algoritme bij het behandelen van de aanvragen.

# data[].attributes.lawfulBasis
• Algemene wet inzake rijksbelastingen

• Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

• Archiefwet 1995

• Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

• Invorderingswet 1990

• Leidraad Invordering 2008

• Uitvoeringsregeling inleners-, keten- en opdrachtgeversaansprakelijkheid 2004

• Wet op de Omzetbelasting 1968

• Wet op de Loonheffing

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen op basis van de betreffende wet. Het algoritme geeft op basis van de beslisregels een signaal aan de medewerker van de Belastingdienst bij elke aanvraag. Aanvragen waarvan het algoritme aangeeft dat die zonder verdere controle afgegeven kunnen worden, worden vervolgens automatisch afgegeven. De andere aanvragen worden vervolgens handmatig beoordeeld door een medewerker.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme helpt bij het bepalen of een WKA-verklaring afgegeven kan worden door de aangifte- en betalingsgegevens van de ondernemer te controleren. Het algoritme geeft elke aanvraag een signaal mee. Dit signaal geeft aan of de verklaring zonder verdere controle kan worden afgegeven of dat deze eerst handmatig beoordeeld moet worden. Zo maakt het algoritme het proces efficiënter en effectiever.

# data[].attributes.humanIntervention
Aanvragen waarvan het algoritme aangeeft dat die zonder verdere controle afgegeven kunnen worden, worden vervolgens automatisch afgegeven. De andere aanvragen worden vervolgens handmatig beoordeeld door een medewerker.

# data[].attributes.risks
1. Gelijkheid, non-discriminatie en privacy

Het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De Belastingdienst voorkomt directe discriminatie met het algoritme door geen gebruik te maken van beschermde persoonsgegevens, zoals etnische afkomst.

1. Waarborgen

Voor de ontwikkeling van algoritmen heeft de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in het algoritme controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

De AVG schrijft voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden deze gegevens ook niet meer gebruikt.

1. Profilering

Het algoritme verdeelt de aanvragen over een aantal groepen. Deze groepsindeling wordt alleen in het beschreven proces gebruikt. Daarbuiten worden deze niet gebruikt, om te voorkomen dat er profilering plaatsvindt die niet is toegestaan.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (BSN)

2. Algemene gegevens ondernemer

3. Vorderings- en betalingsgegevens

4. Aangiftegegevens Omzetbelasting (OB)

5. Aangiftegegevens Loonbelasting (LH)

6. Aangiftegegevens Vennootschapsbelasting (VPB)

7. Aangiftegegevens Inkomensheffing (IH)

8. Gegevens boekenonderzoek

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.

# data[].attributes.goal
Het verkeersmodel Limburg dient als hulpinstrument om verkeersprognoses te maken. In hoofdlijnen wordt het verkeersmodel gebruikt om:

1) een dekkend beeld te krijgen van het gebruik van het mobiliteitsnetwerk

2) een beeld te krijgen van de verwachte verkeersontwikkeling en het toekomstige gebruik van het mobiliteitsnetwerk (als input voor mogelijke opgaven)

3) vooraf effecten in beeld te brengen van maatregelen (zoals bijv. infrastructurele aanpassingen)

De uitkomsten uit het verkeersmodel vormen ook input voor andere aspecten (bijv. maatschappelijke kosten baten analyse en milieuberekeningen).

# data[].attributes.lawfulBasis
Hier zijn diverse raakvlakken:

1) Het verkeersmodel wordt (mede) als input gebruikt voor de monitoring van geluid (de tellingen vormen hiervoor de basis) in kader van SWUNG2 (Omgevingswet).

2) Het verkeersmodel wordt ook gebruikt om effecten van verkeersmaatregelen (in kader van wegwerkzaamheden) vooraf in beeld te brengen. Dit is met het oog op bereikbaarheid en verkeersveiligheid (Wegenverkeerswet).

3) Het verkeersmodel wordt gebruikt om effecten van (lange termijn) maatregelen/oplossingsrichtingen in beeld te brengen. Het kan daarbij input vormen voor andere aspecten zoals maatschappelijke kosten baten analyse (MKBA) of milieuberekeningen. Deze inzichten zijn weer van belang voor zorgvuldige afwegingen (art. 3.2 Algemene wet bestuursrecht).

# data[].attributes.methodsAndModels
In hoofdlijnen: Het verkeersmodel werkt met gebieden en netwerken. Aan de gebieden zijn sociaal economische gegevens gekoppeld. Op basis van kengetallen (uit onderzoek verplaatsingsgedrag) worden deze vertaald naar vertrekken/aankomsten per gebied. Op basis van de aantrekkelijkheid van de gebieden (omvang van wat in het gebied allemaal te doen is), distributiefuncties en de netwerken (hoe makkelijk je van het ene naar het andere gebied kunt komen), worden HB-matrices geschat. De HB-matrices worden toegedeeld aan de netwerken o.b.v. bepaalde toedelingsmethodieken (vaak een kortste route principe, rekening houdend met capaciteit/vertragingen). Het verkeersmodel Limburg draait binnen het softwarepakket Aimsun. Er is een technische rapportage van het verkeersmodel Limburg waarin de uitgangspunten en de werking nader worden toegelicht.

# data[].attributes.proportionality
Het verkeersmodel is nodig om een compleet (dekkend) beeld te krijgen van het gebruik van het mobiliteitsnetwerk en om verkeersprognoses te kunnen maken. Het is lastig/onmogelijk om het hele netwerk met tellingen af te dekken. Hier spelen kostenoverwegingen en uitvoerbaarheid een rol. Tellingen worden wel gebruikt om het model te kalibreren. Voor de toekomstsituatie zijn berekeningen nodig om vooraf een beeld te krijgen welke (mogelijke) mobiliteitsopgaven op ons af komen. Het verkeersmodel blijft een berekening die in het verlengde van de gehanteerde input/uitgangspunten moet worden gezien. Om die reden vindt er een controle en interpretatie plaats door specialisten en wordt de output niet 1-op-1 naar een besluitvorming doorvertaald. De output wordt benut om een advies op te stellen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het verkeersmodel is een hulpinstrument. De uitkomsten worden door mensen gecontroleerd en geïnterpreteerd. Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Het verkeersmodel wordt eerst gemaakt voor een zogenaamd basisjaar. Dit is een jaar uit het recente verleden waarbij de uitkomsten kunnen worden vergeleken met waarnemingen. Het verkeersmodel wordt voor dit jaar gekalibreerd. De kalibratie-effecten worden meegenomen naar de prognosejaren. Belangrijke input hiervoor vormen het onderzoek verplaatsingsgedrag en de verkeerstellingen. Daarnaast worden de input en resultaten gecontroleerd door de leverancier en de deelnemende overheden (provincie en gemeenten). Op basis van de modeluitkomsten vindt een interpretatie plaats door specialisten. De output met de interpretatie wordt gebruikt als input voor advies.

# data[].attributes.sourceData
Input o.a.: netwerken, verkeerstellingen, gebiedsindeling met sociaal economische gegevens, OV tellingen (aantal reizigers), onderzoek verplaatsingsgedrag, andere verkeersmodellen (met name NRM), (tussen)resultaten o.a.: belaste netwerken (intensiteiten), HB-matrices, skim matrices (reistijden/afstanden tussen gebieden)

# data[].attributes.goal
Het doel van de scanauto is om een efficiënte en effectieve parkeercontrole te waarborgen in de gebieden met betaald parkeren binnen de gemeente Purmerend. De scanauto scant het kenteken van het voertuig en vergelijkt dit met gegevens in de database. Als het kenteken in het systeem staat, weet de handhaver direct of (1) een parkeervergunning heeft, (2) als bezoeker bent aangemeld via ‘bezoekersparkeren’ of (3) hebt betaald via een parkeerautomaat of parkeerapp. Dit helpt bij het handhaven van de parkeerregels en het verhogen van de naleving. De scanauto verbetert de naleving van parkeerregels door regelmatige en nauwkeurige controles, wat leidt tot een eerlijker gebruik van parkeerplaatsen. Het systeem is efficiënter dan handmatige controles en bespaart tijd en middelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art 225 Gemeentewet is doorgevoerd in de Parkeerverordening Purmerend en Uitvoeringsbesluit parkeren Purmerend, beide herzien en in werking getreden op 1-1-2025.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto maakt gebruik van Automatic Number Plate Recognition (ANPR) camera’s op de auto die kentekens herkennen en controleren of er betaald is voor parkeren via het Nationaal Parkeer Register (NPR). Binnen 24 uur worden alle kentekens in het controlecentrum (Backoffice systeem van de scanauto) anoniem gemaakt. Kentekens zonder parkeerrecht worden doorgestuurd naar het controlesysteem. In dit systeem worden de kentekens aangevuld met voertuiggegevens om de parkeerbelasting te innen.

# data[].attributes.proportionality
Efficiënt en effectief parkeertoezicht. De noodzaak van een scanauto voor parkeren komt voort uit de wens van gemeenten om parkeeroverlast te verminderen en de naleving van parkeerregels te verbeteren en eerlijk te handhaven. Vooral in steeds grotere gebieden met betaald parkeren draagt een scanauto hier effectief aan bij. Het scannen van kentekens rijdend met een auto is minder arbeidsintensief dan het handmatig scannen van kentekens. Met een auto kan sneller een groot aantal auto's gecontroleerd worden dan handhavers te voet.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het kenteken niet in het systeem staat, wordt het door de scanauto doorgestuurd naar een handhaver op het stadhuis. Deze handhaver controleert of er betaald is, of een gehandicaptenparkeerkaart aanwezig is en of het kenteken klopt. De parkeerboete wordt pas uitgeschreven als alle feiten juist zijn.

# data[].attributes.risks
De scanauto maakt foto’s van het kenteken en de directe omgeving van de auto. Deze foto’s worden alleen gebruikt voor toetsing van de parkeerstatus en worden binnen enkele uren verwijderd als er geen boete wordt uitgeschreven.

Als er wel een parkeerboete volgt, worden de foto’s veilig opgeslagen. De gegevens van gescande kentekens en foto’s worden op een veilige manier opgeslagen. Alleen bevoegde medewerkers hebben toegang. Foto’s die geen aanleiding geven voor een boete, worden maximaal 48 uur bewaard. In geval van bezwaar tegen een parkeerboete kunnen de foto’s als bewijs worden gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht(NPR), parkeervak (locatie), tijd, datum

# data[].attributes.goal
Kapotte lantaarnpaal? Een losse stoeptegel? Zwerfafval? Overlast van personen? Meld het bij de gemeente Waalwijk via de Fixi website of de Fixi app. De meldingen worden onderverdeeld in categorieën, zoals: overlast in de wijk, openbare verlichting of huishoudelijk afval.

Iedere persoon kan een melding maken via Fixi. Hiervoor hoef je geen inwoner van de gemeente te zijn. De persoon kan een anonieme melding maken of contactgegevens achterlaten bij de melding. Meldingen worden niet op de openbare kaart geplaatst, tenzij de melder hiervoor akkoord geeft bij het insturen van de melding. Ook zijn er categorieën die nooit op de openbare kaart van Fixi worden geplaatst.

Een melder kan foto’s toevoegen aan de melding. Fixi controleert op automatische wijze of er op de foto’s personen of kentekens staan. Als dat het geval is dan maakt Fixi de personen of kentekens onherkenbaar door dat stuk van de foto te blurren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Wegenwet, Wet milieubeheer, Woningwet en Bouwbesluit, APV Waalwijk

# data[].attributes.proportionality
In de melding geeft de melder informatie over wat er aan de hand is. Door een foto toe te voegen aan de melding kan de gemeente sneller zien wat de melding inhoudt. Op de foto's kunnen personen of kentekens staan. Door personen en kentekens automatisch onherkenbaar te maken, worden de privacyrechten van de personen gewaarborgd.

# data[].attributes.humanIntervention
De gemeente kan op foto's bij de meldingen zien of de personen en kentekens op de foto's voldoende onherkenbaar zijn gemaakt. Als de gemeente ziet dat de foto's onvoldoende onherkenbaar zijn gemaakt, dan melden we dit aan de leverancier.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme voor de melders. Het algoritme herkent personen of kentekens op de foto's bij meldingen. Bij herkenning wordt deze informatie onherkenbaar gemaakt. Er kan een risico zijn dat het algoritme te veel of te weinig onherkenbaar maakt. Als de gemeente dit constateert dan meldt de gemeente dit aan de leverancier van Fixi.

# data[].attributes.sourceData
Melders hebben de keuze om anoniem te melden of een melding te maken met contactgegevens.

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
De tool is ontwikkeld om beter zicht te krijgen op alle registraties van sextortion in BVH. Door het gebruik van deze tool worden deze registraties sneller herkend en doorgegeven aan de juiste afdelingen. Daardoor kunnen slachtoffers sneller en beter worden geholpen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 3 Politiewet 2012

# data[].attributes.methodsAndModels
De classifier kijkt naar de vrije tekst in BVH-registraties. Het systeem gebruikt meerdere beslisbomen die elk een deel van de registraties bekijken. Elke beslisboom geeft een score tussen 0 en 1. Een score van 0 betekent geen sextortion. Een score van 1 betekent wel sextortion.

De grens is ingesteld op 0,52. Dit is gedaan om het resultaat zo goed mogelijk te maken. Nadat alle beslisbomen een score hebben gegeven, wordt er gestemd. De uitkomst van deze stemming bepaalt of de registratie als sextortion wordt aangemerkt.

# data[].attributes.proportionality
Door het gebruik van deze tool krijgen de zedenafdelingen meer werk. Daar staat tegenover dat registraties sneller worden opgepakt. Slachtoffers worden hierdoor beter en sneller geholpen.

# data[].attributes.humanIntervention
De tool geeft alleen BVH-nummers als uitkomst. Medewerkers controleren deze nummers handmatig om vast te stellen of het echt om sextortion gaat. Het gebruik van de tool is een aanvulling op het gewone werkproces van de zedenafdelingen.

# data[].attributes.risks
De tool laat alleen BVH-nummers zien. Zo wordt voorkomen dat medewerkers automatisch op het oordeel van het systeem vertrouwen. De zedenrechercheur controleert zelf of de registratie klopt en bepaalt de vervolgstappen. Deze werkwijze zorgt er ook voor dat er geen inhoudelijke informatie wordt gedeeld.

# data[].attributes.sourceData
Op dit moment worden alleen gegevens verwerkt uit de regio Rotterdam.

Het model is getraind met BVH-registraties uit de periode van 22 november 2024 tot en met 8 oktober 2025. Hiervoor zijn registraties gebruikt uit eenheid Rotterdam en uit zeven geselecteerde categorieën die belangrijk zijn voor zedenzaken.

Het gaat om meldingen over zeden, misbruik van seksueel beeldmateriaal, chantage of afpersing, sexchatting, online seksuele intimidatie, grooming en kinderporno.

De Sextortion Classifier gebruikt dit model om BVH-registraties te beoordelen.

# data[].attributes.goal
Het doel van BEAR is om belangrijke informatie sneller zichtbaar te maken. Het systeem helpt intelligence analisten om in grote hoeveelheden documenten snel te vinden wat van belang is.

BEAR kan gebruikt worden als er een (persoons)beeld gevormd moet worden van de informatie die al bij de politie bekend is. Dit is bijvoorbeeld belangrijk bij arrestaties. Een arrestatieteam moet weten of een verdachte eerder een wapen heeft gebruikt. Bij crisisinterventie helpt inzicht in iemands psychische situatie om de aanpak daarop af te stemmen. Bij de opsporing van voortvluchtigen ondersteunt achtergrondinformatie het opsporingsproces.

Daardoor hoeven de analisten minder tijd te besteden aan het lezen van documenten die niet nodig zijn. Er blijft meer tijd over om de belangrijke informatie goed te beoordelen en te analyseren. Dit is vooral handig wanneer onder tijdsdruk wordt gewerkt. Zo wordt de kans kleiner dat belangrijke informatie wordt gemist en wordt de eindbeoordeling beter.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 8 en 9 in combinatie met artikel 11 en 13 Wpg. Handhaven openbare orde en opsporing van verdachten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bepaalt of een zin over een bepaald onderwerp gaat. De tekst van een zin wordt eerst omgezet in cijfers. Dit gebeurt met een tekstmodel.

Daarna leert het systeem welke patronen horen bij welk onderwerp. Op basis daarvan kan het systeem bij nieuwe zinnen inschatten bij welk onderwerp ze passen. Het kan ook voorkomen dat een zin bij geen enkel onderwerp hoort.

# data[].attributes.proportionality
Nu zoeken analisten zelf in documenten met zoektermen. Daarbij wordt de context van een zin niet meegenomen en kunnen spelfouten invloed hebben op de resultaten. Er is ook gekeken naar het samenvatten van documenten met een taalmodel. Dit is niet gekozen, omdat juist de details belangrijk zijn voor analisten. Daarom is gekozen voor een oplossing waarbij de originele inhoud blijft staan en documenten op volgorde van belang worden getoond.

Het grote voordeel van BEAR is dat de analisten sneller belangrijke informatie kunnen vinden en lezen. Daardoor kunnen zij sneller en beter een besluit nemen. Dit kan bijdragen aan de veiligheid van burgers en politiemedewerkers. Zo kan een arrestatieteam zich beter voorbereiden en de inzet beter afstemmen op de situatie. Dit is vooral belangrijk bij snelle inzet waarbij weinig voorbereidingstijd is.

Met het gebruik van BEAR is het nog steeds mogelijk dat informatie wordt gemist of (ook) informatie wordt getoond die niet van belang is. BEAR zorgt er alleen voor dat documenten in een logische volgorde worden aangeboden. De documenten moeten nog steeds door de analisten zelf worden gelezen en beoordeeld. De analist blijft zelf verantwoordelijk voor de uitleg en de keuzes die daarbij worden gemaakt. Ook moet de analist kunnen uitleggen waarom informatie op een bepaalde manier is beoordeeld. BEAR ondersteunt de analist en geeft geen kant-en-klaar antwoord. Daardoor is de kans kleiner dat fouten in het algoritme het resultaat verstoren.

# data[].attributes.humanIntervention
De analist moet altijd zelf een oordeel vormen over de gevonden informatie. Het algoritme helpt door documenten vooraf te ordenen. Daardoor kan de analist sneller zien welke informatie mogelijk van belang is.

Het systeem geeft alleen een aanwijzing over het onderwerp. Voor het begrijpen en beoordelen van de inhoud blijft menselijk inzicht noodzakelijk. Alle informatie blijft volledig zichtbaar voor de gebruiker.

# data[].attributes.risks
Bij het ontwerp is bewust gekozen om de mens centraal te houden. Het algoritme geeft geen antwoorden op vragen. Het helpt de gebruiker alleen om zelf antwoorden te vinden. Daarnaast wordt technisch gecontroleerd of het model werkt zoals bedoeld. Zo blijft het systeem betrouwbaar en wordt het op de juiste manier gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens zijn handmatig opgesteld. Zinnen zijn door mensen ingedeeld per onderwerp. Daarbij is er bewust voor gekozen om geen persoonsgegevens te gebruiken.

# data[].attributes.goal
DOEL: De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijk bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

IMPACT: De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert c.q. verwijdert deze ongeacht de verdere inhoud van de documenten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme herkent (persoons)gegevens en anderszins vertrouwelijke informatie in een document en doet een voorstel om dit te anonimiseren. Een medewerker beoordeelt het voorstel en voert de aanpassing definitief door, zodat het document geschikt is voor publicatie. Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt ervoor dat de gemeente sneller en makkelijker documenten geschikt kan maken voor publicatie. Het geautomatiseerd anonimiseren blijkt ook tot minder fouten te leiden. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd. De uitkomsten zijn niet anders dan wanneer dit werk handmatig door mensen zou worden gedaan.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van de anonimiseringssoftware vereenvoudigt openbaarmaking.

Het geautomatiseerd anonimiseren is minder foutgevoelig dan menselijk handelen.

De kans op een datalek is kleiner. De gegevens van burgers en bedrijven zijn beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft altijd de mogelijkheid om de suggestie van het algoritme aan te passen.

# data[].attributes.risks
Risico’s worden op hoofdlijnen gevolgd en waar nodig besproken. We kijken vooral naar de kans dat gegevens toch herleidbaar zijn en naar mogelijke datalekken. Er zijn basismaatregelen, zoals controle van de werking en het bijhouden van logbestanden. Ook letten we op juridische en ethische punten, zoals onbedoelde identificatie. Als we risico’s zien, nemen we passende maatregelen en verbeteren we de werkwijze stap voor stap.

# data[].attributes.sourceData
Eigennamen, adressen, postcodes, telefoonnummers, e-mailadressen, BSN, BTW-nummers, IBAN-rekeningnummers, ID's, medewerkers van gemeente, handtekeningen, bijzondere persoonsgegevens, kentekens, gezicht

# data[].attributes.goal
Gemeenten geven via BIDN door welke ouders deelnemen aan een re-integratietraject. Dit wordt doorgegeven aan de Dienst Toeslagen. Zo kan worden bepaald of – en wanneer – ouders recht hebben op kinderopvangtoeslag.

Voor ouders betekent dit minder administratieve lasten en een eerlijkere beoordeling van hun aanvraag. Gemeenten kunnen ouders zo beter helpen bij het combineren van werk, zorg en scholing.

Rol van de Gemeente:

· Gemeenten registreren welke ouders een re-integratietraject volgen en geven dit door aan BIDN.

· Klantmanagers van de gemeente vertellen ouders dat het belangrijk kan zijn om kinderopvangtoeslag aan te vragen bij de Dienst Toeslagen.

Zo zorgen BIDN, gemeenten en de Dienst Toeslagen er samen voor dat ouders de ondersteuning krijgen die ze nodig hebben. Dat is niet alleen eerlijk, maar ook maatschappelijk van grote waarde.

# data[].attributes.lawfulBasis
De verwerking van persoonsgegevens via de ‘Antwoordservice DGO-KOT’ vindt plaats op basis van: een wettelijke verplichting (artikel 6, eerste lid, sub c, AVG): De betrokken partijen verwerken persoonsgegevens omdat zij daartoe wettelijk verplicht zijn op grond van de Wet kinderopvang (Wko), de Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen (Awir), de Wet SUWI en de Participatiewet.

Dienst Toeslagen:

Is verwerkingsverantwoordelijke voor de toekenning, uitbetaling en terugvordering van de kinderopvangtoeslag op grond van:

· Artikel 1.3, eerste lid, Wet kinderopvang (Wko);

· Artikel 11, tweede lid, Awir.

· De Wko valt onder de werking van de Awir (artikel 1.3, tweede lid, Wko).

Gemeenten:

· Zijn verwerkingsverantwoordelijke voor de registratie van re-integratietrajecten van Doelgroepouders en voor het verstrekken van deze gegevens aan Dienst Toeslagen.

· Op grond van artikel 38, eerste lid, van de Awir zijn gemeenten verplicht om gegevens te verstrekken aan Toeslagen voor zover deze van belang zijn voor de uitvoering van de Awir.

· De uitvoering van re-integratieactiviteiten door gemeenten vindt plaats op basis van de Participatiewet, waarbij gemeenten beleidsvrijheid hebben om te bepalen welke activiteiten als re-integratietraject kwalificeren en daarmee recht geven op kinderopvangtoeslag.

Bureau InformatieDiensten Nederland:

Verwerkt gegevens in het kader van de Antwoordservice DGO-KOT op basis van:

· Artikel 63 Wet SUWI;

· Artikel 5.24 Besluit SUWI;

· Artikel 67, tweede lid Participatiewet;

· Artikel 47, tweede lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAW);

· Artikel 47, tweede lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAZ).

BIDN en gemeenten zijn op grond van artikel 5.24 Besluit SUWI gezamenlijk verwerkingsverantwoordelijk voor deze gegevensverwerking. De nadere uitwerking van deze gezamenlijke verantwoordelijkheid is opgenomen in de Regeling SUWI en de bijlagen bij deze regeling, waaronder de beschrijving van de AVG-verantwoordelijkheden en taakverdeling, waarbij de feitelijke taak om gegevens uit het DKD aan Toeslagen te verstrekken bij BIDN is neergelegd.

Een overzicht van de relevante gegevensverwerkingen is opgenomen in het gegevensverwerkingsregister Wet SUWI / Participatiewet, beschikbaar via de Downloads-pagina van BIDN (https://www.bidn.nl/verwerking-persoonsgegevens)

# data[].attributes.methodsAndModels
Toelichting op de berichtenstromen:

A: Toeslagen stuurt wanneer zij willen (variabel) een Vraagbericht DGOKOT naar BIDN. Met het vraagbericht word(en) de lopende re-integratie traject(en) binnen de door Toeslagen benoemde beschouwingsperiode opgevraagd voor één BSN. In het Vraagbericht DGOKOT staan het BSN, Datum start beschouwingsperiode (opgegeven door Toeslagen), Datum eind beschouwingsperiode (opgegeven door Toeslagen).

B: BIDN ontvangt een Vraagbericht DGOKOT van de Toeslagen, de Antwoordservice DKD lokaliseert waar het DKD gegeven re-integratie opgehaald kan worden. BIDN raadpleegt het GSDDossierReintegratiebericht van het DKD en stelt hiermee het antwoordbericht voor Toeslagen samen.

C: Het Antwoordbericht DGOKOT wordt teruggestuurd naar de Toeslagen.

# data[].attributes.proportionality
BIDN is een informatieknooppunt voor gemeenten bij de ondersteuning van re-integratie. Gemeenten zijn verplicht om de Dienst Toeslagen te informeren. Dit algoritme helpt gemeenten om dit veilig en altijd op dezelfde manier te doen.

De verwerking vindt plaats op individuele basis, alleen op verzoek van Toeslagen, en gaat over gegevens die nodig zijn om te bepalen of ouders recht hebben op kinderopvangtoeslag in het kader van re-integratie.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij BIDN zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme voert door mensen bedachte regels uit en is niet ‘zelflerend’.

Wel borgt het BIDN of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze met een wijziging omgaat.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

# data[].attributes.sourceData
Vraagbericht Toeslagen (A):

- BSN

- Datum start beschouwingsperiode

- Datum einde beschouwingsperiode

Uitvraag antwoordservice DKD (B):

- BSN (Koppeling aan de juiste persoon)

- Datum start beschouwingsperiode

- Datum einde beschouwingsperiode

Antwoord uit Antwoordservice DKD (B):

- BSN (Koppeling aan de juiste persoon)

- Code Re-integratievoorziening

- Startdatum traject (verplicht indien gevonden) (Teruggave juiste periode)

- Einddatum traject (optioneel) (Teruggave juiste periode)

- Datum start beschouwingsperiode

- Datum einde beschouwingsperiode

- Gemeentecode (Koppeling traject aan de juiste gemeente)

Antwoord aan Toeslagen (C):

- BSN

- Status

- Startdatum traject

- Einddatum traject

- Datum start beschouwingsperiode

- Datum einde beschouwingsperiode

- Gemeentecode

# data[].attributes.goal
Het Actonomy‑platform analyseert kandidatenprofielen en functiebeschrijvingen met behulp van geavanceerde technieken voor natuurlijke taalverwerking en semantische modellering. Ongestructureerde gegevens worden omgezet in gestandaardiseerde, vergelijkbare informatie-eenheden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het Actonomy‑platform analyseert kandidatenprofielen en functiebeschrijvingen met behulp van geavanceerde technieken voor natuurlijke taalverwerking en semantische modellering. Ongestructureerde gegevens worden omgezet in gestandaardiseerde, vergelijkbare informatie-eenheden.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke controle blijft centraal staan in de werking van het systeem. Actonomy waarborgt dat AI‑output ondersteuning biedt aan, en geen vervanging is van, professioneel oordeel.

# data[].attributes.risks
Regelgevende afstemming
Het systeem voldoet aan de volgende kernvereisten:

1. Doelbinding en proportionaliteit;

2. Risicomanagement en documentatie;

3. Transparantie en uitlegbaarheid;

4. Menselijk toezicht;

5. Datagovernance en privacy;

6. Kwaliteitsmonitoring.

Transparantiemaatregelen
Gebruikers ontvangen:

1. Duidelijke uitleg over matchresultaten;

2. Inzicht in evaluatiecriteria;

3. Informatie over de relatieve belangrijkheid van factoren;

4. Toegang tot de beslislogica.

Dit maakt geïnformeerd en verantwoord gebruik mogelijk.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Wet open overheid

2. Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het experiment onderzoekt of Copilot 365 de productiviteit van medewerkers verhoogt door administratieve lasten (zoals documentatie, rapportages en e-mails) te verminderen, zodat meer tijd beschikbaar komt voor inhoudelijke taken en betere dienstverlening aan inwoners.

# data[].attributes.methodsAndModels
Copilot maakt gebruik van Large Language Models (LLM’s) die zijn geïntegreerd in Microsoft 365. Wanneer een medewerker een prompt invoert, combineert Copilot deze vraag met relevante context uit de Microsoft Graph en de semantische index. Alleen informatie waartoe de medewerker zelf toegang heeft, kan worden gebruikt in het antwoord.

De verwerking van prompts en context vindt plaats binnen de beveiligde Microsoft-tenant. Copilot genereert vervolgens een antwoord op basis van de prompt, de context en het onderliggende AI-model. De tijdelijke promptgegevens worden niet opgeslagen en niet gebruikt voor training van het model.

Hoewel Copilot ondersteuning biedt, blijft menselijke controle noodzakelijk: Copilot kan fouten maken of informatie verkeerd interpreteren.

# data[].attributes.proportionality
Bij de inzet van Copilot 365 gelden duidelijke spelregels voor verantwoord gebruik en zorgvuldige omgang met gegevens. Medewerkers blijven altijd verantwoordelijk voor de uiteindelijke keuzes en inhoud, en beoordelen of de door Copilot gegenereerde output correct en bruikbaar is. Privacy en informatiebeveiliging worden geborgd via de DPIA, afspraken met de leverancier en onze spelregels.

# data[].attributes.humanIntervention
Altijd: medewerker beslist of Copilot-output wordt gebruikt, aangepast of verworpen.

# data[].attributes.risks
In dit experiment hebben we speciaal gekeken naar de eisen uit de Europese AI-verordening. Daarbij sluiten we aan op ons bestaande beleid rond privacy, informatiebeveiliging en inkoop, en op onderwerpen als bewustwording, gedragscode en gebruik van clouddiensten. Om medewerkers houvast te geven zijn er spelregels opgesteld voor verantwoord gebruik van generatieve AI: wat kan wel en wat kan niet. Verder werken we aan bewustwording, communicatie en trainingen, zodat collega’s vertrouwd raken met AI en weten hoe ze er verantwoord mee omgaan.

# data[].attributes.sourceData
Copilot gebruikt alle gegevens binnen de Microsoft 365 graph waartoe een medewerker zelf toegang heeft (zoals e-mails, documenten en Teams-berichten). Deze gegevens worden door Microsoft omgezet in een semantische index, zodat Copilot verbanden kan leggen. Copilot ziet gegevens pas wanneer een medewerker er actief naar vraagt in een prompt. De data verlaat de Microsoft-tenant niet en wordt niet gebruikt om AI-modellen te trainen.

Volgens de spelregels voor Generatieve AI van de gemeente mag Copilot, wanneer een medewerker een prompt invoert, alleen worden gebruikt met ongestructureerde werkdata.

Niet toegestaan: persoonsgegevens en andere geheime of gevoelige informatie (zoals salaris-, zorg- of strafdossiers).

# data[].attributes.name
Voorregistratie pasfoto en handtekening (DAR)

# data[].attributes.goal
Omdat het met het menselijk oog niet altijd goed te zien is of een pasfoto voldoet aan de eisen die de wet daaraan stelt, hebben wij een algoritme ontwikkeld waarbij dit op accurate wijze gecontroleerd kan worden. In de wetgeving is beschreven dat wij dit algoritme moeten gebruiken en op wat voor manier.

# data[].attributes.methodsAndModels
Om een nieuw rijbewijs aan te vragen moet u een pasfoto aanleveren. U kunt deze pasfoto laten maken bij één van onze erkende fotografen. De fotograaf stuurt de gemaakte pasfoto (en handtekening) naar de RDW via een beveiligde verbinding. Het algoritme beoordeelt de pasfoto vervolgens op 2 onderdelen:

1. Het algoritme bekijkt of de aangeleverde pasfoto voldoet aan de vereisten die in de wet zijn vastgesteld (de eisen worden gesteld in de Nederlandse pasfotomatrix, met eisen die afkomstig zijn uit Internationale ICAO normen). Dit betekent dat er bijvoorbeeld gekeken wordt naar de positie van de pasfoto, de achtergrondkleur, contrast en of de cameraflits geen witte vlekken op de huid achter heeft gelaten.

2. Het algoritme kijkt of de persoon op de nieuwe pasfoto overeenkomt met de pasfoto die in ons register is vastgelegd. De pasfoto in dit register is door uw gemeente/RDW aangeleverd en is identiek aan de foto die op uw huidige rijbewijs staat. Als de match groot genoeg is wordt de aanvraag doorgezet. In dat geval kunt u de aanvraag digitaal voortzetten.

Is de match lager dan de ingestelde waarde dan krijgt u een afwijzingsmail en kunt u geen digitale aanvraag indienen. In dat geval kunt u uw rijbewijs aanvragen via de reguliere weg bij de gemeente.

Het kan voorkomen dat het algoritme aangeeft dat de pasfoto’s onvoldoende met elkaar overeenkomen. De redenen hiervoor kunnen verschillen. Het is mogelijk dat de foto die de RDW in het rijbewijzenregister heeft onvoldoende aan de wettelijke eisen voldoet of dat iemands gezicht aanzienlijk is veranderd. Dit laatste komt bijvoorbeeld relatief vaak voor bij jonge mensen.

Wanneer blijkt dat uw foto niet geschikt is dan betekent dit niet dat u geen rijbewijs kunt aanvragen. Het betekent alleen dat u de aanvraag niet online kunt doen. U kunt de aanvraag dan via de reguliere weg doen. Hiervoor kunt u terecht bij de gemeente. U kunt de geprinte foto die u van de fotograaf gekregen heeft hiervoor gebruiken.

Wanneer uw foto wel geschikt is, dan kunt u digitaal uw nieuwe rijbewijs aanvragen. Hierbij moet u zich identificeren via DigiD.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme besluit niet of u wel of geen rijbewijs krijgt. Dit algoritme beoordeelt alleen of u uw nieuwe rijbewijs digitaal kunt aanvragen. Wanneer het voor u niet mogelijk is om uw rijbewijs digitaal aan te vragen, dan kunt u uw rijbewijs bij een balie van uw gemeente aanvragen.

# data[].attributes.humanIntervention
Achter de schermen van dit algoritme controleren medewerkers (periodiek en steekproefsgewijs of naar aanleiding van meldingen) of het algoritme nog naar behoren werkt.

# data[].attributes.risks
Het algoritme verwerkt geen informatie die kan leiden tot discriminatie. Dit getrainde algoritme werkt op dezelfde manier voor alle aanvragers van een nieuw rijbewijs. Er zijn verschillende maatregelen genomen om discriminatie tegen te gaan. Zo is het algoritme getraind met verschillende datasets en wordt het percentage foutmeldingen in de gaten gehouden.

Om ervoor te zorgen dat wij blijven voldoen aan de eisen van informatiebeveiliging en privacy, treffen wij de volgende maatregelen:

De erkende fotograaf stuurt de pasfoto via een beveiligde omgeving naar de RDW.

De kwaliteit en juistheid van de gegevens wordt steeds opnieuw gecontroleerd.

Er wordt zowel periodiek als steekproefsgewijs getoetst of het getrainde algoritme nog het gedrag vertoont waar het voor ontworpen is. Als er afwijkingen worden geconstateerd, dan corrigeren wij die.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt biometrische gegevens.

Om te bepalen of de persoon op de pasfoto’s voldoende overeenkomt wordt er gekeken naar biometrische gegevens. Biometrische gegevens zijn unieke fysieke of gedragskenmerken, zoals een vingerafdruk, gezichtsscan of gezichtsafbeelding.

Het algoritme kent een scoringspercentage toe aan de mate waarin de nieuwe foto overeenkomt met de foto die de RDW in het rijbewijzenregister heeft. Dit percentage zal gelijk aan of hoger moeten zijn dan het percentage dat is vastgesteld.

Wanneer u een foto maakt wordt het bestaande rijbewijsnummer ingegeven en de foto en handtekening digitaal doorgestuurd naar de RDW. Hierbij koppelt de RDW de pasfoto aan de juiste persoon en vergelijkt deze met de foto van deze persoon die al in het rijbewijzenregister is geregistreerd.

# data[].attributes.goal
Snel en accuraat vertalen van gemeentelijke informatie en formulieren in een zeer groot aantal talen. Contentredacteuren hoeven niet meer zelfstandig teksten te schrijven in andere talen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Weglot gebruikt neurale machinevertalingen van DeepL, Microsoft en Google Translate, om het meest nauwkeurige vertaalrendement te bieden. Daarna heb je de volledige bewerkingscontrole via je Weglot-dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Door een AI algoritme te gebruiken kunnen wij een betere dienstverlening waarborgen. Zelf in zoveel talen uitschrijven en beheren is niet realistisch.

# data[].attributes.humanIntervention
Mensen zien de vertaalde pagina's

Beheerders kunnen vertalingen aanpassen

# data[].attributes.risks
Mensen kunnen geen rechten ontlenen aan vertaalde pagina's. Deze techniek staat echter wel bekend om zijn hoge mate van accuraatheid.

# data[].attributes.sourceData
Alle openbare informatie op www.borsele.nl

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een edienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een meldingen heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling. Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat

# data[].attributes.goal
Met de komst van de omgevingswet veranderen er een aantal dingen rondom het beleid externe veiligheid. Kwetsbare gebouwen en locaties (KGL’s) zijn gebouwen en lokaties die overheden extra moeten beschermen tegen externe veiligheidsrisico’s. Externe veiligheidsrisico's zijn samen te vatten als risico's die het gevolg zijn van activiteiten met gevaarlijke stoffen. Zulke risico's zijn bijvoorbeeld een brand, (giftige) gaswolken of ontploffingsgevaar. Om een bepaalde kwetsbaarheid toe te kennen kunnen bevoegd gezagen (meestal gemeenten) gebruik maken van een IT voorziening die op basis van een aantal criteria een voorstel doet voor de kwetsbaarheid. Op basis van dat voorstel kan een bevoegd gezag dan het kwetsbaarheidsniveau vaststellen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het Besluit Kwaliteit Leefomgeving (BKL), bijlage VI, https://wetten.overheid.nl/BWBR0041313 bevat de grondslag voor het bepalen van kwetsbare gebouwen en lokaties.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme wijst kwetsbaarheidsniveaau's toe aan gebouwen en lokaties op basis van eigenschappen en bijbehorende normregels.

De eigenschappen waarmee wordt gerekend zijn:

het aantal personen dat gelijktijdig aanwezig is;

de aanwezigheidsduur van personen;

in hoeverre personen zichzelf in veiligheid kunnen brengen bij een incident.

Er zijn 9 verschillende gebruiksfuncties waarvan de kwetsbaarheid moet worden vastgesteld:

1. woonfunctie

2. bijeenkomstfunctie

3. kantoorfunctie

4. industriefunctie

5. logiesfunctie

6. sportfunctie

7. winkelfunctie

8. onderwijs

9. overige gebruiksfuncties

De gebruiksfuncties worden betrokken uit de Basisregistratie Adressen Gebouwen. Deze worden maandelijks bijgewerkt naar de meest recente data, waarna het algoritme opnieuw wordt toegepast. Het algoritme doet een voorinvulling en een cross check in het Hnadelsregister (HR). Vervolgens ontvangt het Bevoegd gezag een melding zodat er een besluit over aanpassing in het Register Externe Veiligheid (REV) kan worden genomen.

Kwetsbaarheidsniveau's zijn Zeer Kwetsbaar, Kwetsbaar en Beperkt Kwetsbaar.

Informatie voor verschillende doelgroepen (bronhouders, bevoegd gezagen, eindgebruikers) is te vinden op https://www.registerexterneveiligheid.nl/kglinfo.

# data[].attributes.proportionality
Veel van de criteria die van toepassing zijn op een gebouw of lokatie zijn al vastgelegd in diverse registers. Het geautomatiseerd toepassen van de afwegingen vereenvoudigd en versnelt het proces om de kwetsbaarheidsniveau's vast te stellen en te publiceren. Er zijn feitelijk geen nadelen, omdat het hier een hulpmiddel betreft zonder directe gevolgen.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten van het algoritme worden door het Bevoegd gezag geverifieerd en bevestigd alvorens publicatie in het Register Externe Veiligheid wordt goedgekeurd.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico's geïdentificeerd voor het toepassen van dit algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die gebruikt zijn bij het toepassen van dit algoritme zijn de gebruiksfuncties van gebouwen uit de BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen) en kwalificaties uit het Handelsregister van de Kamer van Koophandel.

# data[].attributes.provider
Het algoritme is ontwikkeld binnen IenW. Sogelink (vh. Geodan) is de externe leverancier die het algoritme heeft uitgewerkt. 

# data[].attributes.goal
De Omgevingsdienst wil graag transparant zijn naar de omgeving maar moet ook voldoen aan privacywetgeving. De inzet van deze automatisering maakt dit mogelijk, zonder dat dit te veel inzet van medewerkers kost.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet en AVG

# data[].attributes.proportionality
Met de inzet van deze automatisering wordt bij schatting 6 FTE uitgespaard. Er is een geringe foutmarge: tussen de 1 tot 5% van de te anonimiseren gegevens wordt gemist. Maar ook bij handmatig anonimiseren worden gegevens gemist. Er kan geen onderscheid gemaakt worden tussen minder en meer gevoelige dossiers maar het inhuren van 6 FTE voor handmatig anonimiseren is zo duur dat gekozen is voor de automatische wijze en bijbehorende risico's.

# data[].attributes.humanIntervention
Er vinden periodieke steekproeven plaats waarmee de kwaliteit van het anonimiseren wordt gemonitord. Naar aanleiding van de steekproef kan de kwaliteit van het anonimiseren bijgesteld worden.

# data[].attributes.risks
Het kan zijn dat er hier en daar privacygevoelige informatie niet wordt zwartgelakt en niet-privacygevoelige informatie wél wordt zwartgelakt. De risico's zijn dan ook ofwel het openbaar maken van informatie wat niet zou mogen, of juist niet openbaar maken van informatie, wat wel zou moeten. Aan de hand van steekproeven wordt bijgehouden wat de kwaliteit van de software is. Hierbij wordt geteld hoeveel zwarte balkjes er gemist zijn en hoeveel privacygevoelige informatie er dus onterecht gepubliceerd is.

# data[].attributes.goal
Voorheen moesten melders zelf kiezen bij welke hoofd- en subcategorie hun melding het beste paste, zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Door het algoritme hoeft dit niet meer; de (sub)categorie wordt bepaald op basis van de meldingstekst en de melding wordt automatisch ingedeeld. Dit scheelt de melder (de inwoner) werk en de medewerker ook, aangezien (meestal) zonder tussenstappen de melding direct doorgaat naar het team dat deze moet afhandelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort.

# data[].attributes.proportionality
Reden om het algoritme te gebruiken is de efficiëntieslag die ermee gemaakt wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Meldingen komen niet altijd in de goede categorie terecht en het algoritme herkent ook niet altijd in welke categorie de melding moet komen (en zet deze dan in categorie Overig). In die gevallen moet de melding nog handmatig in de goede categorie worden gezet.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Klein risico is dat het algoritme een melding in een verkeerde categorie zet. In dat geval kan het zijn dat een melder vervolgvragen krijgt die niets te maken hebben met de gemaakte melding. In dat geval krijgt de melder altijd nog de optie dat de vragen niet van toepassing zijn, maar zou verwarring kunnen veroorzaken.

# data[].attributes.sourceData
Meldingsteksten worden gebruikt voor het algoritme. Tijdens het maken van een melding kan de melder op een nieuwe pagina ervoor kiezen een telefoonnummer of e-mailadres achter te laten, maar deze gegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling bij statusverandering. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt ook niet voor het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De medewerker van Burgerzaken beoordeelt deze vervolgens zelf en besluit tot verwerking of afwijzing. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om een zo nauwkeurig mogelijke prognose af te geven van de afvoer van de Roer bij Stah, zodat WL tijdig maatregelen kan treffen om wateroverlast zo veel mogelijk te voorkomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het is een lineaire regressie van zo’n 500 (non-lineaire) features.

# data[].attributes.proportionality
Met het conventionele hydrologisch instrumentarium was het moeilijk om tot een voldoende nauwkeurige prognose te komen doordat er overloop gebieden liggen tussen Jülich en Stah. Deze beïnvloeden de golf door de Roer, maar de manier waarop is moeilijk te modelleren. Door het gebruik van machine learning hebben we dit probleem ondervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het is een beslissingsondersteunend model. De inhoudelijke expert is verantwoordelijk voor interpretatie van de output en het eventueel uitzetten van acties.

# data[].attributes.risks
Softwarematig via beheer en onderhoud om code up-to-date te houden, en waar nodig het model opnieuw trainen als er voldoende, nieuwe data beschikbaar is.

# data[].attributes.sourceData
Afvoermetingen, neerslagmetingen, neerslagprognoses, verdampingmetingen

# data[].attributes.goal
Doel: online verbinding maken tussen mensen die werk zoeken en vacatures in regio Zaanstreek Waterland.

Werkgevers krijgen inzicht in de werkzoekenden in de buurt.

Werkzoekers krijgen inzicht in de banen in hun buurt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Structuur Uitvoeringsorganisatie Werk en Inkomen

# data[].attributes.methodsAndModels
Eigenschappen krijgen punten.

Je bepaalt zelf hoeveel punten een eigenschap (veld) krijgt.

Het systeem beoordeelt het aantal punten. En koppelt een vacature aan een werkzoekende.

Alleen de beheerder van de website keurt een verbinding (match) goed.

# data[].attributes.proportionality
Uniek: We kijken niet naar het cv. En wel naar wat iemand goed kan.

# data[].attributes.humanIntervention
Een mens bepaalt of de verbinding (match) doorgaat.

# data[].attributes.risks
Leren door te doen: We kijken of koppelen tussen mens en werk goed werkt.

Als het nodig is passen we het programma (algoritme) aan.

# data[].attributes.sourceData
Naam

E-mailadres

Telefoonnumer(s)

Cv

Werk- en denkniveau

Wat iemand goed kan

Foto/video van persoon

Gebruikersnaam

Wachtwoorden

# data[].attributes.goal
Snel en accuraat vertalen van gemeentelijke informatie en formulieren in een zeer groot aantal talen. Contentredacteuren hoeven niet meer zelfstandig teksten te schrijven in andere talen.

# data[].attributes.lawfulBasis
nvt

# data[].attributes.methodsAndModels
Weglot gebruikt neurale machinevertalingen van DeepL, Microsoft en Google Translate, om het meest nauwkeurige vertaalrendement te bieden. Daarna heb je de volledige bewerkingscontrole via je Weglot-dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Door een AI algoritme te gebruiken kunnen wij een betere dienstverlening waarborgen. Zelf in zoveel talen uitschrijven en beheren is niet realistisch.

# data[].attributes.humanIntervention
- Mensen zien de vertaalde pagina's

- Beheerders kunnen vertalingen aanpassen

# data[].attributes.risks
Mensen kunnen geen rechten ontlenen aan vertaalde pagina's. Deze techniek staat echter wel bekend om zijn hoge mate van accuraatheid.

# data[].attributes.goal
Het gericht controleren van goed verhuurderschap op het naleven van de woningwet

# data[].attributes.proportionality
Resultaten Uthiek Assessment: door de aanpak op goed verhuurderschap kunnen we onze wettelijke taak op de juiste manier uitvoeren en dit draagt bij aan de waarde Machtsverhoudingen. Dit geeft ons alleen een signaal en het handelingsperspectief voor de handhaverss om de situatie bij de betreffende woning te verkennen. Daarmee voorzien we handhaverss van gerichte informatie voor handhaving, en vergroten we diens keuzevrijheid en dragen we bij aan de waarde Autonomie. Betere en gerichtere handhaving op goed verhuurderschap drank- en horecawet draagt bij aan veiligere en gezondere omstandigheden voor bewoners van deze woningen. Hiermee dragen we bij aan de waarde Veiligheid en Gezondheid. Daarnaast weten we uit de praktijk dat financieel kwetsbare bewoners vaak slachtoffer zijn van vastgoedmisbruikers. Met deze aanpak beschermen we deze doelgroep en dragen we bij aan de waarde Rechtvaardigheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme (met directe impact op Utrechtse bewoners en diens leefomgeving) dient slechts als een informatiebron voor een medewerker, die op basis daarvan en de bijbehorende context van de situatie de juiste vervolgstap neemt. Dit uitgangspunt is opgenomen in ons Utrechtse kader Interne richtlijnen toepassing Algoritmen.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:

- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners

- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie

- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
- vergunningen mbt huisvestingswetgeving die door Vergunningen Toezicht en Handhaving (VTH) worden gehandhaafd

- meldingen van burgers mbt misstanden

- relevante meldingen van samenwerkingspartners

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de werkwijze van de gemeente sneller, efficiënter en goedkoper te maken. We denken dat de impact op burgers en bedrijven niet heel groot is, omdat het resultaat er niet anders van wordt. De werkzaamheden van het anonimiseren van documenten gaan vooral sneller.

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat persoons- en bedrijfsgegevens veel sneller en beter gemaskeerd kunnen worden. Het alternatief is alles handmatig maskeren. Dit kost een medewerker veel meer tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerker moet eindresultaat beoordelen en controleren

# data[].attributes.risks
Medewerker moet eindresultaat beoordelen en controleren

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Arnhem kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker direct gebruiken. Je hoeft hier niks voor te downloaden of installeren. Meer informatie vind je op: Toegankelijkheid - Gemeente Arnhem

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat ook een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.”

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie

# data[].attributes.humanIntervention
Tekst wordt omgezet naar spraak. Er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico's

# data[].attributes.sourceData
Content op de website

# data[].attributes.goal
Hoofddoel: De verwerking Scanauto heeft als doel het (deels geautomatiseerd) handhaven van het betaald parkeren. (wel persoonsgegevens)

Subdoel 1: Meten van de betaalbereidheid (geen persoonsgegevens)

Subdoel 2: Meten van parkeerdruk (geen persoonsgegevens)

# data[].attributes.lawfulBasis
Inzet scanauto & Opleggen naheffing: gemeentewet, artikel 225, lid 1 en artikel 234, lid 3

Betalen naheffing: Verordening parkeren en parkeerbelastingen 2024, artikel 6 lid 2-4

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto rijdt dagelijks rondjes door de gemeente Arnhem om te controleren of automobilisten betaald hebben voor een parkeerplek. Boven op de auto zitten camera’s. Deze camera’s scannen automatisch alle kentekens van geparkeerde auto’s en gebruiken een beeldherkenningsalgoritme om kentekens te identificeren. De kentekens worden vergeleken met een database die alle geregistreerde parkeerrechten bevat, zowel die van vergunninghouders als van gekochte kaartjes. Een positieve uitslag betekent dat de auto een geldig parkeerrecht heeft. Bij een negatieve uitslag is er iets niet in orde en wordt dit gecontroleerd door een BOA.

# data[].attributes.proportionality
Door de inzet van scanauto's kan de gemeente Arnhem de parkeerhandhaving eenvoudiger, efficiënter en zorgvuldiger uitvoeren. Een BOA toetst of het algoritme juist is uitgevoerd. Hierdoor is de kans op fouten, dat wil zeggen onjuist opgelegde aanslagen, beperkt.

# data[].attributes.humanIntervention
De foto's worden bekeken door een medewerker van P1 (medewerker belast met een fiscale handhavingstaak). De medewerker bekijkt de omgevingsfoto’s of er daadwerkelijk sprake is van onbetaald parkeren en of hier een naheffing voor verschuldigd is. Bij twijfel is het de regel dat geen naheffing wordt opgelegd of dat wordt het doorgestuurd naar een controleur op straat die het beter kan beoordelen. Er is dus altijd sprake van een menselijke tussenkomst en er worden geen geautomatiseerde beslissingen genomen. Het algoritme geeft dus informatie en dit stelt een medewerker in staat om, mede op basis hiervan, het juiste besluit te nemen. Het algoritme heeft dus niet het laatste woord, maar een controleur.

# data[].attributes.risks
In onderhavige situatie is het grootste risico dat het systeem een kenteken verkeerd herkent en dat een individu een boete ontvangt terwijl diegene dat niet verdient. Dit kan bijvoorbeeld voorkomen wanneer een letter of cijfer op het kenteken foutief wordt herkend door zowel het algoritme als de controleur. Om eerdergenoemd risico te beheersen, krijgen individuen de mogelijkheid om via de website https://arnhem.parkeer.nl binnen 6 weken bezwaar te maken (digitaal). Tevens bestaat de mogelijkheid om schriftelijk bezwaar te maken tegen het besluit.

# data[].attributes.sourceData
Overzicht persoonsgegevens

1) Kentekens (algemeen)

2) Parkeerrecht (algemeen)

3) Foto's (Algemeen, geen bijzondere pg, geen onderscheid in ras of geaardheid)

4) Financiële gegevens - naheffing (algemeen)

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld om prognoses te kunnen doen voor onder andere het maken van beleid en om vergunningen te verlenen. Bij dit laatste wordt het rekenmodel gebruikt om te beoordelen hoeveel geluid het project waar de vergunning voor wordt aangevraagd zal produceren.

Zo maken grote gemeenten iedere 5 jaar geluidkaarten (ook wel 'geluidbelastingkaarten') en een actieplan om omgevingslawaai aan te pakken. Het gaat daarbij om lawaai van verkeer, spoorwegen en industrie. De kaarten geven de geluidsbelasting binnen de gemeente Groningen weer vanwege wegverkeer, railverkeer en industrieterreinen in het jaar 2021. Daarbij wordt ook duidelijk gemaakt hoeveel bewoners van woningen worden blootgesteld aan geluid en daarvan hinder ondervinden.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor dit algoritme ligt in verschillende wetgeving. Allereerst in de wet Geluidhinder. Deze wet biedt geluidgevoelige functies (zoals woningen) bescherming tegen geluidhinder van wegverkeerlawaai, spoorweglawaai en industrielawaai. Daarnaast de wet milieubeheer. De wet Milieubeheer was tot inwerkingtreding van de Omgevingswet op 1 januari 2024 de belangrijkste milieuwet. Deze wet legt in grote lijnen vast welke wettelijke middelen er zijn om het milieu te beschermen en welke uitgangspunten daarvoor gelden. Vanaf 2024 gaat de Wet milieubeheer grotendeels op in de Omgevingswet. De Omgevingswet gaat over de ruimte waarin mensen wonen, werken en ontspannen. Deze nieuwe wet voegt oude wetten samen en bevat regels voor wat er buiten te zien, ruiken en horen is.

Gemeentes stellen iedere 5 jaar een geluidsbelastingkaart en een actieplan op. Deze verplichting komt voort uit de Europese richtlijn omgevingslawaai en is geïmplementeerd in de Nederlandse wetgeving. De richtlijn omgevingslawaai is gericht op het vermijden, voorkomen of verminderen van schadelijke gevolgen van omgevingslawaai.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme volgt een Europees en landelijk vastgesteld set van rekenregels om te komen tot een prognose. Deze prognose wordt omgezet in een visuele weergave in de vorm van een kaart.

# data[].attributes.proportionality
De rekenregels met betrekking tot het berekenen en voorspellen van omgevingslawaai zijn omvangrijk en complex. Een computer kan dit sneller en betrouwbaarder dan een mens.

# data[].attributes.humanIntervention
In principe is er geen menselijke bemoeienis bij het berekenen zelf. Wat er met de prognoses vervolgens wordt gedaan is wel mensenwerk.

# data[].attributes.risks
Er wordt veel onderzoek gedaan door diverse adviesbureaus om te bepalen in hoeverre de berekende resultaten overeenkomen met de werkelijkheid.

# data[].attributes.sourceData
Reken- en meetvoorschrift geluid 2012, Handleiding Meten en Reken Industrielawaai (HMRI), Cnossos

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. Bij een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Zie menselijke tussenkomt. Bij een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het algoritme in de software is ontwikkeld om het beheer en de uniformiteit van sjablonen te verbeteren. Het waarborgt dat gemeentelijke documenten—zoals brieven, rapporten en formulieren—voldoen aan de huisstijl en wettelijke eisen. Medewerkers hebben via de software altijd toegang tot de meest actuele sjablonen, wat fouten vermindert en de productiviteit verhoogt. De AI Assistent ondersteunt dit proces met prompts die helpen bij het schrijven en redigeren van teksten volgens de Steenwijkerlandse huisstijl.

Inwoners en ondernemers merken dit indirect doordat zij consistente, professionele documenten ontvangen. Dit verhoogt de kwaliteit van de dienstverlening en versterkt de herkenbaarheid en betrouwbaarheid van de gemeente.

Het algoritme controleert sjablonen automatisch op basis van vooraf vastgestelde huisstijlregels. Documenten die voldoen, worden direct goedgekeurd; bij afwijkingen volgt handmatige correctie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Add in (Word)

# data[].attributes.proportionality
De software versnelt het opstellen van documenten, vermindert fouten en zorgt voor een uniforme huisstijl, wat de herkenbaarheid en betrouwbaarheid van de gemeente versterkt. Tegelijkertijd vraagt het om extra controle bij afwijkingen en mogelijk aanvullende training voor medewerkers om het systeem effectief te gebruiken.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme in de software ondersteunt medewerkers bij het opstellen van documenten door sjablonen automatisch te toetsen aan vastgestelde richtlijnen. Goedgekeurde sjablonen zijn direct bruikbaar. Bij afwijkingen beoordelen vakspecialisten de inhoud, waarna kwaliteitsmedewerkers de sjablonen aanpassen en definitief goedkeuren. Zij beheren ook de AI-prompts in de AI Assistent, zodat automatisch gegenereerde teksten altijd voldoen aan de Steenwijkerlandse huisstijl. Alleen medewerkers bepalen of een sjabloon voldoet; het algoritme ondersteunt, maar beslist niet.

# data[].attributes.goal
Lage impact, Deze AI-gebaseerde spraakherkenningssoftware is nodig om te kunnen voldoen aan de toegankelijkheidseisen.

# data[].attributes.lawfulBasis
landelijke verplichting ondertiteling raadsvergaderingen

# data[].attributes.goal
Het automatisch verhuizen van ingezetenen

# data[].attributes.humanIntervention
Er vinden steekproefsgewijs controles plaats

# data[].attributes.goal
De doelstelling van Rijkswaterstaat is verkeersveiligheid en doorstroming op het wegennet. Samen met haar partners zorgt zij bij incidenten voor het snel vrijmaken van de rijbanen. Door het slim positioneren van de weginspecteurs kan de aanrijtijd naar incidenten zo kort als mogelijk worden gemaakt. Hierdoor worden incidenten zo snel als mogelijk beveiligd en afgehandeld. Bij de afhandeling heeft iedere partij, zoals politie, brandweer en ambulance, maar ook bergers haar eigen taken en verantwoordelijkheden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet 1994 (WVW)

# data[].attributes.proportionality
Voorheen werden weginspecteurs ingezet op basis van historische gegevens op vaste inzetgebieden (wegtraject), verkeer is een dynamische omgeving. Door gebruik te maken van de historische gegevens in combinatie met de actuele incidenten is gezocht naar een effectievere inzet van weginspecteurs waarbij deze thans regio breed kunnen worden inzet.

In de periode van 2015 tot op heden zijn weginspecteurs uitgerust met een track en trace systeem in de dienstauto's. Hiermee kunnen de verkeerscentrales (regie in aansturing) zien waar zij zich bevinden. Door het slimme algoritme kunnen weginspecteurs naast de publicatie van de actieve locatie ook aangestuurd worden naar wegtrajecten waar statistisch gezien incidenten worden verwacht.

# data[].attributes.humanIntervention
De Numerico software doet na een verzoek van een wegverkeersleider in een verkeerscentrale een voorstel voor de inzet van de weginspecteur bij een incident. Deze wegverkeersleider besluit altijd zelf of hij/zij het advies overneemt en stuurt de weginspecteur aan. De betreffende weginspecteur ontvangt de gevraagde inzet op zijn mobiele werkplek. Dit verzoek moet door de weginspecteur worden geaccepteerd of geweigerd.

# data[].attributes.risks
Bij de inzet van het algoritme is vooral gekeken naar het privacyreglement van de eigen operationele medewerkers (weginspecteurs). Er worden wel traces van inzetten (alleen routes en rijtijden) bewaard om het algoritme te laten leren, maar hier zijn geen persoonsgegevens aan gekoppeld.

# data[].attributes.sourceData
Historische gegevens van incidenten en actuele locatie gegevens van de weginspecteurs

# data[].attributes.organization
Fryske Utfieringstsjinst Miljeu en Omjouwing (FUMO)

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de FUMO publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De FUMO moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de FUMO doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De Inspectie van het Onderwijs houdt toezicht op de kwaliteit van het onderwijs (de 'waarborgfunctie'). Vanuit de waarborgfunctie van het toezicht ziet de inspectie erop toe dat de onderwijswet (en de daarop gebaseerde regelgeving) wordt nageleefd. Dit gaat over wat het bestuur en de school/opleiding allemaal moeten doen.

Vanwege die waarborgfunctie brengen we ieder jaar in kaart of er onderwijsinstellingen zijn met risico's. Omdat er heel veel scholen, opleidingen en besturen zijn in Nederland doen we deze controle voor een deel geautomatiseerd. Daarvoor gebruiken we een algoritme: het algoritme berekent een risicoscore voor elke onderwijsinstelling.

Op basis van de risico-sortering die door het algoritme gemaakt wordt, worden handmatige bureau-analyses uitgevoerd. Voor de bureau-analyse kijken de analisten en/of inspecteurs naar de gegevens die gebruikt zijn voor het algoritme, maar ook naar andere dingen, zoals bijvoorbeeld een schoolgids, of specifieke meldingen (bijvoorbeeld een bezorgde ouder die contact heeft opgenomen met de inspectie).

Als inspecteurs op basis van de handmatige analyse denken dat de risico's groot en ernstig zijn, dan wordt er contact opgenomen met de school of het bestuur. Mogelijk gaan inspecteurs dan ook een onderzoek op locatie uitvoeren bij de school, de opleiding, of het bestuur.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op het onderwijstoezicht (WOT), Wet openbaarheid van bestuur (WOB), Wet op het voortgezet onderwijs (WVO), Wet op het primair onderwijs (WPO), Wet op de expertisecentra (WEC), Wet educatie en beroepsonderwijs (WEB), Wet op het hoger onderwijs en wetenschappelijk onderzoek (WHW) en Algemene wet bestuursrecht (AWB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het betreft een regelgebaseerd algoritme. De regels worden vastgesteld met behulp van inspecteurs en analisten, en op basis van kwantitatief onderzoek. De verschillende gegevens worden geaggregeerd naar het school/bestuur/instellingsniveau en daarmee worden de verschillende indicatoren berekend.

Vervolgens wordt er een risicoscore berekend op basis van de combinatie van indicator scores van 1-3 jaar, de grenzen voor wat als risicovol gezien wordt, de jaarwegingen en de wegingen per indicator.

De output van het model is een risicoscore per school/bestuur/instelling.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruiken van een algoritme dat risico's berekent, is dat niet álle instellingen jaarlijks handmatig onderzocht hoeven te worden. Handmatige analyse kost namelijk veel tijd en geld. Door vooral de instellingen met een hoge risicoscore handmatig te onderzoeken kunnen analisten en inspecteurs dáár ingezet worden waar ze het meest nodig zijn. Een nadeel kan zijn dat we met het algoritme alleen scholen in beeld zouden krijgen die risico's hebben op onderwerpen waar de inspectie data over beschikbaar heeft.

Om te voorkomen dat de inspectie alléén nog maar naar data kijkt, hebben analisten en inspecteurs altijd de mogelijkheid om extra bureau-analyses uit te voeren. Bijvoorbeeld voor onderwijsinstellingen waar ze toch zorgen over hebben, ook al heeft die instelling geen hoge risicoscore.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een risicoscore. Onderwijsinstellingen met een hoge risicoscore krijgen een handmatige bureau-analyse. Daarnaast kunnen inspecteurs of analisten ook handmatige bureau-analyses uitvoeren voor instellingen waar ze zorgen over hebben ook al heeft die instelling een lage risicoscore.

Wanneer uit de bureau-analyse volgt dat de risico's groot en ernstig zijn, wordt er contact opgenomen met de instelling en kunnen ook andere toezichtsactiviteiten volgen. Soms betekent dit dat er een inspectiebezoek op locatie wordt uitgevoerd. De bureau-analyse en een eventueel onderzoek op locatie worden volledig door mensen uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
Perfecte risicoschatting is onmogelijk. Om de risicoschatting zo goed mogelijk te houden worden er jaarlijkse evaluaties uitgevoerd van de kwaliteit van risicoschatting van de Prestatiemonitor.

1. Daarvoor onderzoeken we of de scholen, opleidingen en instellingen met hoge risicoscores inderdaad ook gemiddeld vaker een onvoldoende oordeel hebben gekregen in het daaropvolgende jaar. Als blijkt dat de voorspelkracht laag is dan proberen we aanpassingen door te voeren die zorgen voor betere voorspelkracht. Als namelijk blijkt dat de risicoschatting onvoldoende voorspelkracht heeft, dan kunnen bepaalde instellingen onnodig worden onderzocht. De tijd van analisten en inspecteurs is dan niet op de juiste plekken ingezet (inefficiënt). Instellingen waar wél problemen spelen, blijven dan mogelijk buiten beeld.

2. Nog specifieker: als bepaalde groepen scholen onevenredig (onevenredig t.a.v. de daadwerkelijke risico's) worden vertegenwoordigd in de hoog-risicogroepen, dan kunnen deze instellingen onnodig worden belast. Ook dan is er sprake van inefficiënte inzet van capaciteit, en onrechtvaardige belasting van bepaalde scholen of besturen.

3. Omdat instellingen met hogere risicoscores vaker onderzocht worden, kan verkeerde risicoschatting ook blijven doorwerken (tunnelvisie). Daarom zijn we sinds september 2023 gestart met onderzoeken op locatie bij willekeurig geselecteerde onderwijsinstellingen. Hiermee kunnen we de kwaliteit van risicoschatting nog beter evalueren. Willekeurige selectie helpt namelijk bij het voorkomen van tunnelvisie.

# data[].attributes.sourceData
De belangrijkste informatiebronnen zijn leerlingenaantallen, personeelskenmerken, financiële kenmerken van de instellingen, leerresultaten en signalen (van ouders en leerlingen die contact met ons opnemen).

Informatie over instellingen komt vanuit bestanden uit het Register Onderwijsdeelnemers (ROD, voorheen BRON), bestanden van het CBS, bestanden van DUO, door scholen aangeleverde gegevens (bijvoorbeeld de monitorgegevens sociale veiligheid) en gegevens uit eigen registraties van de Inspectie van het Onderwijs.

Gegevens worden altijd geaggregeerd naar school, bestuur of instellingsniveau.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen.

Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Eindresultaat wordt behandeld door medewerker.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het dient als een snelle nauwkeurige geautomatiseerde politieke monitor voor het gericht berichten ophalen van de Tweede Kamer. Dit geeft snel inzicht in de informatie over de Tweede Kamer die voor de provincie relevant is. Hiermee kan de provincie vroegtijdig op de hoogte zijn van relevante politieke ontwikkelingen in de Tweede Kamer. Ook draagt het bij aan het op orde houden van de informatievoorziening. De signaleringsfunctie heeft geen directe impact op burgers. De informatie uit Polpo gaat niet naar burgers toe en wordt enkel gebruikt als lobby naar de Tweede Kamer.

# data[].attributes.methodsAndModels
De kunstmatige intelligentie op het Polpo platform maakt gebruik van Natural Language Processing om informatie op politieke context te analyseren.

# data[].attributes.proportionality
Het is belangrijk dat de provincies snel en eenvoudig kunnen aanhaken op politieke ontwikkelingen vanuit de Tweede Kamer om hierop te kunnen handelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja er is menselijke tussenkomst. Het algoritme stuurt automatisch signalementen uit, maar het blijft een menselijke afweging wat vervolgens met de informatie gedaan wordt. Dus de mens bepaalt of de informatie verder wordt uitgezet en hoe het wordt gebruikt.

# data[].attributes.risks
Het is mogelijk dat je door niet de juiste zoektermen te gebruiken, je niet de juiste of de volledige informatie verkrijgt. Om dat te voorkomen gebruikt de provincie ook andere informatiekanalen om informatie binnen te halen. Zoals de website van de Tweede Kamer zelf. Polpo dient puur als extra hulpmiddel om informatie sneller, gerichter en gemakkelijker binnen te halen. Polpo gebruikt ook informatie en documenten die direct afkomstig is van de website van de Tweede Kamer. De bron blijft bij de eigenaar.

# data[].attributes.sourceData
Kamerbrieven, moties, kamervragen, agendastukken, amandementen en wetsvoorstellen van de Tweede Kamer.

Echter geen spreektekst van Tweede Kamerleden.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl
Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel is efficiënte inzet van boa’s op vuurwerkoverlast gedurende de maanden oktober tot en met december.

Er worden query’s gebruikt om specifieke informatie over vuurwerkregistraties te ontsluiten. Meldingen uit verschillende categorieën van overlast worden gefilterd om vuurwerkoverlast zo goed als mogelijk in kaart te brengen. Op deze manier is het mogelijk om vermeldingen van vuurwerkoverlast uit andere categorieën van overlast te filteren, zoals bijvoorbeeld de categorie jongerenoverlast.

Informatie uit meldingen worden in het vuurwerkdashboard gecombineerd met informatie uit het handhaafsysteem. Postcodes, straatnamen, buurten/wijken, weekdagen en dagdelen worden ontsloten en in het dashboard (samengevat) getoond. In geen enkel geval worden er persoonsgegevens in het dashboard verwerkt. Adressen (postcode/woonplaats e.d.) van verdachten of betrokkenen worden niet in het dashboard opgenomen. Het betreft uitsluitend data over datum, tijd, locatie en overige categorieën van overlast.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vuurwerkbesluit 2.3.6 (domein I)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het dashboard is een rapport in Cognos-software. Er worden query’s gebruikt om specifieke informatie over vuurwerkregistraties te ontsluiten. Meldingen uit verschillende categorieën van overlast worden gefilterd.

# data[].attributes.proportionality
Ieder jaar wordt veel overlast veroorzaakt door vuurwerk buiten de toegestane tijdstippen. Vuurwerk wordt gebruikt om vernielingen te plegen, waarbij de schades aan de openbare ruimte ieder jaar tot in de tienduizenden euro’s loopt. En naast het fysieke gevaar bij afsteken van vuurwerk levert dit ook veel klachten op. Het is belangrijk dat we preventief toezicht kunnen houden op het vroegtijdig afsteken van vuurwerk en daarnaast de pakkans op overtredingen vergroten. Dit is alleen mogelijk door zo veel als mogelijk te anticiperen op waar en wanneer overtredingen plaatsvinden. Direct reageren op een overlastmelding is niet altijd mogelijk. Daarnaast zit er tussen het registreren van een melding en het oppakken van een melding een verwerkingstijd, waardoor de pakkans bij deze werkwijze vrijwel nihil is. Dat maakt dat het efficiënter en effectiever is om handhavers op een informatiegestuurde wijze in te zetten.

# data[].attributes.humanIntervention
Registratie van gegevens is handmatig. Er worden geen automatische besluiten, prognoses of adviezen gegenereerd. De informatie in het vuurwerkdashboard wordt door de data analist (medewerker) vertaald naar een inzetadvies.

# data[].attributes.risks
Er worden geen risico's gezien in het gebruik van dit dashboard.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen politie, MOB (meldingen openbare buitenruimte), situationele waarnemingen vanuit City Control-software.

# data[].attributes.goal
Ten behoeve van inventariserend onderzoek wordt de geluidemissie van aangemeerde zeeschepen (nestgeluid) bepaald. Dit onderzoek draagt bij aan het kunnen afwegen van geluid- en gezondheidseffecten van de zeehaven ter plaatse van mogelijke nieuwe woningbouwgebieden

# data[].attributes.lawfulBasis
Onderdeel van invoering Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
We gebruiken algoritmes om de gemeten data te bewerken, zodat we een zo betrouwbaar mogelijk resultaat krijgen. Door herhaalde bewerkingen wordt het systeem steeds slimmer en worden de eindresultaten betrouwbaarder. Hierbij gebruiken we rekenmodellen die uitgaan van de werkelijke situatie.

# data[].attributes.proportionality
Middels deze methode is het mogelijk grote hoeveelheden geluidmeetdata efficiënt te verwerken. Wat bijdraagt aan hogere kwaliteit van de representatieve bronwaardes.

# data[].attributes.humanIntervention
Steekproefsgewijze validatie van uitkomsten middels handmatige herberekening.

# data[].attributes.sourceData
Geluidmeetdata

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

Wegenverkeerswet 1994

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente Noordoostpolder kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een meldingen heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling. De gemeente Noordoostpolder kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de organisatie ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld voor een verhuizing binnen Nederland als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Een algoritme biedt inwoners en ondernemers 24/7 begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een juist en volledig ingevulde aanvraag die aan de daarvoor geldende criteria voldoet kan direct worden verwerkt. Controles door medewerkers kunnen altijd plaatsvinden. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente of per post de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. De medewerker controleert deze aanvraag en kiest voor verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.name
Voorspelling drukte en stembiljettengebruik bij stembureaus

# data[].attributes.goal
Voor signalering van mogelijke drukte en daaraan gekoppelde stembiljettenverbruik. Het algoritme geeft een score normaal, rustig en druk. Deze score wordt zichtbaar op de Wachtrij app voor het publiek. Daarnaast gebruikt de controlekamer van de verkiezingen de gegevens voor advies aan de voorzitter van het stembureau over benodigde extra stembiljetten. Ook kan besloten worden door de voorzitter van het stembureau om mensen naar een ander bureau te verwijzen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Gemiddelden per uur, historische curves over tijd en lineaire regressie. Op basis van de opkomst in de eerste drie uren van opening van elk stembureau (bron StembureauApp) wordt het gemiddelde per uur per stembureau berekend en daarna een prognose gemaakt per stembureau over de komende tien uur. Voor drukte wordt gecategoriseerd naar Normaal, Gemiddeld en Druk op basis van historische opkomstcurves voor alle stembureaus, in de categoriën Klein, Gewoon, Groot, Extra groot. Voor stembiljettenverbruik wordt op grond van gebruik een lineaire prognose gemaakt.

# data[].attributes.proportionality
Eerste versie was een telling van het daadwerkelijk aantal bezoekers in het Stembureau als input voor voorraadbeheersing van het aantal stembiljetten. Dit werkte minder goed.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme kan op elk moment gestopt worden in de app en worden vervangen door tellingen door Stembureau leden. Wat het betreft het proces: de Controlekamer besluit om stembiljetten na te leveren en kan ook besluiten om dit niet te doen. De drukte-indicator in de WachtrijApp kan gegevens uit het algoritme gebruiken maar ook gegevens ingevoerd door de Stembureau leden.

# data[].attributes.risks
Er is geen risico want de kiezer beslist zelf welk stembureau hij/zij bezoekt. Er is geen geautomatiseerde besluitvorming. Bias speelt geen rol want het aantal kiezers wordt geteld onafhankelijk van persoonsgegevens.

# data[].attributes.sourceData
De StembureauApp registreert dat er mensen gestemd hebben maar niet wie. De aantallen worden gebruikt voor het algoritme.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Efficient en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand,

bijzondere bijstand, IIT, verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand.

Het algoritme wordt ingezet in combinatie met een applicatie voor vastleggen en verwerken van inkomensaanvragen van inwoners van Doesburg en controleert gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria . De consulent krijgt gedurende de hele behandeling de mogelijkheid om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met behulp van PKO-kennissystemen worden (complexe) beslissingsprocessen, die te maken hebben met het

verstrekken van bijstand op grond van de Participatiewet, vertaald naar eenvoudige dialogen op basis van vraag

en antwoord. Hierbij wordt gebruik gemaakt van reeds opgeslagen informatie.

Het kennissysteem doorloopt op gebruiksvriendelijke wijze alle relevante vragen en registreert de daarbij

verzamelde gegevens rechtstreeks in de Suites voor het Sociaal Domein.

Het systeem genereert een juridisch correcte en volledige beschikking en rapportage. Er zijn kennissystemen

voor de processen aanvragen, mutaties en beëindigingen, heronderzoeken, terugvordering en verhaal op

onderhoudsplichtigen.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn mede vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen. De medewerker is verantwoordelijk voor het uiteindelijke besluit dat genomen wordt.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene grote risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, en gegevens uit de basisregistraties (BRP).

# data[].attributes.name
Kentekenherkenning voor handhaving laad- en lostijden

# data[].attributes.goal
De Gemeente Groningen wil de binnenstad van Groningen aantrekkelijk en goed bereikbaar houden. Daarom wordt verkeer door vracht- en bestelauto's aan banden gelegd. Deze mogen alleen binnen bepaalde tijden (venstertijden) in de binnenstad komen. Daarnaast wordt vanaf 2025 ook een zero-emmissiezone ingesteld. Dat betekent dat een bestel- of vrachtauto alleen in deze zone mag komen als deze geen schadelijke stoffen uitstoot, zoals een auto op elektriciteit of waterstof. Controle hierop doet de gemeente met camera's die kentekens kunnen lezen. Het doel van het algoritme is om efficiënt te kunnen handhaven.

Het algoritme heeft alleen impact op voertuigen die niet in de gebieden mogen zijn. Alleen het overtredende voertuig wordt in beeld gebracht. Niet-overtreders worden buiten beschouwing gelaten (en daarmee niet op beeld gezet).

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de inzet van dit algoritme is de Wegenverkeerswet 1994. De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor de regelgeving van het wegverkeer in Nederland. Voor de implementatie van de camerahandhaving heeft het college van B&W een raadsvoorstel (63778-2021) van 10 februari 2021 aangeboden aan de gemeenteraad. Dit voorstel is door de raad vastgesteld op 30 maart 2021. In dit besluit heeft de raad kennisgenomen van het inspraakverslag over de visie Ruimte voor Zero Emissie Stadslogistiek, deze visie vastgesteld, budget beschikbaar gesteld voor de voorgestelde maatregelen en de gemeentebegroting gewijzigd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het camerahandhavingssysteem scant alleen buiten de toegestane tijden alle kentekens van passerende voertuigen. De camera maakt vervolgens gebruikt van een algoritme voor objectherkenning. Het algoritme wordt gebruikt voor de herkenning en classificatie van verschillende soorten voertuigen in het verkeer (type voertuig en andere objecten). Het kenteken

wordt vergeleken met een database met geregistreerde kentekens van ontheffinghouders. De voertuigen zonder een ontheffing komen op een lijst, die bij een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) terecht komt.

Daarnaast zorgt een ander algoritme ervoor dat de foto die gemaakt wordt van de overtreding wazig wordt gemaakt (geblurred), met uitzondering van het voertuig met kenteken.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het algoritme is dat dit efficiënter, sneller en goedkoper is. In plaats van dat er door medewerkers continu beelden uitgelezen moeten worden, wordt nu alleen een foto gemaakt van een voertuig dat niet in het gebied mag zijn. Het alleen plaatsen van verkeersborden is niet genoeg. Fysieke afsluiting met verkeerspalen (pollers)kent eveneens nadelen, zoals de hoge aanschaf- en exploitatiekosten en de schades die ontstaan. Bovendien moet het gebied altijd toegankelijk blijven voor de hulpdiensten. Cameratoezicht is efficiënter en effectiever dan de alternatieven.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem levert een lijst aan met geregistreerde voertuigen zonder ontheffing. Een buitengewoon opsporingsambtenaar (BOA) controleert en beoordeelt deze lijst vervolgens binnen 112 uur. Pas na controle door een BOA stuurt deze, bij een vastgestelde overtreding, dit door naar het Centraal Justitieel Incassobureau.

# data[].attributes.risks
Het kentekenregistratiesysteem voldoet aan alle geldende privacy wet- en regelgeving.

Er is geen sprake van live videobeelden. Het gaat alleen om digitale afbeeldingen (foto's) met kentekeninformatie. Alleen overtreders komen tijdelijk op een lijst (maximaal 112 uur). Informatie over nietovertreders wordt niet opgeslagen.

De grenzen van het venstertijdengebied zijn zo vastgesteld dat bestuurders geen fuik in kunnen rijden.

De gemeente moet als opsporingsinstantie de digitale opnames vijf jaar bewaren. De gemeente moet er ook voor zorgen dat de overtreder de overtredingsfoto bij de gemeente op kan vragen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens voertuigen die niet in het toegewezen gebied mogen zijn, database met ontheffinghouders en de venstertijden. De venstertijden zijn de tijden waarin de speciale voertuigen wel / niet de binnenstad in mogen

# data[].attributes.goal
Ondersteunen dienstverlening naar de klant. Inwoners op een inclusieve manier helpen met hun vragen over het thema Omgevingswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Voeding

Beheerder voert bronnen in via het achterliggende beheerplatform die als voeding voor de antwoorden gaan dienen.

De bronnen worden door OpenAI ingelezen en gebruikt om via een taalmodel een antwoord te genereren. De gebruiker van de Chatbot stelt een vraag. De Chatbot verstuurt vraag naar OpenAI voor analyse. OpenAI stuurt antwoord terug naar bot voor verdere verwerking.

Verstuurde informatie wordt na 30 dagen verwijderd. Binnen die periode kan de beheerder ze analyseren voor:

Verbeteren van de vulling van de kennisbank;

Om misbruik van de bot tegen te gaan.

Gegevens worden niet gebruikt voor verdere training van het taalmodel en ook niet doorverkocht.

# data[].attributes.proportionality
Inclusiever maken voor burger. Ook andere talen en spelfouten worden herkend door AI taalmodel. Vraag en antwoord kunnen vaker aan elkaar gekoppeld worden. Het gebruikte algoritme stelt een gebruiker in staat om via een natuurlijke vraag in een keer of via doorvragen een passend antwoord te krijgen op basis van de informatie die binnen de voedende url's aanwezig is.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, AI kan alleen gebruik maken van de informatie op geselecteerde webpagina's. Wij voeden zelf de chatbot met informatie (linkjes naar url’s van website overheden, zoals veere.nl en iplo.nl, en eigen content via een kennisbank die onderdeel uitmaakt van het systeem) en voeren dagelijks analyses uit over de vragen die men stelt.

# data[].attributes.risks
We schatten het risico laag in. Mensen worden gewaarschuwd om geen persoonsgegevens in te vullen. De bronnen voor de bot zijn geverifieerde documenten. Er bestaat een risico dat de chatbot op basis van de brondocumenten een verkeerd antwoord geeft. We mitigeren dit probleem dat ook wel hallucineren wordt genoemd door:

de chatbot te monitoren;

een voorbehoud te plaatsen op de website.

Voor deze toepassing is een pre-DPIA uitgevoerd waarin naar voren kwam dat er geen DPIA nodig was.

# data[].attributes.goal
Helpen bij het prioriteren van integraal toezicht wat helpt bij risicogericht toezicht. De impact is dat een bedrijf met een andere frequentie kan worden bezocht.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
De optelsom van de variabelen bepalen een score die wordt gepresenteerd aan de toezicht coördinator in een dashboard wat wordt meegewogen in de uit te plannen controles.

# data[].attributes.proportionality
Er wordt meer informatie meegenomen bij het inplannen van de toezichtcontroles ten opzichte van de handmatige selectie. Hierdoor kan er meer gericht gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
De toezicht coördinator van de desbetreffende branche kijkt naar de scores die de bedrijven hebben gekregen en besluit dan zelf of er een controle wordt ingepland of niet. Als hij/zij twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.risks
Omdat het algoritme regel gebaseerd is, wordt het alleen uitgevoerd als aan de voorwaarden wordt voldaan. Als de toezicht coördinator twijfelt aan de uitkomst score kan het model worden bijgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Naleefgedrag, milieu relevante variabelen en de laatste milieucontroles van het bedrijf.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO en de AVG

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Kapelle heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voorkomen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het de organisatie in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt en de organisatie daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van de organisatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. De organisatie kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat de organisatie aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van de organisatie die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de organisatie kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door organisatie en leverancier. Hierin staan voorkeuren van de organisatie met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De organisatie kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die de organisatie kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mai

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden. Ik

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
Versterking scenario-afweging voor woningen die niet voldoen aan de veiligheidsnorm

# data[].attributes.goal
Het doel van de berekening is om een scenario te schetsen voor de bewoner om woningen die niet op norm zijn, op norm te krijgen. De impact is om een duidelijk advies te kunnen geven over het te vervolgen versterkingstraject.

# data[].attributes.lawfulBasis
De basis voor dit algoritme is een beleidskeuze uit december 2017 die staat beschreven in de 'meerjarenbrief'.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scenario afweging heeft als doel om een scenario voor de eigenaar te genereren voor de manier waarop een gebouw, dat niet aan de norm voldoet, weer aan de norm te laten voldoen, binnen de financiële mogelijkheden die door de noodzaak tot versterking worden geboden. Er zijn in beginsel twee methoden om een bestaand gebouw, dat niet op norm is, aan te pakken:

1.    De eerste methode is het bestaande gebouw met bouwkundige aanpassingen te versterken.

2.    De tweede methode is het alternatief, namelijk Bestaande gebouw te slopen en het te vervangen door een nieuw aardbevingsbestendig gebouw.

De financiële vergelijking die ten grondslag ligt aan het scenario betreft de marktwaarde (MW) van een woning plus de investeringskosten van het bouwkundig versterken (BKV) ten opzichte van de herbouwwaarde (HBW). De MW wordt opgebouwd door de waarde van de grond af te trekken van de WOZ. Na invoeren van de basisgegevens wordt er een automatische ratio berekening opgestart waarbij BKV wordt vergeleken met de HBW en de MW. Afwijkingen boven de 20% worden automatisch doorgezet naar een deskundige voor een her-calculatie. Indien het direct binnen de ratio valt, of na controle van de bouwdeskundige, worden de waardes gebruikt om tot het juiste versterkingsscenario te komen:

- Scenario A Bouwkundig versterken: 110% BKV < 100% HBW en 110% BKV <= 100% MW

- Scenario B Bouwkundig versterken: 110% BKV < 100% HBW en 110% BKV > 100% MW <= 150% MW

- Scenario C Bouwkundig versterken of alternatief: 110% BKV < 100% HBW en 110% BKV > 150% MW

- Scenario D Bouwkundig versterken of alternatief: 110% BKV >= 100% HBW <= 150% HBW

- Scenario E Maatwerkoplossing: 110% BKV > 150% HBW

Scenario A - Als de investeringskosten BKV lager zijn dan de MW en lager zijn dan de HBW is er geen keuze. Dan is bouwkundig versterken volgens het versterkingsadvies is de enige optie.

Scenario B – Als de investeringskosten BKV hoger zijn dan de MW maar lager zijn dan 150% van de MW en lager dan de HBW is er geen keuze. Dan is bouwkundig versterken volgens het versterkingsadvies is de enige optie.

Scenario C - Als de investeringskosten BKV hoger zijn dan 150% van de MW maar lager dan de herbouwwaarde heeft de eigenaar de keuze om óf bouwkundig te versterken volgens het versterkingsadvies óf te kiezen voor een alternatief. Als gekozen wordt voor het alternatief sloop en nieuwbouw is de eigenaar zelf verantwoordelijk om het verschil tussen de investeringskosten BKV en de HBW bij te dragen om nieuwbouw mogelijk te maken. De eigenaar kan ook de keuze maken om geen (of een lagere) eigen bijdrage beschikbaar te stellen, maar met het beschikbare budget een goedkoper gebouw (kleiner of met minder functionaliteit) terug te bouwen. Het nieuw te bouwen gebouw moet aan de geldende bouwvoorschriften voldoen en dus ook aardbevingsbestendig zijn. Voor bijkomende kosten, zoals tijdelijke huisvesting, wordt naar rato een eigen bijdrage verwacht van de eigenaars.

Scenario D - Als de investeringskosten BKV hoger zijn dan 150% van de MW en hoger zijn dan de HBW, maar lager zijn dan 150% van de HBW heeft de eigenaar de keuze om óf bouwkundig te versterken volgens het versterkingsadvies óf te kiezen voor een alternatief. Als gekozen wordt voor het alternatief sloop- en nieuwbouw is de NCG volledig verantwoordelijk voor het budget van dit alternatief en wordt geen eigen bijdrage gevraagd van de eigenaar. Binnen de wettelijke randvoorwaarden wordt een functioneel vergelijkbaar gebouw gebouwd. Het nieuw te bouwen gebouw moet aan de geldende bouwvoorschriften voldoen en dus aardbevingsbestendig zijn. De bijkomende kosten, zoals tijdelijke huisvesting, komen voor rekening van de NCG.

Scenario E - Als de investeringskosten BKV hoger zijn dan 150% van de HBW en 150% van de MW heeft de eigenaar de keuze tussen een alternatief zoals sloop en nieuwbouw óf koop en sloop óf voor een maatwerk oplossing. Bij keuze voor een alternatief gelden dezelfde regels als voor scenario D. Bij maatwerk is het beschikbare budget 150% van de herbouwwaarde en wordt gezocht naar een aanpassing aan de woning waarmee die toch aardbevingsbestendig kan worden gemaakt al is het budget lager dan de berekende investeringskosten bouwkundig versterken.

Na de scenario bepaling wordt er een voorstel gemaakt door de NCG voor de eigenaar. In Scenario A, B en C is het voorstel om de in het versterkingsadvies beschreven versterking uit te voeren. In scenario A en B is dat voorstel definitief, in scenario C heeft de eigenaar de mogelijkheid voor sloop en herbouw. In scenario D en E is het voorstel van de NCG sloop en herbouw. De eigenaar heeft de alternatieve keuze om toch te kiezen voor bouwkundig versterken of gebruik te maken van de regeling koop-sloop. Na een gesprek met de eigenaar wordt de keuze geregistreerd in BKG.

# data[].attributes.proportionality
De voordelen bestaan uit een zo eerlijk en gelijk mogelijk afwegingskader bij de keuze om tot een bepaalde versterking te komen. NCG is hier transparant in.

De nadelen zitten in de wijzigingen in het afwegingskader over de tijd door voortschrijdend inzicht en/of beleidswijzigingen.

Omdat de voordelen in hoge mate opwegen tegen de nadelen is het redelijk om dit algoritme te gebruiken in NCG haar afwegingskader. Daarnaast maakt deze aanpak het uitlegbaar naar eigenaren van panden, bewoners en burgers.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle scenario bepalingen betreffen een advies die door de bewonersbegeleider altijd wordt besproken met de eigenaar/bewoner. Er is hierbij geen sprake van volledig geautomatiseerde besluitvorming.

Daarnaast doet de bouwkundig deskundige bij twijfelgevallen altijd een controle op de berekening. Investeringskosten zijn een inschatting van de totale kosten. De marktwaarde wordt bepaald op basis de WOZ-waarde minus de grondwaarde. Deskundigen kunnen daarin enigszins van mening verschillen.

Technisch is de berekening als volgt: (Investeringskosten / herbouwwaarde= 0.8 < X < 1.2) OF de ratio: (investeringskosten / marktwaarde = 0.8 < X < 1.2) wordt het als afwijkend geregistreerd en doorgezet naar de kostendeskundige(n).

# data[].attributes.risks
Het risico wordt verkleind, door menselijke tussenkomst van de bewonersbegeleider en eigenaar. Daarnaast is er een ratio ingebouwd, daardoor wordt er bij overschrijding van de ratio altijd een extra kostendeskundige geraadpleegd.

# data[].attributes.sourceData
Investeringskosten bouwkundig versterken (BKV): de kosten van de versterkingsmaatregelen en de bijkomende werkzaamheden die volgens het versterkingsadvies noodzakelijk zijn om het gebouw op norm (lees: veilig) te brengen:

De herbouwwaarde: de totale kosten om het huidige gebouw te slopen en een functioneel gelijkwaardig en aardbevingsbestendig gebouw te herbouwen.

De marktwaarde: de waarde van het gebouw op de huizenmarkt zonder de waarde van de grond waarop het gebouw staat.

# data[].attributes.provider
Het systeem (BKG) wat de scenarioberekening en scenariovastlegging faciliteert wordt onder regie van NCG ontwikkeld door Dictu. 

# data[].attributes.goal
De Bankafschriftentool herkent categorieën in uitgaven op basis van kenmerken die door een medewerker aan de uitgaven zijn gegeven.

Hierdoor kunnen wij beter controle houden op rechtmatige verstrekking van de uitkering.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme herkent termen in de afschriften en zet de bankafschriften om een CSV-bestand dat een totaaloverzicht levert van de uitgavencategorieën.

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze categoriseringstool maken we meer fouten.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens kijkt naar de categorieën, controleert de uitkomsten en doet eventueel onderzoek bij afwijkingen van Nibud-norm.

# data[].attributes.risks
De mens maakt in alle gevallen het oordeel, de tool categoriseert alleen uitgaven.

# data[].attributes.sourceData
Bankafschriften (PDF) en Taalmodel

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. Bij  een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van het model is tweeledig. In de eerste plaats het ontwikkelen van effectief verkeersveiligheidsbeleid en minder ongevallen. Daarnaast kan het model worden ingezet om in concrete projecten twee of meer ontwerpen met elkaar te vergelijken op de score van verkeersveiligheid.

Burgers zien uiteindelijk aanpassingen aan de weg en hopelijk minder ongevallen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit volgt uit de wettelijke taak van de wegbeheerder en de wegenverkeerswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Algoritme is XGBoost. Validatie: AUC, ROC, confusion matrix, subjectieve meldingen van burgers over verkeersveiligheid.

Het algoritme analyseert een set met wegen waarop wel ongevallen zijn gebeurd en een set met wegen waarop geen ongevallen zijn gebeurd. Het algoritme gebruikt 'aantal ongevallen' als target variabele (classificatie) en probeert verschillen te zoeken tussen eigenschappen van de twee sets.

# data[].attributes.proportionality
Destijds was dit het enige model dat correlaties onderzoekt tussen ongevalcijfers en kenmerken van de weg, het kruispunt of de omgeving.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten zijn adviserend aan wegexperts. Modeluitkomsten worden nooit 1 op 1 overgenomen. Het model is een hulpmiddel voor het prioriteren van verkeersveiligheidsbeleid. Er is dus geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming.

# data[].attributes.risks
Er wordt uitdrukkelijk geen data gekoppeld die is te herleiden naar persoonlijk niveau. De uitkomsten worden door een expert beoordeeld voor gebruik.

# data[].attributes.sourceData
www.ongevalrisico.nl https://docs.google.com/presentation/d/1_Kt3_mMHhjH-KZgKJxmmqlf9rlRdJr9mgaUUBcGtBDU/edit?authuser=1#slide=id.p4 O.a. BGT, NWB en BRON

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om persoons- en bedrijfsgegevens te beschermen bij publicatie van documenten. De impact is laag.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van de inzet van dit algoritme is dat persoons- en bedrijfsgegevens veel sneller en beter gemaskeerd kunnen worden. Het alternatief is alles handmatig maskeren. Dit kost een medewerker veel meer tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker controleert altijd het eindresultaat. Dit ligt vast in de werkinstructie.

# data[].attributes.risks
Risico: De anonimiseringssoftware detecteert niet de gegevens die gemaskeerd moeten worden. Maatregel: Een medewerker controleert altijd het eindresultaat.

# data[].attributes.sourceData
In theorie kunnen binnen dit algoritme alle categorieën (persoons)-gegevens worden verwerkt die binnen de gemeentelijke organisatie worden verwerkt.

# data[].attributes.name
Uitgaande communicatie in grote hoeveelheden verzenden

# data[].attributes.goal
De administratieve taak van het aanmaken van een brief of mail in een zaak wordt geautomatiseerd zodat dat niet meer handmatig door een medewerker gedaan hoeft te worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (WABO)

Energielabel C kantoren

Eisen energieprestatie van gebouwen - EPBD III

# data[].attributes.proportionality
De inzet van automatisering scheelt per brief of mail naar schatting 8 minuten administratief werk. Wanneer de zaak foutief wordt aangemaakt vanuit de handmatige invoer in het zaaksysteem levert dit herstelwerk op. De zaak wordt altijd doorgezet naar een behandelaar voor verdere behandeling, onjuiste invoer wordt daar alsnog gecorrigeerd. Afweging: de risico's worden als erg laag ingeschat, daarom zijn de verwachte baten een stuk groter.

# data[].attributes.humanIntervention
Door gebruik te maken van de logboeken van de totale activiteit die de softbot ter beschikking stelt vindt er een goede monitoring van het proces plaats. Daarnaast is er eveneens een dashboard ingericht waar we inzicht hebben in de trends en verstoringen.

# data[].attributes.risks
Wanneer de zaak foutief wordt aangemaakt levert dit herstelwerk op. De zaak wordt altijd doorgezet naar een behandelaar voor verdere behandeling; onjuiste invoer wordt daar alsnog gecorrigeerd.

# data[].attributes.organization
Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu

# data[].attributes.goal
Projectie van het aantal IC opnames per dag met COVID-19 ten tijde van de pandemie. Er is geen verwachte impact op individuele burgers en bedrijven

# data[].attributes.humanIntervention
nvt. De resultaten van het projectie model dienden als input voor het OMT, waardoor ze niet op individuele burgers werden toegepast.

# data[].attributes.risks
nvt

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme (het risicomodel) is om het Ministerie van SZW te ondersteunen bij het kiezen welke NOW-aanvragen verder moeten worden onderzocht op de juistheid van het opgegeven omzetverlies.

Het risicomodel vergelijkt informatie die de aanvrager heeft opgegeven in de NOW-aanvraag met informatie uit openbare bronnen en met informatie van andere overheidsorganisaties. Er zijn heel veel NOW-aanvragen ingediend. Door de inzet van het risicomodel kunnen er sneller keuzes gemaakt worden. Dit heeft als resultaat dat werkgevers zo snel mogelijk een beslissing ontvangen.

De impact voor veruit de meeste aanvragers is dat zij snel een beslissing op hun NOW-aanvraag ontvangen zonder dat er verder onderzoek hoeft plaats te vinden. Voor de aanvragers die wel geselecteerd worden, betekent dit dat mede met behulp van het risicomodel het opgegeven omzetverlies verder onderzocht zal worden. Als een NOW-aanvraag wordt onderzocht dan duurt het langer om een beslissing te nemen dan wanneer een NOW-aanvraag niet wordt onderzocht.

Uiteindelijk kan uit het onderzoek een ander omzetverliespercentage komen dan de aanvrager in de NOW-aanvraag heeft opgegeven. Het uiteindelijke subsidiebedrag kan daardoor afwijken van het subsidiebedrag dat de aanvrager had verwacht op basis van de NOW-aanvraag.

# data[].attributes.lawfulBasis
Tijdelijke noodmaatregel overbrugging voor behoud van werkgelegenheid (eerste, tweede, derde, vierde, vijfde, zesde)

# data[].attributes.methodsAndModels
Het risicomodel maakt gebruik van inzichten in historische data en voorspellingen/schattingen van een situatie. Daarbij wordt er gebruik gemaakt van functies die verbindingen leggen, rangschikken, categoriseren en relevante informatie toevoegen. Het risicomodel ondersteunt en adviseert door analyses en vergelijkingen van enerzijds opgegeven informatie in de NOW-aanvragen en anderzijds informatie uit openbare bronnen en data van overheidsinstanties. De medewerkers worden hiermee ondersteund en geadviseerd in het selectieproces van NOW-aanvragen ter controle op de juistheid van de NOW-aanvraag.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Schaal; Er zijn bijna een half miljoen aanvragen ingediend, verdeeld over acht verschillende rondes. Als het ministerie al deze NOW-aanvragen zou controleren dan kost dat veel tijd en veel geld. Door NOW-aanvragen met behulp van het risicomodel te selecteren voor onderzoek, houden we de kosten voor iedereen zo laag mogelijk: voor de werkgevers, maar ook voor de overheid.

Efficiënte werkwijze; Met de inzet van het algoritme (risicomodel) is de werkwijze efficiënt ingericht. Het risicomodel helpt de medewerkers effectieve en nauwkeurige keuzes te maken op basis van objectieve informatie. Hierdoor ontvangen veruit de meeste aanvragers snel een beslissing zonder dat er verder onderzoek hoeft plaats te vinden. Op deze manier kunnen grote hoeveelheden aanvragen snel teruggekoppeld worden richting UWV.

Gestandaardiseerde werkwijze; het ministerie van SZW maakt voor het risicomodel gebruik van informatie van andere openbare bronnen. Dit is informatie van bijvoorbeeld de Kamer van Koophandel over  de start van de onderneming en wie de eigenaar is. Deze objectieve informatie wordt gebruikt  in het risicomodel. Hiermee helpt het risicomodel de medewerkers om keuzes te maken op basis van objectieve informatie en vergelijkingen.

Nadelen

Het risicomodel geeft een aanwijzing of het opgegeven omzetverlies uit een NOW-aanvraag juist is. Deze aanwijzing is gebaseerd op informatie uit openbare bronnen en informatie van andere overheidsorganisaties. Het model kan geen rekening houden met elke unieke situatie die bij een werkgever van toepassing kan zijn. Daarmee wordt niet altijd de juiste weergave van de werkelijkheid gegeven. De medewerkers houden hier rekening mee en bekijken daarom de door het model aangewezen NOW-aanvragen op individueel niveau.

Aan de ene kant komt het voor dat NOW-aanvragen zijn geselecteerd, maar dat uit het onderzoek geen onjuistheden naar voren komen. Voor deze aanvragers is er sprake van een langere doorlooptijd en een extra administratieve last. De aanvrager moet namelijk aantonen dat de opgegeven informatie in de NOW-aanvraag juist is met behulp van gegevens uit de administratie. Aan de andere kant zijn niet alle mogelijke risico’s in het risicomodel opgenomen. Mogelijk worden hierdoor onjuiste NOW-aanvragen niet onderzocht.

# data[].attributes.humanIntervention
Het risicomodel ondersteunt de medewerkers in het selectieproces zodat zij goed geïnformeerde en efficiënte keuzes kunnen maken. Het advies uit het risicomodel is niet per definitie doorslaggevend en de uiteindelijke selecties zijn altijd op basis van menselijke tussenkomst door de medewerkers op basis van het vier-ogen principe. Het selectieproces en de geselecteerde dossiers worden bewaakt door controles op meerdere niveaus. Het risicomodel is in de afgelopen jaren meerdere keren geëvalueerd en waar nodig aangepast.

# data[].attributes.risks
Het risicomodel is in de afgelopen jaren meerdere keren geëvalueerd en bijgesteld op basis van nieuw verkregen inzichten uit de uitkomsten van afgeronde onderzoeken of op basis van nieuwe objectieve informatie van andere overheidsorganisaties.

# data[].attributes.sourceData
Opgegeven informatie uit de NOW-aanvragen, informatie uit andere overheidsbronnen (waaronder de Belastingdienst, Centraal Bureau van de Statistiek en de Kamer van Koophandel) en informatie uit NOW-aanvragen van andere NOW-tranches (indien een werkgever meer dan één NOW-aanvraag heeft ingediend).

# data[].attributes.name
Analyse aan de Poort (bij aangiften inkomstenbelasting)

# data[].attributes.goal
Jaarlijks ontvangt de Belastingdienst meer dan 10 miljoen aangiften inkomstenbelasting, die binnen drie jaar definitief moeten worden vastgesteld. Daarom gebruikt de Belastingdienst een algoritme om aangiften met daarin mogelijke vergissingen door burgers te ontdekken. Dat gebeurt met relevante gegevens die al bij de Belastingdienst bekend zijn en de gegevens die door de belastingplichtige in de aangifte zijn opgenomen. De Belastingdienst herstelt deze vergissingen in aangiften inkomstenbelasting in een vroeg stadium in contact met burgers. Door dit herstel heeft een burger sneller duidelijkheid met een definitieve aanslag inkomstenbelasting met daarbij een juist verzamelinkomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 algemene bepalingen burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit vaste selectieregels die zijn opgesteld door inhoudsdeskundigen op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise.

Zodra een aangifte inkomstenbelasting binnenkomt, vergelijkt het algoritme de ingevulde gegevens van de burger met gegevens die al bij de Belastingdienst beschikbaar zijn. Op basis daarvan beoordeelt het of er mogelijk sprake is van een vergissing.

Als een mogelijke vergissing wordt gesignaleerd, genereert het algoritme een signaal voor verdere beoordeling. Deze signalen worden vervolgens beoordeeld door een inhoudsdeskundige. Het algoritme zelf past geen correcties toe; het ondersteunt alleen in de detectie van mogelijke fouten.

Het algoritme is niet zelflerend en ontwikkelt zich niet tijdens gebruik. De regels worden periodiek geëvalueerd en waar nodig aangepast.

# data[].attributes.proportionality
Voor burgers is het van belang dat de aangifte inkomstenbelasting snel en zorgvuldig wordt behandeld. Het algoritme kan de Belastingdienst daarbij ondersteunen.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig ontdekken van vergissingen in aangiften inkomstenbelasting.

Vergissingen van burgers kunnen grote invloed hebben op een aanslag inkomstenbelasting met betalings- en schuldenproblematiek tot gevolg.

Dit algoritme heeft een dienstverlenend karakter door het herstel van mogelijke vergissingen gemaakt door burgers en het voorkomen van onnodige betalings- en schuldenproblematiek bij hen.

Het algoritme bepaalt de mogelijke vergissing op basis van de relevante gegevens. Een inhoudsdeskundige controleert deze vergissing. Het alternatief is dat een medewerker bij alle aangiften de relevante gegevens handmatig moet verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme bepaalt het advies op basis van de relevante gegevens. Een inhoudsdeskundige controleert dit advies.

# data[].attributes.risks
Een risico bij dit algoritme is dat een aangifte ten onrechte wordt aangemerkt als mogelijk onjuist, waardoor een burger onterecht extra controle ervaart of vertraging oploopt in de afhandeling.

Daarnaast bestaat het risico dat een vergissing onopgemerkt blijft, waardoor een foutieve aanslag wordt opgelegd. Dit kan leiden tot financiële gevolgen voor de burger, zoals betalingsproblemen of latere correcties.

Deze risico’s worden gemitigeerd door:

het gebruik van zorgvuldig opgestelde selectieregels, gebaseerd op wet- en regelgeving en ervaring,

het feit dat iedere mogelijke vergissing altijd wordt gecontroleerd door een inhoudsdeskundige, en regelmatige evaluatie en bijstelling van de werking van het algoritme.

Een risico bij dit algoritme is dat een aangifte ten onrechte wordt aangemerkt als mogelijk onjuist, waardoor een burger onterecht extra controle ervaart of vertraging oploopt in de afhandeling.

# data[].attributes.sourceData
1. Aangiftegegevens inkomstenbelasting

2. Bedrijfsgegevens

3. Inkomsten van derden

4. Loon-, pensioen en uitkeringsgegevens

5. Persoonsgegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is de herkenning van kentekens van voertuigen die in overtreding zijn voor respectievelijk naheffing parkeerbelasting

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentelijke verordeningen voor fiscale parkeerhandhaving

# data[].attributes.methodsAndModels
Een camera scant kentekens. Het algoritme combineert data van de RDW/ vergunningen, GBA en Nationaal Parkeer register op basis van vooraf gestelde regels (parameters) om te bepalen of er sprake is van fout parkeren. Algoritme berust bij de leveranciers. Gemeente neemt dienstverlening af en heeft geen directe bemoeienis bij of inhoudelijke kennis van de werking van de algoritmes.

# data[].attributes.proportionality
Dit is in een aanvulling op de handmatige handhaving.

# data[].attributes.humanIntervention
Door tussenkomst van een medewerker parkeerbeheer (wel/geen naheffing/boete of. Wel/niet ontvankelijk / gegrond bezwaar). Dit proces en informatiestroom lopen via de dienstdoende BOA medewerker parkeerbeheer.

# data[].attributes.risks
Door de menselijke tussenkomst wordt het risico als nihil gezien

# data[].attributes.sourceData
Kentekens van voertuigen, RDW, Vergunningen/ontheffingen, GBA, Nationaal Parkeer Register

# data[].attributes.goal
Toezichtcapaciteit inzetten bij de bedrijven met de meeste milieurelevantie en waar naar inschatting meer kans is op overtredingen. Aanvullend wordt de werkplanning voor een groot deel automatisch gemaakt. De hierdoor vrijkomende capaciteit kan worden ingezet voor toezicht. Dit algoritme wordt gebruikt voor prioriteitstelling van preventieve controles. Buiten dit model om worden ook controles uitgevoerd, bijvoorbeeld naar aanleiding van overlastklachten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
De tijd sinds de laatste controle wordt eenvoudig uit het eigen zaaksysteem gehaald. Voor het naleefgedrag en de milieurelevantie geldt dat uit de genoemde databronnen gegevens worden gehaald die iets zeggen over het naleefgedrag dan wel de milieurelevantie. Deze gegevens worden omgezet in variabelen die ieder hun eigen wegingsfactor hebben. Voor het naleefgedrag wordt bijvoorbeeld gekeken naar de resultaten uit voorgaande controles. Voor de milieurelevantie wordt o.a. gekeken naar het energieverbruik, het afgegeven afval en de milieucategorie.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme zorgt ervoor dat meer informatie wordt meegenomen bij het bepalen van de prioriteiten van het toezicht. Hierdoor worden keuzes beter geïnformeerd en objectiever gemaakt. Toezichthouders hebben de vrijheid om op basis van eigen observaties in afwijking van het algoritme controles uit te voeren. Aanvullend kunnen coördinatoren het algoritme overrulen door handmatig een controle te prioriteren.

# data[].attributes.humanIntervention
Toezichthouders controleren de hoogst geprioriteerde bedrijven maar koppelen ervaringen terug aan de coördinatoren, wat kan leiden tot bijstelling van het algoritme. Aanvullend worden de resultaten geanalyseerd en op basis van de resultaten van de analyse wordt het algoritme verbeterd. Daarnaast is op diverse manier in de werkprocessen ingebouwd dat van het model mag worden afgeweken.

# data[].attributes.risks
Bewustwording creëren bij de gebruikers van het model van de (on)mogelijkheden van het model en er is sprake van peer-review met andere omgevingsdiensten die hetzelfde of een vergelijkbaar model gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Voor het naleefgedrag wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem en naar gegevens uit Inspectieview (externe bron).

Voor de milieurelevantie wordt gekeken naar gegevens uit het eigen zaaksysteem, het Landelijk Meldpunt Afvalstoffen (externe bron), het SCIOS register (externe bron), het KIWA register (externe bron), de Kamer van Koophandel (externe bron), het BAG (externe bron) en de RVO energiebesparingsplicht (externe bron).

De tijd sinds laatste controle wordt uit het eigen zaaksysteem gehaald.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de beslissingen die door deskundigen in het sporenonderzoek worden genomen. Het wordt ingezet naast het onderzoek dat alleen door de deskundigen wordt gedaan. Het algoritme wordt ingezet omdat het eindoordeel daar nog objectiever van wordt dan zonder algoritme, omdat van een algoritme goed kan worden gemeten hoe goed het werkt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetboek van Strafvordering

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor de technische werking van het algoritme automatische sprekervergelijking wordt verwezen naar de vakbijlage: deze kunt u is te vinden via deze link: https://www.forensischinstituut.nl/binaries/nfi/documenten/publicaties/2020/02/03/vakbijlage-automatische-sprekervergelijking/VakbijlageAutomatischesprekervergelijking_versiejuli2021.pdf

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme zorgt ervoor dat het eindoordeel van de deskundige in het sporenonderzoek objectiever en meetbaar is. Het proces is bevorderlijk voor een efficiënte en behoorlijke strafrechtspleging.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is sprake van menselijk tussenkomst bij het gebruik van het algoritme. Het resultaat van het algoritme automatische sprekervergelijking wordt samengenomen met de uitkomst van de methode waarbij de mens luistert en vergelijkt.

# data[].attributes.sourceData
stemmen van personen

# data[].attributes.contactEmail
Als u vragen heeft over de toepassing van dit algoritme, of over algoritmen in het algemeen, neem dan contact op met het NFI via het algemene contactformulier. https://www.forensischinstituut.nl/contact-2

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo), Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerkers beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het doel is de verkeersveiligheid, doorstroom en bereikbaarheid te verbeteren.

Het heeft impact op iedereen die aan het verkeer deelneemt, toch verwachten wij dat dit algoritme een lage impact heeft. Het gaat namelijk efficiënter, maar mogelijk merkt de verkeersdeelnemer daar niet veel van.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wegenverkeerswet 1994 (WVW) vormt de basis voor alle verkeersregels. Uitgangspunt daarbij is de vlotheid en doorstroming van het verkeer en dat niemand hinder of gevaar op de weg mag veroorzaken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het verkeerslicht krijgt signalen over verkeer dat er aankomt door middel van de lussen in de weg. De detectielussen detecteren alleen dat er verkeer is, niet wat voor soort verkeer er aan komt.

Indien de detectielussen verkeer signaleren is het nog niet zo dat wie het eerst is komt ook het eerst aan de beurt is. Doorgaans houdt de regeling wel in de gaten wie er het langst heeft moeten wachten. Als het druk is op alle richtingen dan is er een van vaste cyclus dat afgewerkt wordt. Iedere richting moet sowieso een keer aan de beurt komen, mits er verkeer wordt waargenomen doormiddel van de detectielus.

De lussen nemen daarnaast ook waar of er nog verkeer op de lus aanwezig is. Daarmee kan de groentijd eventueel verlengd worden (de maximale groentijd hebben wij bepaald en ingesteld als parameter). Is de rijstrook leeg en wordt er ook op de lusdetectie niks mee waargenomen, dan kan het licht naar geel en rood, om andere richtingen de beurt te geven.

De manier waarop de algoritmen het verkeer regelen is een vertaling van lokale keuzes.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van de inzet van dit algoritme is dat het verkeer beter en slimmer kan doorstromen. Het nadeel is dat verkeer pas dichtbij het kruispunt wordt geregistreerd, omdat de detectielussen relatief dichtbij het verkeerslicht zitten.

# data[].attributes.humanIntervention
De gemeente kan de parameters zelf instellen, bijvoorbeeld hoe lang het verkeerslicht op groen staat. Daarnaast worden de uitkomsten gecontroleerd en bijgesteld. De gemeente kan zo inspelen op veranderende verkeersstromen.

# data[].attributes.risks
Het systeem voldoet aan alle geldende veiligheidseisen en is streng beveiligd. Zo is het niet mogelijk om alle richtingen op groen zetten.

Daarnaast worden storingen gemonitord en worden de systemen goed onderhouden.

De data van de detectielussen zijn anoniem en niet terug te leiden tot weggebruikers.

# data[].attributes.sourceData
Detectie door middel van sensoren (lussen) in de weg.

# data[].attributes.name
Inzicht in toekomstige piekmomenten bij de balies van Burgerzaken

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is dat de medewerkers van Burgerzaken beter ingepland kunnen worden. Doordat paspoorten sinds 2014 tien jaar geldig zijn in plaats van vijf jaar, verwachten we in 2024 een piek, en dus grotere drukte aan de balie. Met dit algoritme kan er beter worden voorspeld wanneer er extra personeel moet worden aangenomen voor verwachte piekmomenten, waarbij er rekening wordt gehouden met de noodzakelijke opleidingsperiode. Vanwege de bijzondere aard van de documenten mag niet iedereen dit werk zomaar doen en daarom is het belangrijk om met deze opleidingsperiode rekening te houden. Ook ondersteunt dit model bij de financiële planning. Dit betekent voor inwoners dat de gemeente Groningen beter kan reageren op verwachte drukte en er minder lange wachttijden zijn bij de publieksbalies van Burgerzaken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model richt zich op de processen en producten bij Burgerzaken waar naar verhouding het meeste werk in zit of de meeste opbrengsten. Het voorspelt de verwachte uitgifte van reisdocumenten en rijbewijzen, het aantal verhuizingen en migraties en de huwelijken en geregistreerde partnerschappen. Gecombineerd met de gemiddelde tijd die de processen kosten, wordt er een verwachte capaciteitsinzet gemaakt. Voor de geselecteerde producten wordt een prognose gemaakt voor 24 maanden vooruit. Als uitgangspunt worden jaarprognoses gebruikt. Op basis van de maandcijfers uit het verleden wordt een profiel opgesteld, waarmee voor elke maand in het jaar wordt vastgesteld wat het aandeel voor die maand is op het jaar aantal.

Voor de reisdocumenten (paspoorten en ID-kaarten) wordt de prognose gebaseerd op de einddatum van de reisdocumenten. Voor de rijbewijzen wordt de prognose gebaseerd op een extrapolatie vanuit de historie, met een fitfunctie is het patroon vanuit het verleden vastgelegd. Bij de extrapolatie wordt rekening gehouden met demping over tijd en bevolkingstoename. Verhuizingen en migratie wordt gebaseerd op de bevolkingsprognose voor de gemeente Groningen. Het aantal verwachte huwelijken en partnerschappen wordt voorspeld op basis van de afgelopen jaren. Deze trend wordt doorgetrokken.

De profielen worden in combinatie met het jaar-aantal gebruikt om een prognose te maken op maand-niveau. De prognose wordt ook nog opgesplitst bij reisdocumenten en rijbewijzen naar medium (internet of balie) en bij migratie ook nog naar een specificatie (binnen of buiten de EU). Door fracties te bepalen voor maand, medium en specificatie wordt vanuit de jaarprognose een prognose op dit detailniveau worden gemaakt.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het algoritme is dat het mogelijk is om beter te sturen. Er kan tijdelijk personeel ingehuurd worden bij piekmomenten met daarbij voldoende tijd voor de opleiding. Dit betekent dat de inwoner sneller en beter geholpen kan worden. Er kan daarnaast ook een betere afdelingsbegroting opgesteld worden.

Het nadeel is dat het een voorspelling blijft op basis van trends uit het verleden. Het neemt geen externe gebeurtenissen mee zoals corona of wetswijzigingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt gebruikt om een voorspelling te doen. De voorspelling wordt gebruikt door de afdeling om het beleid op aan te passen. Dit wordt goed bewaakt. Het algoritme neemt daarbij niet zelfstandig een besluit. Het dient als hulpmiddel voor het beleid.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico is dat de prognoses niet kloppen en dat er te veel of te weinig personeel wordt ingehuurd en dat de afdelingsbegroting niet klopt. Daarom is het belangrijk dat de gegevens kloppen. De voorspellingen zijn uitgebreid getest en gecheckt. Verder wordt in het dashboard de maandprognose steeds weergegeven en de daadwerkelijke realisatie. Er is constant inzicht in hoe betrouwbaar de prognose was over het afgelopen jaar.

# data[].attributes.sourceData
Vanaf 1995 is bijgehouden van de producten die de afdeling burgerzaken verstrekt hoeveel er elk jaar maandelijks zijn uitgegeven.

Er worden gegevens opgehaald over online- en kassabetalingen. Verder wordt het afsprakensysteem voor de balies ontsloten en de (aantallen) van de registraties van de reisdocumenten en de aktes. Van de RDW komen de gegevens over de digitaal aangevraagde rijbewijzen. Als laatste komen er gegevens van de rijksdienst voor identiteitsgegevens over de registratie niet ingezetenen (RNI).

# data[].attributes.provider
Dit model is door de gemeente Groningen zelf ontwikkeld.

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand (levensonderhoud). Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen - SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
De aanvrager wordt gevraagd om input te leveren. Informatie over de (financiële) situatie van de aanvrager worden vanuit diverse bronnen verzameld en gepresenteerd aan de aanvrager als deze afwijkt van wat de aanvrager invoert. De inwoner kan een toelichten geven waarom het afwijkt.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces zijn we ervan verzekerd dat de aanvraag op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkomen we onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvrager heeft de mogelijkheid, vanwege gekozen instellingen, de aanvraag in te dienen, ook al geeft het algoritme aan dat deze aanvraag niet voldoet aan regelgeving. Een ambtenaar heeft altijd de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.sourceData
Financiële gegevens (inkomen, vermogen)

BRP-gegevens

RDW-gegevens

# data[].attributes.goal
Het doel is om op een laagdrempelige en verantwoorde manier ervaring op te doen met het gebruik van AI en ChatGPT. Dit is in eerste instantie als pilot opgestart binnen de gemeente. In mei 2024 is de pilot afgerond en wordt de chatbot voor onbepaalde tijd gebruikt op de gemeentelijke website.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo

# data[].attributes.methodsAndModels
De gebruiker stelt vragen aan de Chatbot (CustomGPT). Deze vragen worden via CustomGPT aangeboden aan OpenAI, via de OpenAI Public ChatGPT Instance. Dit betekent dat vragen van gebruikers bij OpenAI en CustomGPT terechtkomen. OpenAI heeft zich ertoe verbonden geen gegevens te gebruiken die als context worden doorgegeven voor het trainen van zijn modellen, waardoor de privacy van de gestelde vragen is verbeterd.

# data[].attributes.proportionality
De gepubliceerde documenten betreffen geanonimiseerde documenten die bestemd zijn voor de openbaarheid. Door deze documenten te gebruiken voor het gebruik van CustomGPT is het risico zeer laag.

# data[].attributes.humanIntervention
De gegeven antwoorden in de chatbot worden wekelijks door een medewerker van de gemeente gecontroleerd.

# data[].attributes.risks
Er wordt gebruikgemaakt van CustomGPT. CustomGPT indexeert de data die de gemeente Coevorden beschikbaar stelt. De gepubliceerde documenten betreffen geanonimiseerde documenten die bestemd zijn voor de openbaarheid. Door deze documenten te gebruiken voor het gebruik van CustomGPT is het risico zeer laag

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is aanbestedende diensten te ondersteunen bij het voorbereiden van de opdracht. Dit gebeurt door inzichten in soortgelijke aanbestedingen te bieden.

Dit doel wordt in een aantal stappen bereikt:

1. De aanbestedende dienst bereidt de aanbesteding voor door de behoeften, eisen, kenmerken en andere zaken te formuleren.

2. Vervolgens kan de aanbestedende dienst TenderTrends raadplegen door zoekwoorden in te vullen en extra criteria op te geven (bijvoorbeeld type aanbestedende dienst: ‘gemeente’).

3. De gebruiker krijgt een lijst met mogelijk relevante aanbestedingen op basis van zijn zoekopdracht.

4. Van deze lijst selecteert de gebruiker de, in zijn situatie, meest relevante aanbestedingen. Hierop komt een samenvatting terug van historische kengetallen (gemiddeld aantal vragen van marktpartijen, gemiddelde doorlooptijd, meest gekozen procedures, etc.) en publieke contactgegevens die bij deze gekozen aanbestedingen horen.

5. Deze data kan de gebruiker toepassen op de eigen aanbesteding om vooraf beter passende keuzes te maken. Ook kan de gebruiker contact leggen met collega’s om ervaringen op te halen.

De impact van TenderTrends is vooral merkbaar in het efficiënter toepassen van publieke middelen en meer inzichten te bieden aan de aanbestedende diensten. Verder ondersteunt TenderTrends mogelijk in het meer divers aanbesteden door alternatieve procedures te tonen van soortgelijke aanbestedingen.

Er is geen negatieve impact opgemerkt aan TenderTrends, omdat:

1. het gebruik optioneel is;

2. er geen vertrouwelijke informatie (persoons- of bedrijfsgegevens) wordt getoond;

3. de aanbestedende dienst altijd zelf de besluiten neemt.

Verder kunnen aanbestedingen vanaf het begin duidelijker worden opgesteld voor ondernemers. Dit draagt bij aan het gemak van inschrijven. Een mogelijk voorbeeld: een nieuwe aanbesteding is opgesteld met TenderTrends waarbij de aanbestedende dienst heeft opgemerkt dat er veel vragen zijn gesteld bij historische aanbestedingen (data van TenderTrends). De aanbestedende dienst heeft dit vervolgens verder onderzocht en heeft een aantal van de veel voorkomende vragen van tevoren opgelost door heldere communicatie en eisen op te stellen. Vervolgens hoeven marktpartijen hier geen vraag meer over te stellen en kunnen zij door met de inschrijving.

Er is geen directe impact voor burgers en bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
TenderTrends gaat met een taalmodel - op basis van opgegeven zoekwoorden en filters - op zoek naar de meest relevante aankondigingen voor de gebruiker (inkopers van (de)centrale overheden, publiekrechtelijke instellingen en speciale-sectorbedrijven). Vervolgens heeft de gebruiker de mogelijkheid om de voor hen relevante aankondigingen verder te selecteren. Deze selectie wordt vervolgens omgezet in inzichten voor de gebruiker door middel van grafieken en tabellen (bijvoorbeeld gemiddeld aantal percelen).

Het taalmodel is getraind met historische en openbare data van aanbestedingen. De titel en de omschrijving van de aanbestedingen zijn aan elkaar geplakt. Vervolgens zijn typische Nederlands stopwoorden verwijdert uit de tekst (bijv. de, het, een, zoals, omdat). Met de overgebleven teksten is een woordenboek gemaakt waarin alle woorden zijn geteld. Als laatste komt er een getal uit het model dat aangeeft of een woord heel veel informatie bevat (een hoog getal) of weinig informatie (een laag getal). Hoe vaker een woord gebruikt wordt hoe lager het getal. Deze getallen worden na een bepaalde tijd opnieuw berekend. Het uitrekenen van deze getallen is het zelflerende onderdeel.

# data[].attributes.proportionality
TenderNed heeft rekening gehouden met de vragen: ‘wat mag?’, ‘wat kan?’ en ‘wat is wenselijk?’. Ook is rekening gehouden met juridische en ethische vragen.

Hieruit kwamen punten naar voren zoals privacy, correctheid, verantwoordelijkheid. Voor elk van de mogelijke risico’s zijn stappen ondernomen om de negatieve impact te minimaliseren. Een voorbeeld is gevoelige aanbestedingsinformatie. Hierbij is gekozen om alleen gebruik te maken van openbaar toegankelijke aanbestedingen.

Een andere maatregel is Human in the loop (HITL), ofwel de mens die aan de knoppen zit van het model en die uiteindelijk kiest welke data relevant is voor de samenvatting. Het model is unsupervised, dat wil zeggen dat het model getraind is zonder dat het weet wat goed of fout is. Het model kijkt puur naar hoeveel woorden er overeenkomen en welke woorden het meest informatief zijn. Dat betekent dat het woord ‘gras’ informatiever is dan ‘aanbesteding’ omdat het woord ‘aanbesteding’ in bijna alle teksten voorkomt. In het geval van TenderTrends betekent dit dat wat het model voorspelt statistisch misschien klopt, maar dat de resultaten niet altijd relevant zullen zijn voor de gebruiker. Wij voeren periodiek interne validatie uit door een aantal zoekacties te testen en met de hand te bepalen of deze echt relevant zijn. Ook neemt de eindgebruiker altijd de laatste beslissing zodat de relevantie van de samengevatte data wordt verzekerd. Zo kan het model voorspellen dat een zoekopdracht over plantsoenonderhoud erg veel lijkt op onderhoud van dijken. De eindgebruiker kan dit vervolgens opmerken en deze ‘voorspelling’ negeren.

Elk van de gevonden risico’s zijn opgelost of voorkomen. Ook zijn de risico’s met diverse domeinexperts (gebruikers, juristen, etc.) besproken.

De afweging die na het oplossen van de risico’s overeind gebleven is, betreft de inzet van TenderTrends of doorgaan met de huidige gang van zaken, zonder TenderTrends. Er is gekozen om door te gaan omdat TenderTrends:

1. optioneel is, de aanbestedende dienst is niet verplicht TenderTrends te gebruiken.

2. geen negatieve impact meedraagt. Het is een niet-sturende, neutrale applicatie die alleen inzichten verschaft.

3. mogelijk zorgt voor besparing van publieke middelen. Informatie over vergelijkbare aanbestedingen kan sneller verzameld worden.

Verder is ook na uitvoering van de Impact Assessment voor Mensenrechten bij de inzet van Algoritmes (IAMA) gebleken dat er geen negatieve impact is.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen dit model is er sprake van menselijke tussenkomst. In het kort werkt het model als volgt:

1. De gebruiker vult zelf zoektermen in.

2. Het model berekent relevantie van alle historische aanbestedingen in de dataset.

3. Het model presenteert een maximaal aantal relevante aanbestedingen (de gebruiker bepaalt het maximale aantal) inclusief de hoeveelheid overeenkomst van 0 (geen overeenkomst) tot en met 100 (volledige overeenkomst).

4. De gebruiker ziet van elke aanbesteding de titel, omschrijving, en inkoopcategorie.

5. Op basis van deze informatie kan de gebruiker zelf een selectie maken van de aanbestedingen waarover een analyse moet plaatsvinden.

6. De applicatie (niet het algoritme) maakt van de geselecteerde aanbestedingen een aantal grafieken op basis van de aanwezige kengetallen (doorlooptijd, prijs, procedure, aantal vragen, etc.).

Hierin wordt duidelijk dat de applicatie TenderTrends in totaal uit 3 delen bestaat: de zoekopdracht, de voorselectie door het algoritme, en als laatste, de menselijke tussenkomst.

Deze splitsing zorgt ervoor dat de gebruiker veel controle heeft over de analyse en hier zelf mee aan de slag kan gaan. Aan de voorkant (de zoekopdracht) bepaalt de gebruiker eisen (verplichte zoekwoorden, regio van aanbesteding, etc.). Het model doorzoekt meer dan 50.000 historische aanbestedingen en laat de belangrijkste resultaten zien. De gebruiker beoordeelt de resultaten en neemt de relevante aanbestedingen mee in de analyse.

Het traject na deze analyse ligt verder bij de aanbestedende dienst. Wel biedt TenderTrends

# data[].attributes.risks
De volgende mitigerende maatregelen zijn getroffen binnen het model:

De gebruiker maakt voorafgaand aan de data-analyse een keuze van de daadwerkelijk relevante aanbestedingen. Hierdoor is er een menselijke tussenkomst en wordt er gecontroleerd op welke data het model de analyse baseert.

TenderTrends toont en gebruikt alleen openbaar beschikbare data. Hiermee voorkomen we dat er gevoelige informatie wordt opgenomen in het model en daarmee publiekelijk beschikbaar komt.

Het model maakt gebruik van een ‘lokale dataset’ die vrij is van gevoelige informatie. Het model communiceert dus niet direct met een interne database. Hiermee zijn er minder afhankelijkheden van onderlinge systemen (database moet benaderbaar zijn) en is er geen risico op een aanval op de database (informatiebeveiliging).

Andere mitigerende maatregelen zijn zaken zoals de manier van presentatie van data zodat dit toegankelijker is voor de gebruiker. Het beste voorbeeld is de output van het model, dit is een statische score die moeilijk te begrijpen is voor mensen die niet thuis zijn in het vakgebied van taaldata. Er is gekozen om de score te hernoemen naar ‘mate van overeenkomst’ en weer te geven als een gevulde balk. Hoe voller de balk hoe groter de overeenkomst met de zoekopdracht.

# data[].attributes.sourceData
Gebruikte gegevens voor het algoritme zijn: de namen van alle Nederlandse openbare aanbestedingen, de bijbehorende beschrijvingen en aanbestedende diensten. De volgende gegevens van de aanbestedingen zijn gebruikt:

Kenmerk van de aanbesteding

Naam aanbestedende dienst

Type aanbestedende dienst

Locatie van de aanbestedende dienst

Naam van de aanbesteding

Beschrijving van de aanbesteding

Definitieve waarde van de aanbesteding

Munteenheid van de definitieve waarde van de aanbesteding

Opdrachttype van de aanbesteding

Procedure van de aanbesteding

Gunningscriteria van de aanbesteding

Status van de aanbesteding

CPV-code van de aanbesteding

CPV-omschrijving van de aanbesteding

Startdatum aanbesteding

Einddatum van de aanbesteding

Startdatum van de aanbesteding

Aantal gunningen van de aanbesteding

Aantal ingeschreven ondernemers op de aanbesteding

Opdrachtaard van de aanbesteding

ID van de eerste publicatie behorende bij de aanbesteding

Aantal nota’s van inlichtingen bij de aanbesteding

Aantal gestelde vragen over de aanbesteding

Aantal beantwoorde vragen bij de aanbesteding

Aantal percelen bij de aanbesteding

Gegunde ondernemingen bij de aanbesteding

Contactpersoon van de aanbestedende dienst

Telefoonnummer van de contactpersoon van de aanbestedende dienst

Kenmerk of de aanbesteding een marktconsultatie betreft

# data[].attributes.goal
DOEL: Het doel van de adviestool Gripvol is om te komen tot een snellere besluitvorming en kostenreductie. Dit wordt bereikt omdat het onderzoek niet hoeft te worden uitbesteed aan een bedrijfseconomisch adviesbureau. Met het gebruik van eenzelfde tool door elke consulent vindt er een uniforme beoordeling plaats van de levensvatbaarheid van de onderneming.

IMPACT: Gripvol helpt met het structuren en ondersteunen van de beoordeling met financiële berekeningen en branche-informatie. Medewerkers bespreken het advies van de tool met de ondernemer en wegen het advies mee bij de totale beoordeling van de aanvraag Bbz of Ioaz.

# data[].attributes.lawfulBasis
Uitvoering van het Besluit bijstandverlening zelfstandigen (Bbz) en de Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (Ioaz)

# data[].attributes.methodsAndModels
Om de levensvatbaarheid van een onderneming te beoordelen kan een medewerker gebruik maken van de adviestool Gripvol. De informatie die de klant over zijn onderneming verstrekt wordt in de adviestool Gripvol ingevuld. Deze informatie komt uit het aanvraagformulier Bbz/Ioaz, aangeleverde jaarrekeningen/aangiftes IB, een (eventueel) doorstartplan en de toelichting van de ondernemer in het gesprek.

De adviestool Gripvol geeft daarnaast branche-informatie en brancheontwikkelingen (omzetontwikkelingen, sentiment, relevante kengetallen, trends en ontwikkelingen) die de medewerker kan gebruiken bij de beoordeling van de levensvatbaarheid van het bedrijf.

De gegevens die worden ingevuld in de adviestool Gripvol:

Werkstroomnummer (nummer proces in Exact Synergy Enterprise).

Informatie over de onderneming (starter of gevestigde, rechtsvorm, vestigingslocatie, SBI-nummer, branche).

Privé-opnamen (bijvoorbeeld: huur, gas/water/elektriciteit, ziektekosten, toeslagen, overige inkomsten).

Privé-vermogen (woning, auto, pensioenvoorziening, hypotheek, doorlopend krediet).

Zakelijk vermogen (debiteuren, liquide middelen).

Jaarcijfers (omzet, inkoopkosten, bedrijfskosten, bedrijfsresultaat) van de laatste 3 jaar.

Op basis van de ingevoerde informatie maakt Gripvol een taakstellende begroting en geeft een advies over de levensvatbaarheid van het bedrijf. In een taakstellende begroting wordt berekend hoeveel omzet de ondernemer minimaal moet behalen om aan al zijn (zakelijke en privé-) lasten te kunnen voldoen en om in de kosten van het levensonderhoud te kunnen voorzien. Het advies uit Gripvol wordt gebaseerd op de historische cijfers, brancheperspectieven en de marktmogelijkheden voor de ondernemer.

De consulent zelfstandigen beoordeelt mede op basis van het rapport uit Gripvol of de ondernemer in staat is om deze taakstellende begroting te realiseren. De uitkomst van de beoordeling wordt weergegeven in een eigen rapport.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen: snelheid van beslissen, kostenreductie ten opzichte van het uitbesteden van een onderzoek naar de levensvatbaarheid, uniformiteit bij het zelf beoordelen van de levensvatbaarheid

Nadelen: een extern uitgevoerd levensvatbaarheidsonderzoekkan door een ondernemer worden ervaren als een kwalitatief beter en meer onafhankelijk rapport omdat er een gespecialiseerd bureau voor is ingeschakeld.. Bij twijfel over de bruikbaarheid van het advies uit Gripvol, kan een medewerker alsnog extern advies vragen.

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker neemt het besluit. Een gemandateerd medewerker mag zelf het besluit nemen. Controle vindt plaats via KIC. Een niet gemandateerd medewerker legt het voorstel voor aan de kwaliteitsmedewerker.

# data[].attributes.risks
Elk kwartaal wordt de meest recente brancheinformatie gecontroleerd, echter kan dit al achterhaald zijn. Informatie over de onderneming en impact zijn (gemotiveerde) inschattingen van de consulent.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens onderneming en klant

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de gemeente en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te herroepen. Gedurende de aanvraag controleert de applicatie of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. Aan de hand hiervan wordt een rapportage en beschikking naar de gemeente gestuurd. De applicatie biedt ook de mogelijkheid om direct naar de aanvrager te beschikken, echter heeft de gemeente hier niet voor gekozen. Met de ingevulde aanvraag en aangeleverde stukken beoordeelt de inkomensconsulent het recht op de bijstand. Dit gebeurt op eenzelfde manier als bij andere aanvragen die niet via deze e-dienst binnenkomen. Hierna volgt toetsing waarbij nogmaals een controle plaatsvindt op (wettelijke) criteria.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.sourceData
Met de eDiensten voor Aanvragen worden gegevens van de aanvrager opgehaald uit het Digitaal Klantdossier (DKD) of uit het BRP met behulp van het Burgerservicenummer (BSN). Een burger kan dat ook thuis doen met behulp van het DigiD. De eDiensten voor Aanvragen voor een uniforme, correcte en volledige documentvorming.

# data[].attributes.goal
Een schadedeskundige moet een handmatige toets uitvoeren of een schade eerder is behandeld. Dit doet een deskundige door foto's uit een schaderapport te vergelijken met foto's uit oude rapporten. Het beoordelen of een schade eerder is behandeld is een tijdrovend en foutgevoelig proces. Het Instituut Mijnbouwschade Groningen (hierna: IMG) heeft daarom een algoritme ontwikkeld om de deskundige te ondersteunen bij dit proces.

Doel: het algoritme ondersteunt een schadedeskundige bij de vraag of een schade eerder is beoordeeld door het IMG of zijn voorgangers, zoals de Nederlandse Aardolie Maatschappij of het Centrum Veilig Wonen. Volgens artikel 2 lid 4 van de Tijdelijke Wet Groningen is het Instituut niet wettelijk bevoegd om een schade te beoordelen, als deze eerder schade is behandeld.

Impact: Het algoritme vertelt een deskundige of de nieuw opgenomen schade overeenkomt met een reeds bij het Instituut bekende schades. In het algoritme worden geen persoonlijke kenmerken, aspecten en/of omstandigheden van u als persoon met elkaar gecombineerd om tot een beoordeling te komen. Alleen schades die op de foto's staan worden met elkaar vergeleken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 2 lid 4 Tijdelijke wet Groningen:

Het Instituut is niet bevoegd om een aanvraag om vergoeding van schade te behandelen indien deze schade betreft waarvoor:

a. Voor 31 maart 2017, 12:00 uur een schademelding – of claim is voorgelegd aan het Centrum Veilig Wonen of de exploitant;

b. Door de exploitant met de gedupeerde of diens vertegenwoordiger een vaststellingsovereenkomst is gesloten;

c. Door de gedupeerde of diens vertegenwoordiger met de exploitant onderhandeld wordt met het doel te komen tot een vergoeding van de schade;

d. Een vordering is ingesteld bij de burgerlijke rechter, tenzij de vordering bij de burgerlijke rechter met instemming van de gedaagde door de aanvrager wordt ingetrokken; of

e. De burgerlijke rechter uitspraak heeft gedaan over de aanspraak op en de omvang van de vergoeding van de schade.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is ontwikkeld door het IMG. Dit is gedaan op een Microsoft Azure-infrastructuur. Daarbij zijn Python open source pakketten (onder andere Tensorflow en PyTorch) gebruikt om het zelflerend vermogen vorm te geven. Voor het model zijn deep learning-modellen gebruikt. Bij de ontwikkeling is een enkele testdataset gebruikt, maar het model leert in productie van de feedback van schadedeskundigen.

# data[].attributes.proportionality
Het beoordelen of een schade eerder is behandeld is een tijdrovend en foutgevoelig proces. Schadedeskundigen moeten vaak PDF's van meer dan 100 pagina's aan schaderapporten doorlopen om te toetsen of een schade eerder is behandeld. Het algoritme versnelt dit proces aanzienlijk en verbetert daarmee de schadeafhandeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Op basis van een ingevoerde foto van een schade produceert het algoritme een lijst met de tien meest overeenkomende foto's. Het algoritme selecteert in geen enkel geval de meest overeenkomende foto. Het algoritme ondersteunt slechts de deskundige in de selectie van de te beoordelen foto's. De deskundige zelf besluit of er sprake is van een eerder behandelde schade.

# data[].attributes.risks
Op het moment wordt er een DPIA (een privacyrisico analyse) uitgevoerd op dit algoritme. Zodra de risico's bekend zijn zullen deze worden opgenomen in dit register. Ook zullen de maatregelen worden opgenomen in dit register die de risico's van het gebruik van dit algoritme verkleinen.

# data[].attributes.sourceData
Schaderapporten (in het bijzonder foto's van schade aan woningen)

# data[].attributes.name
Simulatie-algoritme voor fusies en overnames

# data[].attributes.goal
De ACM doet regelmatig onderzoek om in te schatten wat de mogelijke gevolgen zijn van een fusie of overname. Daarbij wordt bijvoorbeeld met een vraag- of aanbodmodel voorspeld wat de prijs kan worden na de fusie. De onderzoeker bepaalt zelf welke modellen worden gebruikt en hoe de relaties tussen de gegevens eruitzien, dit doet het algoritme niet automatisch. De uitkomsten van zo’n simulatie zijn belangrijk voor hoe het onderzoek verder verloopt en hebben een hoge impact op de overname- of ​fusiebeoordeling. De gemaakte keuzes worden vastgelegd en onderbouwd binnen het dossier van de zaak en partijen kunnen dit bekijken.

# data[].attributes.lawfulBasis
De mededingingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
De technische werking hangt af van de specifieke toepassing. In alle gevallen wordt een vraagmodel gebruikt dat het gedrag van afnemers modelleert en een aanbodmodel dat het gedrag van aanbieders modelleert. Het evenwicht van het model moet voldoen aan een set vergelijkingen en voorwaarden. Deze vergelijkingen veranderen door de ​​​fusie en worden gebruikt om het nieuwe evenwicht te vinden.

# data[].attributes.proportionality
De afwegingen zijn per zaak verschillend, maar bij een fusie of overname wil de ACM weten wat er met bijvoorbeeld de prijzen kan gebeuren als een overname of fusie plaatsvindt. Omdat dat best ingewikkeld is om uit te rekenen, helpt een algoritme daarbij. Fusiesimulaties zijn slimme rekentools die kunnen voorspellen wat er mogelijk verandert. Dit helpt de ACM om beter te begrijpen of de fusie eerlijk is voor consumenten en andere bedrijven.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij deze berekeningen speelt de onderzoeker zelf de belangrijkste rol. Hij of zij kiest bijvoorbeeld welke gegevens (variabelen) belangrijk zijn en welk model gebruikt wordt.

# data[].attributes.risks
Andere onderzoekers controleren de simulatie om fouten te voorkomen. Ook wordt getest of de uitkomsten hetzelfde blijven als bepaalde keuzes of aannames veranderen. Hoe de ACM met risico’s omgaat, hangt af van de situatie in de zaak zelf.

# data[].attributes.sourceData
De dataverzameling vindt binnen de zaak plaats, vaak gaat het onder andere om prijs, aanbod en vraag.

# data[].attributes.name
Indicatie soort collegegeld hoger onderwijs

# data[].attributes.goal
Een student die zich inschrijft voor een bekostigde opleiding in het hoger onderwijs moet collegegeld betalen aan de onderwijsinstelling. Dit kan wettelijk collegegeld of instellingscollegegeld zijn. Welk soort collegegeld de student moet betalen hangt af van twee zaken. Ten eerste of de student al een diploma heeft van een opleiding van hetzelfde niveau, en ten tweede welke nationaliteit de student heeft. Het ministerie van OCW bepaalt hoe hoog het wettelijk collegegeld is en de onderwijsinstelling bepaalt hoe hoog het instellingscollegegeld is. Maar de onderwijsinstelling weet niet altijd of de student het wettelijk collegegeld of het instellingscollegegeld moet betalen.

Het doel van het algoritme is, aangezien DUO de beschikking heeft over alle benodigde gegevens, om als dienstverlening geautomatiseerd, efficiënt en betrouwbaar aan een onderwijsinstelling of een student aan te geven welk soort collegegeld de student moet betalen. DUO geeft alleen een indicatie, want uiteindelijk kan de onderwijsinstelling zelf beslissen welk collegegeld de student moet betalen.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Wet op het hoger onderwijs en wetenschappelijk onderzoek (WHW) staat wanneer een student wettelijk collegegeld of instellingscollegegeld moet betalen, en welke uitzonderingen er zijn. Dit staat onder meer in de artikelen 7.43, 7.44, 7.45, 7.45a, 7.45b en 7.46. In artikel 7.45a staat precies aan welke voorwaarden een student moet voldoen om wettelijk collegegeld te betalen. De twee belangrijkste zijn dat de student nog niet eerder een diploma voor een opleiding van hetzelfde niveau heeft behaald, en dat de student de juiste nationaliteit heeft volgens de Wet studiefinanciering 2000 (WSF 2000). Deze voorwaarden, en eventuele uitzonderingen daarop, zijn uitgewerkt in artikel 2.3 en 2.3a van het Uitvoeringsbesluit WHW 2008 (UWHW 2008) en artikel 3 van het Besluit studiefinanciering 2000 (BSF 2000). Informatie over de gegevensuitwisseling die nodig is voor de indicatie van DUO, staat in artikel 7.31a tot en met f van de WHW en artikel 5 lid 1 sub g van de Wet Register onderwijsdeelnemers (WRO) jo artikel 27 en 28 van het Besluit register onderwijsdeelnemers (BRO).

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme verzamelt uit het Register Onderwijsdeelnemers informatie over eerdere inschrijvingen en eerder behaalde diploma's in het hoger onderwijs en bepaalt op basis daarvan of de student in aanmerking komt voor wettelijk collegegeld voor de gewenste inschrijving.

Het algoritme verkrijgt vanuit de BRP gegevens over nationaliteit en/of verblijfstitel (als de BRP geen gegevens heeft, dan komen deze gegevens bij de onderwijsinstelling vandaan) en bepaalt op basis daarvan of de student aan de nationaliteitsvoorwaarde voldoet.

Tot slot bepaalt het algoritme op basis van deze twee uitkomsten de uiteindelijke indicatie soort collegegeld. De uiteindelijke indicatie is 'wettelijk' als de student op basis van eerder behaalde diploma's in aanmerking komt voor wettelijk collegegeld én als de student voldoet aan de nationaliteitsvoorwaarde. In alle andere gevallen wordt als uiteindelijke indicatie 'instellingscollegegeld' bepaald.

# data[].attributes.proportionality
Om de juiste soort collegegeld te bepalen heeft DUO gegevens nodig over eerder behaalde diploma's in het hoger onderwijs en over de nationaliteit van de student. De diplomagegevens haalt DUO uit zijn Register onderwijsdeelnemers en nationaliteitsgegevens uit de Basisregistratie personen. Zo kan DUO de onderwijsinstelling en/of de student snel betrouwbare informatie geven over de vraag welk collegegeld de student moet betalen.

Het alternatief is dat de onderwijsinstelling deze gegevens zelf moet opvragen bij de student, bij DUO en bij de Basisregistratie personen. Dat kost veel tijd. Ook bestaat de kans dat de gegevens niet compleet zijn om de goede beslissing te nemen, en bestaat het gevaar dat niet voor elke student altijd dezelfde beslissing genomen wordt. Dit algoritme is een administratieve lastenverlichting voor de onderwijsinstellingen. De indicatie die DUO geeft is overigens geen besluit. De onderwijsinstelling besluit zelf welk collegegeld de student moet betalen, en kan daarbij afwijken van de indicatie van DUO.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is een regelgebaseerde beslisboom en zorgt voor een geautomatiseerde indicatie van DUO aan de onderwijsinstelling of aan de student. De onderwijsinstelling bepaalt uiteindelijk welk collegegeld de student moet betalen, en kan afwijken van de indicatie van DUO. DUO stuurt met de indicatie ook informatie mee over de gegevens die DUO gebruikt heeft bij het bepalen van de indicatie van het soort collegegeld. Daardoor kunnen de onderwijsinstelling en de student zien welke gegevens DUO gebruikt heeft en kunnen ze controleren of de gegevens kloppen. DUO neemt geen besluit, het is dan ook niet mogelijk om bij DUO bezwaar tegen deze indicatie in te dienen. De eindverantwoordelijkheid voor de soort collegegeld ligt bij de onderwijsinstelling.

# data[].attributes.risks
Het algoritme wordt met regelmaat aan de hand van verschillende soorten testen gecontroleerd op een juiste werking. De kans bestaat dat de Basisregistratie personen niet alle informatie bevat die DUO nodig heeft. Dan zou DUO een indicatie afgeven op basis van onvolledige informatie. Als de student kan laten zien dat de gegevens in de Basisregistratie personen niet volledig zijn, kan de onderwijsinstelling afwijken van de indicatie van DUO.

# data[].attributes.sourceData
DUO maakt de indicatie over het soort collegegeld met behulp van het persoonsgebonden nummer en de inschrijvingsgegevens (naam van opleiding en onderwijsinstelling) van de student. Het algoritme zelf gebruikt de inschrijvingsgegevens uit de aanvraag, inschrijvings- en resultaatgegevens uit het Register Onderwijsdeelnemers, en gegevens over de nationaliteit van de student en/of de verblijfsstatus in Nederland. Deze gegevens komen uit de Basisregistratie Personen of van de onderwijsinstelling.

# data[].attributes.name
Algoritme verwachte inkomsten en uitgaven Justitie en Veiligheid

# data[].attributes.goal
Het algoritme wordt gebruikt om een goed beeld te krijgen van de verwachten inkomsten en uitgaven en waar nodig hierop te sturen. Het algoritme gebruikt geen persoonsgegevens. Het algoritme gebruikt alleen gegevens uit de financiële administratie van het ministerie. JenV controleert het algoritme regelmatig op juistheid en volledigheid, door bijvoorbeeld te controleren of alle uitgaven zijn meegenomen. Daarnaast bekijkt JenV ieder jaar welke versie van het algoritme het beste voorspelt voor een organisatieonderdeel. Vervolgens gebruikt Jen-V dit model voor dat jaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Directie Financieel-Economische Zaken (DFEZ) is verantwoordelijk voor het financieel beheer van het hele ministerie van Justitie en Veiligheid (artikel 4.1d en artikel 4.1f van het besluit FEZ van het Rijk).

# data[].attributes.methodsAndModels
Voor het voorspellen van het vermoedelijk beloop gebruiken we twee voorspellingsalgoritmen: Arima en ETS. Beide zijn tijdserie-algoritmen. Dit houdt in dat er op basis van het verleden een voorspelling wordt gemaakt. In deze gevallen bestaat het verleden uit de realisatie van de afgelopen vijf jaar. Beide algoritmen analyseren de realisaties op kostenplaats- en kostensoortniveau van voorgaande jaren en proberen hier patronen in te herkennen. Deze patronen worden gebruikt om realisaties op diezelfde kostenplaatsen en kostensoorten te voorspellen voor het lopende jaar. Per kostenplaats kan het uitgavepatroon erg verschillen. Bij het ene patroon werkt Arima beter en bij het andere werkt ETS beter. Om te bepalen welk voorspellingsalgoritme de beste voorspelling levert, draaien we aan het begin van een nieuw kalenderjaar het algoritme een keer over het afgelopen jaar. Op deze manier wordt steeds het beste model gebruikt, passend bij het patroon. Op het moment dat bepaald is welk voorspellingsalgoritme gebruikt gaat worden per kostenplaats, kan het nieuwe jaar voorspeld worden.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt gebruikt om een goed beeld te krijgen van de verwachten inkomsten en uitgaven en waar nodig hierop te sturen. Het algoritme voorspelt de verwachte inkomsten en uitgaven (het vermoedelijk beloop) van het ministerie. De inkomsten en uitgaven voorspellen zonder algoritmen kost veel tijd.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen automatische besluitvorming. Medewerkers kunnen op een dashboard de resultaten van het algoritme bekijken en deze als input gebruiken bij de uitvoer van hun reguliere werkzaamheden. . Bijvoorbeeld door bij te sturen op de verwachte inkomsten en uitgaven. Het dashboard toont mogelijke grote verschillen tussen de voorspelde en daadwerkelijke inkomsten en uitgaven. Het dashboard geeft aan dat het voorspellingen zijn, en wat het verschil is tussen de voorspelde en werkelijke inkomsten en uitgaven. Ook staat op het dashboard welke uitgaven (kostensoorten) het vorige jaar lastig te voorspellen waren.

# data[].attributes.risks
JenV controleert het algoritme regelmatig op juistheid en volledigheid, door bijvoorbeeld te controleren of alle uitgaven zijn meegenomen. Daarnaast bekijkt JenV ieder jaar welke versie van het algoritme het beste voorspelt voor een organisatieonderdeel. Vervolgens gebruikt JenV dit model voor dat jaar.

# data[].attributes.sourceData
Voor het maken van de voorspelling worden alleen de realisatiecijfers van de afgelopen 5 jaar gebruikt, inclusief kostenplaats en kostensoort. Er worden geen persoonsgegevens gebruikt bij dit algoritme.

# data[].attributes.goal
Het product Bedrijfsvergelijkingstool beschikt over databases met informatie over bedrijfsgegevens om vergelijkingen tussen bedrijven te kunnen maken.

De uitkomsten van het product Bedrijfsvergelijkingstool worden gebruikt voor het beoordelen van, aan de medewerkers van de Belastingdienst overgelegde, waarderingsrapporten en/of -memo’s (hierna: rapporten).

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Wet op de Loonbelasting 1964:

4. Wet Inkomstenbelasting 2001:

5. Wet op de Vennootschapsbelasting 1969:

6. Wet op de Omzetbelasting 1968:

7. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
De Belastingdienst beoordeelt onder andere rapporten die door belastingadviseurs van belastingplichtigen worden ingediend. Bij deze beoordeling wordt gekeken naar de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van de rapporten voor het doel van de waardering. Hiervoor maakt de Belastingdienst gebruik van het Product Bedrijfsvergelijkingstool.

Het doel is om consistentie te creëren bij de beoordeling van ingediende rapporten, vooral in individuele gevallen.

De Bedrijfsvergelijkingstool is een platform dat toegang biedt tot databases met gestandaardiseerde openbare (financiële) bedrijfsgegevens. Hiermee kunnen vergelijkingen tussen verschillende bedrijven worden gemaakt. Gebruikers kunnen gegevens bekijken en downloaden. Met deze gegevens kan worden geanalyseerd hoe de te waarderen onderneming of de rapporten zich economisch en boekhoudkundig verhouden tot vergelijkbare bedrijven, de zogenaamde peergroup. Dit betreft diverse key performance indicators, zoals groei, winstgevendheid, risico’s en waardeontwikkeling.

# data[].attributes.proportionality
Het product Bedrijfsvergelijkingstool  wordt gebruikt voor een beoordeling van overgelegde rapporten door (belasting)adviseurs van belastingplichtigen met betrekking tot aandelen en overige vermogensrechten van bedrijven.

Het product Bedrijfsvergelijkingstool kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen met objectieve en onafhankelijke data. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger en efficiënter dan wanneer die gegevens zelf moeten worden verzameld en toegepast.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het product Bedrijfsvergelijkingstool is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het product detecteert en verzamelt de benodigde informatie uit de tot zijn beschikking staande databanken. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
Privacy en AVG

Het product Bedrijfsvergelijkingstool wordt uitsluitend gebruikt voor het toezicht op niet natuurlijke personen. Dus de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) is niet van toepassing.

Gelijkheid en non-discriminatie

De Belastingdienst heeft geen invloed op de onderliggende processen van dit product. Dit product wordt uitsluitend gebruikt voor het toezicht op niet natuurlijke personen. Bij het gebruik worden geen persoonsgegevens verwerkt.

De leverancier is een professionele partij waarmee contractueel overeengekomen is dat hij zich zal houden aan de relevante wet- en regelgeving en overige afspraken.

# data[].attributes.sourceData
1. Informatie uit rapporten

Er worden geen persoonsgegevens gebruikt in het product.

De gebruikte gegevens zien op diverse key performance indicators; in ieder geval op groei, winstgevendheid, risico’s en waardeontwikkeling.

# data[].attributes.goal
Het algoritme is oorspronkelijk ontwikkeld voor de detectie van vergeten bagage. Functioneert goed bij vaste camera's (niet draaibaar of inzoombaar) en bij voldoende licht. Werkt niet goed bij dynamische omgevingen of in het duister.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art. 151c Gemeentewet, jo. APV en Afvalstoffenverordening Den Haag

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme berust bij de leveranciers. De gemeente neemt dienstverlening af en heeft geen inhoudelijke kennis van de werking van het algoritme.

Een camera maakt een beeld van een afvalcontainer en de directe omgeving. Het algoritme vergelijkt het beeldmateriaal met voorgaande beelden. Als er een object in beeld verschijnt dat gedurende langere tijd stil blijft staan, is dat een 'hit' voor een mogelijke bijplaatsing. Die camerabeelden (en de voorafgaande paar minuten) worden gemarkeerd en beoordeeld door een handhaver om te zien of de bijplaatser herkenbaar in beeld is.

# data[].attributes.proportionality
Alle 'lichtere' middelen (meer toezicht, meer informatie over regels, meer containers en nog tientallen andere middelen) zijn uitgeprobeerd en leverden niet het gewenste resultaat. De camera's worden nu ook ingezet als aanvullend instrument.

# data[].attributes.humanIntervention
Camerabeelden worden gemarkeerd en beoordeeld door een handhaver om te zien of de bijplaatser herkenbaar in beeld is. Besloten kan worden om in het camerasysteem het algoritme te de-activeren. Daarnaast kan ook het camerasysteem zelf worden uitgezet.

# data[].attributes.risks
Voor het project is een Gegevensbeschermings effectbeoordeling (GEB) uitgevoerd en een Data privacy impact assessment (DPIA). Het enige risico is een vals positief (het lijkt op een bijplaatsing, maar is het niet) of een vals negatief (het was een bijplaatsing, maar het algoritme heeft dat niet herkend). In beide gevallen zijn de gevolgen voor de betrokkene nihil. Bij een vals positief verwijdert de handhaver de beelden na beoordeling. Bij een vals negatief gebeurt er niks met de beelden. Beelden zonder herkenning worden automatisch verwijderd door het systeem. Er is geen sprake van verwerking van persoonsgegevens in het algoritme: het algoritme geeft een hit als hij detecteert dat een niet bewegend object langere tijd blijft staan. Op de camerabeelden zijn wel personen herkenbaar in beeld maar deze worden alleen bekeken door hiervoor aangewezen handhavers na een signaal van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden

# data[].attributes.name
De informatievraag Bewoning in de BRP API Bewoning

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie het stroomschema op deze pagina: https://brp-api.github.io/Haal-Centraal-BRP-bewoning/v2/features-overzicht

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het wel of niet meetellen van bewoners van wie de exacte bewoningsdatum (deels) onbekend zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Burgerservicenummer

Identificatiecode verblijfplaats

Datum aanvang adreshouding

Datum aanvang adres buitenland

Aanduiding gegevens in onderzoek Verblijfsplaats

Datum aanvang onderzoek Verblijfplaats

Datum einde onderzoek Verblijfplaats

Indicatie geheim

Datum opschorting bijhouding

# data[].attributes.goal
Het algoritme berekent het verzorgingsgebied. Het is een manier om inzicht te kunnen krijgen in de relevante markt en kan onder meer gebruikt worden bij marktonderzoeken (bijvoorbeeld in dit onderzoek: Handreiking van de ACM voor autodealerconcentraties | ACM)

# data[].attributes.methodsAndModels
Per afnamelocatie berekent dit algoritme de reisafstand en tijd naar de klanten (of levering). Het algoritme zet verkoop/aankoopgegevens op volgorde van afstand of reistijd ten opzichte van de afnamelocatie.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is niet de enige bron voor het bepalen van de markt. De theorie wordt in de praktijk getest, bijvoorbeeld door met betrokkenen te praten en de uitkomsten op meerdere manieren te controleren. De resultaten worden daarna met het team besproken.

De ACM gebruikt ook andere methodes, zoals het voeren van gesprekken met marktpartijen. Het algoritme is dan ook één van de instrumenten die de ACM kan gebruiken.

# data[].attributes.risks
Per zaak wordt een afweging gemaakt.

De ACM gebruikt ook andere methodes, zoals het voeren van gesprekken met marktpartijen of inwinnen van informatie door middel van het houden van enquêtes. Het algoritme is dan ook één van de instrumenten die de ACM kan gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Locatiegegevens

# data[].attributes.goal
Het doel is om ACM-medewerkers een eerste indruk te geven van de concentratie (een fusie, overname of samenwerking) die beoordeeld moet worden. Het gaat om een eenvoudig algoritme en de impact is klein, omdat de uitkomsten nooit doorslaggevend zijn en er altijd veel meer informatiebronnen worden betrokken in de beoordeling.

# data[].attributes.lawfulBasis
Concentratietoezicht

# data[].attributes.methodsAndModels
In Tableau worden allerlei visualisaties (geografische plots, figuren en tabellen) gegenereerd op basis van geaggregeerde brondata en input van de gebruiker.

# data[].attributes.proportionality
Deze snelle eerste inzichten helpen het team sneller op gang en zorgen dat ze goed voorbereid zijn voor de gesprekken in de markt. Dit is vooral belangrijk vanwege de strakke deadlines.

Er bestaat een risico dat beoordelaars hierdoor een verkeerde richting inslaan. Dit wordt echter voorkomen doordat er altijd uitgebreider een aanvullender onderzoek wordt gedaan en meerdere bronnen worden gebruikt.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten worden grondig getoetst door middel van uitgebreid onderzoek en het raadplegen van meerdere bronnen. Daarnaast kunnen ze eenvoudig worden bijgesteld als er twijfel ontstaat.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn beperkt omdat de uitkomsten altijd worden getoetst aan uitgebreider onderzoek bij de concentratiebeoordeling.

# data[].attributes.sourceData
Geaggregeerde zorgdeclaratiegegevens (geschoond van persoonsgegevens)

# data[].attributes.goal
Anno 2024 is er veel congestie op het elektriciteitsnet. Meer en meer klanten willen elektrificeren, wat een enorme druk zet op de elektriciteitsnetten die hier niet op ontworpen zijn. De landelijke en regionale netbeheerders zijn daarom op zoek naar de ruimte die we hebben op het elektriciteitsnet wat we al in stand houden. Met dit model kan de dynamische kabelbelastbaarheid (maximale belastbaarheid) bepaald worden. Door rekening te houden met de geanonimiseerde en geaggregeerde belastingprofielen van onze klanten en de omgevingsvariabelen van ons elektriciteitsnet kunnen we er voor zorgen dat we meer klanten kunnen aansluiten tijdens de energietransitie. De dynamische kabelbelastbaarheid kan veel hoger liggen dan de belastbaarheid die is vastgelegd in het beleid van de netbeheerder of door de kabelproducent, omdat niet uitgegaan wordt van generieke conservatieve waarden, maar van de daadwerkelijke situatie. Dit model is ontwikkeld om de netbeheerder in staat te stellen om af te wijken van hun conservatieve normen zodat er meer klanten aangesloten kunnen worden op het elektriciteitsnet.

# data[].attributes.methodsAndModels
De inputgegevens die genoemd zijn in de Gegevens sectie worden door middel van logica en fysische berekeningen omgezet in de maximale kabelbelastbaarheid op basis van de temperatuur van de kabel. Het model berekent met behulp van informatie over een elektriciteitskabel en informatie over externe factoren die invloed hebben op de temperatuurontwikkeling van elektriciteitskabels, welke temperatuur een kabel bereikt wanneer er een gegeven hoeveelheid stroom door de kabel loopt. Relevante informatie over de kabel zijn bijvoorbeeld de lengte en het materiaal van de kabel. Voorbeelden van informatie over de externe factoren zijn weersinformatie en informatie over de grondsamenstelling waar de kabel ligt. Deze externe informatie bepaalt hoe snel een kabel opwarmt gezien de omstandigheden waar de kabel zich in bevindt, wat het mogelijk maakt dat we meer stroom door de kabel laten stromen dan het voorgeschreven maximum. Een simpel voorbeeld is: In de winter is de grond kouder, waardoor kabels minder snel opwarmen en er meer stroom doorheen kan.

# data[].attributes.proportionality
Gebruik van dit product ondersteunt de organisatie binnen de strategie van digitalisering en stelt ons in staat om op basis van fysische modellen op afstand te bepalen of wij meer klanten op het elektriciteitsnet kunnen aansluiten. Hierdoor kunnen we de inzet van dure sensoroplossingen minimaliseren en de energietransitie mogelijk maken binnen geaccepteerde en onderbouwde financiële en veiligheidsrisico's.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens maakt altijd de keuze over wat er wordt gedaan met de uitkomst van het model. Specialisten met kennis van het net gebruiken dit model om data in te voeren en een uitkomst te vragen, hiermee werken zij dan wel/ niet verder afhankelijk van de uitkomst. Er is altijd een mens die de besluiten maakt op basis van de berekeningen van het model.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer voor het DKM-algoritme bestaat uit diverse componenten: de veilige grenswaarden waar het mee rekent; de menselijke tussenkomst; de logging van input en output; en op het algoritme worden audits uitgevoerd.

Veilige grenswaarden

In het beleid van Liander staan grenzen vastgelegd waarbinnen het algoritme de berekeningen maakt. Ook geeft het algoritme meer algemene adviezen wanneer de er weinig informatie wordt aangeleverd en meer specifieke uitkomsten wanneer er meer informatie wordt aangeleverd, de uitkomsten blijven altijd binnen de gestelde veilige marges. Dit zorgt ervoor dat er geen onveilige situaties kunnen ontstaan door rekenfouten.

Menselijke tussenkomst

Daarnaast is het geen geautomatiseerde besluitvorming, een specialist voert data in, hiermee maakt het algoritme een berekening. Daarna kijkt de specialist naar de uitkomst en of/ hoe hiermee verder wordt gewerkt. De specialist heeft kennis van het net en kan dus bepalen om een uitkomst niet te gebruiken. Dit model kan dus niet autonoom zorgen voor fouten in het net, er zit altijd een persoon met specialistische kennis tussen die de output van het model gebruikt.

Logging

Alle data die in het algoritme wordt ingevoerd als input wordt opgeslagen, zo kunnen we, indien nodig, terugredeneren waarop een bepaalde uitkomst is gebaseerd.

Audits

Er is een interne audit uitgevoerd op het algoritme, om zo mogelijke risico's van het inzetten hiervan op te sporen. De conclusie hiervan is dat het model gedegen is opgezet, mede door de duidelijke documentatie van componenten die wel of niet zijn meegenomen en wat de impact hiervan is. Ook worden benoemd dat de validatie van de berekeningen goed is opgezet, en dat de validatie van de betrouwbaarheid van de input grondig is en goed gedocumenteerd.

Tot slot: de gebruikte onderliggende systemen worden tijdig gepatcht om ongeautoriseerde toegang te voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Het dynamisch kabelmodel maakt gebruik van diverse databronnen om berekeningen te maken. De data wordt opgehaald op het moment dat een gebruiker een berekening wil doen en het model gebruikt dan de meest recent beschikbare data. Het dynamisch kabelmodel maakt gebruik van de volgende databronnen in de berekeningen:

1. ERA5 Weerdata – een open dataset waarin informatie over het weer in realtime wordt opgeslagen.

2. BOFEK2012 ondergrondmodel – een open dataset waarin bodemfysische kenmerken zijn opgenomen van de bodem in heel Nederland.

3. LHM-grondwatermodel – het landelijk hydrologisch model is een open dataset en geeft informatie over diverse kenmerken van het grondwater in Nederland.

4. Liander Asset Data – dataset van Liander waarin de assets opgenomen zijn die geplaatst zijn in Nederland. Wordt gebruikt om te kijken wat voor type kabel er op welke plek ligt, bijvoorbeeld.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is de afhandeling van subsidieaanvragen versnellen, door gebruik te maken van geautomatiseerde besluitvorming en berekening. Het aantal aanvragen (enkele duizenden) is te veel om met de hand te doen. Ook geeft het gebruik van het algoritme minder kans op fouten. Hierdoor is er een snelle beslissing op de subsidieaanvraag en een snelle uitbetaling van de subsidie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor deze regeling zijn de ‘Regeling Europese EZK- en LNV-subsidies 2021’ en de ‘Beleidsregel verlagen subsidie GLB’. In deze regelingen worden nationale bepalingen uitgewerkt van artikel 76 van de Europese verordening 2021/2115 waarin lidstaten de mogelijkheid wordt gegeven landbouwers financieel te ondersteunen in de premie voor oogstverzekeringen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bepaalt of er subsidie voor een verzekering tegen slechte weersomstandigheden kan worden verstrekt. Als eerste wordt de ontvangstdatum gecontroleerd, of de aanvraag op tijd is ingediend. Ook worden de gegevens over de Kamer van Koophandel (KvK) gecontroleerd, of de indiener een actieve landbouwer is.

Als aan de basisvoorwaarden is voldaan, wordt de subsidie berekend. Dit gebeurt op basis van de hoogte van de verzekeringspremie, de verzekerde oppervlakte volgens de polis en de percelen grond die de aanvrager heeft opgegeven in de aanvraag.

# data[].attributes.proportionality
Automatische berekeningen zijn sneller dan met de hand. Ook zijn ze veiliger want ze geven minder kans op fouten. Deze berekeningen helpen meer aanvragers en zorgen voor positieve resultaten bij aanvragen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen menselijke tussenkomst. De aanvrager mag een bezwaarschrift indienen. Als het algoritme een fout blijkt te hebben gemaakt, passen we het computerprogramma aan. We testen daarna het programma opnieuw.

# data[].attributes.risks
Het ontwerp van algoritmes controleren we in een testomgeving. Als het algoritme klaar is komt het in productie. Daarna controleren kwaliteitsmedewerkers met een steekproef of het goed werkt.

# data[].attributes.sourceData
De aanvrager levert de volgende gegevens aan die gebruikt worden in het algoritme:

Gegevens van de aanvraag

- Ontvangstdatum van de aanvraag

Gegevens van de verzekeringspolis

- Polisnummer

- Verzekerde oppervlakte

- Bedrag van de verzekeringspremie

Gegevens van percelen

- Oppervlakte van het perceel

- Verzekeraar die het perceel verzekert

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het is voor de provincie belangrijk om actuele informatie te hebben over wat er speelt binnen de 50 gemeenten in Zuid-Holland. Inzicht in trends, kansen én bedreigingen zijn belangrijk, zodat we goed en tijdig in kunnen spelen op relevante ontwikkelingen. We streven naar een situatie waar de provincie sneller en accurater signalen op kan halen uit haar omgeving. Met Oog op Zuid-Holland als issueanalyse kan:

Op een eenvoudige manier relevante informatie worden ingezien van gemeenten

Een compleet beeld worden gegeven van de relevante bronnen bij gemeenten

De informatie worden geclusterd en gefilterd per onderwerp

Het een meerwaarde hebben boven bestaande provinciale systemen als Coosto (tool voor social media) en LexisNexis (een tool voor social media)

Doel: beter toezicht kunnen houden op ontwikkelingen die spelen bij gemeenten.

Het is voor ons als provincie belangrijk om actuele informatie te hebben over wat er speelt binnen haar 50 gemeenten. Wij waren op zoek naar een oplossing waarmee we patronen uit grootschalige data konden halen en waarmee we de meningen van relevante belanghebbenden kunnen inventariseren. Daarmee worden constructieve reacties en beter handelen van de provincie mogelijk.

Als provincie gebruiken wij al 2 mediamonitoringsystemen, te weten Lexis Nexis (kranten) en Coosto (sociale media). Oog op Zuid-Holland bevat naast kranten en X ook nieuws van politieke partijen en raadsdocumenten van openbare vergaderingen. Oog op Zuid-Holland heeft een completer beeld van het nieuwsspectrum ten opzichte van de bestaande systemen. Ook selecteert het beter de relevante informatie dan de huidige systemen. Een andere meerwaarde die Oog op Zuid-Holland biedt is het gebruikersgemak. Dit komt voort uit het feit dat er maatwerk is geleverd. Daarnaast is het een voordeel dat de informatie zowel op gemeenteniveau als op onderwerpniveau kan worden gefilterd.

Oog op Zuid-Holland scheelde de testers tijd. Wie het nieuws doorneemt door middel van Oog op Zuid-Holland gaat veel sneller. Oog op Zuid-Holland neemt grote hoeveelheden databronnen door. Hierdoor vat het een grote hoeveelheid data samen en nemen de testers berichten door die zij normaal nooit zouden opzoeken (X, nieuwsberichten politieke partijen).

# data[].attributes.lawfulBasis
Rol van de provincies ten opzichte van toezicht op gemeenten.

De provincie controleert of de gemeenten goed met hun geld omgaan. Provincies bevorderen ook de samenwerking tussen gemeenten en houden toezicht op de kwaliteit van het lokaal bestuur.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het BERT model wordt gebruikt om berichten te classificeren voor relevantie voor de kwaliteit van het openbaar bestuur en toezicht: https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert.

# data[].attributes.proportionality
De gewenste baten zijn groter dan de baten in de praktijk. Deze beperken zich met name in tijdwinst en diversiteit van geraadpleegde bronnen. Het zijn bronnen die anders ook geraadpleegd kunnen worden door de medewerkers.

# data[].attributes.humanIntervention
Wat Oog op Zuid-Holland niet kan, is een bestuurlijk lastige periode/bestuurlijke crisis voorspellen. Bij team Kwaliteit Openbaar Bestuur weten ze als geen ander hoe lastig het is om een crisis aan te zien komen. Oog op Zuid-Holland geeft alleen indicatoren weer die op een crisis zouden kunnen wijzen. Het is altijd aan ons de mens, team Kwaliteit Openbaar Bestuur, om die signalen te bundelen en te interpreteren.

# data[].attributes.risks
De vraag is of Oog op Zuid-Holland geen bronnen mist en wel compleet is. Daarom is het lastig 100% op Oog op Zuid-Holland te vertrouwen. Berichten die door de testers als relevant worden beschouwd werden niet altijd weergegeven in Oog op Zuid-Holland.

De uitkomsten van het algoritme ondersteunen de medewerkers van de provincie in hun informatievoorziening, maar leiden niet zelfstandig tot besluiten die individuele burgers raken.

# data[].attributes.sourceData
Er worden nu 50 gemeenten gescand op bronnen. Dat zijn meer dan 385 websites, open raadsinformatie en meer dan 1000 X-accounts.

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kun je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl

Wil je bezwaar maken, dan kun je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie: https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

Vooralsnog wordt de software alleen handmatig gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

Waterschap Scheldestromen gebruikt Datamask vooralsnog als met handmatige bewerkingen.

# data[].attributes.goal
Als er in de openbare ruimte iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast van personen kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het bureau Meldingen Openbare Ruimte (MOR-bureau). Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het MOR-bureau) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het MOR-bureau bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 5.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het MOR-bureau of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.zaanstad.nl/privacyverklaring-gemeente-zaanstad/

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in de douaneaangiften met betrekking tot GLB verplichtingen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op het toezicht op de verplichtingen aangaande het Gemeenschappelijk Landbouwbeleid en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme wordt de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene Douanewet en Verordening (EEG) nr. 2913/92 van de Raad, tot vaststelling van het communautair douanewetboek (CDW). Deze wetten dragen zorg dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens in de douaneaangiften ten aanzien van verplichtingen inzake Gemeenschappelijk Landbouwbeleid. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd dan zonder gebruik van dit algoritme. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning gebruikers met visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Bergeijk kun je gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen, vertalen en uitleggen. Iedereen kan ReadSpeaker direct gebruiken. Je hoeft hier niks voor te downloaden of installeren. Meer informatie vind je op https://www.bergeijk.nl/toegankelijkheid

# data[].attributes.lawfulBasis
WCAG 2.2 A en AA

# data[].attributes.proportionality
Toegankelijkheid gemeentelijke informatie

# data[].attributes.humanIntervention
Tekst wordt omgezet naar spraak. Er is geen menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen risico's

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het model deed een voorspelling voor de kans op onrechtmatigheid of juist rechtmatigheid, door te kijken naar de in de administratie bekende gegevens van burgers bij wie in eerdere jaren een onderzoek naar de rechtmatigheid heeft plaatsgevonden. Die conclusie kan zijn geweest dat de uitkering rechtmatig is verstrekt; of dat de eerder verstrekte uitkering niet aansloot op de feitelijke situatie (onrechtmatigheid). Op basis van deze historische gegevens, kan er een voorspelling worden gedaan over de kans op rechtmatigheid of onrechtmatigheid bij de huidige uitkeringsgerechtigden. Die voorspelling wordt dus gedaan op basis van de in onze administratie bekende gegevens van huidige uitkeringsgerechtigden. De uitkomst van het model is een ‘risico-inschattingsgetal’ dat varieert tussen 0 (grote kans op rechtmatigheid) en 1 (grote kans op onrechtmatigheid). De uitkeringsgerechtigden met het hoogste risico-inschattingsgetal worden uitgenodigd voor een onderzoeksgesprek, tenzij er bijvoorbeeld onlangs al een onderzoek naar de rechtmatigheid heeft plaatsgevonden. Jaarlijks wordt opnieuw bepaald hoeveel uitkeringsgerechtigden worden uitgenodigd op basis van het risico-inschattingsmodel. Het model is ieder jaar opnieuw ontwikkeld, omdat er elk jaar nieuwe onderzoeksdata beschikbaar komen. De informatie uit recente onderzoeken naar de rechtmatigheid zijn dus steeds meegenomen bij de ontwikkeling van een nieuw model. De gemeente Rotterdam gebruikt dit algoritme niet meer sinds begin 2022. Uit onze verkenning naar een verbeterd ‘risicomodel’ is gebleken dat het nu niet mogelijk is een algoritme te ontwikkelen die past binnen ons beleid.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Rotterdam gebruikt dit algoritme niet meer. Uit de verkenning naar een verbeterd ‘risicomodel’ gebleken dat het nu niet mogelijk is een

algoritme te ontwikkelen die past binnen ons beleid.

Toen het algoritme nog wel in gebruik was, gold de volgende omschrijving: De afdeling Werk & Inkomen (W&I) bekijkt regelmatig of inwoners recht hebben op een uitkering en of deze nog aansluit bij hun situatie. Uitkeringsgerechtigden kunnen daarom worden uitgenodigd voor een gesprek.

Om te bepalen wie een uitnodiging krijgt gebruikt de gemeente verschillende selectiemethoden, waaronder een risico-algoritme. Dit algoritme helpt de gemeente om in te schatten bij welke uitkeringsgerechtigden de kans groot is dat de uitkering niet (meer) aansluit op de situatie. Dat heeft twee voordelen voor de samenleving:

1) Dit helpt de gemeente om te voorkomen dat er geld te veel wordt betaald.

2) Bovendien worden uitkeringsgerechtigden waarbij de kans op bijzonderheden kleiner is, minder snel voor een gesprek uitgenodigd worden.

Het risico-inschattingsalgoritme werkt voorspellend. Dit algoritme gebruikt gegevens die de afdeling W&I nodig heeft om haar taken uit te voeren en de uitkering te kunnen uitbetalen.

Het gaat om gegevens zoals de hoogte van de uitkering en de gezinssituatie. Maar ook om vaardigheden en kwaliteiten van de werkzoekende, die jou meer kansen op de arbeidsmarkt geven. Dit komt uit twee databronnen:

1) Socrates: het uitkeringsadministratie-systeem. Hierin wordt de hoogte van de verstrekte uitkering vastgesteld en vastgelegd. In dit systeem zijn gegevens opgenomen over bijvoorbeeld de woon-/leefsituatie van de uitkeringsgerechtigde.

2. RWM/Raak: systeem waarin gegevens over de re-integratie van werkzoekenden worden vastgelegd.

De gemeente gebruikt alleen gegevens uit de eigen administratie. Er vindt géén koppeling plaats met andere databestanden.

Het risico-inschattingsalgoritme wordt alleen gebruikt om uitkeringsgerechtigden voor een gesprek uit te nodigen. Het algoritme doet geen uitspraak of de uitkering terecht is. Een medewerker van de afdeling beoordeelt of er recht is op een uitkering. Dit is afhankelijk van uw gegevens en dit is voor iedereen anders.

# data[].attributes.proportionality
Het model heeft geen uitspraak gedaan over rechtmatigheid of onrechtmatigheid: het onderzoek dat voor die uitspraak vereist is, is altijd uitgevoerd door een medewerker. Dat onderzoek gebeurt altijd op dezelfde wijze, of de uitkeringsgerechtigde nu is uitgenodigd op basis van het risico-inschattingsmodel of op basis van één van de andere selectiemethoden. Het algoritme verwerkt geen informatie die direct kan leiden tot discriminatie, zoals nationaliteit, leeftijd of gezondheidstoestand. De gemeente heeft onderzocht of er informatie in het model wordt gebruikt die kan samenhangen met nationaliteit of afkomst, zoals taalkennis om de kans op discriminatie of vooringenomenheid te voorkomen. Uit een verkenning is gebleken dat dit op dit moment niet mogelijk is om uit te sluiten en de ontwikkeling van een verbeterd model is stopgezet.

# data[].attributes.humanIntervention
Het risico-inschattingsmodel bepaalt niet of iemand rechtmatig of onrechtmatig een uitkering ontvangt. Met het model is wel onderdeel van de bepaling welke uitkeringsgerechtigden worden uitgenodigd voor een onderzoeksgesprek. Een deskundige inkomensconsulent van de afdeling Werk & Inkomen van de gemeente Rotterdam voert dit onderzoek uit. Na uitvoering van het onderzoek bepaalt de inkomensconsulent of de uitkering van de werkzoekende rechtmatig of onrechtmatig is verstrekt en of deze nog past bij de situatie waarin de uitkeringsgerechtigde zich bevindt.

# data[].attributes.risks
Voor het bepalen van het risico van een algoritme gebruikt de gemeente Rotterdam een vastgesteld classificatiemodel. Het risico-inschattingsmodel is aangemerkt als een hoog-risico algoritme. De gemeente neemt daarom extra veiligheidsmaatregelen. Denk hierbij aan maatregelen die ervoor zorgen dat er goed toezicht is op de ontwikkeling en het gebruik van het model. Zo wordt er specifiek gekeken naar de ethische risico’s en kijkt een externe toezichtscommissie mee met het ontwerp en het gebruik van het model. Deze commissie is er naar verwachting begin 2022. Als er sprake is van een algoritme in de categorie hoog-risico, dan is een menselijke toets onderdeel van het werkproces waarin het desbetreffende algoritme wordt gebruikt. De kans op vooringenomenheid wordt beperkt doordat het risico-inschattingsmodel slechts wordt gebruikt om te bepalen wie een uitnodiging voor een onderzoeksgesprek ontvangt. Het algoritme bepaalt niet of iemand rechtmatig of onrechtmatig een uitkering ontvangt. Dit doen inkomensconsulenten van de afdeling W&I. Zij doen uitvoerig onderzoek naar de situatie, samen met de uitkeringsgerechtigde. Een uitkering verstrekken is immers maatwerk en gebeurt op individueel niveau.

# data[].attributes.sourceData
Uitkeringsadministratiegegevens (Socrates) en informatie over re-integratie van werkzoekenden (RWM/Raak)

# data[].attributes.goal
Het algoritme is ontwikkeld omdat de gemeente meer inzicht wil hebben in het gebruik en de kosten van de Wmo de komende jaren. De Roosendaalse bevolking groeit en vergrijst waardoor het gebruik van de Wmo ook naar verwachting gaat toenemen. De vraag is met hoeveel mensen en in welke wijken en voor welke Wmo-voorzieningen? Het voorspelmodel beantwoordt deze vragen. Met de inzichten uit het Wmo-voorspelmodel wordt beleid en uitvoering ondersteund bij beantwoorden van tactische en strategische vragen. Dit zijn vragen en onderwerpen die op de langere termijn spelen (bijvoorbeeld 5 á 10 jaar). Het model is niet bedoeld voor het beantwoorden van operationele vragen (onderwerpen die op korte termijn spelen) en er is geen sprake van geautomatiseerde besluiten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Er is geen wettelijke grondslag voor het voorspelmodel, maar de gemeente is verantwoordelijk voor de uitvoering van de Wmo en door het model kan de gemeente beter anticiperen op verwachte ontwikkelingen en burgers beter ondersteunen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met een first differences regressiemodel wordt de relatie tussen Wmo-gebruik en predictoren geschat. Daarbij wordt gezocht naar de kenmerken met de kleinste voorspelfout (vastgesteld aan de hand van de maat: MAPE). De kenmerken die het best in staat zijn het gebruik van de Wmo te voorspellen worden gebruikt voor het maken van een forecast.

# data[].attributes.proportionality
Er is alleen gebruikgemaakt van open data. Van het CBS zijn de volgende bestanden gebruikt: Kerncijfers Wijken en Buurten, Wmo-aantallen, Leeftijdscategorieën, aantal personen met verstrekte geneesmiddelen en Prognose van de bevolkingsontwikkeling 2020-2050. Verder wordt nog gebruik gemaakt van Vektis (aantallen GGZ-zorggebruikers) en VNG (sociaal economische status)

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van een geautomatiseerd systeem. De inzichten uit het voorspelmodel kunnen alleen door tussenkomst van mensen en met de contextkennis en ervaring van betrokken medewerkers worden gebruikt.

# data[].attributes.risks
Omdat het voorspelmodel geen uitspraken doet over individuele personen maar over het gebruik van voorzieningen in wijken, is er geen risico dat met de uitkomsten uit het model de privacy van specifieke individuele personen zou kunnen worden geschonden. Verder is alleen gewerkt met wijken die voldoende groot zijn (meer dan 100 inwoners) en waar voldoende mensen gebruikmaakten van de Wmo (meer dan 100 gebruikers). Een reden hiervoor is dat hierdoor geen onthulling mogelijk is. Dat wil zeggen dat we niet door het combineren van kenmerken kunnen vaststellen wie de mogelijke gebruikers van Wmo-voorzieningen zijn.

# data[].attributes.sourceData
Er is alleen gebruikgemaakt van open data. Van het CBS zijn de volgende bestanden gebruikt: Kerncijfers Wijken en Buurten, Wmo-aantallen, Leeftijdscategorieën, aantal personen met verstrekte geneesmiddelen en Prognose van de bevolkingsontwikkeling 2020-2050. Verder wordt nog gebruik gemaakt van Vektis (aantallen GGZ-zorggebruikers) en VNG (sociaal economische status)

# data[].attributes.name
Het voorspellen van de kwaliteit van de prestatie verklaringen

# data[].attributes.goal
Een prestatieverklaring (PV) is een verklaring die bevestigt dat de geleverde goederen in goede staat en de juiste hoeveelheid en kwaliteit zijn ontvangen, of dat de diensten naar tevredenheid zijn uitgevoerd, zoals afgesproken in de overeenkomst. De prestatie wordt verklaard voordat de factuur wordt betaald, tenzij anders aangegeven in het contract of het voorschrift voor de PV.

De registratie van prestatiebewijzen gebeurt in het financieel informatie systeem Leonardo. Als dit niet mogelijk is (bijvoorbeeld door de AVG of vertrouwelijke inkopen), kan de levering op een andere manier schriftelijk worden toegelicht, bijvoorbeeld via het tekstveld bij de ontvangstboeking of door een alternatief ontvangstbewijs (type 2).

Het Ministerie van Justitie en Veiligheid (JenV) heeft al enige tijd een bevinding van de Auditdienst Rijk (ADR) en de Algemene Rekenkamer (AR) over het consistent (en later kwalitatief) vastleggen van bijlagen in de financiële administratie (Leonardo). Financial Control (FC) heeft deze bevinding opgepakt. Omdat er veel betalingen zijn waarbij een prestatieverklaring nodig is, is het handmatig controleren hiervan niet haalbaar. De huidige steekproeven selecteren a-select posten, waarbij ook goede prestatieverklaringen worden gecontroleerd. Dit kan beter door risicogerichte steekproeven te doen.

Er is een model ontwikkeld om de vastlegging van prestatiebewijzen en de controle op kwaliteit te verbeteren. Dit model kijkt of er een bijlage is waar een prestatieverklaring nodig is. FC stelt regels op, op basis van de kosten. De volgende stap is niet alleen te controleren of de prestatieverklaring aanwezig is, maar ook of deze van goede kwaliteit is. Hiervoor is een algoritme gemaakt.

# data[].attributes.lawfulBasis
DFEZ, ADR en AR onderzoeken op basis van de Comptabiliteitswet of bijlagen, zoals prestatieverklaringen, aanwezig zijn en van goede kwaliteit zijn.

# data[].attributes.methodsAndModels
Collega’s van verschillende afdelingen hebben labels verzameld, met ondersteuning van Financial Control en de Data Analisten van DFEZ. In totaal zijn 1000 boekingen gelabeld met een 1 (de documenten bij deze boeking vormen volgens de experts een kwalitatieve prestatieverklaring) of 0 (de documenten voldoen niet aan de eisen van een kwalitatieve prestatieverklaring).

Op basis van deze labels zijn verschillende modellen getraind. Tijdens het trainen werd GridSearch gebruikt, waardoor snel de beste instellingen voor elk model konden worden gevonden. De modellen zijn vergeleken en het model met de beste resultaten is gekozen (gebaseerd op verschillende prestatie-indicatoren zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score).

Het getrainde model wordt nu toegepast op de financiële facturen en ontvangsten van de vorige maand. Het model vergelijkt de tekst in de documenten bij een boeking met het patroon dat het heeft geleerd van de labelset met label 1. Documenten die veel lijken op dit patroon, krijgen een hogere kans.

Het model kan worden vergeleken met een spamfilter. Door veel voorbeelden van spam e-mails te zien, leert het filter een patroon herkennen en kan het zelf bepalen of een e-mail waarschijnlijk spam is op basis van de woorden en opbouw in de mail.

# data[].attributes.proportionality
DFEZ, ADR en AR onderzoeken of bijlagen, zoals prestatieverklaringen, aanwezig zijn en van goede kwaliteit. Omdat er veel prestatieverklaringen zijn, is handmatig controleren veel werk. Ook zijn de huidige steekproeven niet altijd gericht op risico’s, waardoor zelfs goede prestatieverklaringen gecontroleerd worden.

Met de analyse van de aanwezigheid en kwaliteit willen we het proces beter sturen. Door gebruik te maken van zelfgetrainde labels, kunnen we automatisch en met redelijke zekerheid bepalen welke prestatieverklaringen niet voldoen aan de eisen voor een goede prestatieverklaring, zoals beschreven in de voorschriften van DFEZ.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is zo ingesteld dat wanneer het een negatieve score geeft, de prestatieverklaring handmatig gecontroleerd moet worden. Dit geldt ook wanneer het algoritme aangeeft dat er geen prestatieverklaring is. Daarnaast wordt bij 10% van de positieve scores, of wanneer het algoritme aangeeft dat een prestatieverklaring van goede kwaliteit is, een extra controle uitgevoerd.

# data[].attributes.risks
In het eindproduct komen geen gevoelige persoonsgegevens voor. De analyse wordt alleen gedeeld met een beperkte groep mensen. Omdat het algoritme facturen en prestatieverklaringen uitleest waar persoonsgegevens in kunnen staan, is er een DPIA (Data Protection Impact Assessment) opgesteld.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt prestatieverklaringen en gegevens uit het financieel informatiesysteem van Justitie en Veiligheid, genaamd Leonardo. In de prestatieverklaringen kunnen persoonsgegevens staan en in de gegevens uit Leonardo kunnen velden worden ingevuld met vrije tekst, wat betekent dat er ook persoonsgegevens in kunnen voorkomen.

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de inwoner begrijpen en hem aan het juiste antwoord helpen. Dat kan soms een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, soms een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker.

De virtuele assistent wordt alleen ingezet om meer hulp te kunnen bieden door landelijk vastgestelde antwoorden te geven op burger- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente West Betuwe biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent Gem’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met Gem.

De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt Gem om de inwoners beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt Gem gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen.

Gem kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker.

De antwoorden die Gem kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten. Zo nodig kan de gemeente West Betuwe antwoorden aanpassen zodat deze beter passen bij specifieke situaties in West Betuwe.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die Gem kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente Rotterdam kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op Rotterdamse situa

# data[].attributes.risks
Gem is een generieke applicatie. Gebruikersfeedback wordt gemonitord en er zijn afspraken over het onderhoud. Medewerkers van West Betuwe zorgen dat de antwoorden passen bij de situatie in West Betuwe.

# data[].attributes.goal
In dit testtraject wordt er gekeken of Microsoft CoPilot de medewerkers van de organisatie kan ondersteunen bij de dagelijkse werkzaamheden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het samenvatten van jaarverslaggen, het opstellen van brieven en het analyseren van gegevens.

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie Gegevens, privacy en beveiliging voor Microsoft 365 Copilot | Microsoft Learn voor een beschrijving hoe Microsft omgaat met de gegevens, privacy en beveiliging .

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt enkel toegepast op gegevens binnen de tennant van de organisatie en worden niet gebruikt voor trainingsdoeleinden.

# data[].attributes.humanIntervention
Antwoorden en aanpassingen van/door CoPilot worden altijd nagekeken door een medewerker

# data[].attributes.risks
Verwerkte gegevens blijven binnen de Microsoft omgeving van de organisatie en alle output van CoPilot wordt door een medewerker beoordeeld.

# data[].attributes.goal
Ondersteuning in het beoordelingsproces waar wettelijke bescherming geldt op informatie die openbaar wordt gemaakt. Bescherming van de uitzonderingsgronden die zijn vastgelegd in de AVG- en Woo-wetgeving, zoals privacygevoelige persoons- en bedrijfsgegevens

# data[].attributes.lawfulBasis
Wetgeving rond openbaarheid van overheidsdata (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Teksten worden op basis van Named Entity Recognition (NER) herkend en een proces binnen Insights extraheert de namen voor verdere afhandeling richting de beheerinterface en de automatische lakregels.

# data[].attributes.proportionality
De handmatige beoordeling is intensief en foutgevoelig. Een suggestielijst vanuit het algoritme van entiteitsextractie brengt alle denkbare gevallen van personen in de tekst in beeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Binnen de software wordt een lijst opgebouwd en aangeboden aan de gebruiker om te selecteren in het automatische lakproces. De keuze om een geadviseerde term als persoonsnaam over te nemen en niet openbaar te maken, is aan de gebruiker die hier aan de hand van de context een beslissing over maakt.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme voorziet hiermee juist in de bescherming van grondrechten. De medewerker van de Provincie doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit betreft documenten zoals benoemd in de Woo en berichteninformatie binnen de Provincie. Waaronder email, bestanden, Whatsapp-berichten en andere media waar bestuurlijke besluitvorming in gevonden kan worden.

# data[].attributes.provider
ZyLAB eDiscovery & Compliance Services B.V.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de provincie publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De provincie moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de provincie doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om onderhoud vroegtijdig te detecteren. Op basis van real-time data wordt de detectie gedaan. Door het onderhoud vroegtijdig te detecteren kan er gerichter onderhoud gepleegd worden, waardoor de inzet van personeel en materiaal efficiënter geregeld kan worden.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Gerichter inzet personeel

Minder onverwacht onderhoud

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is niet autonoom, is een hulpmiddel voor de beheerders.

De trainingsdata wordt door eigen deskundigen zorgvuldig beoordeeld.

# data[].attributes.risks
Er wordt altijd door een mens beoordeeld

# data[].attributes.sourceData
Procesdata m.b.t. pompen en waterdebiet

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. UAVG 3. WEP 4. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt echter niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.provider
Xxllnc Anonimiseren, was eerder bekend als DataMask

# data[].attributes.goal
Zo goed mogelijk de vraag van de inwoner begrijpen en diegene aan het juiste antwoord helpen. Dat kan een inhoudelijk of procedureel antwoord zijn, maar ook een doorverwijzing of een overdracht naar een (livechat-)medewerker. De virtuele assistent wordt alleen ingezet om antwoord te geven op basis van landelijk vastgestelde antwoorden op inwoners- en ondernemersvragen of doorverwijzing naar een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van de gemeente Utrecht.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente biedt digitale hulp aan inwoners en ondernemers met een vraag. Deze digitale hulp heet ‘virtuele assistent GEM’. Via de chat-knop op onze websites kunt u in gesprek met GEM. De virtuele assistent maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificiële intelligentie (AI). AI helpt GEM om de inwoner beter te begrijpen en de juiste informatie te geven. Specifiek maakt GEM gebruikt van supervised machine learning, waarbij op basis van de vraag berekend wordt welk antwoord uit de antwoordenbibliotheek het beste antwoord geeft op de vraag. Zodra een vraag onvoldoende goed beantwoord kan worden, wordt het gesprek voortgezet door een medewerker. Aan het eind van het gesprek kan de gebruiker aangeven of het antwoord heeft geholpen. De volgende keer dat een persoon een soortgelijke vraag stelt, is de kans groter dat het antwoord dat het meest geholpen heeft, wordt gekozen. GEM kan op basis van deze bibliotheek dus inhoudelijk antwoorden op vragen, maar ook doorverwijzen naar een informatiepagina of het gesprek laten voortzetten door een medewerker. De antwoorden die GEM kan geven worden landelijk vastgelegd. Dit kost minder beheer en straalt meer eenheid uit tussen gemeenten.

# data[].attributes.proportionality
De antwoorden die GEM kan geven staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente kunnen antwoorden wijzigen zodat de antwoorden aansluiten op lokale situaties. GEM heeft geen rol in besluiten, het adviseert inwoners. De inzet van GEM is nodig om te vraag van de inwoner of ondernemer te herkennen en op basis daarvan de waarschijnlijkheid van het passende antwoord in te schatten. Of om de inschatting te kunnen maken dat het beter is om met een (livechat)medewerker te spreken. Dankzij het algoritme is de virtuele assistent in staat om 24/7 betrouwbare overheidsinformatie te geven aan inwoners en ondernemers.

# data[].attributes.humanIntervention
De antwoorden die Gem geeft staan in een landelijke bibliotheek. Medewerkers van de gemeente kunnen antwoorden wijzigen, zodat de antwoorden aansluiten op situaties van de betreffende gemeente.

# data[].attributes.risks
De Utrechtse data scientists, Informatie- en Procesadviseurs (IPA) en Decentrale Information Security Officers (DISO) binnen de gemeente Utrecht hebben, naast de direct betrokken medewerkers, een controlerende en monitorende rol bij de toepassing van het algoritme. Daarmee willen we voorkomen dat de volgende risico’s optreden:- datalek door het openbaar beschikbaar stellen van persoonsgegevens van Utrechtse bewoners- algoritme neemt geheel zelfstandig een besluit, zonder tussenkomst van een medewerker en zonder de duiding van de betreffende context van de situatie- ‘function creep’ mbt data bij de toepassing van het algoritme, waardoor het algoritme een vertekend beeld geeft over wat er aan de hand is. Dit kan ontstaan doordat dezelfde soort data wordt gebruikt bij de toepassing van het algoritme, en dat gebruikt het algoritme als bevestiging voor datgene wat er als informatie uitkomt

# data[].attributes.sourceData
Landelijke bibliotheek van veelgestelde bestaande vragen en antwoorden mbt publieksdienstverlening, plus de geanonimiseerde chatgesprekken tussen inwoners en GEM in Utrecht. De virtuele assistent wordt constant getraind om te vraag van de inwoner te herkennen. Die zogenoemde 'intents' worden continu bijgewerkt, ook op basis van niet-verwachtte invoer van inwoners. Daarmee kan het algoritme steeds beter inschatten wat de inwoner bedoelt en welk vastgesteld antwoord daarbij hoort.

# data[].attributes.goal
In de Participatiewet is vastgelegd dat gemeenten de wettelijke taak hebben om bijstandsuitkeringen te verstrekken, maar ook om zowel bij aanvang als gedurende de looptijd van de uitkering de rechtmatigheid vast te stellen. Het Inlichtingenbureau maakt het voor gemeenten mogelijk om dit effectief en efficiënt te verzorgen.

Het Inlichtingenbureau vraagt in opdracht van gemeenten informatie op bij verschillende instanties. Door deze informatie elektronisch te vergelijken met bestanden van gemeenten, worden veranderingen in de situatie van bijstandsgerechtigden inzichtelijk gemaakt. Het resultaat van de verkregen informatie levert het Inlichtingenbureau in de vorm van samenloopsignalen, die automatisch kunnen worden ingelezen in de meeste uitkeringsadministratiepakketten van gemeenten. Zo wordt het werkproces voor ambtenaren een stuk makkelijker gemaakt.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Participatiewet is vastgelegd dat gemeenten de wettelijke taak hebben om bijstandsuitkeringen te verstrekken. Onderdeel daarvan is om zowel bij aanvang als gedurende de looptijd van de uitkering de rechtmatigheid vast te stellen. Voor de toetsing hierop heeft de wetgever in artikel 64 van de Participatiewet een aantal organisaties (bronnen) aangewezen die verplicht is om gegevens te verstrekken die noodzakelijk zijn voor deze toetsing. Het Inlichtingenbureau helpt gemeenten hierbij, combineert en presenteert deze gegevens in de vorm van signalen en rapportages die door gemeenten kunnen worden gebruikt om uitvoering te geven aan rechtmatigheidscontrole.

De verwerking van persoonsgegevens in het kader van deze informatiedienst kent de volgende grondslag(en):

Grondslag verwerking bronnen (algemeen)

artikel 64, eerste lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAW)

artikel 45, eerste lid, Wet inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAZ)

Grondslag verwerking Inlichtingenbureau:

artikel 64, derde lid, en artikel 68 Participatiewet

artikel 45, tweede lid, IOAW

artikel 45, tweede lid, IOAZ

artikel 63 Wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en inkomen (Wet SUWI), artikel 5.24, leden 1 en 3, Besluit SUWI & artikelen 6.2 en 6.6 Regeling SUWI

samenwerkings- en uitwisselingsovereenkomsten

Grondslag verwerking Gemeenten:

Hoofdstuk 5 ‘Uitvoering’ en hoofdstuk 6 “Bevoegdheden en faciliteiten gemeenten” Participatiewet

Artikel 62 Wet SUWI

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente levert maandelijks een overzicht met alle lopende uitkeringen aan het Inlichtingenbureau. Op basis van deze lijst controleert het Inlichtingenbureau doorlopend op omstandigheden die van invloed kunnen zijn op het recht op bijstand. Hierbij worden geautomatiseerd, op basis van de algoritmes en automatische vergelijkingen, de volgende landelijke bronnen geraadpleegd en gecontroleerd:

•          Uitkeringsadministraties van alle Nederlandse gemeenten

•          Dienst Justitiële Inrichtingen (DJI)

•          Centraal Justitieel Incassobureau (CJIB)

•          Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG)

•          Dienst Uitvoering Onderwijs (DUO)

•          UWV

•          Belastingdienst

•          Sociale verzekeringsbank (SVB)

•          Rijksdienst Wegverkeer (RDW)

Het resultaat van deze controle levert het Inlichtingenbureau in de vorm van samenloopsignalen, die automatisch worden ingelezen in de uitkeringsadministratie van onze gemeente.

Deze signalen informeren onze medewerkers over ontstane situaties die van invloed kunnen zijn op de rechtmatigheid van een uitkering. Ze wijzen niet per definitie op onrechtmatigheid of fraude maar geven alleen aan dat een situatie onderzoekswaardig is.

In de signaal algoritmen worden persoonsgegevens beschreven van de uitwisseling met gemeenten. Onderstaande lijst betreft algemene gegevens die met ieder signaal worden meegeleverd.

- GSD

- code (gemeentecode volgens de GBA)

- Signaalnummer (Uniek identificatienummer van het aangemaakte signaal)

- Dossiercode (van het dossier waar het signaal bij hoort)

- Huishoudtype (indicator die aangeeft hoe het huishouden is getypeerd, 1= eenpersoons huishouding, 2 = meerpersoons huishouden)

- BSN

- Rechtsgrond (Code die aangeeft om wat voor soort uitkering het gaat: IOAW,WWB of AB,IOAZ)

- Startdatum-ukp (begindatum van de uitkeringsperiode)

- Einddatum-ukp (einddatum van de uitkeringsperiode)

- Systeem-eind (Indicator die aangeeft of de einddatum door het Inlichtingenbureau is gezet of dat dit de einddatum is die door de GSD is meegegeven)

- Voorletters, voorvoegsel, naam (van de persoon waar het signaal bij hoort)

- Samenloopcode (de code die aangeeft om welke mogelijke samenloop het gaat)

- Startdatum (Afhankelijk van de samenloop wordt hier vermeld de aanvang van het dienstverband, de sociale verzekering, de uitkering bij een andere gemeente, de inschrijving bij de DUO, de detentie, de signalering in het opsporingsregister, of de aanvang van het belastingjaar)

- Einddatum (Afhankelijk van de samenloop wordt hier vermeld het einde van het dienstverband, de sociale verzekering, de uitkering bij een andere gemeente, de inschrijving bij de DUO, of het einde van het belastingjaar)

- Creatiedatum (De creatiedatum en -tijd van het signaal bepaald door de samenloopapplicatie)

- Actueel (Indicator die aangeeft of een signaal actueel of ongeldig is: 1 = actueel, 0 = ongeldig. Een signaal is ongeldig als er achteraf geen samenloop meer is door een datum correctie in de uitkeringsperiode of de brongegevens)

# data[].attributes.proportionality
Uitkeringsgerechtigden moeten veranderingen die invloed hebben op hun uitkering melden bij de gemeente. Maar het lukt uitkeringsgerechtigden niet altijd te voldoen aan deze inlichtingenplicht. Met behulp van de informatie van het Inlichtingenbureau kan de gemeente beter vaststellen of iemand nog steeds recht heeft op een uitkering. Dit maakt het werk voor ambtenaren een stuk makkelijker. Ook is er een voordeel voor uitkeringsgerechtigden. Nabetalingen of terugvorderingen worden door deze werkwijze voorkomen of zijn minder groot.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij het Inlichtingenbureau zelf is er bij dit algoritme geen sprake van menselijke tussenkomst. Wel borgt het Inlichtingenbureau of het verwerkingsproces goed is verlopen.

De gemeente bepaalt of en hoe ze een wijziging uitvoert.

# data[].attributes.risks
De privacy van de burger is een belangrijk aandachtspunt. Daarom wordt er periodiek gekeken of er risico’s zijn en wat daaraan gedaan kan worden. Dit heet privacy impact assessment (PIA).

Het Inlichtingenbureau monitort of het verwerkingsproces goed is verlopen

# data[].attributes.sourceData
Door de gemeente aangeleverde gegevens:

- BSN

- BSN (Partner uitkeringsgerechtigde)

- NAW - Geboortedatum (Uitkeringsgerechtigde)

- Begindatum van de uitkeringsperiode

- Einddatum van de uitkeringsperiode

- Rechtsgrond uitkering (Code die aangeeft om wat voor soort uitkering het gaat: IOAW, WWB of AB, IOAZ). Met WWB en AB (Algemene Bijstand) worden bijstandsuitkeringen als bedoeld in de Participatiewet bedoeld. Vanuit de software worden hiervoor de genoemde codes ondersteund. De ontvangen data wordt opgeslagen in een klantvolgvoorziening alvorens verder te worden verwerkt.

- Geslacht

- Leefvorm

- Naam partner

- Datum begin

- eind relatie

# data[].attributes.website
https://www.bwri.nl/bijstandsuitkering

# data[].attributes.goal
Het is de taak van de Dienst Toeslagen om ervoor te zorgen dat burgers die al een andere toeslag ontvangen, geen acties hoeven te doen om het kindgebonden budget te krijgen waar zij recht op hebben. Daarnaast kunnen burgers die (nog) geen andere toeslag hebben zelf een aanvraag doen voor kindgebonden budget. Het doel van het algoritme is:

Snel, efficiënt en consistent toekennen van het recht op het kindgebonden budget;

Dat de aanvrager gelijk de laatste versie van de berekening van het kindgebonden budget kan bekijken.

Het algoritme beoordeelt de aanvraag voor het kindgebonden budget. Het algoritme bepaalt of er recht op is en hoe hoog de toeslag wordt. Door het jaar wordt er een voorschot gegeven. Na afloop van het jaar wordt op basis van de inkomens- en vermogensgegevens de toeslag definitief berekend. Als het niet lukt om de beoordeling automatisch uit te voeren via het algoritme, kan het algoritme om hulp vragen van een ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag en het gebruik en verzamelen van gegevens is geregeld in de Algemene wet inkomensafhankelijke regelingen (Awir) en de Wet op het kindgebonden budget. Voor meer informatie zie https://wetten.overheid.nl.

# data[].attributes.methodsAndModels
In de Wet op het kindgebonden budget is geregeld dat burgers kindgebonden budget kunnen aanvragen en wijzigen als daar reden voor is. De Sociale Verzekeringsbank (SVB) geeft aan Toeslagen aan welke burgers recht op kinderbijslag hebben. Voor burgers die op dat moment al een lopende toeslag hebben, bepaalt Dienst Toeslagen automatisch het recht en de hoogte van het kindgebonden budget en stelt daar de burger van op de hoogte door het sturen van een beschikking en het starten van de uitbetaling. Indien er geen andere Toeslag loopt, slaat Dienst Toeslagen deze gegevens alleen op. Deze burgers kunnen zelf een aanvraag voor kindgebonden budget doen. Tijdens het aanvraag proces wordt op basis van de ontvangen gegevens van de SVB en de Awir direct gecontroleerd of er recht op kindgebonden budget is voor de aanvrager.

Wijzigingen in recht op kinderbijslag worden waar relevant doorgegeven door de SVB zodat het juiste recht en hoogte van het kindgebonden budget bepaald kan blijven worden. Bijvoorbeeld bij extra kinderen, verandering in voorrangsrecht uitbetaling en/of vervallen van het recht op kinderbijslag.

Daarnaast worden redelijkheidscontroleregels toegepast om zowel burgers als de uitvoerder te behoeden voor onbedoelde fouten en de mogelijke consequenties daarvan.

In sommige situaties kan de aanvraag niet volledig automatisch worden beoordeeld. Dan doet een ambtenaar de afhandeling van de aanvraag handmatig (zie menselijke tussenkomst).

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van een algoritme:

Efficiëntie en snelheid: het algoritme werkt automatisch. Daardoor kan de Dienst Toeslagen op efficiënte wijze miljoenen kindgebonden budget aanvragen snel afhandelen;

Consistentie: het algoritme zorgt voor een aanpak die altijd hetzelfde is waardoor er een kleinere kans is op fouten en/of afwijkingen;

Traceerbaarheid: door gebruik van het algoritme is de toeslagberekening automatisch vastgelegd, waardoor het mogelijk wordt om het proces voor het nemen van besluiten beter te volgen en controleren.

Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken bij ontbrekende gegevens, technische fouten of als onderdeel van een controle.

# data[].attributes.humanIntervention
Een ambtenaar zal de aanvraag handmatig bekijken als er gegevens missen, bij technische fouten of bij geselecteerd toezicht door een ambtenaar. Als het nodig is, wordt er contact opgenomen met de aanvrager om de missende gegevens te krijgen. Deze nieuwe gegevens worden opnieuw aan het algoritme gegeven, zodat het algoritme de beoordeling automatisch kan afmaken. Als het nodig is, kan een ambtenaar ook handmatig het kindgebonden budget.

# data[].attributes.risks
Risicobeheersing en waarborgen

Voor het ontwikkelen van algoritmen heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden gemaakt: een kwaliteitsframework. Hierin staan ​​regels en afspraken die worden gevolgd bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden komen van de Auditdienst Rijk en zijn leidend. Het algoritme heeft de bedrijfsregels bepaald via de wet en regelgeving. Deze bedrijfsregels worden steeds getest en onderhouden, zodat we blijven voldoen aan de wet- en regelgeving en politieke wensen. Als er iets wijzigt in een algoritme dan controleert Dienst Toeslagen of het nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

Gelijkheid, non-discriminatie en privacy

Bij het gebruik van gegevens houdt Dienst Toeslagen zich aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG schrijft voor dat er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Dienst Toeslagen onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. Is dit niet het geval, dan wordt het algoritme aangepast en worden gegevens ook niet meer gebruikt.

Profilering

Het algoritme gebruikt alleen gegevens die bij de rubriek gegevens zijn vermeld. Het gebruik van gegevens wordt gecontroleerd om te voorkomen dat er profilering plaats vindt dat niet is toegestaan.

Recht op inzage

Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen.

# data[].attributes.sourceData
Het gebruik van gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Bij een aanvraag en de berekening van een kindgebonden budget zijn de volgende gegevens nodig:

de persoonsgegevens van de aanvrager;

de persoonsgegevens van een eventuele partner;

de kinderen waarvoor de aanvrager kinderbijslag krijgt en hun persoonsgegevens;

het (geschatte) inkomen en vermogen per lid van het huishouden (aanvrager en indien aanwezig partner);

behandelsoort (internationaal voorrangsrecht) per kind;

woonland van het kind.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk vergunningsplichtig zijn in het kader van de Geneesmiddelenwet. Dit algoritme richt zich op de invoer van geneesmiddelen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie binnenkomen op het grondgebied van Nederland. Het geeft aan bij welke aangiften een vergunningplicht geldt voor geneesmiddelen. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de geneesmiddelencontrole ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Geneesmiddelenwet. Deze wetten zorgen dat invoer van geneesmiddelen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op de invoer van geneesmiddelen zonder vergunning. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van geneesmiddelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Een algoritme zorgt ervoor dat we minder dossiers met de hand hoeven te verwerken. Dit bespaart geld en onze medewerkers kunnen zich richten op speciale gevallen waar dat nodig is. Ook zorgt automatisering ervoor dat we sneller kunnen werken, waardoor mensen eerder geholpen worden. Het maakt niet uit of een mens of het programma de beoordeling doet: beiden volgen de wet.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Ouderdomswet (AOW)

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisboom (regelgebaseerd) op basis van de Algemene Ouderdomswet (AOW).

# data[].attributes.proportionality
Omdat we veel aanvragen krijgen, bespaart automatisering geld. Door de wet precies te volgen, maakt automatisering weinig fouten. Als de computer een aanvraag niet kan beoordelen, bijvoorbeeld omdat er gegevens ontbreken, doen medewerkers dit met de hand. Burgers kunnen altijd contact opnemen met onze medewerkers als ze vragen hebben over de beoordeling.

# data[].attributes.humanIntervention
Als het algoritme een AOW-aanvraag niet automatisch kan verwerken, stopt het proces en nemen medewerkers het dossier over. Dit noemen we maatwerk. Ook als een burger het niet eens is met de uitkomst van het algoritme, kunnen ze contact opnemen en met een medewerker praten.

# data[].attributes.risks
Het AOW proces is een van de kern processen van SVB. De gehele organisatie is hierop ingericht. We onderkennen standaard three-lines-of-defence (3LoD model). De eerste lijn wordt middels diverse tools ondersteund in het kwaliteitsdenken en -handelen en de beheersing van de continuïteitsrisico’s. De tweede lijn bestaat uit afdelingen als Operational control, Risk management, Quality Assurance en Informatiebeveiliging, die kwaliteit en performance controles uitvoeren en hierover rapporteren. De derde lijn bestaat uit de audit dient die gepland en ongepland audits uitvoert.

# data[].attributes.sourceData
Onze belangrijkste bronnen om gegevens uit te halen zijn:

- de bevolkingsadministratie van de Nederlandse gemeenten

- de administratie die wij bijhouden over de verzekering voor de volksverzekeringen

- internationale systemen voor klanten buiten Nederland

- gegevens die u zelf aanlevert

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's in douaneaangiften met betrekking tot het tarief

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op het aspect tarief van de aangiften en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden de aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU) en de Algemene douanewet. Deze wetten zorgen dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat artikel zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens waar het gaat om het aspect tarief van de aangiften. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen, dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om invulling te geven aan een open overheid. Daarmee beschermt de BEL Combinatie de gegevens van personen en organisaties over wie documenten gaan.

Openheid zodat de organisatie deze informatie kan delen volgens de wet zoals de Wet open overheid (Woo). Voor de inwoner over wie er gegevens in openbaar te maken documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy inbreuk is. De BEL Combinatie houdt zich daarmee aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). Dat geldt ook voor de bescherming van persoonsgegevens van de medewerkers van de BEL Combinatie.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg. Dit krijgt zij in een (voor een deel) anoniem gemaakte versie. Voor de afdelingen binnen de BEL Combinatie die een Woo verzoek behandelen en/of informatie openbaar maken, betekent het dat ze zich houden aan de wet. Gebruik van het algoritme zorgt ervoor dat het anoniem maken sneller en makkelijker kan. Hierdoor kan de BEL Combinatie de gevraagde informatie binnen de wettelijke termijnen bieden.

Het risico van het algoritme is laag. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens en maakt deze anoniem. Er wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Het algoritme maakt zelf geen (automatische) beslissingen. Daarnaast heeft het algoritme als optie om zelf informatie anoniem te maken die om andere redenen niet openbaar gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met gevoelige informatie van de BEL Combinatie anoniem gemaakt worden om de organisatie te beschermen. De reden van het anoniem maken wordt genoemd in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

Wet elektronische publicaties (Wep)

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo geeft redenen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) is zo'n reden om (een deel van) documenten niet bekend te maken.

Zonder het gebruik van het algoritme zou het anoniem maken van tekstfragmenten in documenten veel meer tijd kosten. Het gebruik van het algoritme zorgt voor het sneller en makkelijker maken van het proces voor actieve en passieve bekend maken van documenten. Het anoniem maken door het algoritme is ook minder foutgevoelig dan alleen de behandeling door een medewerker. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van de betrokken personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Door het algoritme wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Er worden geen automatische beslissingen genomen. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens om deze anoniem te maken ondanks de inhoud van documenten.

De medewerker behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze goed zijn en verbetert waar het moet. Ook kan binnen het algoritme de beslissingen van de medewerker door een tweede persoon nagekeken worden.

Voor de inwoner betekent dit dat de BEL Combinatie kan laten zien dat ze werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacy inbreuken.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zal steeds opnieuw worden gecontroleerd of deze goed werkt. Het algoritme zal daarna worden aangepast en/of gewijzigd. Om fouten te voorkomen zal er altijd een medewerker de beslissing maken over de anoniem te maken voorgestelde tekstfragmenten.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.name
Detecteren fiscale risico's onjuistheden in douaneaangiften mbt herkomst en oorsprong van goederen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk onjuist zijn ingevuld. Dit algoritme richt zich op de herkomst en oorsprong van goederen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op fraude of onjuiste gegevens. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controle ten behoeve van vaststelling van financiële maatregelen en heffingen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU) en de Algemene douanewet. Deze wetten dragen zorg dat heffing correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op fraude of op onjuiste gegevens ten aanzien van de herkomst en oorsprong van de goederen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
DOEL: Het doel van het algoritme is om inzicht te krijgen in geluidspieken in Oude Haven. Daarnaast wordt er gekeken of door middel van projectie met teksten de geluidspieken verminderd kunnen worden.
IMPACT: De impact van het algoritme is dat het geluidsniveau in een omgeving wordt gemeten. Hiermee worden ook de geluidsniveaus van mensen gemeten, maar niet op individueel niveau. Daarnaast kan een persoon een projectie te zien krijgen wanneer er een geluidspiek wordt gemeten.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gemeente Rotterdam wil graag inzicht krijgen in de geluidhinder die wordt veroorzaakt door de horeca en de bezoekers van het uitgaansgebied Oude Haven. Uit het gebied komen relatief veel meldingen van bewoners en verwacht wordt dat de ervaren geluidhinder door de verlengde openingstijden voor de horeca zal toenemen. Dit willen we met de geluidsituatie in kaart brengen door het plaatsen van twee Medusa geluidsensoren waarmee het terrasgeluid wordt gemonitord, aangevuld met vijf geluidsensoren in de verkeersgebieden.

Hierdoor kunnen we nagaan wat de meeste hinder veroorzaakt. Daarnaast wordt ook nudging in de vorm van projecties in gezet in de verkeersgebieden. Door de Medusa sensoren wordt 1 maal per kwartier een foto gemaakt van de omgeving. Het beeld in het aandachtsgebied zal licht geblurd worden zodat geen herkenning van personen kan plaatsvinden. Gebieden buiten het aandachtsgebied zullen worden geblurd of volledig zwart gemaakt zodat geen herkenning van personen kan optreden (een voorbeeld hiervan is op aanvraag beschikbaar). Alleen het geblurde resultaat wordt opgeslagen. Er zal dus in het project geen sprake zijn van het verwerken van persoonsgegevens.

Bij het bepalen van het soort geluid wordt gebruik gemaakt van voorgedefinieerde geluidslabels die het soort geluid kunnen herkennen. Dus wanneer er een geluidpiek wordt gemeten is het systeem zelf in staat om te bepalen of deze piek wordt veroorzaakt door stemgeluid, muziek, gillen of bijvoorbeeld wegverkeer. Er worden dus GEEN geluidsopnames gemaakt.

De geluidslabels zijn vooraf ingeregeld en in het systeem wordt opgeslagen wat de oorzaak is van de geluidsoverlast. Aan de hand van een samenvatting uit het systeem worden de belangrijkste geluidsbronnen inzichtelijk gemaakt. Uiteindelijk worden deze labels bekeken en betrokken in de beoordeling van de situatie.

# data[].attributes.proportionality
Momenteel wordt er in Oude Haven veel geluidshinder ervaren door bewoners. Dat is terug te zien in het aantal meldingen die de gemeente ontvangt. Om de geluidshinder te verminderen, wordt dit algoritme ingezet. Het nadeel van de inzet van het systeem is dat er meer sensoren worden opgehangen, wat een goed beeld moet geven van de daadwerkelijke geluidspieken. Omdat er geen persoonsgegevens worden verwerkt, is het niet de verwachting dat individuen hinder zullen ervaren van de inzet van dit algoritme. Omdat de verwachting is dat de overlast die wordt ervaren minder wordt, en de resultaten van zelfde systemen in andere steden (Leuven, Parijs) positief zijn, is de inzet van dit algoritme proportioneel.

# data[].attributes.humanIntervention
Wanneer de tekst wordt geprojecteerd, is er geen menselijke tussenkomst geweest tussen de meting en de projectie. Wel is er menselijke tussenkomst voor de uiteindelijke evaluatie

# data[].attributes.risks
Geen nulmeting uitgevoerd, de rollen en van derde partijen niet expliciet vastgelegd, plaatsing van sensoren kan verwarrend zijn voor bewoners.

# data[].attributes.sourceData
Geluidspiek, Beeld

# data[].attributes.provider
Munisense, Bruitparif, Tabula Rasa, DCMR Milieudienst Rijnmond

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via de Fixi app, het meldingensysteem van de gemeente Velsen. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. De melder kiest zelf welke hoofdcategorie bij de melding het beste past (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’). Medewerkers van de gemeente controleren de ingediende meldingen en verdelen deze in subcategorieën, zodat de melding bij het juiste behandelteam van de gemeente terecht komt. Aan elke (sub-)categorie is een vooraf bepaalde afhandeltermijn gekoppeld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Wegenwet, Wet milieubeheer, Woningwet en Bouwbesluit, APV, Wmo

# data[].attributes.methodsAndModels
Nummerplaatherkenning wordt uitgevoerd met een ALPR-module die de randdetectietechnieken van OpenCV combineert met de LSTM-gebaseerde OCR-engine van Pytesseract voor nauwkeurige tekenextractie.

Gezichtsdetectie wordt uitgevoerd met de RetinaFace library, die een deep learning-gebaseerd single-shot detectiealgoritme gebruikt dat geoptimaliseerd is voor het lokaliseren van gezichtskenmerken.

Voor tekstdetectie gebruiken we EasyOCR, dat gebruikmaakt van het CRAFT-algoritme voor het identificeren van tekstregio's en CRNN voor het herkennen van de tekstinhoud.

Om de privacy te waarborgen, worden gevoelige gebieden zoals gezichten, nummerplaten en specifieke tekstelementen onscherp gemaakt:

Gaussiaanse convolutie voor het gladstrijken van afbeeldingen,

Kleurruimte transformaties voor preprocessing,

En bitmap rendering voor annotaties zoals rechthoeken en labels.

Voor het maskeren van tekst gebruiken we een NER-module (Named Entity Recognition) met het BERT-algoritme, dat contextueel begrip biedt voor het identificeren van gevoelige tekstuele entiteiten. Deze entiteiten worden vervolgens gemaskeerd met behulp van algoritmen voor het matchen van patronen op basis van reguliere expressies.

# data[].attributes.proportionality
Bij meldingen kunnen foto's worden toegevoegd, van bijvoorbeeld de storing of het probleem. Deze foto's mogen de privacy van inwoners niet schenden. Het algoritme is bedoeld om dit op te vangen, door tekst, kentekens en mensen te blurren. Zo weten inwoners welke meldingen er al zijn ingediend, zonder dat er persoonsgegevens zichtbaar zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Meldingen worden beoordeeld en verdeeld door een coördinator. Meldingen over dumping van afval worden rechtstreeks doorgezet naar HVC. Meldingen over handhaving en overlast gaan rechtstreeks naar team Toezicht Handhaving Openbare Ruimte. Bij zowel HVC als THOR worden de binnengekomen meldingen beoordeeld.

Meldingen op categorie handhaving en overlast zijn afgeschermd voor het publiek. Deze krijgen inwoners dus niet te zien op de kaart.

# data[].attributes.risks
Het algoritme heeft geen impact op een beslissing, maar is bedoeld om eventuele persoonsgegevens onherkenbaar te maken op foto's. De medewerkers van de gemeente zien de oorspronkelijke foto's en data. De inwoners zien de gecensureerde foto's. Het kan zijn dat het algoritme een persoonsgegeven niet goed herkend, hier zal per situatie op gehandeld worden door de coördinator.

# data[].attributes.website
Melding openbare ruimte | Gemeente Velsen

# data[].attributes.goal
Parkeerhandhaving door het scannen van kentekens waarna wordt bepaald of het voertuig een parkeerrecht had. De voertuigen die geen geldig parkeerrecht hebben, krijgen een naheffing.

# data[].attributes.lawfulBasis
Belastingwetgeving in combinatie met verkeersbesluiten door het college van Burgemeester en Wethouders waarin wordt bepaald in welke straten van de gemeente betaald parkeren wordt ingevoerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het primaire algoritme verwerkt beelden van scanauto’s om kentekens te detecteren en te vergelijken met gegevens in het Nationale Parkeer Register (NPR). Dit gebeurt via Optical Character Recognition (OCR), een techniek waarbij de letters en cijfers van een kentekenplaat automatisch uit een foto worden geëxtraheerd. Het algoritme identificeert relevante regio’s in het beeld, herkent de karakters en vertaalt deze naar een tekstformaat. Vervolgens vindt een databasevergelijking plaats met geregistreerde parkeervergunningen. Het OCR-algoritme is niet zelflerend, maar gebruikt vooraf getrainde modellen voor karakterherkenning.

In sommige gevallen wordt een tweede algoritme gebruikt, specifiek voor privacybescherming. Dit algoritme detecteert gezichten en maakt deze onherkenbaar door middel van automatische blurring. Dit proces wordt alleen geactiveerd indien een burger bezwaar maakt tegen een naheffing en/of inzage vraagt in de beeldopname. De blurring-functionaliteit is een aparte softwaretoepassing en staat zowel procesmatig als technisch los van het kentekenherkenningsalgoritme. De gezichtsherkenning en blurring maken mogelijk gebruik van neurale netwerken, en extra documentatie kan indien nodig worden toegevoegd.

# data[].attributes.proportionality
Een handmatige controle van alle kentekens is minder accuraat en kost veel meer tijd en dus belastinggeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle kentekens die door het algoritme zijn gelezen worden handmatig gecontroleerd voordat een naheffing wordt opgelegd. Dit gebeurt door twee personen onafhankelijk van elkaar. Het blurring-algoritme wordt pas geactiveerd nadat een menselijke beoordeling heeft plaatsgevonden, bijvoorbeeld bij het behandelen van een bezwaar. De uitkomst van het algoritme – het geblurde beeld – wordt vervolgens gecontroleerd door een medewerker voordat het naar de burger wordt gestuurd. Indien nodig kan de afbeelding handmatig worden aangepast of alsnog ongeschikt worden verklaard voor inzage.

# data[].attributes.risks
Bij de inkoop is gekozen voor een leverancier die voldoet aan alle wet- en regelgeving en het gewenste niveau van beveiliging en informatieveiligheid kon leveren die de gemeente nodig had. Bij de inzet van het blurring-algoritme is het belangrijkste risico dat het algoritme gezichten onjuist detecteert of onvoldoende anonimiseert. Om dit te beperken is het gebruik van het algoritme beperkt tot specifieke situaties waarin een burger bezwaar maakt of inzage vraagt. Daarnaast is het algoritme getest op betrouwbaarheid bij verschillende licht- en beeldomstandigheden. Eventuele updates of wijzigingen aan de software worden vooraf geëvalueerd. Er is gekozen voor een oplossing die technisch losstaat van het primaire kentekenalgoritme, om functievermenging te voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Kentekens van geparkeerde voertuigen op plekken waar betaald parkeren geldt.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt bij het objectief bepalen of een datalek gemeld moet worden bij de Autoriteit Persoonsgegevens en bij betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vanuit de Algemene Verordening Persoonsgegevens (AVG) en de Wet Politiegegevens (Wpg) is het verplicht om datalekken te melden bij de Autoriteit Persoonsgegevens en de betrokkenen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Stap 1: Het algoritme werkt voor allerlei landen over de gehele wereld. Er wordt een rechtsgebied gekozen (Nederland). Voor Nederland wordt gekeken naar de regels zoals die zijn opgesteld door de Autoriteit Persoonsgegevens (AP).

Stap 2: Een medewerker geeft in het systeem aan of er daadwerkelijk sprake was van een incident waarbij persoonsgegevens zijn gelekt.

Stap 3: Een medewerker geeft aan hoe groot de kans is op schade voor de betrokkenen.

Stap 4: en medewerker geeft aan hoe groot de impact is voor de betrokkenen.

Op basis van deze informatie wordt bepaald of de AP geïnformeerd moet worden (als de kans op schade aanwezig is) en of de betrokkenen geïnformeerd moet worden (als de impact voor betrokkenen groot is).

Op basis van het advies worden er taken voorgesteld die de medewerker moet uitvoeren. Als de medewerker de taak niet gaat uitvoeren moet hiervoor een reden worden opgegeven in het systeem.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme draagt bij aan het objectief bepalen of een betrokkene geïnformeerd moet worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is altijd sprake van een menselijke beslissing. Het systeem geeft een advies op basis van een aantal vragen. Een medewerker bepaald of het advies wordt overgenomen of niet.

# data[].attributes.risks
Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.

# data[].attributes.sourceData
informatie over de kans en impact van het incident (geen gegevens over de betrokkenen)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Vanuit de BIO richtlijnen voor de Overheid wordt veilig mailen als een geadviseerde maatregel gezien, wanneer er met enige regelmaat persoonsgegevens of andere gevoelige informatie via mail verstuurd wordt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er altijd nog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig of onveilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
De applicatie werkt met het automatisch herkennen van tekstelementen die mogelijk verwijzen naar gevoelige informatie die veilig verzonden moet worden. Ook kan een gebruiker zelf aangeven of een mail veilig verzonden moet worden of niet.

# data[].attributes.goal
Aan de hand van historische data kan je met dit algoritme zien welk type afzetting en verkeersmaatregel kan worden toegepast op een weg. Ook kan je zien welke momenten geschikt zijn. De keuzehulp WBU-tabel wordt mede gebruikt om de WBU-tabel op te stellen.

Het draagt bij aan het verlagen van operationele kosten en verhogen van de verkeersveiligheid.

-Verhogen verkeersveiligheid De CROW96b geeft rekenmethodes om te bepalen bij welke verkeersintensiteit bij welke verkeersmaatregel toegepast mag worden. De huidige WBU-tabel houdt hier geen rekening mee. Doordat een webapplicatie per type verkeersmaatregel de WBU weergegeven wordt, wordt er altijd voldaan aan de eisen vanuit de richtlijn. Hierdoor blijft de verkeersveiligheid gewaarborgd.

-Operationele kosten De webapplicatie maakt het in tegenstelling tot de oude WBU-tabel mogelijk om de WBU per dag te berekenen. Ervaring leert dat het verkeersbeeld op een woensdag en vrijdag significant rustiger is dan op een dinsdag of donderdag. Onderstaande casus laat zien wat dit voor financiële consequenties met zich meebrengt. Onze DBO-aannemer heeft in de gehele maand december maaiwerkzaamheden ingepland in de Hoeksche-Waard. De werkzaamheden worden uitgevoerd conform een halve rijbaanafzetting (fig 1323b). De oude WBU-tabel geeft aan dat de WBU tussen 09:00 uur en 15:00 uur is. De te maken webapplicatie geeft aan dat op maandag, woensdag en vrijdag er gewerkt kan worden van 09:00 uur tot en met 16:00 uur. Dit houdt in dat de aannemer 3 uur extra per week kan werken. Dit is dus 12 uur extra per maand. Doordat de aannemer 12 uur extra werktijd heeft, hoeft hij minder vaak de weg op. Ervan uitgaande dat de werkzaamheden worden uitgevoerd middels een voorwaarschuwingswagen, actiewagen en eindewagen scheelt dit de huur en operationele kosten van drie werkvoertuigen en drie chauffeurs. Dit kan geldbesparing met zich meebrengen. Dit is slechts een voorbeeld van één aannemer die aan het werk is. Jaarlijks worden er circa 2400 TVM aanvragen ingediend. Door het toepassen van de WBU-applicatie kan waarschijnlijk bij een groot gedeelte van deze aanvragen efficiënter gewerkt worden en kunnen kosten worden bespaard.

Het is aannemelijk, dat dankzij de WBU-webapplicatie het verkeer minder vaak in de file staat. Hierdoor worden ook maatschappelijke kosten bespaard in de vorm van minder voertuigverliesuren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het algoritme geeft een advies/voorspelling. Maar er wordt wel rekening gehouden met de geldende richtlijnen van CROW 96B en APV (algemeen plaatselijke verordeningen) vastgelegd. En de voorwaarden van Melvin(Melden van verstoringen van Infrastructuur in Nederland).

# data[].attributes.methodsAndModels
Werking van het model (2022):

We geven aan:

-Welke N-weg het betreft

- Start en eindpunt aan in hectometrering

- Het type verkeersmaatregel (wisselstrook met doorgangsregeling)

- De datum

We krijgen terug:

- Een overzicht van de tijdsvakken (per half uur), met daarbij per tijdvak een rood/groen score op werkbare uren voor de hele week

- Het historisch profiel is bepalend voor de score van de tijdvakken.

- Het historisch profiel per tijdvak wordt berekend op basis van dezelfde tijd en weekdag, van de afgelopen weken (groeiende historie sinds juni 2021)

# data[].attributes.proportionality
Met het algoritme is er minder hinder voor weggebruikers. Daarnaast wordt de verkeersveiligheid verhoogd omdat er voldaan wordt aan de richtlijn CROW96B. Er is minder file en minder voertuigverliesuren.

# data[].attributes.humanIntervention
Op dit moment testen wij de applicatie uit. We kijken of deze overeenkomt met onze eigen bevindingen en die van de weginspecteurs. Op deze manier proberen wij eventuele bugs uit de tool te filteren. De webapplicatie wordt getest aan de hand van eigen bevindingen en tellingen.

# data[].attributes.risks
De volgende risico’s zijn geïnventariseerd:

- Data van de verkeerslussen is niet dekkend voor het gehele wegennet van de provincie > stand van zaken nov 2021: GEEN RISICO.

In eerste instantie was niet zeker of er voldoende data beschikbaar zou zijn om de verkeersintensiteiten op alle provinciale wegen te kunnen voorspellen. Op basis van de NDW-data en de gegevens vanuit het SWUNG2 model kan echter per 100 meter wegvak de verkeersintensiteit worden voorspeld. De methodes hierachter, zijn gebaseerd op de methodes vanuit het geluid- en luchtberekeningsmodel en dus reeds bewezen.

-Rekenregels vanuit de CROW kunnen niet worden toegepast > stand van zaken nov 2021: GEEN RISICO

Binnen de provincie Zuid-Holland wordt voor het dagelijks beheer en onderhoud gebruik gemaakt van vijf verschillende afzettingen. Op basis van de methodes uit de CROW96b kan relatief eenvoudig aan de hand van de verkeersintensiteiten worden bepaald wanneer welke afzetting kan worden toegepast. Aandachtspunt is dat we deze methodes nog goed moeten worden gespiegeld aan de huidige WBU.

-Problemen tijdens verder softwareontwikkeling > stand van zaken nov 2021: KLEIN RISICO. Risico’s worden bijgehouden en gemonitord in de voortgangsrapportages.

# data[].attributes.sourceData
- intensiteiten vanuit verkeersdata NDW, met interpolatie) op bepaalde tijdstippen

-Lusdata (hoe hard verkeer rijdt, hoe lang een voertuig is, om onderscheid te maken tussen vrachtwagen en persoonsauto’s; intensiteiten)

- Informatietrajecten met hoeveel rijstroken en maximale snelheid

- Planningsdata in Melvin

- SWUNG 2 model

- Floating car data

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij: digitaalzuidholland@pzh.nl.
Wil je bezwaar maken, dan kan je terecht bij de Juridische afdeling van dienst beheer organisatie. https://www.zuid-holland.nl/contact/

# data[].attributes.website
De (tijdelijke) URL is: https://c6ae6fa2db7da44c79581d7e.azurewebsites.net/ Er komt nog een URL waarmee eerst via PZH netwerk moet worden ingelogd. Tevens is het (nog) niet de bedoeling dat deze URL door externe wordt gebruikt. In eerste instantie wordt de WBU doorvertaald in een tabel (zoals nu ook het geval is).

# data[].attributes.goal
De gemeente Groningen wil de stad graag leefbaar en bereikbaar houden. Dit doen we door het parkeren in de openbare ruimte terug te dringen, met verschillende middelen. Dit kan door bijvoorbeeld het stimuleren van alternatieven zoals P+R, parkeerterreinen, garages/buurtstallingen en het parkeren op eigen terrein.

Daarnaast geldt in grote delen van de stad betaald parkeren. De gemeente Groningen controleert dit betaald parkeren met behulp van de scanauto's.

Door de inzet van dit algoritme is de kans op een parkeercontrole groter geworden, maar blijft de uitslag hetzelfde.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente mag volgens de artikelen 149 en 225 van de Gemeentewet en artikel 2a van de Wegenverkeerswet 1994 een verordening vaststellen voor fiscale parkeerhandhaving. Dit is een besluit waarin de regels rondom parkeren binnen de gemeente worden vastgelegd. Deze worden jaarlijks opnieuw vastgesteld. Op de website van de gemeente wordt dit verder uitgelegd en wordt er naar de juiste documenten verwezen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De elektrische scanauto rijdt dagelijks rondjes door de stad om te controleren of automobilisten betaald hebben voor een parkeerplek. Boven op de auto zitten camera’s. Deze camera’s scannen automatisch alle kentekens van geparkeerde auto’s en gebruiken een beeldherkenningsalgoritme om kentekens te identificeren. De kentekens worden vergeleken met een database die alle geregistreerde parkeerrechten bevat, zowel die van vergunninghouders als van gekochte kaartjes. Een positieve uitslag betekent dat de auto een geldig parkeerrecht heeft. Bij een negatieve uitslag is er iets niet in orde en wordt dit gecontroleerd door een toezichthouder.

# data[].attributes.proportionality
Door inzet van scanauto's kan de gemeente Groningen de parkeerhandhaving eenvoudiger, efficiënter en zorgvuldiger uitvoeren. Een gemeentelijke toezichthouder toetst of het algoritme juist is uitgevoerd. Hierdoor is de kans op fouten, dat wil zeggen onjuist opgelegde aanslagen, beperkt.

# data[].attributes.humanIntervention
Voertuigen die geen parkeerrecht hebben, worden doorgestuurd naar een handhaver van de gemeente Groningen. De handhaver controleert nog een keer of het klopt dat de auto geen parkeerrecht heeft. De handhaver controleert of het kenteken goed is gescand en of er sprake is van een bijzondere situatie. Na deze controles legt de toezichthouder al dan niet een naheffingsaanslag (parkeerboete) op.

# data[].attributes.risks
De gemeente heeft er voor gekozen om niet volledig gedigitaliseerd de naheffingsaanslagen op te leggen.

Bij een negatieve uitslag (het voertuig lijkt geen parkeerrecht te hebben) controleert een gemeentelijke toezichthouder altijd de uitkomsten van het algoritme.

De gescande kentekens worden alleen gebruikt voor de controle op parkeerrechten en niet voor andere zaken.

Het kentekenherkenningssysteem voldoet aan alle geldende privacy wet- en regelgeving. Er is geen sprake van live videobeelden. Het gaat alleen om afbeeldingen met kentekeninformatie. Alleen kentekens waarbij is geconstateerd dat er geen sprake is van parkeerrecht worden opgeslagen. Gegevens van andere voertuigen worden niet bewaard.

De gegevens van de kentekens die een naslagheffing hebben gekregen worden bewaard volgens de geldende bezwaar- en beroepstermijnen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van de gescande kentekens door de scanauto. Verder maakt het gebruik van de database van het Nationaal Parkeer Register. In deze database komen de gegevens binnen vanuit de verschillende parkeerapps en parkeerautomaten. Daarnaast wordt er gebruik gemaakt van een database met de parkeervergunningen van inwoners van Groningen. Het algoritme maakt verder nog gebruik van overzichten van parkeervakken binnen de gemeente. Dit overzicht is door de gemeente zelf gemaakt.

# data[].attributes.goal
Doel van het algoritme is om de behandelaar bij de Belastingdienst te ondersteunen met een advies, zodat de juiste personen/erfgenamen een uitnodiging tot het doen van aangifte erfbelasting krijgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Successiewet 1956

Algemene wet inzake rijksbelastingen

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit een statistisch model en een model gebaseerd op bedrijfsregels (bedrijfsregelmodel). Het statistische model bepaalt de kans op een belastingplicht met de beschikbare gegevens. Dit model is getraind met zaken die voorheen handmatig werden beoordeeld. Het bedrijfsregelmodel beoordeelt de situatie van de overleden persoon via vooraf vastgestelde regels.

# data[].attributes.proportionality
Het kost veel tijd om de situatie van alle personen die jaarlijks overlijden en hun erfgenamen handmatig te controleren. De Belastingdienst wordt sinds 2020 ondersteund door een algoritme bij het beoordelen of erfgenamen mogelijk belastingplichtig zijn. Het proces erfbelasting is met het gebruik van het algoritme effectiever geworden; medewerkers van de Belastingdienst worden nu gerichter ingezet in het proces waarin erfgenamen worden uitgenodigd om aangifte erfbelasting te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
De beslissing om iemand uit te nodigen om aangifte erfbelasting te doen, wordt altijd door de behandelaar genomen. Dus niet door het algoritme.

# data[].attributes.risks
Voor de ontwikkeling van algoritmen zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk (ADR) zijn hierbij leidend. Bij wijzigingen in het product controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet. In de Successiewet is vastgelegd dat nationaliteit gebruikt wordt bij het vaststellen van de aangifteplicht als de overledene woonachtig was in het buitenland. Om het risico op profilering zo klein mogelijk te maken, wordt een zogenoemde indicator gebruikt. Ook de leeftijd van de langstlevende partner is nodig om het recht op de opbrengst van het vermogen (vruchtgebruik) te berekenen. De Belastingdienst is terughoudend bij het gebruik van het persoonsgegeven ‘leeftijd’ vanwege het risico op profilering. Daarom wordt er gewerkt met leeftijdsgroepen. De precieze leeftijden van de langstlevende partner is daardoor niet te herleiden.

# data[].attributes.sourceData
Aangiftegegevens vennootschapsbelasting, Aangiftegegevens inkomensheffing, Persoonsgegevens relaties, Loongegevens, Banksaldi, Voertuiggegevens, Vastgoedgegevens

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Eindresultaat wordt behandeld door medewerker.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
DOEL

Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het

algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

IMPACT

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs

volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen en Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een meldingen heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Texel heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: eDiensten voor aanvragen

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform innemen van en besluiten op aanvragen voor bijstand, bijzondere bijstand, Bbz, IIT en minimaregelingen. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 50 aangesloten gemeenten en controleert gedurende de aanvraag of de aanvrager voldoet aan verschillende (wettelijke) criteria. De uitkomst wordt gedeeld met de aanvrager.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is de uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Gemeentewet en WEU (Wet Eenmalige Uitvraag).

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een algoritme in te zetten aan de voorkant van het proces ben je ervan verzekerd dat op de juiste manier in de systemen terecht komt en voorkom je onterechte aanvragen. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker heeft de mogelijkheid om de uitkomst van het algoritme te overrulen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes. Het enige benoembare risico is dat een aanvrager ten onrechte een aanvraag niet indient vanwege een door het systeem gewekte verwachting over de uitkomst. Dit wordt gemitigeerd door de applicatie zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken en de uitleg op de schermen zo helder als mogelijk weer te geven.

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader van de Wet WOZ. De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerendezaakbelasting en de reclamebelasting. Daarnaast heeft de hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting, de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
4WOZ maakt gebruik van modelmatige vergelijking. Modelmatige vergelijking wil zeggen dat bij de onderbouwing van een object wordt gezocht naar verkochte woningen, die het meeste lijken op het hoofdgebouw van het te vergelijken object. De volgende uitgangspunten zijn van toepassing:

De waarde van het hoofdgebouw wordt bepaald door deze te vergelijken met het hoofdgebouw van peilpunten;

De waarde van de grond en overige onderdelen worden bepaald door gebruik te maken van modelkengetallen;

Taxateurs stellen de parameters van het model in, zoals de gebruiksoppervlakte, bouwjaar, ligging, kwaliteit, onderhoud, etc.

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficiënt, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De WOZ-waarde wordt formeel - op grond van artikel 22 van de Wet WOZ - vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om te komen tot een waardevaststelling, wordt ex. artikel 17 van de Wet WOZ, de waarde bepaald. Het bepalen van de WOZ-waarde gebeurt de facto door de WOZ-taxateur, die hierbij zoveel mogelijk gebruik maakt van taxatiemodellen. Deze modellen bestaan uit een reeks van algoritmes.

# data[].attributes.risks
Risico in gebruik is beperkt want de waarderingskamer houdt toezicht op de uitvoering van de WOZ.

# data[].attributes.sourceData
Basis bij bepaling van woningen zijn de gerealiseerde verkoopcijers uit het kadaster.

Basis voor de niet-woningen zijn in beginsel de verhuurcijfers bepalend.

# data[].attributes.name
Profiel Herinschrijvingen A Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijkrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatie code. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens worden er adressen geselecteerd waarop in ieder geval 1 vlassende persoon staat ingeschreven met een woonadres die voor de inschrijving ‘Vertrokken Onbekend Waarheen’ (VOW) was en in het verleden minstens 2 keer ‘Vertrokken Onbekend Waarheen’ (VOW) is geweest. Op het moment van inschrijven van deze persoon stond er nog iemand anders ingeschreven op het adres (ongeacht of deze persoon een woon- of briefadres heeft). Een van de ‘Vertrokken Onbekend Waarheen’ (VOW)’ er die er nog staat ingeschreven, woont er korter dan het bepaalde aantal maanden. Op het adres wonen momenteel 2 of meer huisgezinnen. Daarna worden een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven persoon op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben ‘Bijeenkomstfunctie’ of ‘Logiesfunctie’ hebben waarop meer dan bepaalde aantal personen staan ingeschreven.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben, worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.name
Profiel Herinschrijvingen B Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijkrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatie code. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens worden er adressen geselecteerd waarop de afgelopen 2 jaar een bepaalde aantal mutaties hebben plaatsgevonden van of naar de Basisregistratie Personen (BRP)- status ‘Vertrokken Onbekend Waarheen’ (VOW), waarvan één van deze mutaties in de afgelopen 12 maanden plaatsgevonden. Hierbij moet het gaan om personen die 18 jaar of ouder waren ten tijde van die mutatie. Daarna worden er een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven personen op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben ‘Bijeenkomstfunctie’ of ‘Logiesfunctie’ hebben waarop meer dan het bepaalde aantal personen staat ingeschreven.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.goal
Het doel is zo goed als mogelijk te voorspellen wanneer een container geleegd moet worden. Dit om onnodige ritten van de chauffeurs te voorkomen, maar ook te voorkomen dat de containers vol zijn en de inwoners hun afval niet kwijt kunnen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het aantal keren dat een huisvuilpas wordt gelezen door het apparaat bij een container wordt bij gehouden. Op het moment dat dit aantal op een bepaalde grens komt wordt de container opgenomen in de rijroute van een chauffeur.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel is dat chauffeurs minder hoeven te rijden om de containers te legen. Dit betekent minder verkeer in de stad en minder uitstoot. Het nadeel van dit algoritme is dat het alleen kijkt naar het aantal keren dat een huisvuilpas is gebruikt en niet naar hoe vol de container daadwerkelijk is.

# data[].attributes.humanIntervention
Door planners wordt elke dag een planning gemaakt van de rijroute. De voorgestelde rijroute kan worden aangevuld/ aangepast naar aanleiding van klachten vanuit inwoners over bepaalde containers, of bijvoorbeeld door onverwachte afwezigheid van chauffeurs.

# data[].attributes.risks
Storingen van het systeem worden gemonitord. Er vinden periodiek controles plaats van de containers. Daarnaast wordt gebruik gemaakt van geanonimiseerde huisvuilpassen. Het is daardoor niet te achterhalen welke inwoners afval storten in een container.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gekeken naar het aantal keren dat een huisvuilpas is gebruikt bij een specifieke container.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in het algoritme. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn.

Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Waterland heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van DataMask worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat DataMask geen besluiten neemt. DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Eindresultaat wordt behandeld door medewerker

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme geeft gemeente Tilburg signalen over de systemen waar de inwoner activiteiten in heeft lopen bij de gemeente. Bij conflicterende signalen vanuit deze systemen, kan gemeente Tilburg maatwerk leveren zodat de dienstverlening richting de inwoner zo goed mogelijk is en eventueel besluiten niet buiten proportioneel negatief uitpakken voor de inwoner.

# data[].attributes.methodsAndModels
niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt ingezet omdat gemeente Tilburg zoveel mogelijk maatwerk wil leveren aan zijn inwoners. Hiervoor zijn de signalen vanuit het algoritme noodzakelijk omdat dit overzicht niet door mensen te behouden is over de verschillende systemen die gemeente Tilburg gebruikt.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme zegt enkel dat het BSN nummer voor komt in een applicatie. De medewerker moet hier ten alle tijden zelf onderzoeken waarom dit het geval is en nagaan wat hier de mogelijke gevolgen van zijn voor de inwoner om tot de beste dienstverlening te komen.

# data[].attributes.risks
De behandeld ambtenaar krijgt enkel toegang tot de inzichten van het algoritme als deze voor zijn werk noodzakelijk zijn. Dit beschermd de privacy van inwoners.

Per situatie wordt een risico-afweging gemaakt op het uitvoeren van dit algoritme binnen de gemeentelijke systemen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. Als input voor het model worden gegevens van een kopie van de BRP en de BAG gebruikt, die in een aparte afgesloten omgeving zijn opgeslagen. De persoonsgegevens in de BRP zijn gedeeltelijk gepseudonimiseerd samen met de BAG-identificatiecode. De beslisboom bestaat uit een aantal filters die worden toegepast. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Vervolgens worden er adressen geselecteerd waarop de afgelopen 12 maanden op bepaalde verschillende dagen inschrijvingen in de Basisregistratie Personen (BRP) hebben plaatsgevonden als woonadres en waarvan de afgelopen 3 jaar op bepaalde verschillende dagen inschrijvingen in de Basisregistratie Personen (BRP) plaatsvonden. Daarna worden er een aantal adressen uitgesloten uit deze selectie: adressen waar alleen huisgezinnen (personen met een in de BRP geregistreerde eerstegraads relatie) staan ingeschreven; adressen waarbij het aantal ingeschreven personen op het adres onder het minimumcriterium vallen; adressen die volgens de BAG niet in gebruik zijn; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben; adressen die volgens de BAG zowel de gebruiksfunctie ‘Gezondheidsfunctie’ als ‘Logiesfunctie’ hebben ‘Bijeenkomstfunctie’ of ‘Logiesfunctie’ hebben waarop meer dan bepaalde aantal personen staan ingeschreven.

De adressen die na deze filtering resteren worden gedepseudonimiseerd en geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). In het IKP worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van automatische besluitvorming. De beoordeling en beslissingen worden altijd door mensen gedaan. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. Tijdens het ontwikkelen van alle LAA-algoritmen is advies gevraagd aan een representatieve vertegenwoordiging van gemeenten.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.name
Profiel (CJIB) Onbestelbaar retour (OBR) Landelijke Aanpak Adreskwaliteit (LAA)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om potentiële risicoadressen te selecteren op basis van gerede twijfel en deze aan gemeenten te leveren voor nader adresonderzoek. Op basis van deze adresonderzoeken worden onjuiste adresgegevens gecorrigeerd, zodat overheidsorganen op basis van juiste informatie hun publieke taken kunnen uitvoeren.

Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans groter dan 50% is dat er iets niet klopt in de registratie en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat.

Als een onderzoek naar inschrijving van personen op het adres plaats gaat vinden, wordt er huisbezoek op het adres gedaan waarbij mogelijk de persoonlijke levenssfeer in het gedrang komt.

Op basis van het eigen adresonderzoek beslist de gemeente of het adresgegeven in de BRP moet worden aangepast. Tegen een beslissing van de gemeente kan bezwaar worden gemaakt.

In het profiel worden geen (persoons)gegevens gebruikt die tot discriminatie kunnen leiden en wordt niet geselecteerd op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.lawfulBasis
Op grond van de Wet basisregistratie personen (Wet BRP) mag de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties persoonsgegevens verwerken voor het maken en toepassen van algoritmes. In de wet en daarop gebaseerde regels is opgenomen om wat voor persoonsgegevens het dan gaat. De minister mag dus niet zomaar allerlei persoonsgegevens verwerken. De wet en regelgeving stellen daaraan grenzen. Zo mag de minister geen persoonsgegevens verwerken die zien op nationaliteit, geboorteplaats of gegevens die daarvan zijn afgeleid en die discriminatoire selectie van personen tot gevolg heeft. De minister mag ook geen strafrechtelijke gegevens verwerken.

Bij het maken van algoritmes wordt ook rekening gehouden met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

RvIG voert namens de minister de taak uit om persoonsgegevens te verwerken voor LAA.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het model maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom. De selectieregels zijn bepaald op basis van analyses en domeinkennis binnen RvIG in samenspraak met gemeenten. Door het CJIB pregeselecteerde gegevens worden in algoritme van RvIG gebruikt als ingangsgegevens. Deze gegevens worden geleverd aan het Informatieknooppunt (IKP). Het model, die IKP toepast, maakt gebruik van een eenvoudige beslisboom op basis van selectiecriteria. In de eerste stap worden alle adressen die volgens de BAG “celfunctie” hebben verwijderd. Daarna worden adressen die in de voorgaande 365 dagen aan de gemeenten zijn geleverd verwijderd. Vervolgens controleert het IKP op basis van actuele informatie uit de BRP en BAG of de adressen nog steeds voldoen aan de selectiecriteria van het profiel. De overgebleven adressen worden verder verfijnd op basis van rekenregels die ontwikkeld zijn vanuit praktijkervaring en in het verleden behaalde resultaten. Adressen die een relatief lage kans op een incorrecte inschrijving hebben worden verwijderd. Adressen met een relatief hoge kans op een incorrecte inschrijving worden aan de gemeente geleverd. De gemeente beslist zelfstandig per geleverd adres of een adresonderzoek wel of niet noodzakelijk is. De gemeente deelt de resultaten van haar LAA-werkzaamheden met het IKP. Deze resultaten worden geanalyseerd en in overleg met de domeinexpert gebruikt voor de verdere verfijning en uitsluiting van adressen.

# data[].attributes.proportionality
De juistheid van (adres)gegevens in de BRP is essentieel voor het functioneren van de Nederlandse overheid. Een overheid die haar burgers niet kent of niet weet te vinden, is niet in staat om de taken te verrichten die door de burgers aan haar zijn toevertrouwd. Het is in veel gevallen een randvoorwaarde voor het correct uitvoeren van wettelijke regelingen en voor de effectiviteit van overheidsbeleid. Voor de burger is een juiste registratie van belang voor zijn correspondentie met de overheid en om aanspraak te kunnen maken op adresgerelateerde overheidsvoorzieningen.

Het algoritme zorgt voor het efficiënt en zo effectief mogelijk vinden van adressen waar de kans van incorrecte inschrijvingen op adressen groot is. Met behulp van het algoritme kun je prioriteit geven aan adressen waarbij de kans op incorrecte inschrijving groter is dan 50% en zorg je er tegelijkertijd voor dat je niet onnodig bij burgers aan de deur komt. Als een adres voldoet aan de selectiecriteria van het algoritme, wordt het adres gedeeld met een gemeente. Naar aanleiding van het signaal kan de gemeente beslissen een adresonderzoek op te starten. Dit kan ook inhouden dat de gemeente een huisbezoek aflegt. Selectie van een risicoadres leidt niet automatisch tot een aanpassing van het adresgegeven in de BRP. Dat kan alleen als de gemeente daarvoor reden ziet na het doen van een eigen onderzoek. Er is bij dit algoritme geen sprake van automatische besluitvorming. Er is altijd menselijke tussenkomst door de ambtenaar van de gemeente en het samenwerkingsverband van LAA, dat uit signaalleveranciers, RvIG, de VNG en de NVVB bestaat. Tegen de beslissing van een gemeente om het adresgegeven te wijzigen in de BRP kan bezwaar worden gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
Het profiel wordt regelmatig geëvalueerd met het oog van RvIG en gemeenten op de vraag of het nog werkt, aangepast moeten worden of het zijn effectiviteit heeft verloren en niet meer gebruikt moeten worden. Op die manier wordt getracht de privacy impact op de Nederlandse burger zo klein mogelijk te houden. Er is geen sprake van automatische besluitvorming. Algoritmes zijn een middel en zijn niet leidend. De beoordeling en beslissingen worden uiteindelijk altijd door mensen gedaan. Voordat de gemeente overgaat tot aanpassing of wijziging van het BRP-adres doet zij altijd nog een eigen adresonderzoek. Van automatische besluitvorming is dan ook geen sprake.

# data[].attributes.risks
De persoonlijke levenssfeer komt mogelijk in het gedrang, door het verwerken van persoonsgegevens en het afleggen van een huisbezoek door gemeenten.

# data[].attributes.sourceData
CJIB-gegevens zoals de periode waarin het poststuk onbestelbaar retour (OBR) is gekomen, adresgegevens van OBR, Burgerservicenummer (BSN) van de betrokkene, Datum geeft aan wanneer het poststuk naar de betrokkene is gestuurd, De datum waarop het poststuk onbestelbaar retour (OBR) is gekomen, Het aantal maal dat van de zaak het poststuk totaal onbestelbaar retour (OBR) is gekomen, Het unieke nummer dat het Centraal Justitieel Incasso Bureau (CJIB) aan de zaak geeft. Het is nodig voor de terugkoppeling CJIB

De gegevens van de Basisregistratie personen (BRP) zoals aantal ingeschrevenen op een adres en de gegevens van de Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) zoals woonoppervlakte per adres en de functie en status van het adres.

In regelgeving staat welke gegevens we mogen gebruiken bij het algoritme. Gegevens die niet worden genoemd, mogen we dus niet gebruiken. Ook gebruiken we geen (persoons)gegevens die tot discriminatie kunnen leiden. We selecteren niet op nationaliteit, geboorteplaats of afgeleiden daarvan.

# data[].attributes.organization
SED Organisatie (Gemeente Stede Broec, Enkhuizen, Drechterland)

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.name
Robot proces automatiseren in het WOZ-bezwaren (keten)proces

# data[].attributes.goal
Het doel is om de doorlooptijden van WOZ-bezwaren te verkorten met behulp van RPA, zodat burgers sneller een beslissing op hun bezwaar ontvangen.

Daarnaast willen we repetitieve en tijdrovende processen van medewerkers automatiseren om de toenemende werklast te kunnen (blijven) beheersen.

Het algoritme ondersteunt de medewerkers bij hun taken. De uitvoerende medewerkers van de Gemeente Tilburg krijgen hulp bij administratieve en repetitieve taken, waardoor zij meer tijd hebben voor inhoudelijk werk, minder werkdruk en stress ervaren, en meer werkplezier hebben.

Bovendien helpt het algoritme om de noodzaak voor het inhuren van externen te verminderen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet en regelgeving omtrent Waardering onroerende zaken

# data[].attributes.methodsAndModels
Vanuit twee verschillende kanalen (webformulieren en mailbox) komen WOZ-bezwaren van burgers en NCNP-bureaus aan bij het algoritme. De robot boekt de bezwaren in de juiste applicaties in. Vervolgens is er een volgende robot die de bezwaren ontgriefd (koppelt aan bezwaarcode) en elke bezwaarreden koppelt aan de juiste grief (code). Daarna volgen er nog twee administratieve robots die administratie overnemen van juridisch medewerker en de taxateur in verschillende applicaties.

Technische werking: Robotic Process Automation (RPA) is de methode die we toepassen. Bij RPA worden repetitieve, op regels gebaseerde handelingen geautomatiseerd met behulp van algoritmes. Deze algoritmes kunnen taken uitvoeren zoals gegevens invoeren, verwerken en verplaatsen, waardoor menselijke tussenkomst overbodig wordt en de efficiëntie aanzienlijk toeneemt. Er wordt enkel gebruikgemaakt van op regels gebaseerde code. Er zit dus geen intelligentie verwerkt in het algoritme.

# data[].attributes.proportionality
Afwegingen: Om tijdige terugkoppeling te geven aan de burger/bedrijf in verband met juridische termijnen is het nodig om automatiseringsondersteuning te bieden aan het werkproces.

RPA is hier ideaal voor, omdat het huidige niveau van privacy, security en informatiebeheer niet wordt beïnvloed. Alle persoonsgegevens worden versleuteld verwerkt, waardoor de dataveiligheid wordt gewaarborgd. Een alternatief om het personeel te ontlasten en het proces te versnellen zou zijn om geschoolde externen in te huren. Echter, dit is erg kostbaar en gezien de krapte op de huidige arbeidsmarkt is het niet altijd een beschikbare optie. Daarnaast is RPA schaalbaar en flexibel en is hiermee het WOZ-bezwaren proces robuuster tegen grote jaarlijkse schommelingen van het aantal bezwaren.

Deze robot zorgt daarmee voor minder maatschappelijke kosten.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme wordt op dit moment ingezet om medewerkers te ondersteunen/ontlasten bij de administratieve werkzaamheden binnen het WOZ (keten)proces. Dat betekent dat het algoritme informatie uit bezwaren automatisch invult in de gemeente systemen. Daarnaast koppelt het algoritme aan elke bezwaarreden een code (grief). Daardoor kunnen ambtenaren direct bij de informatie die zij nodig hebben voor het behandelen van de bezwaren. De taxateur doet daaran zelf het inhoudelijke onderzoek en denkwerk met betrekking tot het taxeren van een object en het opstellen van een beslissing op bezwaar.

Wanneer het algoritme een dossier niet of niet volledig kan verwerken wordt dit aangeboden aan de medewerker om dit dossier te onderzoeken en handmatig de administratieve stappen te verwerken. Afhankelijk van waar dit is in het proces is dit een medewerker klantcontact of een juridisch medewerker. Deze persoon pakt het dossier vanaf dat moment op. Er kan ook door de medewerker worden gekozen om het dossier hierna opnieuw aan te bieden aan de robot voor het vervolgproces.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer: Risico’s bij de inzet van het algoritme zijn getackeld omdat het gebruik maakt van kwaliteitscontroles. Bij het niet herkennen van een burger/object of het niet volledig kunnen verwerken van een bezwaarbrief naar desbetreffende bezwaarredenen valt de cases uit. Die worden dan aangeboden aan een medewerker om handmatig te bekijken en te verwerken.

# data[].attributes.sourceData
NAW gegevens

WOZ gegevens

# data[].attributes.goal
Goed voorrang geven aan fietsverkeer zodat al het verkeer beter doorstroomt.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet

Een weg wordt beheerd en onderhouden door een wegbeheerder. Uit de Wegenverkeerswet volgt deze wettelijke taak voor de wegbeheerder. Art 18 lid 1 geeft een opsomming van wie bevoegd is tot het beheren van een bepaalde weg. Voor wegen niet onder het beheer van het rijk, de provincie of een waterschap is dit het college van B &; W.

Uitgangspunt bij het nemen van verkeersbesluiten is de vlotte doorstroming van het verkeer. De wegbeheerder is verantwoordelijk voor de beschikbaarheid en het veilig kunnen gebruiken van de fysieke weginfrastructuur en voor het beheren met gebruik van uiteenlopende middelen en instrumenten. Dit zijn fysieke en digitale middelen. Bij fysieke middelen moet gedacht worden aan borden, informatiepanelen, inductielussen, camera’s, verkeerslichten. Bij digitaal herkenbare middelen moet gedacht worden aan detectie en operatie waaronder regelscenario’s, verkeersintensiteiten, TMC-feeds, databases van verkeersborden en Nationaal Wegenbestand.

Het extern beschikbaar maken van uiteenlopende digitale instrumenten en datasoorten voor gebruik in het private domein is een praktijk die vanaf ongeveer 2010 is ontstaan en in de toekomst verder zal groeien.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is onderdeel van de Fiets Peloton Module (FPM). De Fiets Peloton Module bestaat uit zowel slimme software als een camera. Bedoeling is de vlotte doorstroming bij een bepaald verkeerslicht. De camera staat gericht op een zone die tientallen meters verwijderd is van dat verkeerslicht. De aan de camera gekoppelde software voorspelt of fietsers, op het moment dat deze aankomen bij het verkeerslicht, een groepje vormen van minimaal drie fietsers vlak na elkaar. Als dat de voorspelling is, worden de fietsers gemarkeerd als een ‘peloton’. Het verkeerslicht springt op groen en de fietsers krijgen vrij baan. De software berekent op basis van de camerabeelden de snelheid van de fietsers. Daarmee wordt ook voorspelt hoe lang het licht op groen moet staan voor het groepje fietsers. Voordeel daarvan is dat het verkeerslicht nooit te lang of te kort op groen staat. De fietsers hoeven minder vaak te stoppen maar ook het overige verkeer kan vlot doorstromen.

De beelden worden real-time op de camera verwerkt door de software. De beelden worden niet opgeslagen of verzonden.

# data[].attributes.proportionality
Verkeersdeelnemers binnen de Gemeente Delft ervaren dagelijks het drukke verkeer. Gemeente Delft heeft in haar verkeersbeleid (Mobiliteitsplan Delft 2040) aangegeven op welke wijze zij invulling gaat geven aan het principe van Duurzaam Bereikbaar. Onder andere gebeurt dat door gebruik te maken van een Intelligent Traffic Systems (ITS), in het Nederlands een intelligent verkeerssysteem. Om de vlotte doorstroming van fietsverkeer te realiseren wordt software gekoppeld aan sensoren en camera's. Die software neemt real-time, op het moment dat iets gebeurt, beslissingen over welke verkeersdeelnemers voorrang krijgen. Hierbij wordt gewerkt met een zo beperkt mogelijke dataset die alleen real-time, op het moment zelf, beschikbaar is en nergens opgeslagen wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen menselijke tussenkomst. Het gaat om een real-time verwerking van gegevens.

# data[].attributes.risks
Laag - gegevens worden real-time op de camera verwerkt en niet opgeslagen.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden; v-log gegevens; verkeerstelling

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van het anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel is maskeren van persoonsgegevens. Impact is laag. Een laatste toets wordt door een medewerker uitgevoerd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en de AVG

# data[].attributes.proportionality
Belangrijkst doel om anonimiseringstool in te zetten komt voor uit publicatieverplichtingen waarin privacy gevoelige gegevens niet zichtbaar mogen zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gemaskeerde tekst in een document wordt door een medewerker goedgekeurd of afgekeurd.

# data[].attributes.risks
Laag risico

# data[].attributes.sourceData
Persoons- adresgegevens, en overige gegevens waarvan voorkomen moet worden dat deze te herleiden zijn naar een persoon.

# data[].attributes.goal
Vegetaties op het land en in het water zijn de weerspiegeling van een breed scala aan omgevingscondities in het veld. Kennis daarvan is essentieel voor effectief natuurbehoud en -herstel. Met het aanpassen van die terreincondities, de niet-levende (abiotische) variabelen, worden in de terreinen de voorwaarden gecreëerd voor waardevolle natuur. Er wordt daarom veel aan die terreincondities gemeten. Een peilbuis is een in de grond aangebrachte buis waarin de grondwaterstand kan worden gemeten. Peilbuizen vertellen wat de vochttoestand van een terrein is, analyses aan de bodemchemie laten zien hoe zuur, kalkrijk of voedselrijk een bodem is. Deze metingen vergen veel inspanning, zijn kostbaar, en zijn ook lastig schaalbaar vanaf meetpunt naar vegetatievlak.

Het doel van ITERATIO is om tot een betere analyse van de terreinen te komen met behulp van de beschikbare verzamelde gegevens. De uitkomsten moeten bruikbaar zijn voor iedereen, van de beste vegetatiekundige tot de veldmedewerker, voor beleid en voor onderzoek.

Op dit moment zijn de resultaten van het model alleen voor intern gebruik en heeft het geen impact op burgers.

# data[].attributes.lawfulBasis
onbekend

# data[].attributes.methodsAndModels
ITERATIO is een computerprogramma dat berekeningen uitvoert voor het maken van kaarten van de terreincondities (abiotische waardenkaarten).

In eerste instantie wordt de terreinconditie gekozen die geanalyseerd moet worden. Vervolgens worden voor de analyse de vegetatieopnamen in ITERATIO ingelezen. Aan een deel van de voorkomende soorten wordt een indicatiewaarde gekoppeld. Een reeks itererende berekeningen levert een indicatiewaarde voor alle soorten op, en een gemiddelde waarde voor de terreinconditie voor alle opnamen. De verschillende vegetatietypen worden doorgaans onderbouwd met een aantal opnamen.

In ITERATIO heeft elk vegetatietype een waarde voor de terreinconditie gekregen. Deze waarden worden aan elk vlakje van de vegetatiekaart gekoppeld en zichtbaar gemaakt middels kleuren in de abiotische waardenkaart.

Behalve dat men met ITERATIO 2 de karteringen opgesteld volgens de Digitale Standaard gemakkelijk kan verwerken, is ook voorzien in de import van GeoPackage-uitvoer van de Nationale Database Vegetatie en Habitats (NDVH). Door de koppeling met de NDVH zal het analyseren van grote aantallen vegetatiekarteringen met ITERATIO structureel bij gaan dragen aan verbreding en verdieping van onze kennis van natuurterreinen ten behoeve van hun behoud, beheer en herstel.

# data[].attributes.proportionality
Het is een state-of-the art model om vanuit vegetaties abiotische indicatoren af te leiden. Het is niet mogelijk om op een dergelijke schaal abiotieek daadwerkelijk te meten. Het geeft daarom een interessante aanvulling op direct abiotische metingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen direct beleidsmatig gevolg van het gebruik van ITERATIO. De resultaten worden ter informatie aangeboden aan de beleidsmedewerkers. Het is een hulpmiddel voor onderzoek. Er is wel sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Het algoritme kan mogelijk fouten bevatten, waardoor de uitkomsten niet 100% betrouwbaar zijn. Echter, gezien de ontwikkeltijd en expertise van de ontwikkelaars worden die fouten zoveel mogelijk beperkt.

# data[].attributes.sourceData
vegetatiekaart, vegetatietypologie, vegetatieopnamen, vegetatielagen, soortnamen (wetenschappelijk en Nederlands) en gewicht

# data[].attributes.contactEmail
Voor vragen en opmerkingen kan je terecht bij:  digitaalzuidholland@pzh.nl

# data[].attributes.provider
Het algoritme is ontwikkeld door Alterra, die gespecialiseerd zijn in data rondom natuurwaarden.

# data[].attributes.goal
Doel:

Het doel van het algoritme is om de veiligheid en doorstroming op de weg te waarborgen, door op tijd gladheidsrisico's te melden waardoor er op tijd gestrooid kan worden.

Impact:

Burgers, met name weggebruikers, die gebruik maken van het weggennetwerk. Zij merken of er gestrooid is of niet.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet - inspanningsverplichting voor het veilig houden van het wegennet. Artikel 16 en verder van de Wegenwet.

# data[].attributes.proportionality
Negatieve effecten en risico's zijn verwaarloosbaar. De verwachte baten zijn vooral gericht op efficiënter proces en stooibeleid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is adviserend, en heeft geen beslissingsbevoegdheid. Er is altijd een mens die besluit of er inderdaad gestrooid zal worden of niet.

# data[].attributes.risks
Als het algoritme niet goed werkt en er niet tijdig gestrooid wordt kan de veiligheid op de weg in het geding komen, daarnaast kan de doorstroom verminderd worden. Dit risico wordt ondervangen doordat het strooien altijd in overleg gebeurt met meteorologen. Als meteorologen aangeven dat zij denken dat er gestrooid moet worden, terwijl het algoritme dit niet aangeeft, kan er alsnog besloten worden te gaan strooien. Een tweede risico is dat de situatie op specifieke meetpunten bekeken wordt (15 in Brabant) waarop het risico voor de omgeving wordt bepaald. Dit kan tot onnauwkeurigheden leiden. Ook dit risico wordt ondervangen door de samenwerking met meteorologen.

# data[].attributes.sourceData
De data die gebruikt wordt is de sensordata van de meetpunten: - Wegdektemperatuur - Luchttemperatuur - Ondergrondtemperatuur - Neerslag - Geleiding - Dauwpunttemperatuur. Er wordt geen gevoelige/persoonlijke data gebruikt.

# data[].attributes.goal
Er worden door medewerkers teksten gepubliceerd. De functionaliteit helpt de medewerkers te komen tot teksten die begrijpelijk zijn voor burgers.

# data[].attributes.methodsAndModels
Als medewerker kun je een tekst invoeren en vervolgens krijg je na één druk op de knop een voorstel voor een betere tekst. Het hulpmiddel verbetert taalfouten, wijzigt het taalniveau (A2, B1 enzovoort), doet suggesties voor titels en kan andere verbetersuggesties geven.

# data[].attributes.proportionality
Er worden geen persoonsgegevens van de inwoners van de gemeente Delft verwerkt. Er wordt AI-functionaliteit ingezet om beter leesbare teksten te verkrijgen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van de gemeente bepaalt zelf welke tekst uiteindelijk gepubliceerd worden. Het is slechts een hulpmiddel voor de medewerker.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Bewoners van buurten met betaald parkeren kunnen een parkeerbudget kopen om hun bezoek tegen een lager tarief te laten parkeren dan via de automaten op straat. Als de aanvrager bovendien mantelzorg ontvangt, mag hij een groter parkeerbudget kopen. De aanvraag hiervoor kan digitaal worden ingediend met behulp van DigiD. De aanvrager krijgt geautomatiseerd en direct antwoord op de aanvraag.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Gemeentewet is bepaald dat de gemeenteraad verordeningen mag vaststellen, in de Wegenverkeerswet meer in het bijzonder dat de gemeenteraad regels mag vaststellen omtrent het verkeer. Die zijn vastgesteld in de Parkeerverordening 2023 gemeente Haarlem en de Nadere regels Parkeerverordening 2023 gemeente Haarlem.

# data[].attributes.methodsAndModels
De aanvrager kan vanaf de gemeente pagina https://haarlem.nl/parkeervergunning-voor-uw-bezoek de aanraag starten, de aanvrager word doorgestuurd naar de inlogpagian van DigiD, na inloggen komt de burger op zijn persoonlijke pagina waar de bevestiging van de aangevraagde bezoekersregeling word getoont, ook kan de aanvrager hier zijn aanmeldnummer en pincode vinden. Op de achtergrond zijn via de beslisboom de volgende gegevens bevraagd; naam aanvrager, adres aanvrager, huisnummer aanvrager, leeftijd aanvrager,whitelist uitzonderingen, of er al een parkeerecht is op het adres, of er een parkeerrecht uitgegeven kan worden op het adres, of de aanvrager de leeftijd van minimaal 18 jaar heeft.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme werkt als een beslisboom. Er zijn geen beoordelingen nodig die een weging van zwaarte of redelijkheid vragen, het gaat om eenduidige beslisslingen. Bijvoorbeeld: is parkeren in de straat van de verzoeker gratis of moet er betaald worden, is er op dit adres al een aanvraag gedaan en gehonoreerd, heeft de aanvrager een indicatie voor mantelzorg. De kans op fouten is daardoor relatief klein. Als de aanvrager meent dat er toch een fout is gemaakt dan kan hij een bezwaarschrift indienen. Gebruik van het algoritme heeft voor de aanvragers het voordeel dat er direct antwoord komt op de aanvraag en dat hij bij toekenning direct gebruik kan maken van het systeem. Voordeel voor de gemeente is dat er minder medewerkers nodig zijn voor het afhandelen van aanvragen, waardoor de kosten lager zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Het besluit op de aanvraag wordt volledig geautomatiseerd genomen. Als een bezwaarschrift wordt ingediend, wordt dit wel door mensen beoordeeld. Daarmee is de menselijke tussenkomst gewaarborgd.

# data[].attributes.risks
Het algoritme werkt op basis van gegevens die de gemeente beheert (in welke gebieden geldt betaald parkeren, is er eerder al een aanvraag gedaan op dit adres) en van gegevens die de aanvrager invoert. In beide gevallen kan er een fout in de gegevens zitten. Het algoritme verwerkt ook gegevens over de vraag of de verzoeker mantelzorg ontvangt of niet. Dit is een bijzonder persoonsgegeven dat iets zegt over de gezondheid van de aanvrager.

# data[].attributes.sourceData
Adres aanvrager (bepalen adres in Haarlem); naam aanvrager (bepaling of er al een parkeervergunning op naam is); leeftijd aanvrager (minimumleeftijd 18); huisnummer (bepaling mogelijkheid parkeerrecht, bijvoorbeeld niet als parkeren mogelijk is op eigen terrien); huisnummer (toets aan whitelist); huisnummer (bepalen of gevraagde vergunning egeven wordt).

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden worden geconstateerd in de aanvraag of aangifte kan deze worden verwerkt zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden worden geconstateerd komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de kwaliteit van de aangifte wordt verhoogt doordat de burger zelf de gegevens invult. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen.
Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. De medewerker controleert deze aanvraag en kiest voor verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie de documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Haarlem heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij er zowel actief als op verzoek informatie openbaar moet worden gemaakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten, waarbij het van belang is dat deze informatie wordt geanonimiseerd voor openbaarmaking. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij er ook risico bestaat op menselijke fouten met als gevolg mogelijke datalekken. Met behulp van de anonimiseringssoftware worden gebruikers zelf in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten worden gecontroleerd door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
DataMask maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. Een medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Hierdoor is het risico minimaal.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de parkeerscanauto is handhaven voor fiscaal (‘betaald’) parkeren (naheffingsaanslag (nha) parkeerbelasting).

Voor de verwerking van persoonsgegevens, in het kader van de uitvoering en handhaving van digitaal kentekenparkeren, wordt strikt de daartoe noodzakelijke informatie verzameld welke tot doel heeft het volgende mogelijk te maken:

a) de controle op het betalen van parkeerbelasting;

b) de heffing en invordering van parkeerbelasting (inclusief naheffingsaanslagen);

# data[].attributes.lawfulBasis
De Gemeentewet geeft aan dat de gemeenteraad verordeningen mag vaststellen inzake de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Die zijn vastgelegd in de vigerende verordening op de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Deze belastingverordening geeft aan dat er belasting betaald moet worden voor het gebruik van de openbare ruimte en waar er belasting betaald moet worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto scant een kenteken, het kenteken word bevraagd in de parkeerrechtendatabase(NPR), als er rechten zijn gevonden word de registratie verwijderd, als er geen rechten zijn gevonden worden de genomen foto's, de locatiegegevens, tijdstip, datum en voertuiggegevens (RDW) gekoppeld aan het kenteken en als 1 registratie aangeboden in de deskforce (Citycontrol) waar de registratie word beoordeeld door een handhaver, na beoordeling kan de handhaver een naheffing of een waarschuwing opleggen of de registratie afwijzen bij onjuistheden.

# data[].attributes.proportionality
Voor invoering van de scanauto vroeg ieder verdacht voertuig bij handhaving een individuele opvolging door een parkeercontroleur/BOA. Met deze werkwijze is de handhaving bewerkelijk en dit gaat ten koste van de handhavingsdruk. Met de volgende stap in digitaal handhaven, het automatisch opleggen met behulp van een deskforce, wordt een grote efficiencyslag gemaakt en kan de handhavingsdruk significant stijgen. Op die manier kan Zandvoort succesvol zijn in het realiseren van haar doelstellingen qua leefbaarheid en (verkeers)veiligheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Na koppeling van het gescande kenteken door het algoritme aan de Parkeerrechtendatabase blijkt of er wel of geen geldig parkeerrecht is. Wanneer wordt geconstateerd dat een voertuig geen geldig parkeerrecht heeft, vindt nog een beoordeling door menselijke tussenkomst plaats.

# data[].attributes.risks
Verstoring in de keten kan leiden tot een foute bevraging/beoordeling van een kenteken, een menselijke controle is in het proces meegenomen om die fouten te beperken/voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht(NPR), parkeervak(kaart.zandvoort.nl)

# data[].attributes.goal
In het kader van de AVG moeten persoonsgegevens uit documenten geanonimiseerd worden. Door de Wet open overheid moeten gemeenten overgaan tot het actief openbaar maken van informatie waardoor veel documenten geanonimiseerd dienen te worden. Het algoritme ondersteunt hierin door automatisch persoonsgegevens uit documenten weg te lakken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo (Wet Open Overheid) en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van white- en blacklists om de te anonimiseren gegevens te lokaliseren in de ter anonimisering aangeboden documenten.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is het handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dit is met de inwerkingstrede van de Wet open overheid een foutgevoelig en vanwege het hoge volume inefficiënt proces.

# data[].attributes.humanIntervention
Na elke anonimisering is er altijd nog een check uitgevoerd door een medewerker.

# data[].attributes.risks
Door de menselijke tussenkomst na elke anonimisering wordt het risico als nihil gezien.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens, mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens, handtekeningen

# data[].attributes.name
Sociaal Domein: PKO Kennissystemen (Proces & Kennisondersteuning)

# data[].attributes.goal
Efficiënt en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand, bijzondere bijstand, IIT (Individuele Inkomens Toeslag), verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand. Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de gemeente Arnhem en controleert gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met als onderdeel de wet SUWI), de Wet Basisregistratie Personen en de Wet rechten burgerlijke stand.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het gaat om een kennisboom: de behandelaar kiest op basis van de ontvangen stukken/gegevens en gegevens die zijn verkregen vanuit bronsystemen (BRP, Suwinet) een antwoord op een vraag. Na beantwoording van de vragen wordt, conform ingevoerde wetgeving en lokaal beleid, de berekening gemaakt en in een rapportage/beschikking gepresenteerd.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden. Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het algoritme zijn mede vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker voert de verkregen gegevens in het PKO (Proces & Kennisondersteuning) en op basis van de invoer en selecties komen er vervolgvragen die beantwoord moeten worden. De medewerker zal wanneer alle vragen zijn beantwoord de uitkomst (rapportage) op basis van expertise nalopen.

# data[].attributes.risks
Er zijn geen voorziene risico's bij het gebruik van de in de beslisboom vastgelegde algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, welke deels weer afkomstig zijn uit de

Basisregistraties.

# data[].attributes.goal
De gemeente Rotterdam wil de stad graag leefbaar, bereikbaar en veilig houden. Het aantal auto’s in de stad beperken draagt daaraan bij. Dat doet de gemeente onder andere door gratis parkeren op P+R terreinen aan te moedigen en gebruik van het openbaar vervoer te stimuleren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemeen belang

# data[].attributes.methodsAndModels
De camera’s op de scanauto gebruiken een beeldherkenningsalgoritme om kentekens te identificeren.

# data[].attributes.proportionality
Er wordt gekeken naar parkeervergunning, bezoekersregeling, invalidenplek en pechgevallen. Er wordt altijd gecontroleerd door een mens voordat er een boete uitgeschreven wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, bij twijfel wordt er niet gehandhaafd.

# data[].attributes.risks
Het belangrijkste risico is dat het systeem een kenteken verkeerd herkent en dat iemand die het niet verdient een boete krijgt. Dit kan gebeuren als een karakter op het kenteken foutief wordt herkend.

# data[].attributes.sourceData
Het kentekennummer komt binnen bij het Nationaal Parkeerregister en de vergunningendatabase van de gemeente Rotterdam. Hier wordt gecontroleerd of de auto het recht heeft om geparkeerd te staan.

# data[].attributes.goal
Gemeente Sittard-Geleen wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers, maar ze moet daarnaast ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo)

# data[].attributes.methodsAndModels
Datamask is een webapplicatie met Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerker beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, de uiteindelijke beslissing tot anonimisering ligt bij de eindgebruiker die de resultaten van de software beoordeelt.

# data[].attributes.sourceData
Afhankelijk van het type document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals:

Persoonlijke Identificeerbare Informatie (PII)

- Namen

- Adressen

- Geboortedata

- E-mailadressen

- Telefoonnummers

- Bankrekeningnummers (IBAN)

- Burgerservicenummers (BSN)

- Handtekeningen

Aanvullend specifiek ingesteld woorden of reguliere expressies door de gemeente die als gevoelig worden beschouwd kunnen geanonimiseerd worden.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Efficient en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, mutaties en heronderzoeken voor bijstand,
bijzondere bijstand, IIT, verhaal op onderhoudsplichtigen en terugvordering van te veel ontvangen bijstand.

Het algoritme wordt ingezet in een applicatie voor inwoners van de ca. 80 aangesloten gemeenten en controleert
gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria . De consulent krijgt gedurende de
hele behandeling de mogelijkheid om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met
als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Met behulp van PKO-kennissystemen worden (complexe) beslissingsprocessen, die te maken hebben met het
verstrekken van bijstand op grond van de Participatiewet, vertaald naar eenvoudige dialogen op basis van vraag
en antwoord. Hierbij wordt gebruik gemaakt van reeds opgeslagen informatie.
Het kennissysteem doorloopt op gebruiksvriendelijke wijze alle relevante vragen en registreert de daarbij
verzamelde gegevens rechtstreeks in de Suites voor het Sociaal Domein.
Het systeem genereert een juridisch correcte en volledige beschikking en rapportage. Er zijn kennissystemen
voor de processen aanvragen, mutaties en beëindigingen, heronderzoeken, terugvordering en verhaal op
onderhoudsplichtigen.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door consulenten bespaard kan worden.
Door een kennissysteem in te zetten borg je daarnaast kennis, maak je ingewikkelde administratieve processen
eenvoudiger, zorg je voor uniformiteit in de uitvoering en in de documentoutput. Risico's bij het gebruik van het
algoritme zijn, mede vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies
niet noemenswaardig, waarmee de proportionaliteit in orde is.

# data[].attributes.humanIntervention
De aanvraag/aangifte wordt altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Door de medewerker is controle op de uitkomst. Ook is er de mogelijkheid voor de aanvrager om uitleg te vragen of bezwaar te maken over een besluit van de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, welke weer afkomstig zijn uit de
basisregistraties (BRP).

# data[].attributes.website
Er zijn meerdere organisaties die dit algoritme gebruiken, vandaar dat er geen specifieke url is opgenomen.

# data[].attributes.provider
Centric Netherlands BV
Centric PSS - BU Sociaal Domein

# data[].attributes.goal
Het doel van de toegepaste algoritmes is het berekenen van de marktwaarde van onroerende zaken in het kader
van de Wet WOZ.

De hoogte van de WOZ-waarde heeft voor belanghebbenden (burgers en bedrijven) verschillende implicaties. De
belangrijkste impact is gelegen in de directe belastingen, zoals de onroerende zaakbelasting. Daarnaast heeft de
hoogte van de WOZ-waarde -direct of indirect- invloed op andere belastingen, zoals de erf- en schenkbelasting,
de inkomstenbelasting en de vennootschapsbelasting.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ)

# data[].attributes.methodsAndModels
De meest voorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met een tarief. In enkele gevallen is er sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk zijn van de maatstaf

# data[].attributes.proportionality
Voor het efficient, juist en uniform kunnen berekenen van de WOZ-waarde is het inzetten van taxatiemodellen
cruciaal. Zonder deze modellen is dit niet mogelijk.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
Leverancier geeft aan dat er geen sprake is van risico's bij dit algoritme

# data[].attributes.sourceData
BRP, BR, WOZ, BRK, BAG, NHR en Centric Belastingen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat door het algoritme de gemeente gegevens verwerkt die de burger zelf niet verstrekt en waar deze geen invloed op heeft.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen. Wij vinden dat het gemak voor burgers, ondernemers en de organisatie belangrijker is dan het beperken van privacy.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Door combineren van inkomstengegevens, voertuiggegevens, financiële informatie en huishouden bepalen of we automatisch schulden mogen kwijtschelden. Voor de burger betekent dit een administratieve lasten verlichting, omdat kwijtschelding niet jaarlijks aangevraagd hoeft te worden. Indien kwijtschelding niet automatisch wordt toegekend door geconstateerde belemmeringen, ontvangt de burger bericht daarover met het verzoek aanvullende informatie te verstrekken waarna alsnog beoordeling plaatsvindt. Deze beoordeling vindt handmatig plaats.

# data[].attributes.lawfulBasis
Invorderingswet 1990, uitvoeringsregeling Invorderingswet 1990, Regeling kwijtschelding belastingen medeoverheden.

# data[].attributes.methodsAndModels
niet zelflerend

# data[].attributes.proportionality
De burger hoeft niet elk jaar opnieuw kwijtschelding aan te vragen en we verlichten administratieve lasten.

# data[].attributes.humanIntervention
Indien blijkt dat de burger niet in aanmerking komt voor een automatische kwijtschelding, dan stuurt het Hoogheemraadschap een brief welke informatie nog nodig is waarna handmatige herbeoordeling plaatsvindt.

# data[].attributes.risks
Het grootste risico zit in het gebruik van peildata van vermogen: het kan voorkomen dat de werkelijkheid in de tussentijd veranderd is. Dat is niet een risico voor de automatische kwijtschelding maar kan zich ook voordoen bij niet automatische kwijtschelding. De gebruikte cijfers zijn transparant en men kan hiertegen in bezwaar.

# data[].attributes.sourceData
naam, geboortedatum, BSN, huishouden, inkomstengegevens, voertuiggegevens, financiële informatie

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mai

# data[].attributes.humanIntervention
n beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo), Wet elektronische publicaties (Wep)

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Doelen zijn foutenreductie, vermindering administratieve lasten en snellere doorlooptijd.

De meldingen die beoordeeld worden, zijn ingediend door burgers, bedrijven en instellingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

Besluit Activiteiten Leefomgeving

# data[].attributes.proportionality
Verwachte baten

Het verminderen/wegnemen van fouten in het proces

Administratieve lastenverlichting

Snellere doorlooptijd van het proces

Negatieve gevolgen en risico’s

Er worden geen negatieve gevolgen of risico’s voorzien, anders dan de standaard risico’s bij automatisering.

Afweging

De automatisering is gelegitimeerd, omdat de baten hoog zijn en de risico’s niet hoger dan standaard

# data[].attributes.humanIntervention
Er is geen sprake van menselijke tussenkomst.

# data[].attributes.risks
Er worden geen negatieve gevolgen of risico's voorzien, anders dan de standaard risico's bij automatisering.

# data[].attributes.goal
De gemeente wil graag transparant zijn naar haar inwoners en ondernemers maar ze moet ook voldoen aan o.a. privacy-wetgeving. De inzet van anonimiseringssoftware maakt dit mogelijk door medewerkers te ondersteunen bij het anonimiseren van documenten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (UAVG) en de Wet Open Overheid (Woo), Wet elektronische publicatie (WEP).

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van anonimiseringssoftware zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van inwoners en ondernemers beter beschermd

# data[].attributes.humanIntervention
Een medewerkers beoordeelt het voorstel van de anonimiseringssoftware voordat dit definitief gemaakt wordt.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt. Er wordt geen besluitvorming toegepast.

# data[].attributes.goal
De Kadastrale kaart next is een verbeterde Kadastrale kaart. Op deze kaart zie je de grenzen zoveel mogelijk zoals ze ook in werkelijkheid zijn. We gebruiken hiervoor de oorspronkelijke meetgegevens, dus oude veldwerken. Ook maken we gebruik van algoritmen en kunstmatige intelligentie. Zo kunnen we het proces automatiseren. Op die manier besparen we kosten en zorgen we voor een nauwkeurigere Kadastrale kaart: de Kadastrale kaart next.

# data[].attributes.lawfulBasis
In artikel 74 Kadasterwet staat dat het Kadaster mag onderzoeken of gegevens uit de basisregistratie kadaster juist en volledig zijn. In artikel 23 Kadasterbesluit staat dat er een onderzoek van vernieuwing mag worden gedaan, als blijkt dat gegevens niet voldoende juist en volledig zijn. Er is dus nog geen wettelijke grondslag of basis voor de Kadastrale Kaart Next. Daarom willen we artikel 23 aanpassen. Zo kunnen we een stap verder gaan en de Kadastrale kaart vernieuwen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme gebruikt aparte neurale netwerken voor de OCR, lijndetectie en objectdetectie: * voor de OCR gebruiken we een NN, dat bestaat uit CNN- en RNN-lagen * de lijndetectie gebeurt op basis van een aangepast UNET * de objectdetectie gebeurt met een MaskRCNN op basis van de SWIN transformer architectuur Deze modellen zijn getraind op basis van veldwerk (componenten) en annotaties. Annotaties zijn notities met een opmerking of uitleg. De beschikbare dataset splitsen we op in train, validatie en test-sets. De traindata augmenteren we tijdens het trainen om een veelzijdige trainset te maken. Tijdens het trainen bepalen we na elke iteratie de F-score op de validatie-set. Zodra de performance op de validatie-set niet meer verbetert, stoppen we met het trainen. Daarna bepalen we de F-score op de test-set. Is deze F-score beter dan vorige trainingen? Dan gebruiken we de gewichten van het neurale netwerk voor de voorspellingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Human on the loop. Dit betekent dat AI wordt toegepast in een automatisch proces. Zijn er afwijkingen? Dan controleren mensen het resultaat en passen dit aan als dat nodig is.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico

# data[].attributes.sourceData
Wij hebben een set veldwerken gebruikt, die kenmerkend is voor ons archief. Die set bestaat uit verschillende regio’s en tijdsperiodes. Dan is er nog een set voor OCR: het omzetten van handgeschreven teksten naar informatie die de computer kan lezen. Deze set bestaat uit ongeveer 200.000 veldwerken. De end-to-end set voor lijn- en objectdetectie bestaat uit 3.000 veldwerken.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft, is het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
De camera's, en daarmee het algoritme, worden ingezet t.b.v. het handhaven van de geslotenverklaring van de binnenstad voor voertuigen (doel). De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van de kentekenplaat wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecheckt of er is sprake is van een strafbare gedraging waarbij de BOA ook de kentekenplaat zelf nog controleert op camerabeelden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet, Verkeersbesluit gemeenteraad, Beleidskader Geslotenverklaringen en Voetgangersgebieden

# data[].attributes.methodsAndModels
Neuraal netwerk

# data[].attributes.proportionality
Het 24 uur per dag gebruik maken van mensen en analoge middelen is vanuit capaciteit gezien niet haalbaar, en een foto van een overtreding vormt een sluitend bewijs. Vermeende overtreders worden door een BOA handmatig gecheckt of er sprake is van een strafbare gedraging.

# data[].attributes.humanIntervention
Een BOA constateert of een vermeende overtreder een strafbare gedraging heeft begaan.

# data[].attributes.sourceData
Kentekenplaten van voertuigen

# data[].attributes.goal
De Inspectie van het Onderwijs houdt toezicht op de kwaliteit van het onderwijs. De onderwijsresultaten zijn een gevolg van de onderwijskwaliteit. Onderwijs dat niet goed genoeg is, leidt tot onderwijsresultaten die niet goed genoeg zijn. Inspecteurs gebruiken de onderwijsresultatenmodellen bij het beoordelen van de leerresultaten/onderwijsresultaten (zoals bedoeld in de WPO, WVO en de Regelingen Leerresultaten PO en VO). Met het onderwijsresultatenmodel berekenen we of het de school lukt om de leerlingen voldoende leerresultaten te laten halen. Hiervoor gebruiken we een gemiddelde van de leerresultaten van leerlingen op school. Daarbij nemen we met behulp van de zogeheten schoolwegingsmaat voor het PO en de APCG-score voor het VO (beide berekend door het CBS) ook de kenmerken van de gehele groep leerlingen op school mee. Hiermee houden we bij de beoordeling van onderwijsresultaten rekening met de complexiteit van de leerlingpopulatie (zie verwijzingen onder het kopje 'links naar gegevensbronnen', voor meer informatie). De berekende onderwijsresultaten van een school zijn onvoldoende als deze onder de vastgestelde norm komen zoals beschreven in de Regelingen Leerresultaten voor PO en VO. Wanneer een school geselecteerd wordt voor onderzoek, dan zal de inspecteur op basis van de berekende onderwijsresultaten een oordeel geven op de standaard Resultaten: wanneer de school van mening is dat de berekende onderwijsresultaten de leerresultaten van de leerlingen niet goed weergeven, dan kan de school een eigen verantwoording indienen. Via deze eigen verantwoording kan het oordeel op de onderwijsresultaten alsnog voldoende worden of beschreven worden als niet te beoordelen. Wanneer een inspecteur tijdens het onderzoek de onderwijsresultaten als onvoldoende beoordeelt, dan krijgt de school één of meerdere herstelopdrachten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op het onderwijstoezicht (WOT), Wet op het voortgezet onderwijs (WVO), Wet op het primair onderwijs (WPO), Regelingen Leerresultaten PO en VO

# data[].attributes.methodsAndModels
Het betreft een regelgebaseerd algoritme. De regels zijn vastgelegd in de Regelingen Leerresultaten PO en VO. Bij PO worden twee indicatoren berekend, waarbij één van de indicatoren wordt gecorrigeerd voor de schoolweging, een maat voor de complexiteit van de leerlingpopulatie. Beide indicatoren worden berekend over drie jaar, hiervoor wordt het gewogen gemiddelde op basis van het leerlingaantal genomen. Wanneer één of beide indicatoren onder de (gecorrigeerde) norm liggen, is het berekend oordeel onvoldoende. Wanneer beide indicatoren boven de norm liggen, is het berekend oordeel voldoende. Bij VO worden vier indicatoren berekend met ieder een eigen norm. Indicatoren worden berekend door te middelen over drie jaar. Bij drie van de vier indicatoren wordt gecorrigeerd, afhankelijk van de achtergrond en ondersteuningsbehoeften van leerlingen op een school. Wanneer twee van de vier indicatoren onder de norm liggen, is het berekend oordeel onvoldoende.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van het gebruik van een algoritme dat de onderwijsresultaten op een school berekent, is dat voor álle scholen de onderwijsresultaten op dezelfde manier berekend worden aan de hand van dezelfde wettelijke vereisten. Een tweede voordeel is dat het voorkomt dat de scores handmatig bepaald moeten worden.

Een nadeel is dat niet alle specifieke kenmerken van de leerlingpopulatie in het model te vatten zijn. In zulke gevallen kan de school een eigen verantwoording aanleveren.

# data[].attributes.humanIntervention
De berekende onderwijsresultaten van een school zijn onvoldoende als deze onder de vastgestelde norm komen zoals beschreven in de Regelingen Leerresultaten voor PO en VO. Het oordeel op de onderwijsresultaten wordt pas gegeven na een onderzoek op de school. Wanneer een school geselecteerd wordt voor onderzoek, dan zal de inspecteur op basis van de berekende onderwijsresultaten een oordeel geven op de standaard: wanneer de school van mening is dat de berekende onderwijsresultaten de leerresultaten van de leerlingen niet goed weergeven, dan kan de school een eigen verantwoording indienen. Deze kan leiden tot een oordeel voldoende of niet te beoordelen op de onderwijsresultaten.

Jaarlijkse risico-analyse

Jaarlijks voeren we voor alle scholen en afdelingen een risico-analyse uit. De leerresultaten vormen één van de indicatoren waar we dan naar kijken. Als uit deze analyse ernstige risico’s naar voren komen, voeren we in principe altijd een onderzoek uit op school, voorafgegaan door een expertanalyse (bureauonderzoek) en een gesprek met het bestuur. Dit kan ertoe leiden dat we afzien van een onderzoek op school.

Voor zowel PO als VO kunnen we daarnaast op grond van de recente toezichthistorie afzien van een onderzoek op school.

# data[].attributes.risks
Jaarlijks worden de uitkomsten van de onderwijsresultatenmodellen PO en VO vergeleken met eerdere jaren, aan de hand van die vergelijking kunnen aanpassingen worden gedaan in de modellen.

Verder worden context en maatschappelijke veranderingen uitdrukkelijk bekeken en meegewogen in de werking en toepassing van het model, zoals bijvoorbeeld bij de effecten van corona-maatregelen. Daarnaast vinden er om de paar jaar ook evaluaties en herzieningen van modellen plaats.

# data[].attributes.sourceData
De primaire bronnen zijn de zogeheten 1cijfer bestanden met daarin (o.a.) de behaalde onderwijsresultaten per leerling/student. Dit bestand wordt aan de inspectie verstrekt door DUO en is gevuld met gegevens uit het Register Onderwijsdeelnemers (ROD, voorheen BRON) en de Registratie Instellingen en Opleidingen (RIO, voorheen BRIN).

Ook wordt gebruik gemaakt van de APCG (open data van CBS), en Schoolweging (open data van CBS)

Alle gegevens worden voor de berekeningen in het Onderwijsresultatenmodel geaggregeerd naar schoolniveau.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de persoonsgegevens die in gemeentelijke documenten kunnen voorkomen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden documenten ingevoerd in de software. Het algoritme detecteert de te maskeren gegevens binnen deze documenten. De medewerker maakt de keuze welke gegevens gemaskeerd moeten worden. De uitkomst is een document waarop de noodzakelijke gegevens gemaskeerd zijn. Bij de training van dit algoritme door de leverancier worden geen gegevens gebruikt van de gemeente.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente Kampen heeft te maken met diverse wet- en regelgeving waarbij de gemeente actief en op verzoek informatie openbaar maakt. Deze informatie kan privacygevoelige informatie bevatten. Daarbij is het van belang dat deze informatie wordt geanonimiseerd. Het met de hand anonimiseren van gegevens is een tijdrovende klus waarbij ook fouten optreden en datalekken kunnen voor komen. Met behulp van de software van Octobox worden gebruikers in staat gesteld om persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie op een efficiënte wijze te anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal, omdat Octobox geen besluiten neemt. Octobox maakt een voorstel voor het anonimiseren van gegevens en informatie. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd.

# data[].attributes.sourceData
Dit is afhankelijk van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Woo kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingsgronden staan genoemd in de Woo.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
De gemeente laat niet toe dat aanvragen/aangiftes geautomatiseerd worden verwerkt. Alle aanvragen worden in een wachtkamer geplaatst zodat een proces medewerker kan controleren en kan opvolgen.

# data[].attributes.sourceData
gegevens over personen die zijn overleden, die gaan verhuizen, die een paspoort vermissen, die een brp of uitreksel burgerlijke stand nodig hebben.

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en subsidies geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica. Zowel voor inkomensregelingen als subsidies die worden verstrekt in het werkdomein.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand.

Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.

Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de gebruiker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensregeling of subsidie het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
WOO, AVG, WEP

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.name
De informatievraag Leeftijd in de BRP API Personen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij een volledig bekende geboortedatum wordt de leeftijd in jaren geleverd op de dag van bevragen. Bij een geboortedatum waarvan alleen het jaar bekend is, wordt de leeftijd niet geleverd. Is van de geboortedatum alleen het jaar en de maand bekend, dan wordt de leeftijd niet geleverd als de dag van bevragen in de geboortemaand ligt. Voor een overleden persoon wordt geen leeftijd geleverd.

Het algoritme is niet zelflerend.

Zie ook: https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/blob/master/features/bevragen/persoon/leeftijd/overzicht.feature

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld als geen rekening gehouden wordt met (gedeeltelijk) onbekende geboortedatums, of als er een leeftijd berekend wordt voor een overleden persoon.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Geboortedatum

Datum overlijden

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Zie menselijke tussenkomt. Bij een afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid.

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren.

Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld . De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen . Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Na uw inlog met DigiD bevraagt het systeem uw persoonsgegevens en vergelijkt deze met gestelde voorwaarde.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is in de praktijk niet te doen. Het gebruik van de tool neemt werk uit handen (efficiëntie).

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, medewerker controleert het document dat geanonimiseerd is.

# data[].attributes.risks
Laag risico

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel is om in de gerichte steekproef vooral de aanvragen te selecteren die een hoge kans hebben om niet te voldoen aan de wettelijke eisen. De aanvragers die waarschijnlijk wel voldoen, moeten juist zoveel mogelijk administratief ontlast worden. Daarmee wordt gepoogd zowel tegemoet te komen aan de wens van een effectieve bescherming van patiëntbelangen als het belang van beroepsbeoefenaren om de administratieve en financiële belasting voor hen beperkt te houden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BIG en het Besluit periodieke registratie Wet BIG.

In de nota van toelichting is hierover het volgende opgenomen: De aanvragen tot periodieke registratie zullen niet standaard met bewijsstukken hoeven te worden onderbouwd. De eigen verklaringen zullen aan de hand van een willekeurige of gerichte steekproef op inhoud worden gecontroleerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme dat gebruikt wordt bij de gerichte selectie is een type "decision tree classifier". Het kan worden gezien als een gestructureerde methode om aan te geven welke aanvragen waarschijnlijk een hoger risico lopen om niet te voldoen aan de wettelijke eisen voor herregistratie. Elk knooppunt in deze boom vertegenwoordigt een specifieke vraag over de aanvraag, bijvoorbeeld het totaal aantal gewerkte uren in de afgelopen vijf jaar. Op basis van de antwoorden op deze vragen leidt de boom de beslissing over verschillende takken totdat uiteindelijk een conclusie wordt bereikt: ofwel "selecteren" of "niet selecteren". Bij het trainen leert het algoritme om bij elke stap de meest informatieve vragen te stellen op basis van de beschikbare gegevens om zo de aanvragen in kleinere en homogenere groepen te kunnen verdelen.

Het algoritme biedt een keuze uit 16 verschillende bomen. Er kan uit vier verschillende niveaus qua diepte van de boom geselecteerd worden (3, 4, 5 of 6) en vervolgens wordt het minimumformaat van de groep bepaald (100, 200, 300 of 400). De diepte verwijst naar het maximale aantal splitsingslagen of beslissingsstappen die de boom kan hebben tussen de wortel (het startpunt) en de bladeren (het eindpunt). Het minimumformaat van een groep verwijst naar het minimale aantal aanvragen voor BIG-herregistratie dat aanwezig moet zijn op een eindblad van de beslisboom.
Het algoritme berekent de kans dat een aanvraag bij een bepaalde categorie hoort, waardoor we aanvragen als "medium risico" of "hoog risico" kunnen classificeren. Alleen “hoog risico” aanvragen worden in de gerichte steekproef geselecteerd voor controle. Deze keus is gemaakt om de zorgverleners zoveel mogelijk administratief te ontlasten (‘laag- of medium risico-aanvragen’ kunnen wel in de willekeurige steekproef vallen).

# data[].attributes.proportionality
Het toekennen van een risicocategorie door het selectiemodel heeft als doel de administratieve lasten voor de zorgverleners te verlagen en meer te werken op basis van vertrouwen in plaats van wantrouwen. Om de administratieve lasten voor zorgverleners te verlagen, is het noodzakelijk dat zij in risicocategorieën worden geplaatst. Het verlagen van de administratieve lasten is lastig te realiseren op een andere manier.

# data[].attributes.humanIntervention
Het selectiemodel bepaalt of een aanvraag wordt geselecteerd voor het moeten aanleveren van (objectief verifieerbare) bewijsstukken.
De inzet van het algoritme leidt niet tot volledig geautomatiseerde besluitvorming. Immers, de uiteindelijke inhoudelijke beoordeling van een aanvraag op basis van de aangeleverde bewijsstukken wordt door een medewerker gedaan.

# data[].attributes.risks
1. Voorkomen van directe discriminatie – wanneer de dossiers door het algoritme worden beoordeeld, worden er géén gevoelige dossierkenmerken (zoals geslacht, leeftijd of het hebben van een buitenlandse nationaliteit) gedeeld waarop het algoritme direct onderscheid zou kunnen maken. Omdat dit niet als dossierkenmerk wordt meegegeven, kán het algoritme hier ook niet op selecteren. Bovendien zijn deze kenmerken ook niet als relevante criteria in de beslisbomen opgenomen. Dit om directe discriminatie op deze kenmerken te voorkomen;

2. Voorkomen van indirecte discriminatie – hoewel de beslisboom dus niet direct kan selecteren op gevoelige dossierkenmerken, zou het in theorie mogelijk zijn dat een bepaald – ogenschijnlijk onschuldig – kenmerk in de boom wordt opgenomen, dat als praktische uitwerking heeft dat bepaalde groepen zorgverleners wél vaker een hoge risicoscore krijgen. Dit is verboden wanneer daar geen rechtvaardiging voor bestaat. Bij de ontwikkeling van het algoritme is hierover nagedacht en is ervoor gekozen om op het dashboard bij de gegenereerde beslisbomen en de huidige beslisboom ‘bias-grafieken’ te tonen, waarop inzichtelijk wordt gemaakt of als gevolg van een beslisboom bepaalde groepen zorgverleners relatief vaker worden geselecteerd dan andere groepen zorgverleners. Dit wordt inzichtelijk gemaakt voor de volgende kenmerken: leeftijd, geslacht en het al dan niet hebben van een buitenlandse nationaliteit. Op grond van deze biasgrafieken kan gekozen worden voor een boom met een zo laag mogelijke bias of voor een boom waarbij de indirecte bias objectief te rechtvaardigen is;

3. Daarnaast moet worden voorkomen dat het algoritme zelfbevestigend gaat werken. Daarom vindt naast de gerichte steekproef, ook een willekeurige steekproef plaats. De besluiten die vervolgens worden genomen, worden gebruikt om nieuwe beslisbomen te genereren;

4. Het is voor de medewerkers die de bewijsstukken beoordelen niet inzichtelijk of de betreffende aanvraag in de willekeurige of gerichte selectie is gevallen. Dit om te voorkomen dat zij onbewust worden beïnvloed door deze informatie;

5. Ten aanzien van de uitlegbaarheid wordt het volgende opgemerkt: in de beslisbomen worden duidelijk de verschillende drempelwaarden weergegeven. Deze drempelwaarden zijn duidelijk, concreet en ook uitlegbaar in de toepassing op een concreet geval;

6. Tot slot wordt opgemerkt dat een DPIA is opgesteld; deze is voor advies voorgelegd aan de FG en vervolgens geaccordeerd.

# data[].attributes.sourceData
Algemene informatie over de zaak/aanvraag

Persoonlijke informatie (deze informatie is nodig om eventuele indirecte bias inzichtelijk te maken)

Informatie omtrent gewerkte uren

Informatie m.b.t. de inhoud van de uitgevoerde werkzaamheden

Maatregelen die in het buitenland van toepassing zijn

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op invoer van GPS- en GSM-Jammers

# data[].attributes.goal
Dit algoritme richt zich op aangiften van goederen die de Europese Unie via het grondgebied van Nederland binnenkomen. Het algoritme richt zich op de controle door de Douane of niet-conforme of gevaarlijke apparaten (GPS en GSM jammers) of vaste installaties en radioapparatuur in Nederland worden binnengebracht. Verordening 765/2008 (productveiligheid) verschaft een basis voor de inrichting van het markttoezicht in de EU en controle van producten die de Unie binnenkomen. De Douane treedt hierin op in samenwerking met het Agentschap Telecom. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op productveiligheid ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening 765/2008, Telecommunicatiewet en Wet op de Economische Delicten. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen van niet-conforme of gevaarlijke apparaten (GPS en GSM jammers) of vaste installaties en radioapparatuur . Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van productveiligheid. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. Als dit nodig is, vraagt de douanemedewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt alle gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel is het efficient en uniform berekenen van belastingbedragen.

De impact hangt samen met de belastingplicht van burgers en bedrijven. De uitkomst van de algoritmes is het
belastbare bedrag. Dit wordt formeel door de heffingsambtenaar vastgesteld.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet, Waterschapswet, AWR, Wet WOZ

# data[].attributes.methodsAndModels
De meestvoorkomende methode is een rekenregel, bestaande uit de vermenigvuldiging van een maatstaf met
een tarief. In enkele gevallen is sprake van een staffeling, waarbij de toegepaste rekenregels mede afhankelijk
zijn van de maatstaf.

# data[].attributes.proportionality
Zonder deze eenvoudige algoritmes is het niet mogelijk efficient, maar ook uniform belastingbedragen voor
burgers en bedrijven te berekenen.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritmes wordt telkens vastgesteld door de heffingsambtenaar. Om dit zorgvuldig te doen
vinden diverse controleslagen plaats, bijvoorbeeld door het doen van steekproeven.

# data[].attributes.risks
De leverancier geeft aan dat er geen sprake is van risico's bij dit algoritme.

# data[].attributes.sourceData
BRP, BR WOZ, BRK, BAG, NHR en Centric Belastingen

# data[].attributes.name
AERIUS - Rekeninstrument voor de leefomgeving

# data[].attributes.organization
Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu

# data[].attributes.goal
Het AERIUS instrument bestaat uit verschillende modules. AERIUS Calculator is de ‘rekenmachine’ waarmee de stikstofdepositiebijdrage van een plan of project inzichtelijk kan worden gemaakt, AERIUS Monitor biedt informatie over de totale stikstofbelasting op de beschermde natuurgebieden en de herkomst van deze depositie, AERIUS Register geeft bevoegde gezagen de mogelijkheid om stikstofdepositieruimte via stikstofbanken toe te delen aan nieuwe vergunningen, en AERIUS Check dient ter ondersteuning van subsidieregelingen, zoals die van de aanpak piekbelasting.

Bij toestemmingverlening dient AERIUS Calculator als beginpunt om te bepalen of een plan of project mogelijk significante gevolgen heeft voor stikstofgevoelige habitats in Natura 2000-gebieden. De rekenresultaten uit AERIUS Calculator worden meegenomen in de verdere beoordeling van de effecten in de toestemmingverlening.

AERIUS Monitor toont de door het RIVM berekende cijfers over de totale depositie en overschrijding van de KDW. Deze monitoringsinformatie wordt gebruikt om nieuw beleid op te stellen of het bestaande beleid bij te sturen. De cijfers geven inzicht in de benodigde inspanning en handvaten voor specificering op bijvoorbeeld sectoren of locaties.

# data[].attributes.lawfulBasis
AERIUS Calculator is het wettelijk voorgeschreven instrument voor het berekenen van stikstofdepositie als gevolg van een Natura-2000 activiteit, opgenomen in artikel 4.15, tweede lid, van de Omgevingsregeling.

AERIUS Monitor is het wettelijk voorgeschreven instrument voor de monitoring van de wettelijke omgevingswaarden, opgenomen in artikel 12.83a, tweede lid, van de Omgevingsregeling.

AERIUS Register is het wettelijk voorgeschreven instrument voor het gebruik van stikstofbanken, opgenomen in Hoofdstuk 17a. van de Omgevingsregeling.

# data[].attributes.methodsAndModels
AERIUS maakt gebruikt van 1) het Operationele Prioritaire Stoffen verspreidingsmodel (OPS-long term) voor de berekening van concentraties in de lucht en de stikstofdepositie op het aardoppervlak, 2) Standaard Rekenmethode 2 (SRM2) voor de verspreiding van verkeersemissies op korte afstand.

Deze modellen zijn afzonderlijk beschreven in de betreffende modelbeschrijvingen.

# data[].attributes.proportionality
AERIUS Calculator is bedoeld om de complexiteit van verspreidingsmodellen toegankelijk te maken voor een breed publiek. Het instrument biedt een laagdrempelige interface waarin een gebruiker een activiteit zelf kan invoeren. Voor het uitvoeren van de berekening roept AERIUS Calculator onderliggende data en rekenmodellen aan. Deze modellen zijn Standaard Rekenmethode 2 (SRM-2) voor wegverkeer op korte afstand en het Operationele Prioritaire Stoffen model (OPS) voor alle andere emissiebronnen. Deze wetenschappelijke modellen worden beheerd en continu doorontwikkeld door het RIVM voor onder meer het gebruik in AERIUS. De modellen worden ook gebruikt in andere dossiers, zoals luchtkwaliteit.

Het hanteren van rekenmodellen voor het bepalen van de stikstofdepositie als gevolg van een plan of project is noodzakelijk, omdat het effect van toekomstige activiteiten niet gemeten kan worden. Om met de modelberekening de werkelijkheid zo goed mogelijk te benaderen, wordt in de rekenmodellen de meest actuele wetenschappelijke kennis benut. Jaarlijks wordt AERIUS geactualiseerd om onder andere de modelmatige doorontwikkeling te verwerken. Daarnaast zorgt het gebruik van AERIUS Calculator ervoor dat depositieberekeningen op een eenduidige manier worden uitgevoerd. Dit scheelt (advies)kosten voor initiatiefnemers en beoordelingstijd voor bevoegde gezagen.

# data[].attributes.humanIntervention
Eenieder kan in AERIUS Calculator een berekening maken. De gebruiker dient daarvoor zelf emissiebronnen aan te maken en te definiëren. Zodra een berekening wordt gestart door de gebruiker, berekent AERIUS de stikstofdepositie als gevolg van de door de gebruiker ingevoerde emissiebronnen.

De resultaten van de AERIUS berekening kunnen vervolgens worden gebruikt in de verdere beoordeling rondom toestemmingverlening. Of daadwerkelijk een toestemming kan worden verleend, bepaald het betreffende bevoegd gezag.

# data[].attributes.risks
Bij de aansturing van AERIUS is expliciet aandacht voor risicobeheer. Enerzijds softwarematig via actief beheer en onderhoud uit te voeren, en anderzijds meer in algemene zin via algeheel risicomanagement en kwaliteitsmanagementplannen.

# data[].attributes.sourceData
De in AERIUS toegepaste gegevens en datastromen zijn opgenomen in het Handboek Data AERIUS. Het betreft hoofdzakelijk milieugegevens.

# data[].attributes.contactEmail
Informatiepunt Stikstof en Natura 2000 van BIJ12

# data[].attributes.goal
Dit algoritme draagt bij aan het veilig versturen van e-mail. Het algoritme attendeert verzenders van een e-mail op gevoelige informatie. En moedigt aan deze informatie veilig te verzenden. Als de verzender voor Zivver kiest, dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Deze keuze mogelijkheid zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
De verzender kiest altijd zelf of het advies van Zivver wordt gevolgd. De verzender kan Zivver gebruiken, ook als Zivver geen aanbeveling doet. Andersom kan de verzender het advies van Zivver ook negeren.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Doel:

Leges zijn vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen bepalen wij grondslagsoorten en legessoorten. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden kan worden.

Wij gebruiken de software Centric Leefomgeving om al onze vergunning aanvragen (inclusief toezicht en handhaving) mee te verwerken. Denk hierbij aan een (vergunning plichtige) verbouwing, een milieuvergunning of bijvoorbeeld een parkeervergunning.

Impact :

De legesbedragen voor deze aanvragen worden aan de hand van door de gemeente in Centric Leefomgeving ingevoerde rekenregels berekent.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeentewet

Onze gemeentelijke legesverordening

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme berekent op basis van de gegevens in de aanvraag wat voor leges er van toepassing zijn.  De medewerker doet vervolgens een controle en hierna versturen wij de factuur.

# data[].attributes.proportionality
Omdat er veel verschillende grondslagen en legessoorten zijn, die ook per jaar kunnen verschillen is het handig om dit zelf één keer in te vullen en daarna met de rekenregels de juiste legesbedragen te berekenen. Wanneer medewerkers dit handmatig moeten doen is de kans op fouten groter en duurt het langer om tot het juiste legesbedrag te komen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker die het verzoek afhandelt controleert altijd de bedragen van de leges. Ook zit er op het gehele besluit omtrent de aanvraag nog een collegiale toetsing door een andere collega. Het door het algoritme berekende bedrag wordt dus nog door twee medewerkers gezien voordat de factuur wordt verzonden.

# data[].attributes.risks
Het risico dat er foutieve bedragen aan leges in rekening worden gebracht is door de combinatie van het algoritme met de menselijke tussenkomst nihil.

# data[].attributes.sourceData
De legesverordening van de gemeente wordt gebruikt om de bedragen te bepalen.

# data[].attributes.goal
Het gaat om een pilot. Het algoritme is ontwikkeld om geluiden te herkennen. Daarnaast is het bedoeld om een beeld te krijgen waar, wanneer er wat voor soorten geluidsoverlast aanwezig is. Een derde doel is om eventueel direct te acteren als het type geluid of het geluidsniveau daar aanleiding toe geeft.

De uitkomsten van het algoritme zijn gevalideerd met bewoners om te onderzoeken of de beleving van het geluid overeenkomt met de gemeten waardes. Als een burger/bezoeker/bedrijf zorgt voor geluidsoverlast of een verontrustend type geluid (bijv. pistoolschot) krijgt de burger te maken met handhaving of politie.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet. Artikel 172 Handhaving openbare orde

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het evalueren van het model wordt de confusion matrix gebruikt en de categorical-crossentropy als metric.

Het algoritme zet geluidsfragmenten van 4 seconden om in spectrogrammen, visuele weergaven van het geluid. De spectrogrammen zijn afbeeldingen van 128x128 pixels in grijswaarden. Deze spectrogrammen worden vervolgens door een beeldherkenningsalgoritme geclassificeerd in een aantal categorieën, zoals "stilstaand verkeer", "muziek", "getoeter", etc. Dit beeldherkenningsmodel is een relatief klein convolutional neural network van 5 lagen. (Drie convolutional lagen gevolgd door max-pooling en twee fully connected lagen.) Het model draait in python, gebruik makend van de Tensorflow library.

# data[].attributes.proportionality
Er is geen alternatief; dit is de simpelste en minst inbreukmakende meting.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja. De sensor kan op simpele wijze uitgezet worden. Hiertoe zal besloten worden als er geen toegevoegde waarde is of als er bezwaren komen waar rekening mee dient te worden gehouden.

# data[].attributes.risks
Het algoritme is getraind op openbare datasets van vergelijkbare geluiden. Omdat deze niet altijd hetzelfde klinken en dezelfde karakteristieken hebben (en aard) als de geluiden die op locatie worden opgevangen zou het algoritme fouten kunnen maken in de geluidsherkenning. Omdat het algoritme alleen ter beeldvorming dient, levert dit niet direct risico's op voor de betrokken burgers en ondernemers. Er is geen risico op schending van de privacy doordat het geluid zelf niet wordt opgeslagen. Bij de categorisering van het geluid zijn geen aspecten meegenomen die zouden kunnen leiden tot bias, bijv. nationaliteit.

# data[].attributes.sourceData
Geluidsfragmenten

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.name
Proces Kennis Ondersteuning - Sociaal Domein

# data[].attributes.goal
Het efficiënt en uniform behandelen van en besluiten op aanvragen, aanpassingen en heronderzoeken voor bijvoorbeeld :

Periodieke bijstand levensonderhoud

bijzondere bijstand

Individuele inkomenstoeslag (IIT)

verhaal op onderhoudsplichtigen

terugvordering van te veel ontvangen bijstand

Het algoritme controleert gedurende het proces of wordt voldaan aan verschillende (wettelijke) criteria. De medewerker krijgt gedurende de hele behandeling de mogelijkheid om af te wijken van de voorgestelde keuzes van het kennissysteem.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag voor de inzet van het algoritme is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet (met
als onderdeel de wet SUWI).

# data[].attributes.methodsAndModels
Met behulp van PKO-kennissystemen worden (complexe) beslissingsprocessen, die te maken hebben met het
verstrekken van bijstand op grond van de Participatiewet, vertaald naar eenvoudige dialogen op basis van vraag
en antwoord. Hierbij wordt gebruik gemaakt van reeds opgeslagen informatie.
Het kennissysteem doorloopt op gebruiksvriendelijke wijze alle relevante vragen en registreert de daarbij
verzamelde gegevens rechtstreeks in de Suites voor het Sociaal Domein.
Het systeem genereert een juridisch correcte en volledige beschikking en rapportage. Er zijn kennissystemen
voor de processen aanvragen, aanpassingen en beëindigingen, heronderzoeken, terugvordering en verhaal op
onderhoudsplichtigen.

# data[].attributes.proportionality
Een voordeel van het inzetten van het algoritme is dat er veel handwerk door medewerkers bespaard kan worden.
Door een kennissysteem in te zetten borgen wij daarnaast kennis, maken wij ingewikkelde administratieve processen
eenvoudiger, zorgen wij voor uniformiteit in de uitvoering en in de brieven die wij versturen. Risico's bij het gebruik van het
algoritme zijn klein, vanwege de mogelijkheid om in te grijpen op de door het systeem getrokken conclusies.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers gebruiken het kennissysteem om aanvragen, aanpassingen en heronderzoeken goed af te handelen. Uiteindelijk is het altijd de medewerker zelf die de aanvraag controleert en afhandelt.

# data[].attributes.risks
Er is altijd een controle door de medewerker. Ook is er de mogelijkheid om uitleg te vragen of bezwaar te maken over een besluit van de gemeente.

# data[].attributes.sourceData
Er wordt gebruik gemaakt van data uit de Suites voor het Sociaal Domein, welke deels weer afkomstig zijn uit de
basisregistraties.

# data[].attributes.goal
Als eenmaal is achterhaald met welk type camera de beelden zijn gemaakt, dan kunnen de resultaten van het onderzoek worden gebruikt in een strafrechtelijk onderzoek.

# data[].attributes.methodsAndModels
De input bestaat uit een beeld of meerdere beelden, of videobeelden van een camera. De ruispatronen worden eruit gehaald. Met de camera worden nieuwe beelden gemaakt en daar wordt dan ook het ruispatroon van bepaald. De ruispatronen worden vervolgens in een database met elkaar vergeleken. Voor de identificatie van de camera wordt gebruik gemaakt van het Photo Reponse Non Uniformity patroon met opnames die gemaakt zijn met die camera.

# data[].attributes.proportionality
We doen dit in opdracht van de rechter-commissaris bij strafzaken voor het onderzoeken en oplossen van strafbare feiten.

# data[].attributes.humanIntervention
De mens moet de resultaten van het algoritme interpreteren en valideren.

# data[].attributes.risks
De software is beschikbaar voor LEA-organisaties.

# data[].attributes.sourceData
Het gaat om het PRNU-patroon, dat is een soort ruispatroon dat specifiek is voor een bepaalde sensor in een camera.

# data[].attributes.contactEmail
Als er vragen zijn over de toepassing van dit algoritme of over algoritmen in het algemeen, dan adviseren we u contact op te nemen met de communicatieafdeling van het NFI. Daarnaast kunt u voor informatie over dit onderwerp terecht op www.nfi.nl 

# data[].attributes.website
PRNU Compare Professional | Products and services | Netherlands Forensic Institute  

# data[].attributes.name
Herkennen namen en persoonsgegevens in omschrijvingen van zaken uit het zaaksysteem

# data[].attributes.goal
Ter preventie van dat andere modellen leren van gegevens van personen, worden deze op voorhand gemaskeerd aan de hand van een bestaand herkenningsalgoritme.

# data[].attributes.methodsAndModels
Herkennen van namen aan de hand van een bestaand deep learning model.

# data[].attributes.proportionality
Nadeel is dat het nooit geheel dekkend zal zijn en daarmee schijnveiligheid kan creëren wat betreft verwerken van persoonsgegevens.

# data[].attributes.sourceData
Zaakgegevens (gegevens uit het zaaksysteem)

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om WBSO-aanvragen sneller te beoordelen. Het gaat vooral om eenvoudige aanvragen met een laag financieel risico. Door deze aanvragen sneller te behandelen, zijn R&D-bedrijven meer tevreden. Zij kunnen zo eerder gebruikmaken van hun (belasting) voordeel en hun middelen sneller inzetten voor innovatie. Het algoritme helpt ook om technische experts binnen de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland in te zetten waar zij het hardst nodig zijn. Zo blijft de kwaliteit van het werk hoog en krijgen bedrijven meer maatwerk.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de WVA (Wet vermindering afdracht loonbelasting en premie voor de volksverzekeringen) is geregeld dat een ondernemer fiscale aftrek kan krijgen voor speur- en ontwikkelingswerk. Bij de beoordeling van de aanvragen wordt het algoritme ingezet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het risico wordt ingeschat door een zelflerend Machine Learning model. Deze probeert met zo weinig mogelijk variabelen op een zo simpel mogelijke manier een zo goed mogelijke voorspelling te maken. Vervolgens krijgen de aanvragen met een geschat laag risico voorrang in de prioritering van de beoordeling.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme bij WBSO-aanvragen zorgt ervoor dat minder complexe aanvragen van ondernemers een snellere doorlooptijd hebben. Minder complexe aanvragen (met een laag risico op afwijzing) krijgen voorrang in de prioritering van de beoordeling van dossiers door de medewerkers van RVO. Zo krijgen alle aanvragen precies de aandacht die nodig is, en wordt de efficiëntie en productiviteit verhoogd en daarmee ook de klanttevredenheid.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme is een ondersteunend pré-advies, waarbij er altijd toezicht zal worden gehouden door medewerkers. Het algoritme is ondersteunend, en maakt de uiteindelijke beslissing bij de beoordeling van de aanvraag dus nooit zelf. De definitieve beoordeling wordt altijd gedaan door een medewerker, het algoritme neemt zelf geen besluiten.

# data[].attributes.risks
Er is sprake van constante monitoring van het algoritme om te controleren of deze nog werkt zonder foutmeldingen. Daarnaast wordt er gecontroleerd of het algoritme mogelijk bevooroordeeld is, waarbij verschillende groepen verschillend zouden worden behandeld. Ook wordt er gecontroleerd of de uitkomsten van het algoritme nog overeenkomt met de daadwerkelijke afgegeven beoordelingen van aanvragen en of het model dus nog goed is in voorspellen. Bij eventuele wijzigingen van het AI-model zal opnieuw de uitgebreide validatie procedure doorlopen worden. Er wordt elk jaar voor de start van een nieuw beoordelingsjaar getoetst of deze procedure nodig is.

# data[].attributes.sourceData
In het algoritme worden o.a. gegevens over het aantal (nieuwe) projecten, aantal uren, uurloon, aanwezigheid derde partij, en eventuele afwijzingen of de uitkomst van een controle uit het verleden gebruikt. Het zaaknummer wordt gebruikt als identificatie-label. Er worden op geen enkele wijze persoonsgegevens gebruikt in het algoritme.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voorkomen we datalekken en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geupload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77.Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Voordat het algoritme werd ingezet, ging dit lakken niet altijd goed. Er kwamen datalekken voor waarbij niet alle persoonsgegevens weggelakt waren of waarbij weggelakte informatie toch te lezen was. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Het nadeel is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacy voordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van het algoritme wordt gecontroleerd door een medewerker. De medewerker wordt door de software verplicht om alle pagina's te controleren. De medewerker bepaalt of het document correct is geanonimiseerd.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen.De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren, dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens.Het laatste risico dat overblijft is het privacyrisico van het gebuik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van gebrekkig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geuploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
We gebruiken het computerprogramma voor anonimiseren om te zorgen dat we zo veel mogelijk informatie openbaar kunnen maken (transparantie). En tegelijkertijd om personen, bedrijven en organisaties te beschermen die genoemd kunnen worden in de documenten. Het computerprogramma helpt ons om het anonimiseren zo snel en makkelijk mogelijk te doen.

Het algoritme van het computerprogramma levert weinig risico op. Dat geldt voor personen (inwoners en medewerkers van organisaties die het programma gebruiken), bedrijven en organisaties. Het algoritme zoekt speciaal naar (persoons)gegevens en verbergt of meldt ze, wat er verder ook in de documenten staat. Het computerprogramma doet een voorstel voor het anonimiseren van een stuk tekst.  Een medewerker met kennis van het onderwerp beoordeelt het voorstel: het programma maakt dus geen automatische beslissingen. Verder kan een medewerker binnen het programma nog zelf tekst verbergen (zwart markeren) die om andere redenen niet openbaar gemaakt kan worden. Bijvoorbeeld een stuk tekst met strategische informatie voor de bescherming van de gemeente of organisaties waarmee we samenwerken. In het document staat altijd de reden voor het verbergen van tekst.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet open overheid (Woo), die regelt dat documenten openbaar gemaakt worden. De Algemene Verordening Persoonsgegevens (AVG) geldt voor de betekenis van persoonsgegevens.

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt gezien. De modellen doen dit door te beoordelen hoe pagina's eruitzien (visuele controle) en door het scannen van teksten.

# data[].attributes.proportionality
Zonder het gebruik van het computerprogramma kost het anonimiseren van documenten veel meer tijd. Het gebruik van het programma zorgt ervoor dat we informatie sneller en makkelijker openbaar kunnen maken. Ook is er minder kans op menselijke fouten door het automatisch anonimiseren.  Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

Als bij een onderwerp niet veel documenten horen die openbaar gemaakt moeten worden, anonimiseren we deze zelf. Hierdoor gebruiken we het algoritme alleen wanneer het nodig is.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme doet voorstellen die altijd met de hand worden gecontroleerd. Er is dus een menselijke controle op het algoritme. Ook kunnen we aangeven welke woorden sowieso wel of niet geanonimiseerd moeten worden.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn het te veel of te weinig anonimiseren. Om te zorgen dat dit niet gebeurt, controleert een medewerker de voorstellen van het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Dit hangt af van het document dat geanonimiseerd wordt. Denk hierbij aan persoonsgegevens zoals mailadressen, telefoonnummers, bankrekeningnummers, adresgegevens en handtekeningen. En op basis van de Wet open overheid (Woo) kan het ook gaan om gegevens die verder gaan dan persoonsgegevens. Deze uitzonderingen staan in de Woo.

# data[].attributes.name
Veel voorkomende onderwerpen in zaaksysteem

# data[].attributes.methodsAndModels
Voordat de data verwerkt wordt, worden de beschrijvingen eerst geanonimiseerd. Alle persoonsgegevens, zoals namen, adressen en andere gegevens worden uit de beschrijving verwijderd. Hierna wordt op basis van een thesaurus (synoniemenlijst) bepaald welke woorden dezelfde betekenis hebben (voor zover mogelijk, binnen de context van het onderwerp). Vervolgens wordt een lijst gegenereerd van de onderwerpen die het meest voorkomen. Deze lijst wordt door een medewerker gecontroleerd om te kijken of hier al webformulieren aanwezig zijn. Als dit niet zo is, wordt gekeken of het zinvol is om hier een webformulier voor beschikbaar te stellen op de website of dat hier andere voorzieningen voor genomen kunnen worden.

# data[].attributes.proportionality
Weinig nadelen omdat de persoonsgegevens tot een minimum zijn teruggebracht, terwijl de inwoners worden gefaciliteerd qua informatievoorziening.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomst van de algoritme wordt handmatig verwerkt. Van de veel voorkomende onderwerpen wordt door een medewerker gekeken of hier onderwerpen bij zitten die interessant zijn voor vervolgstappen (aanmaken webformulieren of meer informatie op de website vermelden).

# data[].attributes.risks
Voordat de data wordt verwerkt, worden alle privacygevoelige gegevens uit de beschrijvingen gehaald. Dit gebeurt op basis van automatische herkenning van namen en overige persoonsgegevens.

# data[].attributes.sourceData
Zaakgegevens

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via SIA, het online meldingensysteem. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld 'overlast' of 'straatmeubilair'), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld 'afval' en 'stoep'. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de de totale collectie woorden ('TF-IDF' of 'term frequency-inverse document frequency'). Een woord als 'de' of 'bedankt' krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als 'vuilnis' krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.proportionality
leveranciersonafhankelijk, common ground principe

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar het KCC. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het KCC) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico's aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt ervoor dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie 'Overig' terecht. Medewerkers van het KCC bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld). In eerste instantie hebben we 30.000 meldingen uit de afgelopen jaren gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het KCC of de servicedienst een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgevegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

Emailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of emailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op niet-veterinaire diervoeders, voedermiddelen en additieven

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen. Het algoritme richt zich op zendingen met niet-veterinaire diervoeders, voedermiddelen en toevoegingsmiddelen. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van voedselveiligheid ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) 2017/625 en de Warenwet. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen van niet-conforme niet-dierlijke diervoeders, voedermiddelen en toevoegingsmiddelen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van voedselveiligheid. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit proces is om de adresgegevens (naam, adres en woonplaats) van een specifiek kadastraal perceel te achterhalen. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van twee basisregistraties: de Basisregistratie Personen (BRP) voor natuurlijke personen en de Nederlandse Handelsregister (NHR) voor niet-natuurlijke personen. Door deze gegevens te raadplegen, kan de juiste persoon of organisatie worden aangeschreven wanneer er sprake is van een overtreding tijdens een schouw.

# data[].attributes.lawfulBasis
Keur voor waterschap Hollandse Delta 2014

Waterschapsverordening Waterschap Hollandse Delta

Legger van oppervlaktewaterlichamen en kunstwerken voor waterschap Hollandse Delta

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij de schouw worden locaties via een app geregistreerd. Deze locaties worden geografisch gekoppeld aan kadastrale percelen. De (administratieve gegeven behorende bij de) kadastrale percelen worden gebruikt om informatie uit de BRP en NHR op te halen over de gebruiker van het perceel. Deze wordt als geadresseerde opgenomen in de brief die gegenereerd wordt, waarin ook de schouwovertreding beschreven en gevisualiseerd wordt.

# data[].attributes.proportionality
De voordelen van dit proces zijn dat er gebruik wordt gemaakt van betere kwaliteit gegevens dan de naam, adres en woonplaats (NAW-gegevens) die onderdeel zijn van de Basisregistratie Kadaster (BRK). Hierdoor kunnen vaker de juiste personen op een adres worden aangeschreven. Met de gegevens uit de Basisregistratie Personen (BRP) en het Nederlandse Handelsregister (NHR) kunnen we nauwkeuriger en actuelere informatie verkrijgen, wat leidt tot een verbeterde precisie bij het aanschrijven van de juiste persoon of organisatie in geval van een overtreding tijdens een inspectie of schouw.

# data[].attributes.humanIntervention
De verzamelde gegevens worden gebruikt om brieven te versturen naar de juiste geadresseerden. In het geval van een foutieve aanschrijving, wordt dit gemeld aan de Kamer van Koophandel (KvK) en/of de Basisregistratie Personen (BRP) om de onjuiste gegevens te corrigeren. Op deze manier wordt ervoor gezorgd dat de communicatie met de betrokkenen nauwkeurig en betrouwbaar blijft. Door mogelijke fouten tijdig te signaleren en te verhelpen, wordt de effectiviteit van het proces vergroot en kunnen misverstanden of vertragingen worden voorkomen.

# data[].attributes.risks
Een potentieel risico van het werken met basisregistraties is dat de gegevens mogelijk niet altijd actueel zijn. Om dit risico te minimaliseren, is er echter een terugmeldingsmechanisme ingebouwd. Wanneer er signalen zijn dat de gegevens in een basisregistratie mogelijk niet kloppen of verouderd zijn, wordt er een terugmelding gedaan aan de bronhouder van die basisgegevens.

De bronhouder is verantwoordelijk voor het beheer en de actualisering van de gegevens in de basisregistratie. Door terugmeldingen te ontvangen, kan de bronhouder eventuele fouten of verouderde informatie corrigeren en de basisregistratie up-to-date houden. Dit draagt bij aan de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de gegevens die in het proces worden gebruikt. Het terugmeldingsmechanisme is dus een essentieel onderdeel van het systeem om de kwaliteit van de basisregistraties te waarborgen.

# data[].attributes.sourceData
Basisregistratie Kadaster

Gemeentelijke Basisregistratie

Handelsregister

registratie van schouwovertredingen waterschap Hollandse Delta

# data[].attributes.goal
Het digitaal toegankelijk en doorzoekbaar maken van historische handgeschreven documenten voor onderzoekers en andere geïnteresseerden. Geen impact.

# data[].attributes.methodsAndModels
Met machine learning en Handwritten Text Recognition (HTR)-technieken worden AI-modellen getraind op het herkennen van handschriften. Vanaf 19e-eeuwse- en modernere handschriften.

Architectuur van het model

De HTR is uitgevoerd met verschillende specifieke en generieke AI-modellen binnen Transkribus, gebruikmakend van convolutional neural networks en transformer neural networks.

# data[].attributes.proportionality
Historisch onderzoek makkelijker maken. Hierdoor hebben meer mensen toegang tot historisch bronmateriaal.

# data[].attributes.humanIntervention
De AI-modellen zijn binnen de tool Transkribus door medewerkers van het streekarchief getraind. De computergelezen teksten (handwritten text recognition (HTR)) worden achteraf steekproefsgewijs gecontroleerd en waarnodig gecorrigeerd. Derden die fouten ontdekken kunnen dit melden bij het streekarchief. Na beoordeling van de melding kan dit leiden tot een correctie.

# data[].attributes.risks
De risico’s zijn laag. Het streekarchief verwerkt alleen openbare documenten met HTR. Transkribus is voortgekomen uit een EU Horizon 2020 programma een daarna doorontwikkeld tot een Europese coöperatie met een groot aantal internationale erfgoedinstituten als leden. Alle data en metadata worden op Europese servers gehost en voldoen aan de AVG.

# data[].attributes.sourceData
Transcripties en Ground Truth

De dataset bevat machinegelezen transcripties en Ground Truth (trainingsmateriaal) van historische handschriften uit het openbare deel van de Burgerlijke Stand. Periodiek worden nieuwe scans met HTR toegevoegd.

# data[].attributes.goal
DOEL: Bijstand is altijd aanvullend op inkomensbronnen, waaronder ook alimentatie. Met het berekenen van alimentatie, kan de gemeente het inkomen aanvullen tot bijstandsniveau.
IMPACT: Er wordt een bijdrage berekend en opgelegd. Consequenties hiervan voor een Bubger kan zijn dat men een onderhoudsbijdrage moet gaan betalen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Als u scheidt van uw partner, dan kan het nodig zijn om afspraken te maken over de alimentatie. Dat kan bijvoorbeeld als de ene partner een baan heeft en de ander niet. Alimentatie is bedoeld voor levensonderhoud, zoals boodschappen, huur en zo meer meer, zodat de partner een eigen leven kan leiden. Alimentatie kan ook bedoeld zijn voor het onderhoud van kinderen. Krijgt u bijstand van de gemeente? Dan is uw partner verplicht u geld te geven voor de kosten van levensonderhoud. Het kan dan zijn dat u hiervoor geen alimentatie heeft afgesproken of dat een rechter die heeft opgelegd. In dat geval wil de gemeente weten hoeveel geld u krijgt voor uzelf of het onderhoud van uw kinderen. Krijgt u geld voor onderhoud, dan kan het zijn dat de gemeente uw bijstandsuitkering verlaagt. U krijgt dan minder geld. Om te weten hoeveel geld u krijgt van uw ex-partner, gebruikt de gemeente een instrument op de computer. Dat instrument heet INA. Is bekend hoeveel onderhoudsgeld u krijgt, dan kan de gemeente uw bijstandsuitkering aanpassen. Het algoritme van INA houdt daarbij rekening met uw inkomen, het aantal en de leeftijd van kinderen, en of u bijvoorbeeld veel of weinig huur of hypotheek moet betalen. Verandert er iets aan uw situatie? Dan moet u dit zelf aan de gemeente doorgeven. De gemeente berekent dan opnieuw de hoogte van uw bijstand.

# data[].attributes.proportionality
De berekening is door de herziening altijd up-to-date. INA wordt ook gebruikt door Rechterlijke macht en advocatuur.

# data[].attributes.humanIntervention
Invoer van data in INA programma wordt gecontroleerd door kwaliteitsmedewerkers

# data[].attributes.risks
De risico's zitten in de invoer en de omgang met de uitkomsten van de rekentool. Vaak zijn de gegevens van het moment van uit elkaar gaan niet beschikbaar, en wordt er gerekend met de huidige situatie

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

Disclaimer: De gemeente Coevorden gebruikt niet alle e-diensten die genoemd worden. Onderstaand een overzicht van de e-diensten die worden afgenomen van de leverancier PinkRoccade Local Govermant.

Processen burger

De volgende e-diensten zijn beschikbaar voor inwoners van de gemeente Coevorden:

- Geboorte aangifte

- Voornemen huwelijk

- Voornemen geregistreerd partnerschap

- Vermissing identiteitskaart of paspoort

- Indienen toestemmingsformulier reisdocument

- Verhuizing binnen Nederland

- Verhuizing naar het buitenland

- Aanvraag stempas

- Aanvraag volmacht

- Aanvraag kiezerspas

- Aanvraag uittreksel BRP

- Aanvraag afschrift Burgerlijke stand

- Verzoek geheimhouding persoonsgegevens

- Verzoek wijziging naamgebruik

- Aanvraag bewijs van in leven zijn

- Aanvraag Verklaring Omtrent het Gedrag

- Aanvraag bewijs van Nederlanderschap

Burgerportaal Processen onderneming

De volgende e-diensten zijn beschikbaar voor ondernemingen binnen de gemeente Coevorden:

- Overlijden aangeven

- Aanvraag uittreksel BRP

- Aanvraag afschrift Burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Voorheen moesten melders zelf kiezen bij welke hoofd- en subcategorie hun melding het beste paste, zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Door het algoritme hoeft dit niet meer; de (sub)categorie wordt bepaald op basis van de meldingstekst en de melding wordt automatisch ingedeeld. Dit scheelt de melder (de inwoner) werk en de medewerker ook, aangezien (meestal) zonder tussenstappen de melding direct doorgaat naar het team dat deze moet afhandelen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht. Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort.

# data[].attributes.proportionality
Reden om het algoritme te gebruiken is de efficiëntieslag die ermee gemaakt wordt.

# data[].attributes.humanIntervention
Meldingen komen niet altijd in de goede categorie terecht en het algoritme herkent ook niet altijd in welke categorie de melding moet komen (en zet deze dan in categorie Overig). In die gevallen moet de melding nog handmatig in de goede categorie worden gezet.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Klein risico is dat het algoritme een melding in een verkeerde categorie zet. In dat geval kan het zijn dat een melder vervolgvragen krijgt die niets te maken hebben met de gemaakte melding. In dat geval krijgt de melder altijd nog de optie dat de vragen niet van toepassing zijn, maar zou verwarring kunnen veroorzaken.

# data[].attributes.sourceData
Meldingsteksten worden gebruikt voor het algoritme. Tijdens het maken van een melding kan de melder op een nieuwe pagina ervoor kiezen een telefoonnummer of e-mailadres achter te laten, maar deze gegevens worden enkel gebruikt voor het geven van een terugkoppeling bij statusverandering. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt ook niet voor het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.goal
Het algoritme automatische gezichtsbeeldvergelijking ondersteunt de beslissingen die door deskundigen worden genomen. Het wordt ingezet naast het onderzoek dat alleen door de deskundigen wordt gedaan. Het algoritme wordt ingezet om het eindoordeel nog objectiever te maken omdat van een algoritme goed kan worden gemeten op welke manier en hoe goed het werkt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het betwiste gezichtsbeeld en het referentiebeeld worden aan de software aangeboden. De software maakt gebruik van een algoritme dat uit elk van de beelden kenmerken van het gezicht haalt en bepaalt in welke mate de gezichtsbeelden met elkaar overeenkomen. De mate van overeenkomst tussen beide beelden wordt uitgedrukt in een score. De interpretatie van de score gebeurt weer door deskundigen. Voor elke casus beoordelen we opnieuw of het algoritme kan worden ingezet.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme maakt het mogelijk om het gezichtsbeeldvergelijkend onderzoek efficiënter en effectiever uit te voeren. In combinatie met de beoordeling van de beelden door een mens, is het resultaat van het onderzoek betrouwbaarder en heeft het meer bewijskracht in een strafrechtelijk onderzoek.

# data[].attributes.humanIntervention
Het gezichtsbeeldvergelijkend onderzoek waarin het algoritme wordt gebruikt heeft menselijke tussenkomst. Vooraf wordt bepaald of het algoritme geschikt is voor het onderzoeksmateriaal, achteraf wordt bepaald wat de uitkomst precies betekent voor de onderzoeksvraag. Het resultaat van de automatische gezichtsbeeldvergelijking wordt meegenomen bij de uitkomst van het onderzoek waarbij de mens kijkt en de gezichtbeelden vergelijkt. Het algoritme wordt gebruikt naast het oordeel van de deskundige.

# data[].attributes.risks
specificatie volgt

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme maakt gebruik van een gezichtsbeeld van een persoon op een camerabeeld (vaak een onbekend persoon) en een gezichtsbeeld van een bekend persoon (vaak een politiefoto van een verdachte). De gezichtsbeelden zijn persoonsgegevens.

# data[].attributes.contactEmail
Als er vragen zijn over de toepassing van dit algoritme, of over algoritmen in het algemeen, dan adviseren we u contact op te nemen met de communicatieafdeling van het NFI. Daarnaast kunt u voor informatie over dit onderwerp terecht op www.nfi.nl

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door het Nederlands Forensisch Instituut ontwikkeld.

# data[].attributes.goal
Vroegsignaleren van (schuld)problemen bij inwoners. Als de problemen vroeg gesignaleerd worden kan een kleine interventie/advies al voldoende zijn

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet gemeentelijke schuldhulpverlening

# data[].attributes.methodsAndModels
Schuldeisers maken melding van een betalingsachterstand, waarna de Gemeente hiervan signaal krijgt en het op kan pakken

# data[].attributes.proportionality
Meldingen van schuldeisers worden automatisch doorgezet naar de Gemeente. Het alternatief zou zijn dat schuldeisers de melding handmatig doorzet, wat uiteindelijk dezelfde uitkomst heeft

# data[].attributes.humanIntervention
Om de gegevens van RIS matching te matchen met de gegevens van de Gemeente dient een menselijke handeling uitgevoerd te worden. Deze match dient handmatig gestart te worden

# data[].attributes.risks
Het registratie- en informatiesysteem genaamd ‘RIS Matching’ wordt geleverd door het bedrijf Inforing, een bedrijf dat dit systeem aan 200 gemeenten levert. Zij voeren regelmatig zogenaamde ‘pen- en hacktesten’ uit, om te controleren of het systeem niet gehackt kan worden door derden. Ook zorgen zij ervoor dat persoonsgegevens veilig beheerd zijn en niet worden verkocht aan derden. Ook de beveiliging ligt bij Inforing. De beveiliging voldoet aan de BIO-standaard. Burgers kunnen op elk moment aangeven dat zij niet in het systeem willen worden vermeld

# data[].attributes.sourceData
Gegevens RIS Matching, Data Gemeente afdeling WMO

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Woo en AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Het gebruik van de tool neemt werk uit handen.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek opnieuw getraind.

# data[].attributes.risks
Risico is minimaal omdat een medewerker van de gemeente altijd de laatste toets doet.

# data[].attributes.organization
SED Organisatie (Gemeente Stede Broec, Enkhuizen, Drechterland)

# data[].attributes.goal
Het rekenmodel controleert uw persoonsgegevens. Er zijn dan  twee mogelijkheden:

1. er is niets bijzonders aan de hand;

2. er is wel iets bijzonders aan de hand.

Indien er wel iets bijzonders aan de hand is komt de aanvraag in een wachtkamer.

Vanuit deze wachtkamer controleert een medewerker de aanvraag.

Het rekenmodel kan nooit een aanvraag afkeuren. Afkeuren doet doet de medewerker.

Bijzondere omstandigheden zijn per aanvraag verschillend. Maar als u, bijvoorbeeld, gisteren een wijziging heeft doorgegeven en vandaag opnieuw een wijziging indient, is dat reden voor een controle.

# data[].attributes.lawfulBasis
BRP

# data[].attributes.methodsAndModels
De digitale aangiften en aanvragen komen automatisch aan in de BRP registratie van de gemeente. De gemeente bepaalt per
eDienst de methode van verwerken: volledig automatisch of na een beoordeling van een medewerker.
De gemeente kan ook een combinatie kiezen. In dat geval beoordeelt een medewerker alleen aanvragen die (bijvoorbeeld) een geüploade bijlage hebben, of waarbij de automatische controles hiertoe aanleiding geven.
Ook kan de gemeente kiezen voor een automatische verwerking van een binnengemeentelijke verhuizingen maar
hervestigingen (een inschrijving van buiten de gemeente) eerst te beoordelen.

De automatische controles op personen en/of adressen leiden, als dat nodig is, tot een waarschuwing voor de medewerker.

# data[].attributes.proportionality
In praktijk blijkt dat veel aanvragen eenvoudig en zonder bijzonderheden zijn. Zodra die aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden, reduceert de wachttijd hiervoor. Voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt blijft dan meer tijd over. Ook ingewikkelde situaties zullen sneller en nauwkeuriger beoordeeld worden.

In beide situaties wordt u als klant beter geholpen.
Dit alles heeft een positief effect op de kwaliteit van de BasisRegistratie Personen (BRP). De BRP wordt namelijk door veel organisaties gebruikt als bron voor hun eigen registratie.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen
automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een
medewerker gecontroleerd. De medewerker controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of
afwijzen. Afwijzen is een actie van de medewerker, nooit van het algoritme.

# data[].attributes.risks
Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Na uw inlog met DigiD bevraagt het systeem uw persoonsgegevens en vergelijkt deze met gestelde voorwaarde.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Doel

Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een medewerker beoordeeld. Bij  een afwijzing is het altijd de medewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel is maskeren van persoonsgegevens. Impact is laag. Een laatste toets wordt door een medewerker uitgevoerd.

# data[].attributes.proportionality
Belangrijkst doel om anonimiseringstool in te zetten komt voor uit publicatieverplichtingen waarin privacy gevoelige gegevens niet zichtbaar mogen zijn.

# data[].attributes.humanIntervention
Elke gemaskeerde tekst in een document wordt door een medewerker goedgekeurd of afgekeurd.

# data[].attributes.risks
Laag risico

# data[].attributes.sourceData
Persoons- adresgegevens, en overige gegevens waarvan voorkomen moet worden dat deze te herleiden zijn naar een persoon.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.name
ChangeMapp - verandering in de buitenruimte

# data[].attributes.goal
De provincie heeft een wettelijke verantwoordelijkheid om (delen van) de Basisregistratie Grootschalige Topografie (BGT) bij te houden en goed beheer en onderhoud van haar infrastructuur te organiseren. Het ChangeMapp-algoritme helpt om de BGT en het overzicht van de te beheren infrastructuur actueel te houden, en laat tegelijkertijd zien dat deze informatie actueel is. Vanaf 2024 vraagt toezichthouder BZK in de ENSIA BGT-zelfevaluatie om de inzet van mutatiedetectie. Het doel is mutaties (veranderingen) in de buitenruimte gemakkelijker te kunnen detecteren. Zijn er veranderingen geweest aan bouwwerken (BGT/BAG) of zijn er veranderingen in grijs/groen/blauw objecten (BGT)? Zijn er dakkapellen (WOZ) en zonnepanelen geplaatst? Met ChangeMapp krijgen we een geografisch of administratief bestand met de relevante veranderingen, of mutaties, ten opzichte van de huidige BGT, BAG of WOZ.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het algoritme wordt voornamelijk ingezet voor de Wet Basisregistratie Grootschalige Topografie en ook indirect voor de Wegenwet. De Wet BGT verplicht de provincie om de BGT-kaart actueel te houden, en de Wegenwet verplicht de provincie om haar wegen te onderhouden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme gebruikt beeldverwerking om luchtfoto’s te vergelijken met een bestaande BGT-dataset en levert mogelijke afwijkingspunten in een GIS-bestand aan ter beoordeling van mensen. Het algoritme is niet zelflerend.

Luchtfoto's worden geanalyseerd en de toepassing geeft middels een kleurenvlak op de foto aan waar mutaties ten opzichte van de kaart plaats hebben gevonden. Het resultaat van ChangeMapp zijn nulmetingen, signaleringen en/of karteringen van voor de BGT, BAG en WOZ relevante objecten. Deze worden geleverd als geometrische bestanden (bijvoorbeeld Shapefiles), administratieve bestanden (bijvoorbeeld Excel) en werkprojecten (bijvoorbeeld QGIS projecten). De huidige scope van behandelde objecten is:

Signalering en kartering van bouwwerken t.o.v. de BGT, BAG of samengestelde kaart van bouwwerken.

Signalering van grijs/groen/blauw objecten t.o.v. de BGT.

Nulmeting en/of signalering van dakkapellen t.o.v. de WOZ.

Nulmeting en/of signalering van zonnepanelen t.o.v. de WOZ of een andere referentiebestand.

De resultaten worden voorzien van verscheidene attributen als classificaties en andere objecteigenschappen.

De provincie maakt alleen gebruik van de BGT-kant van het algoritme en is een (optioneel) onderdeel van de reguliere datakwaliteitsprocessen van de BGT gegevensbeheerders van de provincie.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een efficiënte manier om de 'buitenwereld' met de 'data-binnenwereld' te vergelijken. Andere overwogen methodes zijn meer arbeids- en/of kostenintensief. Andere methodes zijn bijvoorbeeld handmatig beeldmateriaal nalopen, LiDAR-scanauto's, gegevens opnieuw inwinnen, en steekproefregimes. De nadelen zijn minimaal, omdat de resultaten niet direct te verwerken zijn en dus altijd menselijk moeten worden beoordeeld, er geen persoonsgegevens worden verwerkt, en er alleen openbare bronnen worden geraadpleegd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme levert een geo-bestand op, die wordt beoordeeld door gegevensbeheerders van de provincies. Het algoritme doet zelf geen aanpassingen, en doet ook geen concrete suggesties voor aanpassingen, maar signaleert alleen locaties met een mogelijke mutatie. Gegevensbeheerders verzamelen vervolgens op reguliere wijze de ontbrekende gegevens en werken de relevante gegevens hiermee bij.

# data[].attributes.risks
De juridische en ethische risico's zijn beperkt, omdat de resultaten niet direct te verwerken zijn en dus altijd menselijk moeten worden beoordeeld. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt, en alleen openbare bronnen worden geraadpleegd. Het algoritme wordt aanvullend gebruikt naast bestaande werkwijzen en er wordt dus niet zwaar op vertrouwd. De toezichthouder moedigt het gebruik van mutatiedetectie ook aan, wat het beperkte risico laat zien. Andere risico's worden niet gezien.

# data[].attributes.sourceData
Informatie uit openbare bronnen: de Basisregistratie Grootschalige Topografie en luchtfoto's van Beeldmateriaal Nederland.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is er aan bijdragen dat informatie die per e-mail wordt verzonden, op de juiste wijze wordt beveiligd. Dat houdt in: met het juiste beveiligingsniveau. Het algoritme draagt hier aan bij door verzenders van een e-mailbericht te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen om deze informatie veilig te verzenden. als de verzender hiervoor kiest, dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactor authenticatie door de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van het algoritme draagt eraan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een menselijke inschatting of een door mensen samengestelde woordenlijst. Daarnaast heeft het algoritme geen invloed op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
De gebruiker maakt zelf de keuze om een e-mail wel of niet beveiligd te versturen, op basis van een aanbeveling van het algoritme. Voor bepaalde e-mails vindt de keuze om beveiligd te versturen, geautomatiseerd plaats op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail wel of niet beveiligd te versturen.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, dan wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. De beheerders van gemeente Almelo beschikken over een beheerdersdashboard waarin de bijzonderheden met betrekking tot de inzet van de tool worden gevolgd.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met de informatie over het wel of niet beveiligd versturen van deze berichten. De anonimisering vindt plaats in meerdere stappen, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en daardoor is het onmogelijk om de originele berichten te achterhalen.

# data[].attributes.name
Verhoudingen van pasfoto voor een reisdocument controleren

# data[].attributes.goal
Je komt in aanraking met dit algoritme wanneer je een paspoort of ID-kaart aanvraagt. Bij de gemeente controleren medewerkers of de pasfoto voldoet aan de eisen. Het algoritme ondersteunt bij de controle op vier eisen.

Staan de ogen op de foto op een horizontale lijn?

Is het hoofd gecentreerd afgebeeld op de foto?

Is het hoofd niet te klein of te groot weergegeven?

Is het hoofd volledig afgebeeld?

Het algoritme voert uitsluitend metingen uit op verhoudingen. Hiervoor werd die taak uitgevoerd door medewerkers zelf met een liniaal.

Als de foto ook na menselijke controle niet voldoet, moet de burger een nieuwe foto aanleveren.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Paspoortwet (artikel 3 lid 2) schrijft voor dat een reisdocument voorzien moet zijn van een foto. Voor een goed beeld van de aanvrager moet de foto voldoen aan een aantal eisen. Dit is uitgewerkt in een aantal Paspoortuitvoeringsregelingen. Zo moet de foto scherp zijn, in kleur, en moet het hoofd helemaal zichtbaar zijn. De fotomatrix is gebaseerd op de door de internationale standaarden van DOC9303 en ISO 19794:5 vastgestelde criteria.

Deze fotomatrix is hier te downloaden:

https://www.rvig.nl/fotomatrix

Er zijn ook uitzonderingen genoemd:

Om godsdienstige of levensbeschouwelijke redenen mag je je hoofd bedekken.

Je kunt om fysieke of medische redenen afwijken van de eisen, soms is daar verklaring van een arts of medische instelling voor nodig.

Voor kinderen jonger dan zes jaar hoeven niet aan alle eisen te voldoen.

Dat er voldaan moet worden aan deze fotomatrix staat genoemd in de verschillende paspoortuitvoeringsregelingen:

Paspoortuitvoeringsregeling Nederland artikel 28

Paspoortuitvoeringsregeling Caribische landen artikel 40

Paspoortuitvoeringsregeling Koninklijke Marechaussee artikel 17

Paspoortuitvoeringsregeling Buitenland artikel 42

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme is gemaakt met support vector machine (SVM), een vorm van machinaal leren. Na het trainen en testen daarvan is deze in gebruik genomen. Het algoritme is sindsdien vastgezet en leert niet meer zelf verder. Het algoritme bepaalt de positionering mede op basis van de contrasten van pixels op de foto.

# data[].attributes.proportionality
De kwaliteit van de foto in het reisdocument is belangrijk voor de controle van iemands identiteit. Dit moet daarom zorgvuldig gebeuren. Een algoritme kan daarbij een medewerker Burgerzaken ondersteunen om die beoordeling te verbeteren en te versnellen. Het helpt ze sneller en nauwkeuriger te bepalen of de kwaliteit van de foto goed genoeg is; voldoet deze aan de eisen die daaraan gesteld worden? Een foto die voldoet aan de eisen is in het belang van de burger. Het verkleint namelijk de kans op fouten bij identificatie, bijvoorbeeld bij een grenscontrole. Het alternatief is dat een medewerker met een speciale liniaal moet controleren of de foto voldoet aan de eisen. Dat kost meer tijd en is minder nauwkeurig.

Deze beslissing is geen automatisch besluit. De medewerker neemt na het resultaat van het algoritme het besluit. De medewerker kan daarbij afwijken van het algoritme.

# data[].attributes.humanIntervention
Dit algoritme ondersteunt medewerkers Burgerzaken bij de beoordeling van de kwaliteit van een pasfoto bij aanvraag van een reisdocument. Deze ambtenaar neemt uiteindelijk het besluit: voldoet de foto aan de kwaliteitseisen? Ook wanneer het algoritme de foto heeft afgekeurd, kan de ambtenaar de foto accepteren, om een aantal redenen. De medewerker kan ook de foto alsnog afkeuren nadat het algoritme deze goedkeurde. Bijvoorbeeld vanwege eisen waar het algoritme niet op controleert. Denk aan een onscherpe foto of glimmende plekken op het gezicht.

Redenen om foto’s te accepteren die niet aan de eisen voldoen:

Lichamelijke of medische redenen;

Iemand is jonger dan zes jaar;

Godsdienstige of levensbeschouwelijke redenen;

Onjuiste beoordeling van het algoritme.

Deze gegevens worden om privacy redenen niet op deze manier niet geregistreerd. Alleen geregistreerd wordt: “Uitzondering fotomatrix” of “Uitzondering Aanvraagstation”.

De uitkomst van het algoritme wordt ook niet geregistreerd, alleen weergegeven in het scherm.

# data[].attributes.risks
Er is een basisbeveiligingsniveau toets afgenomen op juni 2022. Er zijn geen grote risico’s voor beschikbaarheid, veiligheid of integriteit op dienstverlening gevonden, door gebruik van het foto-algoritme.

Er zijn maatregelen genomen om bias (voordelen) te voorkomen. Het algoritme is getraind op verschillende bronnen met fotomateriaal met verschillende demografische kenmerken. Er zijn ook geen specifieke problemen bekend. Een behandelaar heeft altijd de mogelijkheid een foto toch goed te keuren als het algoritme anders adviseert.

Niet geregistreerd worden de redenen om foto’s toch te accepteren, nadat het algoritme heeft besloten dat ze niet aan de eisen voldoen. Dit vanwege privacyrisico’s rondom die registratie, want de redenen zijn bijvoorbeeld medisch of godsdienstig.

# data[].attributes.sourceData
Voor het trainen, testen en valideren worden afzonderlijke datasets gebruikt. De trainings-, test- en validatiedataset bevatten representatieve gegevens van de wereldbevolking.

# data[].attributes.goal
Leges zijn feitelijk vergoedingen voor gemeentelijke dienstverlening. De tarieven worden vastgesteld door de gemeenteraad en staan in de Legesverordening. Om leges te kunnen heffen moeten gemeenten grondslagsoorten en legessoorten specificeren. Leges worden berekend over een grondslag. De grondslagsoort bepaalt waar de grondslag voor de legesberekening gevonden moet worden. De legessoort bepaalt de berekening om tot het legesbedrag te komen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Elke gemeente stelt jaarlijks de zogenaamde legesverordening vast. In deze legesverordening staat hoe de leges berekend moeten worden en waarover deze geheven worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
Vast tarief: Bij deze berekeningsmethode wordt niets berekend. Een grondslagsoort is daarom ook niet van toepassing.

Percentage: Bij deze berekeningsmethode wordt een percentage van de grondslag berekend. Dit percentage kan positief (toeslag) of negatief (korting) zijn.

Schalen: Bij deze berekeningsmethode wordt één berekening uitgevoerd, afhankelijk van de schaal waarbinnen de grondslag valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er meerdere rekenregels zijn, waarvan er altijd maar één van toepassing kan zijn. Als de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt deze schaal gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn.

Schijven: Bij deze berekeningsmethode wordt voor elke schijf een berekening uitgevoerd, voor dat deel van de grondslag dat binnen de schijf valt. Deze berekeningsmethode past men toe wanneer er een gestaffelde berekening nodig is. Als een deel van de grondslag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt dat deel van de grondslag voor de berekening van deze schijf gebruikt. Voor de berekening wordt de grondslag afgerond. De factor en het basisbedrag kunnen zowel positief als negatief zijn. Na de berekening wordt het bedrag afgerond. Na afronding wordt gecontroleerd of het bedrag tussen het minimum en maximumbedrag ligt. Als het bedrag hoger ligt dan het maximum, dan wordt het maximum gebruikt. Als het bedrag tussen het minimum en het maximum ligt, dan wordt het bedrag gebruikt. Als het bedrag lager ligt dan het minimum, dan wordt het minimum gebruikt.

# data[].attributes.proportionality
Omdat er veel verschillende grondslagen en legessoorten zijn, die ook per jaar kunnen verschillen is het handig om dit zelf één keer in te vullen en daarna met de rekenregels de juiste legesbedragen te berekenen. Wanneer medewerkers dit handmatig moeten doen is de kans op fouten groter en duurt het langer om tot het juiste legesbedrag te komen.

# data[].attributes.humanIntervention
Verantwoordelijke en gemachtigde medewerkers accorderen handmatig alle berekende leges voordat deze gefactureerd kunnen worden. Dit is een menselijke interactie die niet overgeslagen kan worden. Deze handeling wordt ook duurzaam vastgelegd in de applicatie. Initiatiefnemers (burgers en organisaties) hebben het recht bezwaar te maken tegen de opgelegde leges of in beroep te gaan tegen een afgewezen bezwaar.

# data[].attributes.risks
De risico's zijn minimaal, doordat een medewerkers altijd het resultaat nog beoordeelt.

# data[].attributes.goal
Om te voldoen aan wet- en regelgeving moet de Omgevingsdienst Noordzeekanaalgebied bij bepaalde Omgevingswet-procedures (voor bedrijven in specifieke categorieën) een adviesverzoek doen bij ketenpartners en de aanvraag ter informatie aanbieden aan de Arbeidsinspectie. Het automatiseren van dit proces heeft als primair doel het geven van een kwaliteitsimpuls: door het automatisch uitzetten van een adviesverzoek wordt het advies altijd tijdig gevraagd. Daarnaast levert de automatisering een tijdsbesparing op, waardoor vergunningverleners meer tijd overhouden voor inhoudelijk werk.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.proportionality
Door automatisering kan het uitzetten van de adviesverzoeken niet meer worden vergeten door een van de vergunningverleners. De risico's worden als erg laag ingeschat, daarom zijn de verwachte baten een stuk groter.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij de inhoudelijke behandeling van de Omgevingswet-procedure kan de vergunningverlener altijd nalopen of de juiste adviesverzoeken zijn uitgezet. Fouten kunnen zo worden geconstateerd en hersteld.

# data[].attributes.risks
Na afloop van de verwerking wordt een mail gestuurd naar de vergunningverleners met informatie over de behandelde Wabo-procedures. Aan de hand van deze mails (die de behandelde zaaknummers bevatten) kan gecheckt worden of alles goed is gegaan.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra inspanning voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk ervoor te kiezen om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval (het niet automatisch onveilig versturen) kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De algehele prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het gaat om een pilot. Doel is het meten van drukte. Het algoritme is niet bedoeld om mensen te herkennen of iets te doen met persoonsgegevens.

# data[].attributes.lawfulBasis
Gemeentewet. Artikel 172 Handhaving openbare orde (camerabeelden) en Artikel 151C (verwerking camerabeelden onder regie van de politie).

# data[].attributes.methodsAndModels
De camera neemt op, een aantal seconden. De server die vlak naast de camera staat telt het aantal personen en verwijdert de data. Het algoritme is getraind om mensen te herkennen in verschillende situaties zoals bijvoorbeeld op de fiets, in een rolstoel of kruipend.

# data[].attributes.proportionality
Het is een privacy vriendelijke manier van druktemeting.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de verkeersregelaar acteert op basis van de data. Burgers krijgen met het effect van het algoritme te maken als bij grote drukte mogelijk wegen worden afgesloten en omleidingen worden gevormd.

# data[].attributes.risks
Er is een risico dat iemand fysiek het systeem hackt. Bij een voorloper van dit experiment is een ethische impact assessment (AIIA) gedaan. Bij dit experiment is het Ethische kader van de Digitale Spiegelstad gebruikt. Ook zijn DPIA's uitgevoerd (de DPIA druktemeting) waarin de risico's en maatregelen zijn beschreven t.a.v. privacy. Er is geen bias, want de personen worden geteld zonder voorkeur. De keuze waar de camera's hangen is bij de vorige pilot gemaakt samen met de handhavers.

# data[].attributes.sourceData
Camerabeelden.

# data[].attributes.name
De informatievraag Aanhef in de BRP API Personen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
De aanhef van een persoon zonder partner wordt samengesteld door geslacht, de voorletters, voorvoegsels en geslachtsnaam te combineren.  De aanhef wordt voorafgegaan door "Geachte" gevolgd door "mevrouw", "heer" of de voorletters, afhankelijk van het geslacht.

De aanhef van een persoon met een (ex-)partner wordt samengesteld door geslacht, de voorletters, voorvoegsels en geslachtsnaam te combineren. De aanhef wordt voorafgegaan door "Geachte" gevolgd door "mevrouw", "heer" of de voorletters, afhankelijk van het geslacht.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het wel of niet gebruik van puntjes achter de voorletters, of spaties tussen de voorletters.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Voornamen

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam

Geslachtsnaam

Adellijke titel of predicaat

Aanduiding naamgebruik

Geslacht

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam partner

Geslachtsnaam partner

Adellijke titel of predicaat partner

# data[].attributes.goal
Inspecteurs gebruiken de resultaten van het risicomodel, samen met andere informatie, om te bepalen welke asbestmeldingen het grootste risico vormen en dus prioriteit hebben voor een inspectie.

# data[].attributes.lawfulBasis
In de Arbowetgeving staan specifieke regels voor tot het melden van asbestsaneringen. Deze regels zijn te vinden in het Arbobesluit, hoofdstuk 4, afdeling 5. ‘Aanvullende voorschriften asbest’

# data[].attributes.methodsAndModels
Het risicomodel maakt gebruik van een supervised machine learning model (random forest classifier), waarbij patronen in diverse databronnen worden geanalyseerd om de kans op een onjuist uitgevoerde asbestverwijdering te voorspellen. Dit gebeurt op basis van een dataset van inspecties en meldingen uit het verleden. Bij een deel van deze inspecties heeft de inspecteur een overtreding geconstateerd. Deze informatie wordt gebruikt bij het trainen van het model, samen met andere databronnen. Het model berekent een risicoscore voor elk gemelde asbestsanering.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van dit risicomodel is dat de inspecteur naar plaatsen gaat met de grootste risico’s. Dit maakt de inzet van inspecteurs efficiënter. Het heeft ook een voordeel voor bedrijven die asbestsaneringen uitvoeren met een klein risico. De kans dat zij te maken krijgen met een inspectie wordt verkleind.

# data[].attributes.humanIntervention
De inspecteur beoordeelt de resultaten van het risicomodel. Hiermee kan hij de locaties kiezen met de hoogste risicoscore.

# data[].attributes.risks
De Arbeidsinspectie inspecteert elk gecertificeerd asbestsaneringsbedrijf in beginsel tenminste eens in de drie jaar.

De inspecties met IPA vormen een deel van het totaal aantal uitgevoerde inspecties. Een deel van de inspecties vindt reactief plaats. Dit betekent inspecteren naar aanleiding van meldingen van burgers en overige toezichthouders. Daarnaast wordt een deel van de saneringen willekeurig door de inspecteur geselecteerd. De resultaten van deze willekeurige inspecties worden weer gebruikt om de betrouwbaarheid van IPA te verbeteren.

Het risicomodel gebruikt bedrijfsinformatie, waaronder van de Kamer van Koophandel. Daarom zijn er maatregelen voor de veiligheid, toegang en kwaliteit van IPA. IPA wordt vaak gecontroleerd en elk jaar beoordeeld op deze onderdelen.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens uit meldingen uit het Landelijk Asbestvolgsysteem, historische asbest-inspectiegegevens, gegevens uit het Kamer van Koophandel Register en gegevens uit UWV Dienstverbanden (gepseudonimiseerd: geen persoonsnamen en een pseudo-BSN).

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen, bedrijven en instellingen op wie documenten betrekking hebben.

Transparantie omdat het gemeente Ede in staat stelt om informatie volgens regelgeving zoals de Woo te delen, actief danwel passief. Voor de burger over wie er gegevens in te publiceren documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy schending plaatsvindt daarmee voldoet aan de AVG. Dat geldt ook voor de bescherming van privacygegevens van de medewerkers van gemeente Ede.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg, hetzij in geanonimiseerde versie of deels gemaskeerd op basis van een andere grondslag. Voor de afdelingen binnen de organisatie die voor het afhandelen van een Woo-verzoek en/of publicatie van informatie verantwoordelijk zijn, betekent het dat ze voldoen aan wet- en regelgeving. Gebruik van de software verkort de doorlooptijd en draagt derhalve bij aan het binnen de wettelijke termijnen kunnen aanbieden van gevraagde informatie.

De risico impact van het algoritme is laag. Dat geldt voor personen (burgers, medewerkers van afnemende organisaties) en bedrijven en instellingen. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon, er is geen sprake van automatische beslissingen. Daarnaast heeft de tool als optie om handmatig informatie te maskeren die om andere redenen niet publiek gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met strategische informatie gemarkeerd worden, ter bescherming van de eigen organisatie of een partnerorganisatie (overheid, bedrijf of instelling). De grondslag van het anonimiseren of maskeren wordt vermeld in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Omgevingswet

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

Bekendmakingswet

Wet Open Overheid (WOO)

Wet Elektronische Publicaties (WEP)

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van slimme regels doorzoekt de software de teksten van elk document in het aangeboden dossier. Bepaalde teksten, woorden of karaktercombinaties worden herkend als naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

De software kan ingesteld worden op de mate van zekerheid waarin aan een voorwaarde voldaan wordt. Voor de medewerker wordt op het scherm aangegeven welke tekstfragmenten met zekerheid gelakt moeten worden, en welke in mindere mate aan de opgestelde slimme regel voldoet. Via het scherm kan de medewerker de voorstellen goed- of afkeuren, en ook wijzigen voor goedkeuring. Ook kan de medewerker zelf tekst markeren en voor aflakken in aanmerking laten komen, inclusief het toevoegen van een grondslag.

Het is mogelijk om een tweede medewerker het werk van de eerste te controleren. Als alle (pagina's van alle) documenten in het dossier zijn beoordeeld wordt de definitieve versie gecreëerd, in een geschikt formaat voor publicatie.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo heeft voorzien in Grondslagen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de AVG is zo'n grondslag voor niet Woo-gebonden publicaties. Zonder het gebruik van de software zou het anonimiseren van tekstfragmenten in documenten significant meer tijd in beslag nemen. Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is ook minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst en controle is in het gebruik altijd de norm. De software werkt op basis van een inrichtingsdocument. Gemeente Ede kan via dit inrichtingsdocument en verschillende mechanismen het algoritmegebruik afstemmen/parametriseren op de eigen unieke situatie. Er wordt een voorstel gedaan voor het anonimiseren van een tekstfragment aan een vakinhoudelijk persoon. Er is geen sprake van geautomatische beslissingen.

Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en markeert deze of duidt ze aan ongeacht de verdere inhoud van documenten. De vakinhoudelijk persoon behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze correct zijn, verbetert waar het moet. Eventueel kan dit werk ook binnen de software door een tweede persoon getoetst worden. Voor de burger betekent dit dat gemeente Ede aantoonbaar en proportioneel werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacyschending en voldoen daarmee aan de AVG.

# data[].attributes.risks
Om het risico dat documenten onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt er altijd controle door een mens plaats. Dit betreft een volledige controle waar de software op intuïtieve wijze gebruikt kan worden om te controleren of wijzigen/verrijken. Als er geen menselijke controle zou plaatsvinden bij het anonimiseren van documenten, kunnen er verschillende risico's ontstaan, met name als gevolg van het openbaar maken of publiceren van privacygevoelige gegevens. Deze tool in samenwerking met de mens, helpt dit te voorkomen:

Schending van Privacywetgeving:

Het onbedoeld openbaar maken van persoonlijke gegevens kan een schending van de privacywetgeving inhouden, zoals de AVG in de EU. Dit kan leiden tot aanzienlijke boetes en juridische sancties.

Identiteitsdiefstal:

Als persoonlijke identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen en sofinummers openbaar wordt gemaakt, kan dit leiden tot identiteitsdiefstal en financiële fraude.

Schade aan reputatie:

Zowel de reputatie van de individuen wiens informatie is gelekt als die van gemeente Ede die verantwoordelijk is voor het lek kunnen ernstige schade oplopen.

Verlies van Vertrouwen:

Het vertrouwen van het publiek en de betrokken stakeholders in de gemeente Ede kan afnemen, wat kan leiden tot een afname van de betrokkenheid en steun.

Persoonlijke Schade:

Individuen kunnen emotionele en psychologische schade ondervinden als hun persoonlijke gegevens, zoals medische of financiële informatie, openbaar worden gemaakt.

Exploitatie en Misbruik:

Openbaar gemaakte gegevens kunnen worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals staking, intimidatie of discriminatie.

Menselijke controle helpt om deze risico's te beperken door een extra laag van beoordeling en bevestiging te bieden dat de anonimiseringsprocessen adequaat zijn uitgevoerd voordat informatie openbaar wordt gemaakt.

# data[].attributes.sourceData
In het begin van het gebruik werd een inrichtingsdocument samengesteld door gemeente Ede in samenspraak met leverancier. Hierin staan voorkeuren van de gemeente Ede met betrekking tot het anonimiseren. Deze set wordt samengevoegd met het Basismodel van Octobox, dat standaard op zoek gaat naar personen te herleiden gegevens, zoals Burgerservicenummers, Bankrekeningnummers, telefoonnummers, e-mailadressen, datums, woonadressen en postcodes.

Gemeente Ede kan een voorkeur hebben om bepaalde namen niet te lakken (bewindspersoon, directeur) en andere juist wel. De namen van medewerkers kunnen ontbreken in het Basismodel en alvast op voorhand worden toegevoegd. Een andere voorkeur die gemeente Ede kan aangeven is bijvoorbeeld het formaat waarin een e-mailadres onherkenbaar gemaakt wordt.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gerepareerd of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van, voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor was het soms lastig om de juiste categorie te vinden. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het beste past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie “overig’’ ingedeeld worden, komen terecht bij de afdeling Service & Informatie (S&I). Daar beoordeelt één van de medewerkers de melding en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het S&I team) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het S&I team bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn. In eerste instantie hebben we  meldingen uit het verleden gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het S&I-team of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. De applicatie Signalen is nog in ontwikkeling. Er wordt onderzocht of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan een telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om deze persoon terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt. De contactgegevens worden na verloop van een jaar geanonimiseerd en meldingen die afgehandeld zijn worden na vijf jaar in zijn geheel verwijderd.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.leeuwarden.nl/privacy-en-avg/privacy/

# data[].attributes.provider
Dit is een common ground project bij de gemeente Amsterdam. De definitieve versie kan door  gemeenten zelf beheerd worden. Leeuwarden heeft  hosting en technisch applicatiebeheer bij een marktpartij.

# data[].attributes.name
De informatievraag Aanschrijfwijze in de BRP API Personen

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is om gerichte informatie te verstrekken aan organisaties die gebruikmaken van de BRP (gebruikers), in plaats van losse gegevens die de gebruikers zelf moeten verwerken tot informatie. Het algoritme zet de losse gegevens om in informatie, op basis van regels. Die informatie wordt vanuit de centrale BRP verstrekt aan gebruikers, in plaats van de gehele set gegevens die nodig is om tot die informatie te komen. Hierdoor worden er minder gegevens verstrekt aan de BRP-gebruikers; hiermee wordt dataminimalisatie bereikt.

Naast dataminimalisatie kent de inzet van algoritmes in de BRP API's de volgende doelstellingen.

Het voorkomen van fouten bij het gebruik van BRP-gegevens, zoals een foutieve afleiding van de aanschrijfnaam op basis van losse naamgegevens, zodat de rechten van burgers zo goed mogelijk worden beschermd.

Meer transparantie voor de burger; de burger kan ook zien hoe de gegevens zijn gebruikt doordat de afleidingsregels openbaar zijn (de afleidingsregels die gebruikers van de BRP zelf toepassen zijn veelal niet bekend en verschillen bovendien per gebruiker).

Kostenbesparingen op de lange termijn:

doordat de gebruikers van de BRP geen kopiebestanden meer hoeven te beheren;

lagere aansluitkosten op de BRP voor gebruikers;

centralisatie van regels bij de verstrekker van BRP-gegevens, in plaats van implementatie bij vele gebruikers;

Het sneller en goedkoper doorvoeren van wijzigingen in de BRP vanwege maatschappelijke ontwikkelingen. Organisaties gebruiken nu zelf -ieder voor zich- regels om informatie af te leiden uit BRP-gegevens. Met de BRP API's gebeurt het afleiden van informatie uit BRP-gegevens centraal. Door de centralisatie van deze regels is de impact van een wijziging op aangesloten overheidssystemen veel kleiner dan nu.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet Basisregistratie Personen (BRP) biedt de grondslag/kaders voor de opname (en bijhouding) en verstrekking van persoonsgegevens (Hoofdstuk 2 en 3 van de Wet BRP). De Wet BRP biedt zelf geen grondslag om gegevens te bewerken tot informatie die tot een persoon herleidbaar is. Wel biedt de Wet BRP in artikel 4.16a de mogelijkheid om bij algemene maatregel van bestuur (AMvB) tijdelijk van bepalingen in de Wet BRP af te wijken met het oog op dataminimalisatie-. Van deze mogelijkheid wordt gebruikgemaakt met het Besluit experiment dataminimalisatie BRP: deze AMvB biedt in samenhang met de Wet BRP de grondslag voor bewerking en verstrekking van informatie. Het convenant is een voorwaarde om ofwel als college van B&W de API te mogen raadplegen om informatie binnengemeentelijk te verstrekken ofwel als gebruiker van de BRP (overheidsorgaan of derde) informatie verstrekt te krijgen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van aanschrijfwijze wordt in volgorde bepaald:

1.   Of een hoffelijkheidstitel mag worden gebruikt. Dit wordt beschreven in https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/blob/master/features/bevragen/persoon/adressering/aanschrijfwijze/hoffelijkheidstitel.feature

2.   Zo niet, of een adellijke titel of predicaat mag worden gebruikt. Dit wordt beschreven in https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/blob/master/features/bevragen/persoon/adressering/aanschrijfwijze/adellijk.feature

3.   Zo niet, dan wordt aanschrijfwijze samengesteld zonder adellijke titel of predicaat. Dit wordt beschreven in https://github.com/BRP-API/Haal-Centraal-BRP-bevragen/blob/master/features/bevragen/persoon/adressering/aanschrijfwijze/niet-adellijk.feature

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme levert voordelen op omdat de centrale bewerking ervoor zorgt dat er minder (gevoelige) gegevens worden verstrekt aan de gebruikers. Dit zijn overheidsorganisaties, gemeenten en andere organisaties die een wettelijke taak uitvoeren. Door de inzet van het algoritme is er minder risico op onrechtmatige verwerking van persoonsgegevens. En de negatieve gevolgen die kunnen ontstaan door datalekken worden beperkt. De informatievraag Leeftijd wordt gebruikt door organisaties die voor de uitvoering van hun processen alleen de leeftijd van de persoon nodig hebben, en niet de geboortedatum.

Het enige alternatief voor het centraal bewerken van de persoonsgegevens door RvIG, is dat gebruikers de gegevens zelf – indien gewenst – bewerken tot informatie. Dat is de huidige praktijk. Dit betekent dat de gegevens uit de BRP eerst moeten worden verstrekt aan de gebruiker, waarna de gebruiker de gegevens zelf bewerkt tot informatie. Dit betekent een grote inbreuk op de persoonlijke levenssfeer van de burger ten opzichte van de inzet van het algoritme, omdat er meer persoonsgegevens worden verstrekt dan met het algoritme zou gebeuren. Ook brengt dit met zich mee dat iedere gebruiker zelf ‘rekenregels’ moet ontwikkelen om de gegevens – indien wenselijk – om te zetten in informatie. Dezelfde gegevens kunnen daardoor bij verschillende organisaties verschillende informatie opleveren. Bijvoorbeeld het wel of niet gebruik van puntjes achter de voorletters, of spaties tussen de voorletters.

# data[].attributes.humanIntervention
De algoritmes van de BRP API's beperken zich tot informatievragen en -antwoorden die meer feitelijk van aard zijn en op een gelijke wijze bruikbaar zijn voor alle gebruikers van de BRP. Het is aan de gebruiker om, afhankelijk van de situatie waarin de informatie gebruikt wordt, aanvullende informatie op te vragen. Artikel 2.7 van het experimentbesluit dataminimalisatie bevat een regeling over het doen van een terugmelding wanneer de gebruiker twijfelt aan de juistheid van de ontvangen informatie.

# data[].attributes.risks
Het risico op fouten in de bewerking, waardoor onjuiste informatie wordt verstrekt aan de afnemer op grond waarvan verkeerde beslissingen worden genomen, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij de verwerker, de Rijksdienst voor Identiteitsgegevens (RvIG), voor het melden van mogelijk foutieve informatie;

Vooraf uitvoerig en gestructureerd testen.

Het risico dat controle en correctie door betrokkene moeilijker wordt omdat de verstrekte informatie per transactie worden gegenereerd, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op herhaling van fouten in de bewerking doordat BZK niet bevoegd is om de basisgegevens op persoonslijst te corrigeren, wordt afgedekt door:

De mogelijkheid voor de afnemer om af te wijken van de verstrekte informatie;

Een procedure bij RvIG voor het melden van mogelijk foutieve informatie.

Het risico op wijziging van de rekenregels zonder dat de noodzakelijke procedures zijn gevolgd, wordt afgedekt door:

Het hanteren van standaardprocedures bij het toevoegen, wijzigen of verwijderen van rekenregels;

Het volgen van het regelgevingstraject.

Het risico op gefragmenteerde beoordeling van effecten van informatieverstrekking per afnemer wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het risico op geautomatiseerde besluitvorming zonder menselijke tussenkomst wordt afgedekt door het maken van afspraken in het convenant.

Het restrisico wordt voor alle hierboven genoemde risico's ingeschat als LAAG.

# data[].attributes.sourceData
Voornamen

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam

Geslachtsnaam

Adellijke titel of predicaat

Aanduiding naamgebruik

Geslacht

Voorvoegsel(s) geslachtsnaam partner

Geslachtsnaam partner

Adellijke titel of predicaat partner

# data[].attributes.goal
Het doel is het borgen van een goede naleving van de regels. Dat vertaalt zich naar parkeerregulatie in de betaalde zones: de juiste parkeerder op de juiste plaats. De software is bedoeld om kentekens te herkennen en controleren op parkeerrechten. Het systeem controleert op verworven parkeerrechten. Dit kan een vergunning zijn of een kort parkeerrecht via betaling bij de parkeerautomaat of parkeerapp. De toezichthouder (verder parkeercontroleur) krijgt alleen de kentekens door van voertuigen die geen parkeerrecht hebben.

De programmering van de software maakt het mogelijk om rapportages uit te draaien over de betalingsbereidheid, de bezettingsgraad, de bezoekersgraad, het aantal scans en soort scans. Het doel van de rapportages is gericht op het monitoren van de resultaten. Dit gaat om resultaten die verbonden zijn aan de beleidsdoelen van de gemeente. Daarnaast geven de rapportages specifieker inzicht in hoe het betaalgedrag in de betaalde zones is, hoe de parkeerdruk in de betaalde zones is en hoe de verhouding bezoekers t.o.v. vergunninghouders in de betaalde zones is. Met deze data kunnen wij fiscaal parkeertoezicht efficiënter inzetten en sturen op een betere betalingsbereidheid en betere parkeerregulatie.

Hierbij wordt algemene data gebruikt en deze data is niet in verband te brengen met personen/kentekenhouders. De pakkans voor niet-betalers wordt hiermee verhoogd, maar de verzamelde data hebben geen impact op de persoonlijke levenssfeer van kentekenhouders.

# data[].attributes.lawfulBasis
Art 225, 234 en 235 Gemeentewet en de Verordening op de heffing en de invordering van parkeerbelasting gemeente Haarlemmermeer 2024 ("Verordening parkeerbelasting 2024")

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto maakt gebruik van Automatic Number Plate Recognition (ANPR) camera’s op het dak van het voertuig en identificeert kentekens en controleert parkeerrechten via het Nationaal Parkeer Register (NPR). De scanauto verzamelt informatie over de betalingsbereidheid bezettingsgraad en bezoekersgraad. Na 24 uur worden, in het controlecentrum (Backoffice systeem van de scanauto), alle kentekens geanonimiseerd. De kentekens waarop geen parkeerrecht terugkomt worden doorgezet naar het handhaafsysteem. In het handhaafsysteem worden de kentekens verrijkt met de gegevens van het voertuig. Deze kentekens komen in het handhaafsysteem t.b.v. het invorderen van de verschuldigde parkeerbelasting.

# data[].attributes.proportionality
Efficiënt en effectief parkeertoezicht. De scanauto kan in 1 uur ca. 1200 kentekens scannen. Dit is minder arbeidsintensief dan het handmatig scannen van kentekens.

# data[].attributes.humanIntervention
Ja, de scanauto geeft een kenteken en locatie door aan de parkeercontroleur die is ingelogd in het systeem. In alle gevallen is het een parkeercontroleur die controleert of er daadwerkelijk niet is betaald. En in alle gevallen legt de parkeercontroleur de naheffing op.

# data[].attributes.risks
Alle gegevens worden verwerkt in een beveiligde omgeving. Veiligheidsmaatregelen zijn contractueel vastgelegd in hoofdstuk 4.10 van de Service Level Agreement met leverancier Sigmax.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken. Bij een naheffing kenteken, locatie en voertuiggegevens. Er worden geen NAW-gegevens verwerkt. Pas op het moment dat er parkeerbelasting wordt geheven, worden NAW-gegevens toegevoegd door de belastingorganisatie Cocensus.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, twee factorauthenticatie voor de ontvanger, intrek mogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, twee factorauthenticatie voor de ontvanger, intrek mogelijkheid en logging. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de parkeerscanauto is handhaven voor fiscaal (‘betaald’) parkeren (naheffingsaanslag (nha) parkeerbelasting).

Voor de verwerking van persoonsgegevens, in het kader van de uitvoering en handhaving van digitaal kentekenparkeren, wordt strikt de daartoe noodzakelijke informatie verzameld welke tot doel heeft het volgende mogelijk te maken:

a) de controle op het betalen van parkeerbelasting;

b) de heffing en invordering van parkeerbelasting (inclusief naheffingsaanslagen);

# data[].attributes.lawfulBasis
De Gemeentewet geeft aan dat de gemeenteraad verordeningen mag vaststellen inzake de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Die zijn vastgelegd in de vigerende verordening op de heffing en invordering van parkeerbelastingen. Deze belastingverordening geeft aan dat er belasting betaald moet worden voor het gebruik van de openbare ruimte en waar er belasting betaald moet worden.

# data[].attributes.methodsAndModels
De scanauto scant een kenteken, het kenteken word bevraagd in de parkeerrechtendatabase(NPR), als er rechten zijn gevonden word de registratie verwijderd, als er geen rechten zijn gevonden worden de genomen foto's, de locatiegegevens, tijdstip, datum en voertuiggegevens (RDW) gekoppeld aan het kenteken en als 1 registratie aangeboden in de deskforce (Citycontrol) waar de registratie word beoordeeld door een handhaver, na beoordeling kan de handhaver een naheffing of een waarschuwing opleggen of de registratie afwijzen bij onjuistheden.

# data[].attributes.proportionality
Voor invoering van de scanauto vroeg ieder verdacht voertuig bij handhaving een individuele opvolging door een parkeercontroleur/BOA. Met deze werkwijze is de handhaving bewerkelijk en dit gaat ten koste van de handhavingsdruk. Met de volgende stap in digitaal handhaven, het automatisch opleggen met behulp van een deskforce, wordt een grote efficiencyslag gemaakt en kan de handhavingsdruk significant stijgen. Op die manier kan Haarlem succesvol zijn in het realiseren van haar doelstellingen qua leefbaarheid en (verkeers)veiligheid.

# data[].attributes.humanIntervention
Na koppeling van het gescande kenteken door het algoritme aan de Parkeerrechtendatabase blijkt of er wel of geen geldig parkeerrecht is. Wanneer wordt geconstateerd dat een voertuig geen geldig parkeerrecht heeft, vindt nog een beoordeling door menselijke tussenkomst plaats.

# data[].attributes.risks
Verstoring in de keten kan leiden tot een foute bevraging/beoordeling van een kenteken, een menselijke controle is in het proces meegenomen om die fouten te beperken/voorkomen.

# data[].attributes.sourceData
Kenteken, parkeerrecht(NPR), parkeervak(kaart.haarlem.nl)

# data[].attributes.goal
Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid

Wet elektronische publicaties

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

# data[].attributes.risks
Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Het beoogde doel dat met het gebruik van deze tool bereikt moet worden betreft het inzicht krijgen in de wensen van Groningers en ze hierdoor te kunnen betrekken bij de besluitvorming. Er is geen direct gevolg voor burgers en bedrijven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Pol.is is een participatietool, deze kan gebruikt worden om een globaal inzicht te krijgen van wat er leeft in de provincie. Echter kan deze ook intern gebruikt worden zoals bij vergaderingen. De tool legt een reeks aan stellingen voor aan een groep, deze kunnen hier vervolgens op stemmen; waarna Pol.is hier verschillen en overeenkomsten in meningen kan weergeven om tot inzichten te komen.

# data[].attributes.proportionality
Een groot deel van het publieke debat rondom maatschappelijke vraagstukken vindt momenteel plaats op commerciële platformen. De werking van- en welke keuzes door de algoritmen worden gemaakt, zijn alleen inzichtelijk voor de leverancier. In veel gevallen worden daarbij algoritmes gebruikt die het gesprek polariseren.

De algoritmes die worden gebuikt in het Pol.is platform, zijn gekozen om het meningenveld rondom een onderwerp in de breedte te verkennen en consensus te bereiken. Daarbij zijn de gebruikte algoritmes open source, opdat er verder onderzoek kan plaatsvinden naar de werking van de modellen.

# data[].attributes.humanIntervention
De resultaten van Pol.is zijn nooit een conclusie maar worden gebruikt als input voor besluitvorming of verdere verwerking. Deze interpretatie van de output van Pol.is wordt altijd gedaan door mensen.

# data[].attributes.risks
Risico's ten aanzien van het gebruik van Pol.is worden doorlopend gemonitord, als onderdeel van de reguliere beheerprocessen binnen de organisatie. Er zijn geen specifieke risico's voorzien voor deze algoritmes.

# data[].attributes.sourceData
Polis gebruikers registreren zich via Keycloak (een Identity and Access Management applicatie). De admin kan instellen welke gegevens er moeten worden geregistreerd in de Keycloak database. De minimale gegevens is een gebruiker(naam), deze wordt gekoppeld aan een ID hash (een willikeurige code).

# data[].attributes.provider
De oorspronkelijke Pol.is codebase is ontwikkeld door de Computational Democracy Project. In Nederland werken BetaBreak en ICTU momenteel aan de doorontwikkeling van de code.

# data[].attributes.goal
Het algoritme helpt rechercheurs bij het vinden van informatie in een cold case-dossier. In plaats van te zoeken op exacte woorden (zoals met CTRL-F), zoekt het naar de betekenis van woorden. Dit maakt het mogelijk om sneller en vollediger informatie te vinden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 8 Wpg als het gaat om mutaties in het kader van de reguliere politiepraktijk.

Artikel 9 Wpg als het gaat om de processen-verbaal die zijn opgesteld van het initiële onderzoek.

# data[].attributes.methodsAndModels
De gebruiker selecteert een cold case-dossier om daarin te zoeken. De gebruiker voert een zoekopdracht in via de user interface, in de vorm van tekst. Deze tekst wordt omgezet in een vector die de betekenis van de zin weergeeft. Vervolgens wordt de ‘afstand’ berekend tussen deze vector en de vectoren van zinnen of paragrafen uit het dossier. Het resultaat dat het dichtst bij de ingevoerde zoekopdracht ligt, wordt gezien als het meest relevant.

De zoekresultaten worden gepresenteerd in een lijst, gerangschikt op relevantie. Bij elk resultaat worden de zin of paragraaf, de bron, en het paginanummer van het document weergegeven. De woorden of zinsdelen die volgens het algoritme een semantische relatie hebben met de zoekopdracht van de gebruiker worden geel gearceerd.

De zoekopdracht wordt niet opgeslagen in de Elasticsearch-database. Mogelijk wordt deze wél tijdelijk in de user interface opgeslagen, zodat de gebruiker eerdere zoekopdrachten kan bekijken.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat hier om het recht doen aan slachtoffers en de nabestaanden van het slachtoffer. De politie wil blijven onderzoeken of er kansen zijn om een cold case op te lossen. De dossiers zijn door de handen van meerdere rechercheurs gegaan. Dit kan het terugvinden van informatie lastig en tijdrovend maken. Met de zoekapplicatie cold cases kan informatie veel sneller gevonden worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Rechercheurs beginnen met het lezen van het dossier om de cold case goed te begrijpen. Soms willen ze informatie die ze eerder hebben gelezen terugvinden, of ze zoeken naar nieuwe details. De zoekapplicatie cold cases helpt hierbij door snel stukken uit het dossier te vinden die belangrijk zijn. Bij de zoekresultaten worden de woorden/zinnen die een semantische relatie hebben met de zoekopdracht getoond. De rechercheur kan daardoor bepalen welk zoekresultaat relevant is en kan vanaf het zoekresultaat het originele bestand inlezen. Deze informatie kan de rechercheur verder helpen in het onderzoek.

# data[].attributes.risks
Er is een Data Protection Impact Assessment (DPIA) en er is een ethische quickscan uitgevoerd. Daarnaast zijn een plan van aanpak en evaluatie Ethiek & Recht opgesteld (op basis van de Ethische richtsnoeren voor betrouwbare AI) en is het Algoritmekader van de Algemene Rekenkamer nagelopen. Op basis van de risico's en aanbevelingen zijn maatregelen genomen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt een opensource taalmodel dat alleen Nederlands ondersteunt. Er is geen politiedata gebruikt bij de ontwikkeling van dit model.

# data[].attributes.goal
Inzicht verkrijgen in het verloop van lichtuitstoot binnen de provincie Groningen. Door de data die de kaarten geven kan beleid aangepast worden. Hierbij wordt gestreefd naar het verminderen van de openbare verlichting om lichthinder (en het energiegebruik) te beperken. Daarbij moet rekening worden gehouden met de sociale en verkeersveiligheid.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.methodsAndModels
In de monitor worden verschillende satelietbeelden gebundeld, die resulteren in kaarten op basis waarvan beleid kan worden opgesteld of gewijzigd.

# data[].attributes.proportionality
Zonder het gebruik van deze monitor, zouden de metingen meer handmatig moeten worden uitgevoerd, hetgeen minder efficiënt is.

# data[].attributes.humanIntervention
De meetdata en de gegenereerde kaarten wordt altijd door een beleidsmedewerker geanalyseerd, voordat deze data wordt gebruikt voor het opstellen of wijzigen van beleid.

# data[].attributes.risks
Door de hierboven genoemde menselijke tussenkomst wordt geborgd dat de data uit de duisternismonitor wordt geverifieerd voordat deze wordt gebruikt voor het opstellen of wijzigen van beleid.

# data[].attributes.sourceData
Satelliet-data

# data[].attributes.goal
Het doel is om e-facturen te kunnen ontvangen en automatisch te verwerken met behulp van E-Connect. Het geautomatiseerd verwerken van inkomende facturen levert efficiency voordelen op, foutkans wordt verkleind en facturen worden op diverse aspecten gecontroleerd.

De impact op burgers is minimaal omdat een burger geen factuur verstuurd.

De impact op ondernemingen is minimaal, facturen worden automatisch gecontroleerd als een factuur uitvalt wordt de ondernemer automatisch geïnformeerd.

Er wordt gecontroleerd of alle verplichte gegevens opgenomen zijn op de factuur, is de adressering juist, is het factuurnummer al eerder voorgekomen en klopt de informatie op de factuur.

# data[].attributes.lawfulBasis
EU-wetgeving voor e-facturatie (richtlijn 2014/55/EU)

# data[].attributes.methodsAndModels
1.    Herkennen en uitlezen van factuurdata

2.    Controleren en valideren van factuurdata, alleen correcte facturen worden door het systeem gevalideerd voor de volgende stap. Klopt een factuur niet dan krijgt de leverancier een bericht met het verzoek de factuur aan te passen.

3.    Converteren van de facturen

4. Exporteren naar het administratieve systeem

# data[].attributes.proportionality
Het verwerken van facturen gaat sneller en er is al controle aan de poort door de inzet van het algoritme. Hierdoor is de kans op dubbele facturen, onjuiste facturen en spookfacturen minimaal.

# data[].attributes.humanIntervention
Ingelezen facturen worden klaargezet in de administratie, deze facturen worden door mensen inhoudelijk gecontroleerd en eventueel vrijgegeven.

# data[].attributes.risks
Minimaal risico, inhoudelijke controle door mensen.

# data[].attributes.sourceData
KVK, BTW en IBAN gegevens worden gebruikt voor controles.

# data[].attributes.goal
Doel: de camera's - en daarmee het algoritme- worden ingezet t.b.v. het handhaven van de geslotenverklaring van de binnenstad voor voertuigen. De impact van het algoritme op de burger is laag. Enkel het lezen van het kenteken wordt door het algoritme uitgevoerd. Vermeende overtredingen worden door een Boa handmatig gecontroleerd, om te kunnen vaststellen of er sprake is van een overtreding.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenverkeerswet, Verkeersbesluit gemeenteraad, Beleidskader Geslotenverklaringen en Voetgangersgebieden

# data[].attributes.proportionality
Het 24 uur per dag gebruik maken van mensen en analoge middelen is vanuit capaciteitsoogpunt niet haalbaar. Daarnaast vormt een foto van een overtreding een sluitend bewijs. Vermeende overtredingen worden door een Boa handmatig gecontroleerd, om te kunnen vaststellen of er sprake is van een overtreding.

# data[].attributes.humanIntervention
Een Boa controleert vermeende overtredingen en constateert of een vermeende overtreder een strafbare gedraging heeft begaan.

# data[].attributes.sourceData
Kentekenplaten van voertuigen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend.

Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker.

Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker.

Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

Impact

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; burger/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in het burgerzakensysteem. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of het systeem zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. Het systeem verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van over bewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen.

Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Als er wel een of meerdere bijzonderheden geconstateerd worden komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker.

Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

# data[].attributes.risks
Geen sprake van hoog risico verwerking door menselijke tussenkomst in geval van één of meerdere bijzonderheden in de dienst aanvraag.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid en de AVG

# data[].attributes.methodsAndModels
Slimme functies, zoals ingestelde regels of sjablonen, maken het mogelijk om per document of als bulk te anonimiseren. Op deze manier kan ook de wijze en de mate van anonimisering van door u veel gebruikte (standaard) documenten ingesteld worden. De software gaat vervolgens met patroonherkenning en Natural Language Processing op zoek naar namen, adressen, geboortedata, specifieke ingestelde woorden, handtekeningen of reguliere expressies (zoals e-mail, IBAN, BSN). De DataMask software herkent deze en doet suggesties om deze te maskeren of anonimiseert volledig automatisch.

# data[].attributes.proportionality
Het alternatief is handmatig weglakken van persoonsgegevens. Dat is in de praktijk niet te doen. Het gebruik van de tool neemt werk uit handen.

# data[].attributes.humanIntervention
De door middel van de software geanonimiseerde documenten kunnen na afloop gecontroleerd worden door een medewerker. Het algoritme zelf wordt periodiek hertraind.

# data[].attributes.risks
Volledig geautomatiseerd anonimiseren acht gemeente Zwartewaterland een te groot risico. Er is daarom gekozen voor een oplossing die het proces wel versneld maar die de uiteindelijke beslissing bij een mens laat.

# data[].attributes.sourceData
persoonsgegevens, bijvoorbeeld mailadres, adresgegevens of handtekening

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Het algoritme ‘Startende buitenlandse ondernemingen voor Loonheffingen' (hierna: het algoritme Starters) kijkt naar ondernemingen die in het buitenland gevestigd zijn en in Nederland activiteiten uitvoeren waardoor ze verplicht zijn aangifte Loonheffingen te doen in Nederland.

Het algoritme Starters helpt medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op het naleven van het op de juiste wijze indienen van een correcte aangifte voor de loonheffingen. Het is bedoeld om zich te richten op buitenlandse ondernemingen die starten en werknemers in dienst hebben die in Nederland wonen en/of werken. Het algoritme zoekt naar buitenlandse ondernemingen waar mogelijk een hoger risico bestaat op het indienen van een onjuiste aangifte voor de loonheffingen. Het algoritme leidt tot toezicht op buitenlandse ondernemingen die in Nederland werkzaamheden starten.

Een onjuiste aangifte heeft onder andere de volgende nadelige gevolgen:

De onderneming draagt te weinig loonheffingen af.

De gemaakte fouten in de aangiften worden niet hersteld en blijven terug komen.

Er kunnen onnodig naheffingsaanslagen en boetes opgelegd worden.

Er worden onjuiste gegevens van werknemers aangegeven, met mogelijke gevolgen voor uitkeringen.

Het algoritme Starters combineert verschillende soorten gegevens om indicaties op te sporen van situaties waar er sprake kan zijn van een mogelijk onjuiste aangifte.

Op basis van de indicaties uit het algoritme zal de behandelaar de eerste loonaangiften op bepaalde punten beoordelen. Deze beoordeling vindt plaats op verschillende wijzen, afhankelijk van wat er in deze loonaangiften wordt geconstateerd. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangiften onjuistheden bevatten.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen

7. Basisverordening Sociale zekerheid 883/2004

8. Toepassingsverordening sociale zekerheid 987/2009

9. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

10. Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme Starters is belangrijk bij het ondersteunen van medewerkers van de Belastingdienst bij het toezicht houden op startende buitenlandse ondernemingen die voor het eerst aangifte loonheffingen in Nederland moeten doen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenduidiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften.

Met dit algoritme kan de Belastingdienst de capaciteit voor toezicht efficiënter inzetten. Het gebruik van het algoritme verhoogt de kans dat de juiste onderneming wordt benaderd voor een gesprek of onderzoek. Via de resultaten uit het algoritme kan de Belastingdienst ook proactief handelen via bijvoorbeeld extra voorlichting.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
De selectieregels in het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

In het algoritme zijn geen regels opgenomen die de aanwezige persoonsgegevens gebruiken, er wordt alleen getoetst op de aanwezige objectieve fiscale gegevens. Daarmee voorkomt de Belastingdienst dat er sprake kan zijn van discriminatie door gebruik van het algoritme.

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.

Het gebruik van de gegevens wordt 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. Bij het algoritme Starters wordt geen gebruik gemaakt van bijzondere persoonsgegevens.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (o.a. BSN)

2. Identificerende bedrijfsgegevens (o.a. fiscaalnummer)

3. Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Gemeenten zijn verantwoordelijk voor de inschrijving van personen in de Basisregistratie Personen (BRP). De gemeente gebruikt deze gegevens om te beslissen wie bijvoorbeeld een uitkering of subsidie kan krijgen. Andere overheidsorganisaties gebruiken ook BRP-gegevens. Het is daarom heel belangrijk dat de BRP-gegevens kloppen.

Het algoritme levert weinig risico op. Het algoritme geeft een indicatie van een aangifte van verhuizing die mogelijk fout is. Hiervoor kunnen verschillende redenen zijn. Bijvoorbeeld omdat inwoners zich per ongeluk of bewust op het verkeerde adres inschrijven. Een medewerker met kennis van dit onderwerp beoordeelt vervolgens de aangifte van verhuizing.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP: We hebben als gemeente de taak om te zorgen voor een actuele, juiste en betrouwbare registratie van persoonsgegevens van ingezetenen in de BRP.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme werkt op basis van een verhuismelding, samen met gegevens uit de BRP en BAG. De melding wordt gecontroleerd met een aantal risicoprofielen. Een risicoprofiel is een situatie waarbij er (grote) kans is op een fout of fraude bij de verhuismelding. Bijvoorbeeld als iemand binnen korte tijd 5 keer verhuist.

Bij elke verhuizing wordt een risicoanalyse gedaan. Hier wordt gekeken of er een profiel geldt. Dan krijgt de verhuizing een hogere score. Bij een hogere score controleert de ambtenaar de verhuizing.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme wordt gebruikt omdat de kwaliteit van de BRP volgens de wet goed moet zijn. Bij een verhuizing met een hoger risico vindt een controle plaats. Door het algoritme te gebruiken zorgen we voor minder fouten en daarmee voor minder werk achteraf. Zo zorgen we dat we de inwoners beter helpen. Ook zijn er zo minder kosten voor de samenleving.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme geeft alleen een signaal van mogelijke fouten in het adres. Bij een signaal vanuit het algoritme controleert een ambtenaar de verhuizing. De ambtenaar bekijkt de verhuismelding en neemt als het nodig is contact op met de verhuizende persoon.

# data[].attributes.risks
De situaties waar het algoritme op controleert zijn wettelijk getoetst. Ook wordt de privacy van inwoners beschermd: het algoritme kan alleen bepaalde gegevens gebruiken.

Elke indicator bevindt zich in een juridisch kader en is hierop getoetst, bescherming van de privacygegevens worden in dit algoritme geborgd. Hierbij is glashelder afgesproken welke gegevens gebruikt mogen worden en dat deze na de inzet van het algoritme niet meer toegankelijk zijn.

# data[].attributes.sourceData
- BRP: Persoonsgegevens van de verhuizende persoon, inclusief het nieuwe adres.

- BAG: Gegevens over het adres waarnaar de persoon wil verhuizen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Doelen:

Zorgen dat werkgevers en werkzoekenden elkaar makkelijker vinden;

het makkelijker maken voor werkgevers om mensen met een arbeidsbeperking aan te nemen;

werk voor mensen met een arbeidsbeperking aantrekkelijk te maken (bijvoorbeeld door meer inkomen) en

mensen met een arbeidsbeperking voor langere tijd aan het werk krijgen.

Impact:De subsidie om een werkgever te ondersteunen met de loonkosten worden gecompenseerd tot 70% van het wettelijk minimumloon, op basis van de loonwaarde van een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Als een werkgever een werknemer in dienst neemt die valt onder de Participatiewet of zogenaamde Wajong, dan kan de gemeente via het Rijk subsidie of loondispensatie krijgen. Een voorwaarde voor deze subsidie is dat de loonwaarde van deze medewerker wordt vastgesteld. Dit heet de "uniforme loonwaardebepaling". De gemeente gebruikt hiervoor een programma van de leverancier Dariuz.

Bij een loonwaardebepaling gaat het om de vaststelling van hoe waardevol het werk van een werknemer is bij een werkgever. Hierover mogen werknemer en werkgever meepraten.

Om de loonwaarde te bepalen, wordt eerst gekeken naar de hoofdtaken van de medewerker. Vervolgens gaat het om de prestaties die nodig zijn om een hoofdtaak uit te voeren. De loonwaarde wordt, na berekening, afgerond op hele procenten.

Artikel 6 van de Participatiewet beschrijft precies hoe een loonwaardemeting in zijn werk gaat. Het UWV kan aangeven dat een medewerker in het doelgroepenregister staat. Het kan ook zijn dat het UWV vermoedt dat er sprake is van verminderde loonwaarde, gezien vanuit de werkgever, werknemer of een betrokken job- of teamcoach. De coach is in dienst van de gemeente.

Een loonwaardedeskundige speelt een belangrijk rol bij loonwaarde bepaling. Deze deskundige;

bepaalt de inhoud van een standaardfunctie

stelt de prestaties per hoofdtaak vast

berekent het totaal

legt dit alles vast in een rapport

Het college van burgemeester en wethouder bepaalt de kwaliteitseisen waar een loonwaardedeskundige aan moet voldoen. De loonwaardedeskundige functioneert onafhankelijk.

De loonwaardedeskundige voert de loonwaardemeting uit. Meestal is een loonwaardedeskundige hier speciaal voor opgeleid. Hij of zij kijkt naar de tijd die de medewerker nodig heeft om de taken uit te voeren, het werktempo, de kwaliteit van het opgeleverde werk, en wat de netto-werktijd is. Verder vullen de werknemer, werkgever en in sommige gevallen de jobcoach een vragen formulier in.

Alle verzamelende gegevens worden ingevoerd in Dariuz. Op basis daarvan komt er uit Dariuz een advies voor de loonwaarde. De jobcoach neemt uiteindelijk de beslissing over de hoogte van de loonwaarde. Hierover krijgt de medewerker een brief. Een medewerker mag altijd bezwaar maken tegen deze beslissing. In de brief staat precies hoe een medewerker dit bezwaar kan indienen.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen: Er is met het systeem een registratie van de loonwaardeberekening die vergeleken kan worden met vergelijkbare functies. De berekening is wettelijk verplicht en zal sowieso uitgevoerd moeten worden, of dit nu handmatig in een excel of via Dariuz gebeurt. Dariuz voert de loonwaardemeting niet enkel voor de gemeente Rotterdam uit en heeft dus veel expertise in huis om de loonwaardemeting te kunnen doen.

Nadelen: De gemeente houden de gegevens via een extern bedrijf bij. Hier zijn met het externe bedrijf afspraken over gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De software is diagnostisch van aard en is onderhevig aan beoordeling door een ambtenaar alvorens het besluit te nemen.

# data[].attributes.risks
Gebruikers vullen de vragenlijst in naar eigen inzicht.

De extra module kan aanvullend worden ingezet. wanneer dit wordt gedaan mag dit nooit leidend zijn.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gemaakt of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam.

Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor koos men niet altijd de juiste categorie. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het best past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld worden, worden doorgestuurd naar planning buitendienst. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van bedrijfsvoering openbaar gebied bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn (vrij tekstveld) om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als de afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. We onderzoeken of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.meierijstad.nl/Privacy/Voor_meldingen_openbare_ruimte_en_overlast/Privacyverklaring_Meldingen_openbare_ruimte_en_overlast

# data[].attributes.goal
Het doel van chatbot Wout is om de dienstverlening van de politie laagdrempeliger, gebruiksvriendelijker en minder arbeidsintensief te maken. Chatbot Wout is te vinden op www.politie.nl. Het gebruik van de chatbot is vrijwillig. Voor mensen die dit geen prettig kanaal vinden, blijft de politie ook op andere manieren bereikbaar. Het gebruik van de chatbot is anoniem.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de invoer van de gebruiker worden woorden herkend. Door deze woorden te koppelen stelt het model vast welke behoefte de gebruiker heeft. Wanneer het model voldoende zekerheid heeft wordt een vooraf geschreven conversatie aangeboden aan de gebruiker. Dit kan leiden tot (1) een antwoord op de klantvraag, (2) het opnemen van een melding die vervolgens naar het RSC wordt gerouteerd, of (3) een live chat met een medewerker op het RSC bij meer precaire zaken.

# data[].attributes.proportionality
Chatbot Wout is een aanvulling op de reeds bestaande contactmogelijkheden van de politie. Het gebruik ervan is vrijwillig en er zijn verschillende alternatieven beschikbaar. Voor gebuikers brengt Wout geen nadelen met zich mee. Voor de organisatie biedt Wout voordelen, zoals een efficiëntere inzet van onze medewerkers. Dit komt doordat Wout bijna 80% van de verzoeken zelfstandig afhandelt. Uit ervaring blijkt dat de chatbot ons in contact brengt met een doelgroep die anders geen contact zou hebben opgenomen. Hierdoor kunnen we meer mensen helpen en tegelijkertijd onze informatiepositie versterken.

# data[].attributes.humanIntervention
De gesprekken in Wout zijn door mensen geschreven en door experts gecontroleerd. Hierdoor is de kwaliteit van de inhoud hoog. Afhankelijk van het onderwerp wordt de gebruiker direct doorgeschakeld naar een live chat met een Regionaal Service Centrum (RSC) medewerker. Bij gevoelige onderwerpen herkent het model alleen het thema, en wordt de gebruiker meteen verbonden met een medewerker. Het trainen van het model gebeurt handmatig en is volledig mensenwerk.

# data[].attributes.risks
De kwaliteit van de gesprekken wordt voortdurend in de gaten gehouden door trainingsdata te verbeteren en feedback te verzamelen. Technisch gezien is Wout onder de architectuurbeginselen van de politie gebouwd. Het voldoet hiermee aan alle gestelde eisen. Hiervoor is een CIO goedkeuring afgegeven, een GEB opgesteld en worden periodieke audits gedaan.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt enkel de ingevoerde tekst van de gebruiker.

# data[].attributes.goal
Het doel is om de veiligheid in het verkeer te vergroten. Met MONOcam kan worden gecontroleerd of bestuurders van auto's en vrachtwagens een mobiel elektronisch apparaat in de hand hebben. De politie gebruikt MONOcam bij verkeerscontroles. Bestuurders van auto's en vrachtwagens die een mobiel elektronisch apparaat in de hand hebben worden bekeurd.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke grondslag van MONOcam is beschreven in artikel 3 van de Politiewet. MONOcam wordt gebruikt voor handhaving van artikel 5a, lid 1k van de Wegenverkeerswet 1994.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het MONOcam systeem bestaat uit een laptop en een videocamera die hoge-kwaliteit beelden levert. In de beelden van de videocamera wordt door het MONOcam algoritme naar kentekenplaten gezocht. Bij elke gevonden kentekenplaat wordt het kenteken gelezen en wordt bepaald uit welk land het voertuig komt. Bij elk kenteken wordt de bijbehorende voorruit gezocht, waarvan alleen de bestuurderskant verder wordt bekeken. Het algoritme zoekt daarin handen, mobiele elektronische apparaten en telefoonhouders.

Als het algoritme een hand ziet met daarin een mobiel elektronisch apparaat die niet in een telefoonhouder zit, dan worden de foto's opgeslagen als mogelijke overtreding.

# data[].attributes.proportionality
Het voordeel van MONOcam is dat een controle door één persoon kan worden uitgevoerd en dat er duidelijke foto's van overtredingen worden gemaakt. Nadeel is dat een overtreder pas later de boete krijgt thuisgestuurd. De overtreder wordt dus niet tijdens of vlak na de overtreding persoonlijk aangesproken.

# data[].attributes.humanIntervention
MONOcam controleert of bestuurders van auto's en vrachtwagens een mobiel elektronisch apparaat in de hand hebben. Mogelijke overtredingen worden opgeslagen op een laptop en daarna door een medewerker beoordeeld. Gegevens van afgekeurde overtredingen worden meteen verwijderd. Gegevens van goedgekeurde overtredingen worden doorgestuurd naar de centrale computer van de politie en daarna van de laptop gewist.

# data[].attributes.risks
Herkende risico's in het gebruik van MONOcam worden op een lijst gezet. Daarna wordt per risico gekeken of en hoe het kan worden aangepakt. De oplossing kan bijvoorbeeld zijn om extra uitleg aan de gebruikers te geven of iets aan te passen aan het MONOcam systeem.

# data[].attributes.sourceData
Bij de ontwikkeling van MONOcam wordt gebruik gemaakt van video opnames. Deze opnames worden na gebruik verwijderd.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst houdt toezicht op een juiste en volledige aangifte en afdracht van de loonheffingen.

De algoritmen ‘BSN-geboortedatum verschillen’, ‘Niet Hersteld Wel Teruggekoppeld (NHWT)’ en ‘Sectorverschillen’ worden gebruikt bij de werkstroom 'Controle werknemersgegevens'. Deze algoritmen helpen medewerkers van de Belastingdienst bij het houden van toezicht op een juiste en volledige inhouding en afdracht van de loonheffingen en voor de juiste en tijdige aanlevering van werknemersgegevens in de aangifte loonheffingen.

Loonheffingen zijn belastingen en premies die inhoudingsplichtigen (zoals werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) inhouden op (loonbelasting en premie volksverzekeringen) en betalen over (premies werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekeringswet) het loon van hun werknemers.

Daarnaast houdt de Belastingdienst toezicht op de juistheid van de werknemersgegevens uit de aangifte loonheffingen. Inhoudingsplichtigen versturen periodiek de loonaangifte in naar de Belastingdienst. Door het UWV en de Belastingdienst wordt gecontroleerd op afwijkende gegevens. De Belastingdienst koppelt periodiek de fouten terug aan inhoudingsplichtigen die zijn geconstateerd in de ontvangen werknemersgegevens van de loonaangiften. De inhoudingsplichtigen worden verzocht de geconstateerde onjuistheden te herstellen per aangiftetijdvak.

Een omschrijving van dit proces is gepubliceerd op de site van de “Loonaangifteketen”. (https://www.loonaangifteketen.nl/)

Een beschrijving van deze foutrapporten en een omschrijving en toelichting op elke daarin mogelijk opgenomen fout is gepubliceerd op de site van de Belastingdienst onder "Loonheffingen" en vervolgens "Toelichting foutmeldingen werknemersgegevens”. (https://www.belastingdienst.nl/wps/wcm/connect/bldcontentnl/themaoverstijgend/brochures_en_publicaties/toelichting-foutmeldingen-werknemersgegevens-aangifte-loonheffingen)

Na dit proces gaat de Belastingdienst over op monitoring om te bekijken hoe en of de onjuistheden zijn hersteld door inhoudingsplichtigen. Hiervoor worden de volgende drie algoritmen gebruikt:

# data[].attributes.lawfulBasis
Algemene wet inzake rijksbelastingen

Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

Archiefwet 1995

Algemene wet bestuursrecht

Algemene verordening gegevensbescherming

Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming

Wet op de Loonbelasting 1964

Regeling gegevensuitvraag loonaangifte

# data[].attributes.methodsAndModels
De algoritmen bestaan uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

De algoritmen zijn niet zelflerend. Dat betekent dat ze zichzelf niet ontwikkelen tijdens het gebruik ervan.

# data[].attributes.proportionality
Niet Hersteld Wel Teruggekoppeld (NHWT)

Het algoritme NHWT is bedoeld om werkgevers die bij herhaling fouten maken in de werknemersgegevens te kunnen detecteren.

Het algoritme leidt tot toezicht op een beperkte groep inhoudingsplichtigen van grote ondernemingen die veelal dezelfde fouten maken in de aangifte. Deze groep is verantwoordelijk voor de helft van de herhalende fouten.

Op basis van de indicaties uit het algoritme kan de behandelaar schriftelijk het verzoek doen tot correctie of telefonisch de inhoudingsplichtige benaderen tot het nemen van maatregelen om het aantal fouten in de aangiften te verminderen.

Dit algoritme kijkt naar verschillende fouten in de werknemersgegevens. De volgende twee algoritmen controleren een specifieke foutmelding:

BSN-geboortedatum verschillen

Het algoritme BSN-geboortedatum verschillen is bedoeld om inhoudingsplichtigen met een herhaalde onjuiste toepassing van de BSN-gegevens te kunnen detecteren.

Op basis van de indicaties uit het algoritme kan de behandelaar contact opnemen met de inhoudingsplichtige om de correctie van de gesignaleerde BSN gerelateerde fouten in de aangiften loonheffingen te bespoedigen. Het gaat dan om aanpassingen in het aangegeven BSN dan wel BSN-geboortedatum verschillen.

Sectorverschillen

Het algoritme Sectorverschillen is bedoeld om inhoudingsplichtigen die werknemers in dienst hebben bij een onjuiste toepassing van de sectorcode in een aantal opeenvolgende loonaangiften te kunnen detecteren. Voor de werknemersverzekeringen is het bedrijfs- en beroepsleven verdeeld in een aantal sectoren. Elke sector bestaat uit een of meer bedrijfs- of beroepstakken of gedeelten daarvan. Een inhoudingsplichtige is verplicht aangesloten bij een van de sectoren. Bij welke sector dat is, hangt af van de maatschappelijke functie en/of de aard van de werkzaamheden. Uitgangspunt is dat inhoudingsplichtigen met dezelfde werkzaamheden bij dezelfde sector zijn aangesloten. De sector is van belang, omdat de sectoraansluiting de hoogte bepaalt van de WGA- en ZW-premie die moet worden betaald. Ook is het juiste gegeven van belang voor de honderden afnemers van loonaangiftegegevens.

Op basis van de indicaties uit het algoritme kan de behandelaar contact opnemen met werkgevers die na een aantal schriftelijke correctieverzoeken om de aangegeven sector te corrigeren, nog geen wijziging hebben doorgevoerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Het toezicht op werknemersgegevens is belangrijk voor zowel de burger, bedrijven als gebruikers van de polisadministratie. In de polisadministratie staan de werknemersgegevens uit de loonaangiften. Het toezicht willen we zorgvuldig doen. De algoritmen kunnen een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

De hierboven genoemde algoritmen ondersteunen het toezicht op inhoudingsplichtigen over de juiste toepassing van de werknemersgegevens in de aangifte loonheffingen.

De algoritmen dragen bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van de werknemersgegevens in de loonaangifte. Door het inzetten van algoritmen kunnen gegevens sneller worden gecontroleerd.

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

Bij de werking van de hierboven beschreven algoritmen is altijd sprake van menselijke tussenkomst. De algoritmen detecteren en selecteren. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de vervolgens telefonisch contact op neemt met de inhoudingsplichtige om, eventueel na een inhoudelijke beoordeling, te verzoeken de geconstateerde onjuistheden alsnog te corrigeren in de eerstvolgende aangifte.

# data[].attributes.risks
Het gebruik van de gegevens wordt 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.

In genoemde algoritmen wordt geen gebruik gemaakt van bijzondere persoonsgegevens.

De selectieregels in de algoritmen worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

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.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. BSN)

Identificerende bedrijfsgegevens (o.a. fiscaalnummer)

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
De algoritmen zijn door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de inspecties ten behoeve van de verkeersveiligheid zo efficient mogelijk te laten verlopen. Dit heeft als gewenst resultaat dat de verkeersveiligheid verhoogd wordt en dat dit zo efficient mogelijk gebeurt met minder belemmeringen voor weggebruikers.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij een uitvraag voor inspectie worden er auto's met de benodigde apparatuur over de provinciale wegen gereden om opnames te maken. Deze opnames worden omgezet tot gedetailleerde driedimensionale modellen van de wegen en omliggende relevante gebieden. Hierin kan het algoritme obstakels binnen de obstakelvrije zone herkennen en markeren. Deze output data wordt aangeleverd bij een expert van Royal HaskoningDHV. De expert evalueert de gemarkeerde obstakels en levert de bevindingen aan in een rapport. Dit rapport gebruikt de Provincie om eventueel in te grijpen en obstakels te verwijderen.

# data[].attributes.proportionality
Hoewel het doel van dit algoritme is om inspecties efficiënter te maken is het interpreteren van de resultaten uitdagend. Er moeten keuzes gemaakt worden in wat een obstakel is en wat niet.

# data[].attributes.humanIntervention
De output van het algoritme is een weerspiegeling van de feiten. De output wordt door een expert van Royal HaskoningDHV geïnterpreteerd en beoordeeld, waarna de expert de bevindingen in een adviesrapport doorstuurt naar de Provincie. Vervolgens beoordeelt de Provincie zelf of, en waar, eventueel obstakels verwijderd moeten worden.

# data[].attributes.risks
Er worden door het algoritme geen automatische besluiten genomen, deze worden alleen genomen op basis van het advies van een expert. Hier zit dus een dubbele verificatie van de output in. Hoewel er bij het maken van de videobeelden nummerborden zichtbaar kunnen zijn, worden deze door Geomaat geblurd. Deze beelden zijn geen eigendom van de Provincie en de aanwezige nummerborden zijn niet zichtbaar in de door de Provincie verkregen output.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die het algoritme gebruikt zijn LiDAR- en camerabeelden welke samen een beeld geven van de wegen en de directe omgeving.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is het efficienter maken van het onderhoud van de provinciale wegen. Door het toepassen van dit algoritme kan de status van de wegen beter gemonitord worden dan door middel van visuele inspectie. Tevens wordt het verloop van schade beter in kaart gebracht waardoor voorspellend onderhoud mogelijk gaat worden. Dit zal resulteren in goed onderhouden wegen en minder storende inspecties.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet/CROW146a

# data[].attributes.methodsAndModels
De vrachtwagens van Kiwa KOAC scannen om het jaar de provinciale wegen. Aan de hand van deze inlezing (met behulp van LiDAR- of lasertechnologie) geeft het algoritme output met schadebeelden en andere oneffenheden in de wegvakken.

# data[].attributes.proportionality
De keuze voor het toepassen van het algoritme is voornamelijk gemaakt op basis van de toelichting over het algoritme door de ontwikkelaar, het gebruik ervan door andere overheidsinstanties en de toegelichte efficiëntievoordelen. Er is afgewogen of de marktpositie die Kiwa KOAC verkrijgt, doordat dit de enige aanbieder is van deze systemen, opweegt tegen de voordelen van het gebruik van dit algoritme, waarbij er in dit geval aan het laatstgenoemde voordeel meer belang is toegekend.

# data[].attributes.humanIntervention
De output van dit algoritme wordt geïnterpreteerd door de beheerder, deze vraagt een inspecteur om de schadebeelden te verifiëren. Pas nadat dit gedaan is wordt er een keuze gemaakt over de vervolgstappen met betrekking tot daadwerkelijk onderhoud.

# data[].attributes.risks
De risico's bij het gebruik van dit algoritme hebben betrekking tot de nauwkeurigheid van het algoritme en daardoor de omvang van de data. Omdat er zoveel data wordt gewonnen wat allemaal geïnterpreteerd en geverifiëerd moet worden kan dit averechts werken en tot capaciteitsproblemen leiden. Dit risico wordt gemitigeerd door fysieke verificatie door de inspecteur.

# data[].attributes.sourceData
De gegevens die gebruikt worden door het algoritme zijn de gemaakte scans. Deze scans worden door het algoritme vergeleken met (test)data van Rijkswaterstaat.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Met dit algoritme bieden we een dienst aan aan vrijwilligers door middel van maatwerk aanbod locaties, functies en trainingen
Het gevolg van het algoritme is dat vrijwilligers eerst bepaalde ervaring moeten hebben opgedaan, voordat ze bepaalde verantwoordelijkere functies mogen vervullen. Ook de eerder gevolgde training is van invloed op het huidige wel/niet verplichte trainingsaanbod. De Stembureaumanager helpt hiermee de kwaliteit van de verkiezingen te waarborgen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Kieswet

# data[].attributes.methodsAndModels
Als er geen algoritme actief zou zijn, dan ziet de vrijwilliger niet de stembureaus in diens directe woonomgeving en is onduidelijk wat past bij diens ervaring. Het locatie-algoritme helpt de vrijwilliger dus om een stemlocatie in diens eigen omgeving te vinden. Het ervaringsalgoritme gebruikt de ervaring van de vrijwilliger om passende functies voor te stellen: hoe ervarener de vrijwilliger is, hoe minder training er nodig is en hoe meer verantwoordelijkheden hij krijgt op het stembureau.

# data[].attributes.proportionality
Aanbod in locatie is een gemak die we vrijwilligers aanbieden, alle locaties met beschikbare functies kunnen gekozen worden. Door ook de functies met de ervaring te matchen en passende trainingen aan te bieden, waarborgen we de kwaliteit van de verkiezingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem bepaalt na configuratie. De configuratie kan zo ingesteld zijn dat uitzonderings/bijzondere gevallen naar een validatiebak gaan. Dan controleert een medewerker de aanmelding. Daarnaast is er een dashboard waarmee de voortgang van de aanmeldingen in de gaten gehouden kan worden.

# data[].attributes.sourceData
Adres en ervaring van de vrijwilliger en data over stemlocaties, functies en trainingen

# data[].attributes.goal
Registreren en bijhouden van actualiteit van een vakbekwaamheidsbewijs

# data[].attributes.lawfulBasis
Regeling gewasbeschermingsmiddelen en biociden

# data[].attributes.proportionality
Noodzakelijk om permanente educatie te kunnen volgen

# data[].attributes.humanIntervention
Software beslist, alleen bij gemaakte fouten wordt handmatig gecorrigeerd

# data[].attributes.goal
Doel: het berekenen van de hoogte van de vergoeding die het IMG uit zou moeten keren voor een pand waarvoor een waardedalingsvergoeding is aangevraagd.

Impact: Voor de waardedalingsvergoeding zijn de WOZ-waarde van de woning en de verkoopprijs van belang. Daarnaast wordt er gekeken naar de ligging van een pand en naar de bevingen die er door de jaren heen in dit gebied hebben plaatsgevonden. Het algoritme berekent op basis van al deze gegevens de waardedaling van een pand.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 2 lid 3 sub a onder 3 Tijdelijke wet Groningen: Het IMG heeft tot taak en is bevoegd schade af te handelen en daartoe de omvang van de vergoeding van schade of, indien de aanvrager dit wenst en de schade zich daarvoor leent, de te treffen maatregelen in natura vast te stellen.

# data[].attributes.methodsAndModels
Alle postcodes binnen het waardedalingsgebied zijn ingedeeld in zwaartecategorieën. De zwaartecategorie wordt bepaald door de bevingshistorie binnen een postcodegebied. Voor de berekening van de waardedaling geldt de WOZ-waarde van het pand als uitgangspunt. Als de zwaartecategorie van het pand vastgesteld is, wordt aan de hand van een zwaartecategoriematrix en een vergoedingsmatrix de vergoeding berekend.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen: de rekenmethode zorgt ervoor dat iedere aanvrager een vergoeding krijgt waar hij recht op heeft. Niet iedere woning is namelijk evenveel in waarde gedaald. Op deze manier wordt de waardedaling van ieder pand altijd volgens een vaste rekenmethode berekend.

Nadelen: dit wordt later bijgewerkt.

# data[].attributes.humanIntervention
De rekenmethode wordt niet gecontroleerd door een mens, het bedrag uit de rekenmethode wordt overgenomen. Die controle is niet noodzakelijk. De rekenmethode in het algoritme staat vast. Er wordt voor ieder pand naar dezelfde gegevens gekeken: WOZ-waarde, ligging en de bevingen die er op de plek waar de woning staat hebben plaatsgevonden. De invoer van deze gegevens leidt altijd tot dezelfde uitkomst.

# data[].attributes.risks
We evalueren de risico's conform ons privacy beleid. Op basis van deze evaluatie van nemen we aanvullende maatregelen of passen deze aan. De volgende actualisatie voor de risico's van dit algoritme staat gepland voor in Q4 2024.

# data[].attributes.sourceData
Noodzakelijke gegevens voor een aanvraag:

Postcode

Gebruikte gegevens bij het ontwikkelen van de rekenmethode:

Aardbevingshistorie (locatie en zwaarte)

Postcodes waardedalingsgebied

Omgevingskenmerken van alle Nederlandse postcodes

Gegevens over aardbevingsschade per woning en per postcodegebied

WOZ-waarden objecten waardedalingsgebied

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Juiste en consistente dienstverlening aanbieden aan cliënten met een schuldhulpvraag.

Burgers kunnen door deze module beter geholpen worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
De gemeente is wettelijk verplicht om schuldhulpverlening aan te bieden

# data[].attributes.methodsAndModels
Aan de hand van de uitgebreide vragenlijst die door de cliënt en de consulent samen wordt ingevuld, wordt per vraag een score opgebouwd. Deze score bestaat uit twee opties: Oranje of Blauw. Waarbij oranje staat voor onstabiele persoonlijke situatie en onstabiele schuldsituatie en blauw voor stabiele persoonlijke situatie en stabiele schuldsituatie.

Na het invullen van de vragenlijst wordt de balans opgemaakt en volgt er een algehele score en een score op persoonlijke dimensies. De persoonlijke dimensies zijn:

• Leefsituatie (Blauw indien >= 67%)

• Beïnvloedbaarheid van de schuldsituatie (Blauw indien >= 67%)

• Sociale participatie door de cliënt (Blauw indien >= 75%)

• Bestedingsgedrag van de cliënt (Blauw indien >= 80%)

• Attitude van de cliënt (Blauw indien >= 67%)

• Regelbaarheid van de cliënt (Blauw indien >= 100%)

Aan deze scores zijn door de afdelingen bepaalde diensten gekoppeld die cliënten met die score kunnen helpen. Die bijpassende diensten worden als voorstel getoond. De consulent bepaalt zelf welke diensten er overgenomen worden en welke diensten er nog extra toegevoegd moeten worden.

# data[].attributes.proportionality
De functionaliteit ondersteunt de consulent in het samenstellen van het pakket aan dienstverlening. Het kan de consulent wijzen op mogelijkheden die de consulent misschien niet zelf gezien had. In de module wordt kennis over de dienstverlening vastgelegd. Elke (nieuwe) medewerker kan hiervan gebruik maken om tot het juiste pakket te komen. Dit draagt bij aan het verbeteren van de dienstverlening.

# data[].attributes.humanIntervention
De consulent bepaalt zelf welke diensten er overgenomen worden en welke diensten er nog extra toegevoegd moeten worden.

# data[].attributes.risks
Naast de bestaande vragenlijst worden er voor het algoritme geen aanvullende vragen aan cliënten gesteld en er wordt geen nieuwe informatie vastgelegd. De informatie uit de bestaande vragenlijst wordt nu, om de consulent te ondersteunen, ook door het algoritme verwerkt.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens over de (financiële) situatie van de betrokkene

# data[].attributes.name
Optimale verdeling tussen fiscale partners

# data[].attributes.goal
Bij het doen van een gezamenlijke aangifte inkomstenbelasting moeten fiscale partners gemeenschappelijke inkomsten en aftrekposten onderling verdelen. In de praktijk blijkt dat veel belastingplichtigen hierbij geen optimaal belastingvoordeel behalen. Dit kan leiden tot een hogere belastingdruk dan nodig.

Het algoritme ondersteunt belastingplichtigen bij het bepalen van de fiscaal meest voordelige verdeling. Het doet dit door op basis van de ingevoerde gegevens automatisch een verdeelvoorstel te berekenen. De gebruiker kan dit voorstel accepteren of handmatig aanpassen. Hiermee helpt het algoritme burgers om gemakkelijker tot een juiste en voordelige aangifte te komen. De uitkomst van het algoritme betreft altijd een fiscale optimalisatie, waarbij geen rekening wordt gehouden met mogelijke effecten op andere inkomensafhankelijke regelingen zoals toeslagen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. Algemene wet inzake rijksbelastingen:

2. Algemene wet bestuursrecht:

3. Algemene verordening gegevensbescherming:

4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming:

5. Wet Inkomstenbelasting 2001:

6. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

7. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Het algoritme berekent aan de hand van de gegevens uit de aangifte en vooraf vastgestelde rekenregels een fiscaal optimale verdeling van gemeenschappelijke inkomsten en aftrekposten tussen fiscale partners. Deze voorgestelde verdeling wordt als keuze aan de gebruiker getoond in de online aangifteomgeving (OLAV).

De uitkomst van het algoritme is een verdeelvoorstel dat leidt tot het laagst mogelijke gezamenlijke bedrag aan verschuldigde belasting. De gebruiker kan dit voorstel overnemen of handmatig een andere verdeling kiezen.

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

# data[].attributes.proportionality
Het proces van het automatisch voorstellen van een optimale verdeling tussen fiscale partners in de aangifte is belangrijk voor het financiële belang van burgers. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig berekenen van een fiscaal voordelige verdeling van aftrekposten en gemeenschappelijke inkomsten. Door het inzetten van een algoritme kunnen deze berekeningen sneller worden uitgevoerd. De burger kan hierdoor sneller duidelijkheid krijgen over het verwachte belastingbedrag.

Het algoritme bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens.

Het alternatief is dat een burger deze verdeling handmatig moet uitvoeren en controleren. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme berekent een fiscaal optimaal verdeelvoorstel op basis van de opgegeven gegevens en toont dit aan de belastingplichtige in de online aangifteomgeving. De burger beslist zelf of hij dit voorstel overneemt of een eigen verdeling wil hanteren. De verantwoordelijkheid voor de gekozen verdeling ligt daarmee bij de belastingplichtige.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (nationaal)- identificatienummer/BSN

2. Aangiftegegevens inkomensheffing

3. Gegevens over gemeenschappelijke aftrekposten

4. Gegevens over gemeenschappelijke inkomsten

5. Verrekenbare heffingskortingen en verzilverbaarheid

# data[].attributes.name
Weging opgave wereldinkomen, niet in Nederland belastbaar inkomen (NINBI)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst ontvangt jaarlijks opgaven wereldinkomen van burgers die daartoe zijn uitgenodigd op verzoek van Toeslagen of het CAK, omdat het wereldinkomen relevant is voor de toepassing van verdragen of andere regelingen.

Om deze opgaven snel en zorgvuldig te kunnen beoordelen, gebruikt de Belastingdienst een algoritme. De weging vindt plaats op basis van vooraf opgestelde selectieregels en beschikbare contra-informatie.

Het algoritme detecteert of een opgave mogelijk onjuist of onvolledig is. Daarbij kan het gaan om situaties die zowel in het nadeel als in het voordeel van de burger zijn.

Het doel van het algoritme is om risicovolle opgaven te selecteren voor handmatige behandeling. Hierdoor wordt een juiste toepassing van rechten en plichten gewaarborgd.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

Het algoritme beoordeelt of een opgave wereldinkomen mogelijk onjuist of onvolledig is. Op basis van deze beoordeling wordt bepaald of de opgave geselecteerd wordt voor handmatige behandeling door een medewerker.

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

# data[].attributes.proportionality
Het proces van het beoordelen van opgaven wereldinkomen (NINBI) is belangrijk voor een juiste toepassing van verdragen en fiscale regelingen. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van opgaven wereldinkomen. Door het inzetten van een algoritme kunnen deze opgaven sneller worden beoordeeld. De burger kan hierdoor sneller duidelijkheid krijgen.

Het algoritme bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens. Het alternatief is dat een medewerker bij alle opgaven handmatig de gegevens zou moeten verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is sprake van menselijke tussenkomst, maar er worden ook beslissingen genomen door het algoritme. Het algoritme detecteert en selecteert mogelijke onvolledige of onjuiste opgaven wereldinkomen. Als er een risicosignaal wordt afgegeven, volgt handmatige beoordeling door een medewerker van de Belastingdienst. De uiteindelijke beslissing over aanpassing of vervolgactie ligt altijd bij een medewerker.

# data[].attributes.risks
De Belastingdienst neemt verschillende maatregelen om de risico's van het gebruik van het algoritme te beheersen.

1.   Transparantie

De Belastingdienst publiceert informatie over het algoritme in het algoritmeregister van de Belastingdienst en van de Rijksoverheid.

Daarmee hebben burgers inzicht in het gebruik en de werking van het algoritme.

2.   Geautomatiseerde besluitvorming

In de beschrijving van een algoritme wordt dit uitgelegd en wordt ook het aspect van menselijke tussenkomst nader toegelicht.

3.   Privacybescherming en rechtmatigheid

De Belastingdienst zorgt ervoor dat het gebruik van de gegevens wordt getoetst aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG).

In de beschrijving van het algoritme wordt ook de link gelegd met de toepasselijke wet- en regelgeving.

4.   Verantwoordelijkheid

Aan de hand van het beleidskader Algoritmeregister Belastingdienst zijn de verantwoordelijkheden en taken bij het gebruik van algoritmen duidelijk beschreven en geborgd.

5.   Monitoring en evaluatie

De werking van de algoritmen worden periodiek getoetst. Op basis daarvan kunnen selectieregels worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (nationaal)-identificatienummer/BSN

2. Aangiftegegevens wereldinkomen

3. Inkomsten van derden

4. Loon, pensioen en uitkeringsgegevens

# data[].attributes.goal
Gebruik voor natuurmonitoring, de verschillen in vegetatie identificeren. In de natuurgebieden, maar ook in het landelijk gebied. Bijvoorbeeld in een groot rietveld, kan er middels selecties gekeken worden wat echt riet is en wat anders is.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet Natuurbescherming

# data[].attributes.methodsAndModels
Herkenning en identificatie van verschillen in vegetatie door middel van satelietfoto's.

# data[].attributes.proportionality
Er worden geen persoonsgevens verwerkt, maar bijvoorbeeld wel vee-aantallen. Er is een efficientievoordeel om hiervoor satelietfoto's te gebruiken in plaats van fysieke visuele controles.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van de monitor worden voortdurend getest met fysieke controles.

# data[].attributes.risks
Met fysieke controles wordt getoetst of de uitkomsten van de monitor wel kloppen. Het risico is daarom beperkt.

# data[].attributes.sourceData
Satelietfoto's

# data[].attributes.goal
Er zijn drie algoritmes die worden gebruikt bij de beoordeling van een waardedalingsaanvraag. Voor de leesbaarheid van deze pagina noemen wij deze algoritmes ''controle algoritmes''. Hieronder worden de verschillende controle algoritmes toegelicht:

Duplicaat algoritme: dit algoritme controleert of een aanvraag voor waardedaling al eerder is ingediend. Als een aanvraag eerder is ingediend, dan wordt de aanvraag automatisch afgewezen.

Postcodecontrole algoritme: Dit algoritme controleert of de postcode van het pand binnen het waardedalingsgebied valt. Dit is het gebied waarin panden kunnen liggen die in waarde gedaald zijn vanwege de gaswinning. Als het pand niet binnen het waardedalingsgebied ligt, dan wordt de aanvraag automatisch afgewezen.

NAM algoritme: dit algoritme controleert of er in het verleden door de Nederlandse Aardolie Maatschappij (NAM) een vergoeding aan voor een pand is toegekend. Als dit het geval is, dan wordt een nieuwe aanvraag afgewezen.

De impact van alle algoritmes is dat een aanvraag wordt afgewezen wanneer deze niet aan de voorwaarden van het algoritme voldoet. Het automatisch afwijzen van een aanvraag is dus gebaseerd op feiten.

# data[].attributes.lawfulBasis
Duplicaatcontrole en postcodecontrole: Artikel 2 lid 3 sub a onder 2 Tijdelijke wet Groningen: Het IMG heeft tot taak en is bevoegd schade af te handelen en daartoe de aanspraak op een vergoeding van schade vast te stellen.

NAM-controle: Artikel 2 lid 4 sub b Tijdelijke wet Groningen: Het IMG is niet bevoegd om een aanvraag om vergoeding van schade te behandelen indien deze schade betreft waarvoor door de exploitant met de gedupeerde of diens vertegenwoordiger een vaststellingsovereenkomst is gesloten.

# data[].attributes.methodsAndModels
Postcode algoritme: in het algoritme is de postcodelijst voor het waardedalingsgebied bekend. Wanneer een postcode als input gegeven wordt, geeft het algoritme aan of de postcode op de postcodelijst voor het waardedalingsgebied staat of niet. Wanneer de postcode niet op de postcodelijst voorkomt, wordt de aanvraag afgewezen.

Duplicaat algoritme: het algoritme is getraind met alle aanvragen voor schadevergoeding ten gevolge van waardedaling. Wanneer een aanvraag als input gegeven wordt, geeft het algoritme aan of het Instituut deze aanvraag al eerder behandeld heeft of niet. Wanneer de aanvraag al eerder behandeld is, wordt de aanvraag afgewezen.

NAM algoritme: het algoritme is getraind met alle compensaties die ooit door de NAM zijn uitgekeerd. Wanneer een aanvraag als input gegeven wordt, geeft het algoritme aan of de woning uit deze aanvraag voorkomt op de compensatielijst van de NAM of niet. Wanneer de aanvraag op de compensatielijst voorkomt, wordt de aanvraag afgewezen.

# data[].attributes.proportionality
De controle algoritmes zorgen ervoor dat alle aanvragen voor waardedaling die in aanmerking zouden moeten komen echt kunnen worden behandeld. Het duplicaat algoritme is nodig, omdat het IMG volgens de wet niet bevoegd is om een dubbele aanvraag in behandeling te nemen. Dat is het geval wanneer een persoon bij een bepaald pand voor de periode dat hij eigenaar geweest is al eerder een waardedalingsaanvraag heeft gedaan, en deze is beoordeeld.

Het postcode algoritme is daarnaast bedoeld om er voor te zorgen dat alleen mensen die daar recht op hebben een aanvraag kunnen doen. Het waardedalingsgebied is zorgvuldig tot stand gekomen. Op basis van de aardbevingshistorie in het aardbevingsgebied is het gebied bepaald. Dit betekent dat voor bepaalde postcodegebieden is bepaald dat de panden binnen deze postcodegebieden in aanmerking komen voor een waardedalingsvergoeding. Het postcode algoritme is relevant, omdat het controleert of het pand in het waardedalingsgebied valt.

Het NAM algoritme is vervolgens van belang, omdat uit de wet blijkt dat het IMG geen aanvragen mag behandelen waarvoor de NAM in het verleden een vergoeding heeft uitgekeerd. Dat geldt ook voor waardedalingsaanvragen.

# data[].attributes.humanIntervention
De controle algoritmes worden niet gecontroleerd door een mens. De algoritmes zijn gebaseerd op feiten. Het invoeren van deze gegevens zal altijd tot dezelfde uitkomst leiden ("postcode wel of niet in het waardedalingsgebied"). Controle door een mens is daarom voor de inzet van deze algoritmes niet nodig.

# data[].attributes.risks
We evalueren de risico's conform ons privacy beleid. Op basis van deze evaluatie van nemen we aanvullende maatregelen of passen deze aan. De volgende actualisatie voor de risico's van dit algoritme staat gepland voor in Q4 2024.

# data[].attributes.sourceData
Postcodecontrole: postcode van de woning waarvoor de aanvraag is ingediend.

Duplicaatcheck: postcode en huisnummer van de woning waarvoor de aanvraag is ingediend.

NAM-check: naam en verkoopdatum van de aanvrager.

# data[].attributes.goal
Zorgen dat werkgevers en werkzoekenden elkaar makkelijker vinden; het makkelijker maken voor werkgevers om mensen met een arbeidsbeperking aan te nemen;werk voor mensen met een arbeidsbeperking aantrekkelijk te maken (bijvoorbeeld door meer inkomen) enmensen met een arbeidsbeperking voor langere tijd aan het werk krijgen.

De subsidie om een werkgever te ondersteunen met de loonkosten worden gecompenseerd tot 70% van het wettelijk minimumloon, op basis van de loonwaarde van een medewerker.

# data[].attributes.lawfulBasis
Participatiewet

# data[].attributes.methodsAndModels
Als een werkgever een werknemer in dienst neemt die valt onder de Participatiewet of zogenaamde Wajong, dan kan de gemeente via het Rijk subsidie of loondispensatie krijgen. Een voorwaarde voor deze subsidie is dat de loonwaarde van deze medewerker wordt vastgesteld. Dit heet de "uniforme loonwaardebepaling". De gemeente gebruikt hiervoor een programma van de leverancier Dariuz.Bij een loonwaardebepaling gaat het om de vaststelling van hoe waardevol het werk van een werknemer is bij een werkgever. Hierover mogen werknemer en werkgever meepraten.Om de loonwaarde te bepalen, wordt eerst gekeken naar de hoofdtaken van de medewerker. Vervolgens gaat het om de prestaties die nodig zijn om een hoofdtaak uit te voeren. De loonwaarde wordt, na berekening, afgerond op hele procenten. Artikel 6 van de Participatiewet beschrijft precies hoe een loonwaardemeting in zijn werk gaat. Het UWV kan aangeven dat een medewerker in het doelgroepenregister staat. Het kan ook zijn dat het UWV vermoedt dat er sprake is van verminderde loonwaarde, gezien vanuit de werkgever, werknemer of een betrokken werkcoach. De werkcoach is in dienst van de gemeente. Een loonwaardedeskundige speelt een belangrijk rol bij loonwaarde bepaling. Deze deskundige bepaalt de inhoud van een standaardfunctie, stelt de prestaties per hoofdtaak vast, berekent het totaal, legt dit alles vast in een rapport. Het college van burgemeester en wethouder bepaalt de kwaliteitseisen waar een loonwaardedeskundige aan moet voldoen. De loonwaardedeskundige functioneert onafhankelijk. De loonwaardedeskundige voert de loonwaardemeting uit. Meestal is een loonwaardedeskundige hier speciaal voor opgeleid. Hij of zij kijkt naar de tijd die de medewerker nodig heeft om de taken uit te voeren, het werktempo, de kwaliteit van het opgeleverde werk, en wat de netto-werktijd is. Verder vullen de werknemer, werkgever en in sommige gevallen de werkcoach een vragenformulier in. Alle verzamelende gegevens worden ingevoerd in Dariuz. Op basis daarvan komt er uit Dariuz een advies voor de loonwaarde. De werkcoach neemt uiteindelijk de beslissing over de hoogte van de loonwaarde. Hierover krijgt de medewerker een brief. Een medewerker mag altijd bezwaar maken tegen deze beslissing. In de brief staat precies hoe een medewerker dit bezwaar kan indienen.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen: Er is met het systeem een registratie van de loonwaardeberekening die vergeleken kan worden met vergelijkbare functies. De berekening is wettelijk verplicht en zal sowieso uitgevoerd moeten worden, of dit nu handmatig in een excel of via Dariuz gebeurt. Dariuz voert de loonwaardemeting niet enkel voor de gemeente Midden-Groningen uit en heeft veel expertise in huis om de loonwaardemeting te kunnen doen.

Nadelen: De gemeente verwerkt de gegevens via een extern bedrijf. Hier zijn met Dariuz AVG- en contractuele afspraken over gemaakt.

# data[].attributes.humanIntervention
De software is diagnostisch van aard en is onderhevig aan beoordeling door een ambtenaar alvorens het besluit te nemen.

# data[].attributes.risks
Gebruikers vullen de vragenlijst in naar eigen inzicht. De extra module kan aanvullend worden ingezet. Wanneer dit wordt gedaan blijft een uitslag een indicatie en mag nooit leidend zijn.

# data[].attributes.sourceData
NAW-gegevens van een inwoner.

# data[].attributes.website
https://www.dariuz.nl/tools-trainingen/loonwaarde/

# data[].attributes.goal
Het principe van algoritme heeft als doel om inkomensvoorzieningen en gemeentelijke inkomensondersteuning geautomatiseerd te kunnen berekenen. Zodat rechthebbenden de juiste verstrekking ontvangen. Deze berekeningen gebeuren op basis van businesslogica. Deze bestaat uit variabelen die zijn gebaseerd op geldende wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Algoritmen bevinden zich uitsluitend in onze ondersteuning van de Participatiewet, Ioaw, Ioaz en Bbz2004. De wetgeving hieromtrent is leidend voor onze businesslogica.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de ingegeven variabelen komt op basis van vaste logica het te verstrekken recht tot stand. Voor het bepalen van de hoogte van de inkomensvoorzieningen kent de applicatie normen en grondslagen. Deze bedragen worden periodiek bijgesteld door de wetgever. De van toepassing zijnde norm of grondslag leiden we af uit de situatie van de inwoner. Zo wordt op basis van de leeftijd van de inwoner, burgerlijke staat, aanwezige kinderen en medebewoners de norm of de hoogte van de grondslag bepaald. Overige variabelen die van invloed zijn op de daadwerkelijke hoogte van de verstrekking, bijvoorbeeld inkomsten of een verlaging, worden ingesloten in de berekening. Zodat het te verstrekken bedrag in de applicatie wordt berekend. De rekenlogica strekt zich eveneens uit over de verantwoording die een gebruiker moet afleggen over verstrekte inkomensregelingen. Denk hierbij aan het opstellen van de loonaangifte en het bruteren van vordering.Voor het berekenen van subsidies kennen we ook de relevante normen. Deze zijn gebaseerd op landelijk vastgestelde minimumlonen. Welk minimumloon van toepassing is in een berekening leiden we af van de leeftijd van de inwoner en de aard van het dienstverband van een inwoner. In de berekening van de subsidies wordt rekening gehouden met de omvang van de arbeidsovereenkomst en de vastgestelde loonwaarde van de inwoner. Het te verstrekken bedrag aan subsidie komt uiteindelijk tot stand na toepassing van alle relevante variabelen die op het van toepassing zijnde minimumloon worden toegepast.

# data[].attributes.proportionality
Met het toepassen van businesslogica is de medewerker in staat om een betrouwbare en correcte berekening te maken. Hierdoor ontvangt de rechthebbende van een inkomensondersteuning het juiste bedrag en worden gelijke gevallen op een gelijke manier behandeld.

# data[].attributes.humanIntervention
Bij elke verstrekking die gedaan wordt, worden controlemechanismen gehanteerd. Op verschillende momenten tussen de invoer van gegevens en de daadwerkelijke uitvoer van de verstrekking kunnen menselijke controle worden toegepast.

# data[].attributes.risks
Een aanpassing van de businesslogica wordt uitvoerig getest voor deze wordt vrijgegeven voor gebruikers. Daarnaast dwingt de applicatie controles af voordat een verwerking definitief wordt gemaakt. Tot het moment dat de verwerking definitief is gemaakt kan de verwerking teruggedraaid worden. Daarnaast is de businesslogica bij PinkRoccade in beheer en afgeschermd voor gebruikers.

# data[].attributes.sourceData
NAW, BSN, Contactgegevens, Adres, Arbeidsgegevens, Financiële gegevens, IBAN, identiteitsbewijs, Identiteitsgegevens.

# data[].attributes.website
https://www.bwri.nl/bijstandsuitkering

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken, deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker, automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Het verbeteren van de bedrijfsvoering. De impact is laag vanwege het feit dat voor de besluitvorming altijd menselijke controle plaatsvindt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Data wordt ontsloten uit bronapplicaties naar het datawarehouse. In het datawarehouse wordt data gemodelleerd en klaargezet ter rapportage.

# data[].attributes.proportionality
De data geeft betere inzichten om een basis te vormen voor het gesprek dat vooraf gaat aan bedrijfsvoeringsbesluiten. Vanwege de menselijke tussenkomst voordat eventueel besluiten worden genomen waar de inwoners van de gemeente iets van merken.

# data[].attributes.humanIntervention
De data is ondersteunend, maar nooit leidend. Er wordt altijd een gesprek gevoerd voordat inzichten in de data eventueel tot een besluit leiden waar de inwoner iets van merkt in zijn dagelijks leven.

# data[].attributes.risks
Er vindt periodiek controle plaats op de data die in de dashboard wordt weergegeven. De data wordt onder meer gecontroleerd op juistheid. Er worden geen directe besluiten genomen op basis van de dashboards.

# data[].attributes.sourceData
Financiele gegevens, personeelsgegevens, gegevens over het ruimtelijk domein, gegevens vanuit het zaaksysteem, gegevens binnen het sociaal domein.

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om er aan bij te dragen dat informatie die wordt verzonden per e-mail op de juiste wijze wordt beveiligd. Ofwel: niet met te weinig beveiligingsmaatregelen, maar ook niet met te veel. Het algoritme levert hier een bijdrage aan door verzenders van een e-mail te attenderen op gevoelige informatie en aan te moedigen deze informatie vervolgens veilig te verzenden. Als zij hiervoor kiezen dan wordt de e-mail beveiligd met encryptie, tweefactorauthenticatie voor de ontvanger, intrekmogelijkheid en logging.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt beveiligd, terwijl ongevoelige informatie toegankelijk is zonder extra frictie voor de ontvanger. Het algoritme heeft alleen impact op het proces van het verzenden van e-mails en raakt niet aan de materiële rechtspositie van burgers of bedrijven.

# data[].attributes.methodsAndModels
Bij het samenstellen van een nieuwe e-mail wordt op basis van de termen in het bericht en de bijlagen gekeken hoe vergelijkbaar dit is met eerder (veilig of normaal) verzonden e-mails. Als de e-mail voldoende vergelijkbaar is met berichten die normaal gesproken veilig verzonden worden, wordt de e-mail als potentieel gevoelig gemarkeerd. Op basis van de terminologie in de e-mail wordt bepaald of deze relateert aan een specifieke categorie van gevoelige informatie, zoals medisch of juridisch. Op het moment dat de e-mail als gevoelig is geclassificeerd en over een onderwerp gaat waarvan de organisatie heeft ingesteld dat dit veilig verzonden moet worden, krijgt de gebruiker een aanbeveling om de e-mail veilig te verzenden.

# data[].attributes.proportionality
Het gebruik van dit algoritme draagt er aan bij dat e-mails met het juiste niveau van beveiliging worden verstuurd. De classificatie van e-mails door middel van een algoritme is effectiever dan classificatie op basis van een door menselijke input samengestelde woordenlijst of classificatie door de verzender, terwijl tegelijkertijd het algoritme geen invloed heeft op de inhoud van een e-mail.

# data[].attributes.humanIntervention
In beginsel maakt de gebruiker zelf de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden op basis van de aanbeveling door het algoritme. Het is ook mogelijk om de keuze om een e-mail wel of niet veilig te verzenden te automatiseren op basis van het algoritme. In dat geval kan een gebruiker er alsnog zelf voor kiezen om een e-mail expliciet veilig te verzenden.

# data[].attributes.risks
De overall prestaties van het algoritme worden gemonitord door de leverancier. Als blijkt dat het algoritme vaker verkeerde classificaties maakt, wordt dit opgepikt door de monitoring, zodat aanpassingen aan het algoritme kunnen worden doorgevoerd. Voor de gebruikende organisatie is de nauwkeurigheid van Smart Classification ook zichtbaar in een beheerdersdashboard.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme is gebaseerd op geanonimiseerde historische berichten in combinatie met of deze berichten wel of niet veilig verzonden zijn. De anonimisering wordt in meerdere stappen gedaan, waarbij alleen aggregaten over vele duizenden berichten opgeslagen worden. Daarnaast worden persoonsgegevens geautomatiseerd uit de data verwijderd. Hiermee is de data geanonimiseerd en zijn de originele berichten onmogelijk uit de data te halen.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.goal
Als er op straat of in een park iets gerepareerd of opgeruimd moet worden, dan kan dat bij de gemeente worden gemeld via Signalen, het open source meldingensysteem van, voor en door gemeenten. Ook een gevaarlijke verkeerssituatie, woonoverlast of overlast van personen en horeca kan gemeld worden. Voorheen moesten mensen zelf kiezen bij welke categorie hun melding het beste paste (bijvoorbeeld ‘overlast’ of ‘straatmeubilair’), zodat de melding bij de juiste afdeling van de gemeente terecht kwam. Maar de gemeente is een complexe organisatie en de lijst met categorieën is lang. Daardoor was het soms lastig om de juiste categorie te vinden. Dat zorgde soms voor vertraging in de afhandeling van meldingen. Daarom gebruiken we nu een algoritme dat woorden herkent, bijvoorbeeld ‘afval’ en ‘stoep’. Op basis daarvan wordt bepaald bij welke categorie de melding het beste past en welke afdeling de melding moet afhandelen. De melder hoeft dus geen categorie meer te kiezen, en de melding wordt sneller afgehandeld omdat hij bij de juiste afdeling terecht komt.

# data[].attributes.methodsAndModels
Architectuur van het model

De tekst van de melding wordt opgedeeld in losse woorden. Van elk woord uit een melding wordt geanalyseerd hoe uniek het is voor die melding, afgezet tegen de totale collectie woorden (‘TF-IDF’ of ‘term frequency-inverse document frequency’). Een woord als ‘de’ of ‘bedankt’ krijgt daardoor een laag gewicht en een woord als ‘vuilnis’ krijgt een hoger gewicht.

Van die combinatie van woorden wordt vervolgens met logistische regressie (een machine-learning-techniek) bepaald bij welke categorie de melding hoort en daarmee bij welke afdeling binnen de gemeente de melding het meest waarschijnlijk past.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle meldingen die met minder dan 40% zekerheid bij een bepaalde categorie ingedeeld kunnen worden, worden onder de noemer "overig" doorgestuurd naar het Klant Contact Centrum. Vervolgens vindt een menselijke beoordeling plaats en wordt de melding alsnog gecategoriseerd. Ook de meldingen die onterecht doorgestuurd worden naar een verkeerde categorie, worden door de verantwoordelijke afdeling (soms via het KCC) handmatig in de juiste categorie geplaatst.

# data[].attributes.risks
Er zitten weinig risico’s aan dit algoritme. Het plaatst een melding in de juiste categorie en zorgt dat het sneller bij de juiste afdeling onder de aandacht is. Als het algoritme een melding niet met voldoende zekerheid in een categorie kan plaatsen, komt hij in de categorie ‘Overig’ terecht. Medewerkers van het Klant Contact Centrum bekijken die meldingen en zetten ze handmatig in de juiste categorie. Als het algoritme niet naar behoren werkt, duurt het dus iets langer voordat de melding bij de juiste afdeling is. De melder kan persoonsgegevens toevoegen als hij of zij op de hoogte gehouden wil worden. Deze gegevens worden beveiligd opgeslagen en niet door het algoritme gebruikt.

# data[].attributes.sourceData
Meldingen

De dataset bestaat uit meldingen die eerder gedaan zijn. In eerste instantie zijn meldingen uit het verleden gebruikt om het algoritme te trainen. Regelmatig wordt het bijgetraind met nieuwe meldingen en uitgevoerde correcties op bestaande meldingen. Als het Klant Contact Centrum of afdelingen een verkeerde categorisering zien, (zie Menselijk toezicht) corrigeren zij dit handmatig in het meldingensysteem. Deze correcties worden gebruikt bij het bijtrainen. Er wordt onderzocht of het bijtrainen van het algoritme in de toekomst geautomatiseerd kan.

Deze dataset kunnen we in dit register niet openbaar maken. Omdat de data uit een vrij tekstveld komen, kunnen daar persoonsgegevens in staan, hoewel daar expliciet niet om wordt gevraagd.

E-mailadres en telefoonnummer voor vervolgvragen

Iemand die een melding doet, kan zijn of haar telefoonnummer en/of e-mailadres achterlaten als hij of zij dat wil. We houden de melder dan op de hoogte van de voortgang en we hebben de mogelijkheid om hem of haar terug te bellen. Deze informatie wordt niet langer bewaard dan voor dit doel nodig is en wordt dus niet door het algoritme gebruikt.

Voor overige informatie over verwerking van persoonsgegevens, zie: https://www.aaenhunze.nl/Contact/Hulp_bij_deze_website/Privacyverklaring_gemeente_Aa_en_Hunze

# data[].attributes.provider
Signalen is ontwikkeld door de Gemeente Amsterdam en als open source software beschikbaar gesteld. Gemeente Aa en Hunze heeft hosting en technisch applicatiebeheer belegd bij Delta10.

# data[].attributes.goal
Het belang van een correct geregistreerd adres gaat verder dan het op orde houden van de Basisregistratie Personen (BRP). Vindt er bijvoorbeeld een ramp plaats, dan wil je iedereen in de omgeving tijdig kunnen waarschuwen. Ook verstrek je als gemeente voorzieningen, uitkeringen of subsidies aan inwoners, op basis van het in de BRP geregistreerde adres. Dat maakt een correcte adresregistratie belangrijk voor zowel inwoners als overheid. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de burger. Indien er geen bijzonderheden geconstateerd worden in de aanvraag of aangifte kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een medewerker. Indien er wel een bijzonderheid geconstateerd wordt valt de aanvraag/aangifte in een wachtkamer waar deze gecontroleerd wordt door een medewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de ambtenaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen (BRP)

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
De digitale aangiften en aanvragen komen automatisch aan in de BRP registratie van de gemeente. De gemeente bepaalt per eDienst de methode van verwerken: volledig automatisch of na een beoordeling van een medewerker.

De gemeente kan ook een combinatie kiezen. In dat geval beoordeelt een medewerker alleen aanvragen die (bijvoorbeeld) een geüploade bijlage hebben, of waarbij de automatische controles hiertoe aanleiding geven.

Ook kan de gemeente kiezen voor een automatische verwerking van een binnengemeentelijke verhuizingen maar

hervestigingen (een inschrijving van buiten de gemeente) eerst te beoordelen.

De automatische controles op personen en/of adressen leiden, als dat nodig is, tot een waarschuwing voor de medewerker. / beslisbomen

# data[].attributes.proportionality
Doordat veel eenvoudige aanvragen/aangiften automatisch verwerkt worden houdt de ambtenaar meer tijd over voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. Hierdoor kunnen deze beter en nauwkeuriger beoordeeld worden. Hierdoor wordt de aangever/aanvrager beter geholpen en worden er minder fouten gemaakt. Dit zorgt voor een betere kwaliteit van de BRP.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Dit betekent dat eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt worden. Wanneer een bijzonderheid optreedt wordt de aanvraag/aangifte altijd door een ambtenaar beoordeeld. De ambtenaar controleert dan zelf de aanvraag/aangifte en kan deze verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de ambtenaar die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Van de aanvragen die ter controle worden aangeboden zal regelmatig nagegaan worden of de regels kunnen worden aangepast.

# data[].attributes.sourceData
Na de inlog met DigiD bevraagt het systeem uw persoonsgegevens en vergelijkt deze met gestelde voorwaarde.

# data[].attributes.name
Uitnodigen tot het doen van aangifte Inkomstenbelasting (IH)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst beoordeelt ieder jaar welke burgers verplicht zijn om aangifte inkomstenbelasting (IH) te doen. Wie aan de voorwaarden voldoet, ontvangt hiervoor een uitnodiging. Deze uitnodiging brengt een wettelijke verplichting met zich mee om aangifte te doen.

Daarnaast zijn er burgers van wie wordt vermoed dat zij recht hebben op een teruggave. In die gevallen is er géén aangifteplicht, maar kan het wel voordelig zijn om aangifte te doen. Ook deze beoordeling gebeurt binnen hetzelfde proces, maar leidt niet tot een uitnodiging.

Het doel van het algoritme is om automatisch vast te stellen of er voor een burger sprake is van een aangifteplicht. Dit gebeurt op basis van vooraf opgestelde selectieregels en gegevens uit verschillende administraties.

De beoordeling maakt gebruik van verschillende onderdelen die:

Het inkomen en de fiscale situatie van de burger vaststellen;

Controleren of er een verplichting tot aangifte geldt;

De aangifteplicht en onderbouwing administratief vastleggen;

De benodigde gegevens verzamelen voor de beoordeling.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit vaste selectieregels die zijn opgesteld op basis van wet- en regelgeving en fiscale expertise. Voor iedere belastingplichtige wordt op basis van gegevens uit verschillende administraties vastgesteld of sprake is van een aangifteplicht.

De beoordeling vindt plaats via een reeks services die onder meer het inkomen, de fiscale verplichting en de relevante persoonsgegevens analyseren. Indien aan de criteria wordt voldaan, wordt automatisch een uitnodiging tot het doen van aangifte gegenereerd. De selectie verloopt volledig geautomatiseerd, zonder zelflerende componenten.

# data[].attributes.proportionality
Het proces Uitnodigen tot het doen van aangifte is belangrijk voor het tijdig en correct informeren van burgers over hun aangifteplicht of mogelijke teruggave. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

Het algoritme draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van belastinggegevens. Door het inzetten van een algoritme kunnen deze beoordelingen sneller worden verwerkt. De burger kan hierdoor sneller duidelijkheid krijgen.

Het algoritme bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens.

Het alternatief is dat een medewerker bij alle gevallen handmatig de gegevens moet verzamelen en beoordelen. Dit zou het proces foutgevoeliger maken en minder efficiënt.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is er geen sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme neemt de beslissingen. Het doel van het algoritme is het selecteren van burgers een uitnodiging tot aangifte IH moeten krijgen.

# data[].attributes.risks
Een belangrijk risico bij dit algoritme is dat belastingplichtigen onterecht géén uitnodiging tot het doen van aangifte ontvangen, terwijl zij daartoe wel verplicht zijn. Dit kan ertoe leiden dat zij hun fiscale verplichtingen niet nakomen, mogelijk zonder dat zij dat zelf weten.

Om dit risico te beperken, worden de selectiecriteria zorgvuldig opgesteld en gebaseerd op actuele gegevens. Daarnaast worden de regels periodiek geëvalueerd en waar nodig aangepast.

# data[].attributes.sourceData
1. Identificerende gegevens (nationaal)-identificatienummer/BSN

2. Loon, pensioen- en uitkeringsgegevens

3. Gegevens uit voorgaande aangiften inkomensheffing (financiële gegevens en persoonlijke gegevens)

4. Loonheffing

5. Indicator VIP-status

6. Leeftijd (AOW)

7. Verblijfsstatus (binnenlands of buitenlandse belastingplicht)

8. Indicatie zorgkosten

# data[].attributes.goal
Om meldingen zo goed mogelijk op te stellen worden algoritmen gebruikt. Het doel van het algoritme is om automatisch te bepalen wie op basis van wet- en regelgeving wanneer op de hoogte moet worden gesteld van de momenten waarop de gevangenisstraf (de zogenoemde detentie) van iemand begint, eindigt en wanneer een gedetineerde met verlof gaat.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de gegevensuitwisseling ten behoeve van re-integratie is artikel 18a van de Penitentiaire beginselenwet en artikel 20d van de Penitentiaire maatregel. De wettelijke basis voor de gegevensuitwisseling ten behoeve van Bestuurlijke Informatievoorziening Justitiabelen (BIJ) is gebaseerd op artikel 18a van de Penitentiaire beginselenwet en artikel 11a van het Besluit justitiële en strafvorderlijke gegevens.

De wettelijke basis voor het informeren van slachtoffers over het detentieverloop wordt gevormd door artikel 51ac van het Wetboek van Strafvordering en de Regeling verstrekken zaaksinformatie aan slachtoffers.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme volgt de regels die door medewerkers van Injus zijn meegegeven aan het algoritme. Dit wordt ook wel een rule based algoritme genoemd. Het algoritme bepaalt middels deze regels wanneer een slachtoffer, burgemeester of andere partij geïnformeerd moet worden op basis van de gegevens van de detentie, in bepaalde gevallen gecombineerd met informatie van de strafzaak.

# data[].attributes.proportionality
Door een algoritme te gebruiken, kan het aantal handmatige handelingen worden beperkt. Dit heeft als voordeel dat de kans op een menselijke fout of vertraging bij het sturen van meldingen afneemt.

# data[].attributes.humanIntervention
Meldingen die naar slachtoffers moeten worden verstuurd, worden eerst geleverd aan het Informatiepunt Detentieverloop (IDV), dat onderdeel is van het Openbaar Ministerie (OM). Het OM moet zorgvuldig beoordelen of het slachtoffer daadwerkelijk geïnformeerd moet worden.Voor de Bestuurlijke Informatievoorziening Justitiabelen (BIJ) beoordeelt altijd een medewerker van Justid welke burgemeester geïnformeerd moet worden.Voor re-integratie van een gedetineerde in de samenleving worden de meldingen automatisch geleverd aan gemeenten en de Raad voor de Kinderbescherming op basis van het laatst bekende adres in de Basisregistratie Personen (BRP) en aan de reclasseringsinstanties.

# data[].attributes.risks
De regels die het algoritme volgt, worden ontwikkeld in samenwerking met Dienst Justitiële Inrichtingen (DJI) als opdrachtgever. De regels worden uitvoerig getest en gedocumenteerd door medewerkers van Injus en uiteindelijk worden de regels die het algoritme gebruikt ook getest door eindgebruikers. De groep eindgebruikers bestaat uit een aantal praktijkexperts.

# data[].attributes.sourceData
Als je gedetineerd bent (geweest) voor een strafzaak die in de categorie valt waarbij de gemeente en/of het slachtoffer geïnformeerd moet(en) worden bij begin/einde detentie of verlof, worden er gegevens over jouw detentie, in bepaalde gevallen gecombineerd met informatie van de strafzaak, door het algoritme verwerkt.

# data[].attributes.goal
De Hittestress module biedt inzicht in de gevoelstemperatuur (PET), wind en schaduwwerking op verschillende momenten van de dag. Het betreft een fysisch model, de aanpak berust niet op kunstmatige intelligentie. De Hittemodule draait op een breder platform voor data-integratie en simulaties waarmee de leefomgeving op hyperresolutie integraal kan worden doorgerekend op aspecten als wateroverlast, hittestress, luchtkwaliteit en geluid. De Hittemodule is gebouwd volgens de richtlijnen van het Deltaplan Ruimtelijke Adaptatie (DPRA).

# data[].attributes.lawfulBasis
De software kan door o.a. gemeenten en provincies worden gebruikt voor: *Omgevingswet: vergunningverlening, planvorming *AWB (algemene wet bestuursrecht): Het monitoren van gevaarlijke situaties waarbij bevoegd gezag zorg draagt voor de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur - Zorgvuldigheid - Transparantie - Evenredige afweging

# data[].attributes.methodsAndModels
https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2019-0008.pdf

NL

https://support.tygron.com/wiki/DPRA_Heat_Module

# data[].attributes.sourceData
Standaard worden open data bronnen gebruikt voor het opbouwen van de virtuele 3D-omgeving waarin wordt gerekend.

Het is niet altijd zo dat alle databronnen in alle berekeningen worden gebruikt, dit is mede afhankelijk van de gekozen locatie en de soort berekeningen. Ook kunnen gebruikers zelf data toevoegen aan het algoritme, bijvoorbeeld groendata. Zelf toegevoegde data staan niet in dit overzicht.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om invulling te geven aan een open overheid. Daarmee beschermt de gemeente de gegevens van personen en organisaties over wie documenten gaan.

Openheid zodat de organisatie deze informatie kan delen volgens de wet zoals de Wet open overheid (Woo). Voor de inwoner over wie er gegevens in openbaar te maken documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy inbreuk is. De gemeente houdt zich daarmee aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). Dat geldt ook voor de bescherming van persoonsgegevens van de medewerkers van de gemeente.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg. Dit krijgt zij in een (voor een deel) anoniem gemaakte versie. Voor de medewerkers die een Woo verzoek behandelen en/of informatie openbaar maken, betekent het dat ze zich houden aan de wet. Gebruik van het algoritme zorgt ervoor dat het anoniem maken sneller en makkelijker kan. Hierdoor kan de gemeente de gevraagde informatie binnen de wettelijke termijnen bieden.

Het risico van het algoritme is laag. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens en maakt deze anoniem. Er wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Het algoritme maakt zelf geen (automatische) beslissingen. Daarnaast heeft het algoritme als optie om zelf informatie anoniem te maken die om andere redenen niet openbaar gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met gevoelige informatie van de gemeente anoniem gemaakt worden om de organisatie te beschermen. De reden van het anoniem maken wordt genoemd in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

Wet elektronische publicaties (Wep)

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo geeft redenen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) is zo'n reden om (een deel van) documenten niet bekend te maken.

Zonder het gebruik van het algoritme zou het anoniem maken van tekstfragmenten in documenten veel meer tijd kosten. Het gebruik van het algoritme zorgt voor het sneller en makkelijker maken van het proces voor actieve en passieve bekend maken van documenten. Het anoniem maken door het algoritme is ook minder foutgevoelig dan alleen de behandeling door een medewerker. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van de betrokken personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Door het algoritme wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Er worden geen automatische beslissingen genomen. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens om deze anoniem te maken ondanks de inhoud van documenten.

De medewerker behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze goed zijn en verbetert waar het moet. Ook kan binnen het algoritme de beslissingen van de medewerker door een tweede persoon nagekeken worden.

Voor de inwoner betekent dit dat de gemeente kan laten zien dat ze werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacy inbreuken.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zal steeds opnieuw worden gecontroleerd of deze goed werkt. Het algoritme zal daarna worden aangepast en/of gewijzigd. Om fouten te voorkomen zal er altijd een medewerker de beslissing maken over de anoniem te maken voorgestelde tekstfragmenten.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.goal
Wat is hydrodynamische simulatiesoftware en waarom is het belangrijk?

Hydrodynamische simulatiesoftware helpt ons om waterstromen – zoals rivieren, regenwaterafvoer of overstromingen – nauwkeurig te begrijpen en te voorspellen. De software doet dit door op basis van natuurkundige wetten (zoals de wetten van stromingsleer en zwaartekracht) te berekenen hoe water zich gedraagt in een bepaald gebied.

Deze berekeningen zijn integraal: ze nemen meerdere factoren tegelijk me – zoals regenval, bodemtype, hoogteverschillen, wind en zelfs de werking van gemalen en sluizen. Zo ontstaat een compleet beeld van het watersysteem.

Het grote voordeel? We kunnen scenario's verkennen vóórdat ze zich in het echt voordoen. Denk aan het simuleren van een hevige storm om te zien waar water zich ophoopt, of hoe ingrepen in het landschap het water beter kunnen sturen.

De impact is groot:

Voorspellend vermogen: We kunnen risico's van overstromingen of droogte beter inschatten.

Betere beslissingen: Overheden en ingenieurs kunnen onderbouwde keuzes maken over waterbeheer, infrastructuur of ruimtelijke inrichting.

Veiligheid en efficiëntie: We voorkomen schade en besparen kosten, door vooraf te weten wat werkt.

Kortom: hydrodynamische simulatiesoftware vertaalt complexe natuurkundige processen naar heldere inzichten waarmee we beter kunnen plannen, beschermen en bouwen aan een waterveilige toekomst.

# data[].attributes.proportionality
Deze aanpak is gebaseerd op natuurkunde en wiskunde, niet op kunstmatige intelligentie. Dat betekent dat het maken van een simulatie soms meer werk kost dan bij een getraind AI-model. Het grote voordeel is dat je geen grote hoeveelheden data nodig hebt om toch tot een nauwkeurig resultaat te komen. Bovendien zijn de uitkomsten beter te begrijpen en te controleren. Dit algoritme is speciaal geschikt voor het doorrekenen van watersystemen op het land en in de stad. Voor oceanen, diep grondwater of drinkwaterleidingen is het minder goed toepasbaar.

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt met mensen uit de buurt geverifieerd of de voorspellingen van het watermodel overeenkomen met de werkelijkheid.

# data[].attributes.risks
De kwaliteit van de voorspelling van het model is sterk afhankelijk van hoe goed de fysieke werkelijkheid gemodelleerd is als input voor de berekening.

# data[].attributes.sourceData
Het model kent twee typen gegevens als input. Ten eerste een model van de fysieke omgeving waar het water door stroomt, dus riolering systemen maar ook hoogte van de oppervlakte, bijvoorbeeld de landgebruikkaart, of het algemeen hoogtebestand. Aangevuld met expert kennis. Ten tweede Dynamische gegevens over water, denk aan neerslaggegevens van het KNMI of waterstanden van rivieren en of zeeen van RWS.

# data[].attributes.goal
Het doel is een efficiëntere afhandeling van bezwaren, vermindering van de administratieve druk en kortere verwerkingstijd.

AiBezwaar:

Identificeert de aanvrager en hoofdbetrokkenen.

Identificeert het WOZ-object van bezwaar.

Identificeert of het bezwaarschrift een pro-forma bezwaar is.

Identificeert de redenen van het bezwaar (ontgrieven).

Identificeert of om hoorzitting wordt verzocht.

Stelt een conceptreactie op gebaseerd op eerder gegeven antwoorden op bepaalde griefredenen.

Op basis hiervan wordt direct een zaak aangemaakt in de bezwarenmodule.

Wanneer niet alle benodigde gegevens automatisch herkend kunnen worden, wordt de e-mail gemarkeerd voor handmatige verwerking door een medewerker. Hierbij kan de medewerker snel en efficiënt de ontbrekende informatie aanvullen en het bezwaar correct registreren.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het gaat om de taak van de gemeente om belasting te innen. Zie de Wet WOZ, Gemeentewet, Wet belastingen op milieugrondslag

# data[].attributes.methodsAndModels
AiBezwaar is een optionele module in de applicatie iBezwaar. AiBezwaar bestaat uit een eigen algoritme van PinkRoccade dat interactie heeft met het groot taalmodel GPT 4o van OpenAI. De verbinding met GPT 4o loopt via de Azure OpenAI-service van Microsoft.

Het eigen algoritme levert een prompt aan GPT 4o. De prompt bestaat uit een kopie van het bezwaar; het verzoek om de nodige gegevens te identificeren, zoals WOZ-nummer; en een set aan mogelijke grieven en bezwaarredenen. GPT 4o zoekt vervolgens een match: welke grieven en bezwaarredenen staan er in het bezwaar en komen deze overeen met opties uit de set. Als die match gemaakt is, vindt opnieuw een interactie plaatst met het eigen algoritme. Hierbij wordt voor elk van de achterhaalde bezwaren uit een database met historische antwoorden het best passende antwoord gevonden en als suggestie getoond in AiBezwaar.

Wanneer in het bezwaar bepaalde gegevens niet kunnen worden gevonden, worden de andere gegevens gebruikt om in de belastingapplicatie automatisch de ontbrekende gegevens te vinden. Bijvoorbeeld via het aanslagnummer + NAW achterhalen wat het WOZ-objectnummer is.

Het algoritme heeft een lerend vermogen. Wanneer een door het algortime gesuggereerde tekst door de medewerker wordt aangepast of de medewerker schrijft zelf een tekst, dan wordt deze bij het volgende geanalyseerde bezwaar meegenomen in de tekst-opties die het algoritme suggereert.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om een efficiëntere afhandeling, waarbij de inwoner sneller antwoord krijgt.

# data[].attributes.humanIntervention
AiBezwaar is vooral gericht op het inboeken van bezwaren om zo de administratieve last te verlichten. De ambtenaar dient de gesuggereerde tekst altijd te beoordelen en zelf een bezwaarbrief op te maken. Hiervoor kan hij/zij de gesuggereerde teksten gebruiken, aanpassen, nieuwe suggesties genereren of zelf een nieuwe tekst opstellen. Wanneer een gesuggereerde tekst wordt aangepast of nieuw wordt gemaakt, wordt deze bij het volgende geanalyseerde bezwaar meegenomen in de suggestieopties. Er kan nooit een zaak worden afgerond zonder dat een medewerker zelf aangeeft of een bezwaar gegrond of ongegrond is. Dit is niet iets dat het algoritme automatisch invult in de applicatie. Zonder dit oordeel kan een bezwaar ook niet worden afgerond.

# data[].attributes.risks
De gegevens worden verwerkt op een server van Microsoft binnen de Europese Economisch Ruimte.

Microsoft benadrukt dat klantgegevens niet worden gebruikt voor training van het AI-model. De Azure OpenAI-service heeft mechanismen om misbruik te detecteren en te voorkomen, waaronder contentfilters en misbruikmonitoring. Als er bij ingevoerde gegevens potentieel misbruik wordt gedetecteerd, kunnen deze worden beoordeeld door een groot taalmodel of, zo nodig, door menselijke reviewers. Dit helpt bij het handhaven van de naleving van de gedragscode en andere toepasselijke productvoorwaarden.

Onder de EU Digital Services Act is Microsoft verplicht maatregelen te nemen tegen illegale inhoud, zoals haatzaaiende uitlatingen, terrorisme en misinformatie. Om hierop te controleren, bewaart Microsoft in een standaard situatie de prompts en gegenereerde antwoorden die gebruikers via de Azure OpenAI-service versturen maximaal 30 dagen. Als de gebruiker gevoelige of vertrouwelijke gegevens verwerkt en deze standaardbewaring wil aanpassen of uitschakelen, biedt Microsoft de mogelijkheid om een aanvraag in te dienen voor beperkte toegang. Klanten die aan bepaalde criteria voldoen, zoals PinkRoccade, kunnen hiermee de standaard misbruikmonitoring aanpassen of uitschakelen, wat PinkRoccade inderdaad heeft laten doen. Dit betekent dat een menselijke beoordeling niet wordt uitgevoerd. Omdat geautomatiseerde beoordeling nog wel plaatsvindt, dienen de prompts en gegenereerde antwoorden nog steeds tijdelijk opgeslagen te worden. Microsoft geeft aan dat deze controle in real time gebeurt. Data wordt na het uitvoeren van deze scan verwijderd.

PinkRoccade heeft een ISAE 3402 type2-certificering. Ze controleren regelmatig of Microsoft zich aan de regels houdt.

Microsoft heeft ISO 27001-, SOC2- en SOC3-certificering. Microsoft heeft naar aanleiding van de AVG een Data Protection Addendum opgesteld, waarin ze beschrijven hoe ze met klantgegevens omgaan. Dit biedt gebruikers zoals PinkRoccade houvast bij het controleren of de data veilig is.

Microsoft laat zich ook meerdere malen per jaar controleren door onafhankelijke auditors, op het naleven van deze regels. Deze audits zijn niet vrijblijvend; als Microsoft zich niet aan de afspraken houdt, kan dat gevolgen hebben. Daarnaast werkt Microsoft samen met toezichthouders en heeft het een sterke focus op transparantie. Via het Microsoft Trust Center is te zien aan welke compliance-eisen ze voldoen.

# data[].attributes.sourceData
Aanslagnummer, BSN, NAW, WOZ-nummer, aanvrager, gemachtigde, grieven, redenen van bezwaar

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor naleving vergunningsplicht wapens en munitie

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk een risico geven op het niet naleven van de vergunningplicht voor wapens en munitie. Dit algoritme richt zich op naleving van de vergunningplicht voor wapens en munitie die de Europese Unie (via Nederland) binnenkomen of verlaten. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder. Door gebruik te maken van dit algoritme worden aangiften efficiënter behandeld, waardoor de aangiften sneller worden gecontroleerd en eventueel sneller worden vrijgegeven.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op wapens en munitie ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de Algemene douanewet en de Wet wapens en munitie. Het gebruik van risicoprofielen is ook gebaseerd het DWU, artikel 46 waarin is opgenomen dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op het binnenbrengen en de invoer van wapens en munitie. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van wapens en middelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt voor gebruik altijd door minimaal twee douanemedewerkers ontwikkeld en gecontroleerd. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt gegevens uit de aangifte van goederen. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, eorinummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Externe databank voor financiële informatie

# data[].attributes.goal
Voor het toezicht dat de Belastingdienst uitoefent op multinationale ondernemingen is de externe databank in gebruik. Deze externe databank wordt gebruikt om prijzen die zijn overeengekomen tussen twee ondernemingen van één multinationale groep te valideren of te weerleggen.

De Coördinatiegroep Verrekenprijzen (hierna: CGVP) is het onderdeel van de Belastingdienst dat verantwoordelijk is voor - samengevat - coördinatie, advisering en (interne) bijstand op het gebied van verrekenprijzen (zie Instelbesluit CGVP). Dit zijn altijd niet-natuurlijke personen.

Verrekenprijzen spelen indien lichamen, die onderdeel zijn van dezelfde (multinationale) groep, onderlinge transacties aangaan. Belastingplichtige moet onderbouwen dat de voorwaarden (waar de prijs onderdeel van uitmaakt) waarvoor de onderlinge transactie is aangegaan, overeenkomen met de voorwaarden zoals derden die zouden zijn overeengekomen. Dit wordt gebruikelijk onderbouwd door middel van publieke databanken waar historische transacties in zijn opgenomen. Zie ook artikel 8b Wet op de Vennootschapsbelasting 1969 en het Verrekenprijsbesluit.

Ten aanzien van het toezicht door de Belastingdienst op verrekenprijzen, moet de CGVP ook beschikken over deze databanken om te kunnen toetsen of de verrekenprijzen van belastingplichtige acceptabel zijn

In de databank wordt aan de hand van zoekcriteria een subset van transacties tussen derden (peer group) bepaald. De zoekcriteria worden door de gebruiker bepaald aan de hand van de relevante feiten en omstandigheden van de transactie binnen de multinationale groep.

Aan hand van de output van deze subset wordt de verrekenprijs vastgesteld/getoetst. Indien de door de groep gehanteerde prijs te veel afwijkt van de peer group, kan de medewerker van de Belastingdienst de keuze maken of de prijs ter discussie moet worden gesteld.

Naast de weergave van historische transacties tussen derden bevat de databank Bloomberg ook de mogelijkheid om prijzen voor enkele specifieke transacties te berekenen. Dit zijn zogenaamde ‘swap rates’ voor het wisselen van een vaste naar een variabele rente of het wisselen van de valuta.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet op de Vennootschapsbelasting 1969:

Instelbesluit CGVP

Verrekenprijsbesluit

Besluit Internationaal vooroverleg

# data[].attributes.methodsAndModels
Zie ook onder 'Doel en impact' (tabblad 'Algemene informatie').

Het product is geheel in onderhoud en beheer bij de leverancier van de databank. De medewerker van de Belastingdienst kan uitsluitend door de externe leverancier aangeboden methodes hanteren om de databank te gebruiken, zoals het gebruik van filters of het gebruik van de door de leverancier aangeboden tools om berekeningen te maken. De uitkomsten uit de databank worden gebruikt om de gehanteerde verrekenprijs te toetsen, ter discussie te stellen, c.q. vast te stellen.

# data[].attributes.proportionality
De externe databank wordt gebruikt om toegang te hebben tot publieke data. Door de toegang tot deze data kan de Belastingdienst betere keuzes maken voor de inzet van de schaarse toezichtcapaciteit. Verder is de Belastingdienst door de toegang tot de databank in staat om een professionele gesprekspartner te zijn van de belastingplichtige/de fiscaal adviseur, als ook buitenlandse belastingdiensten die veelal ook over de externe databank beschikken.

De databanken worden uitsluitend per casus worden gebruikt. Verder heeft de Belastingdienst op geen enkele manier invloed op de wijze hoe de databanken op de achtergrond werken. De invloed van de gebruiker beperkt zich tot de keuze van en de definitie van de zoekcriteria, en input voor de vraag van de zogenaamde swap rates. De uitkomsten van de databanken worden beoordeeld en gewogen door de medewerker. Indien hieruit volgt dat er een aanpassing van de verrekenprijs noodzakelijk is, wordt hierbij ook altijd het vier ogen principe gehanteerd.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het databank geeft slechts een advies. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
Privacy en AVG

Het gebruik van de gegevens wordt 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. De databank wordt uitsluitend gebruikt voor het toezicht op niet natuurlijke personen.

Gebruik bijzondere persoonsgegevens

Bij het gebruik van de databank worden geen persoonsgegevens gebruikt en hierom dus ook geen bijzondere persoonsgegevens.

Gelijkheid en non-discriminatie

De Belastingdienst heeft geen invloed op de onderliggende processen van de externe databank. De databank wordt uitsluitend gebruikt voor het toezicht op niet natuurlijke personen. Bij het gebruik worden geen persoonsgegevens verwerkt. De leverancier is een professionele partij die zich dient te houden aan de relevante wet- en regelgeving.

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.

# data[].attributes.sourceData
Functionele gegevens (bijvoorbeeld: valuta, looptijd, geografische locatie, branche)

Activa (bijvoorbeeld: hoofdsom, voorraad, werkkapitaal, (im)materiële activa)

Risico’s (bijvoorbeeld: credit rating, zekerheden, doorloopsnelheid voorraden, betaaltermijn debiteuren)

# data[].attributes.provider
Bloomberg & Orbis. Het algoritme wordt niet door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en/of onderhouden. Het gehele beheer van het product ligt bij de externe leverancier.

# data[].attributes.goal
Snel en accuraat vertalen van gemeentelijke informatie en formulieren in een zeer groot aantal talen. Contentredacteuren hoeven niet meer zelfstandig teksten te schrijven in andere talen.

# data[].attributes.lawfulBasis
n.v.t.

# data[].attributes.methodsAndModels
Weglot gebruikt neurale machinevertalingen van DeepL, Microsoft en Google Translate, om het meest nauwkeurige vertaalrendement te bieden. Daarna heb je de volledige bewerkingscontrole via je Weglot-dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Door een AI algoritme te gebruiken kunnen wij een betere dienstverlening waarborgen. Zelf in zoveel talen uitschrijven en beheren is niet realistisch.

# data[].attributes.humanIntervention
Mensen zien de vertaalde pagina's- Beheerders kunnen vertalingen aanpassen

# data[].attributes.risks
Mensen kunnen geen rechten ontlenen aan vertaalde pagina's. Deze techniek staat echter wel bekend om zijn hoge mate van accuraatheid.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften voor toelating van niet-commerciële gezelschapsdieren

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om de Douane te helpen te voldoen aan de wettelijke verplichtingen. Voordat er een invoeraangifte wordt gedaan, moet de Douane controleren of aan de regels voor niet-commerciële gezelschapsdieren is voldaan. Dit betekent dat de overeenstemmingscontrole en documenten eerst goedgekeurd moeten zijn.

Dit betreft een 100% controle zonder enige vorm van verdere risicogradatie.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor de veterinaire controle ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, de Wet Dieren en Verordening (EU) 2017/625. Verordening (EU) 576/2013 is de basis voor het Niet-Commerciële verkeer van Gezelschapsdieren. De verplichting tot het eerst ondergaan van een Overeenstemmingscontrole en een Documentencontrole staat voor deze Gezelschapsdieren opgenomen in de Gedelegeerde Verordening 2019/2122 artikel 11 letter d. Deze wetten dragen zorg dat de invoer van Niet Commerciële Gezelschapsdieren op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme selecteert 100% van de aangiften waarbij een goederencode is opgevoerd waarbij sprake kan zijn van een niet-commercieel gezelschapsdier. Van dit algoritme zijn uitgezonderd de zendingen waarbij in de aangifte een bescheidcode is opgevoerd voor een bijbehorend GGB-A.

De Douane dient handmatig voor elke betreffende aangifte eerst na te gaan of die aangifte daadwerkelijk ziet op een niet-commercieel gezelschapsdier. Indien dat het geval is dan dient men zich er vervolgens van te vergewissen dat er een geviseerd gezondheidscertificaat als bescheid bij de aangifte is overgelegd om te bewijzen dat het Gezelschapsdier de wettelijk verplichte Overeenstemmingscontrole en Documentencontrole positief heeft ondergaan. Als we daarbij onregelmatigheden constateren dan wordt de zending geselecteerd voor een uitgebreide inspectie. Als het geviseerde gezondheidscertificaat aanwezig is en de gegevens tussen dit certificaat en de douaneaangifte volledig overeenkomen dan houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium. Op geen enkel moment wordt hierbij onderscheid gemaakt voor andere risicoindicatoren dan het wel of niet aanwezig zijn van een geviseerde Gezondheidscertificaat zodat we als Douane nooit gezelschapsdieren vrij kunnen geven (en de Unie binnen laten komen) voordat is vastgesteld dat die dieren geen gezondheidsrisicos kunnen vormen binnen de Unie.

# data[].attributes.proportionality
Dit algoritme helpt de Douane met toetsen of in 100% van de gevallen is voldaan aan de wettelijk opgelegde verplichting daartoe vanuit de Gedelegeerde Vo. 2019/2122 artikel 11 letter d.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een douanemedewerker de aangifte. En vraagt zo nodig om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Dit algoritme helpt de Douane om zeker te weten dat zendingen van niet-commerciële gezelschapsdieren de controle van documenten en andere verplichtingen goed hebben doorstaan. Hierdoor kan de Douane ervoor zorgen dat er geen dieren worden vrijgegeven voordat ze gezond zijn verklaard. Dit is een volledige controle zonder enige verdere risicobeoordeling.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt op zichzelf uitsluitend de goederencode uit de aangiften waarbij de zendingen met een bescheidcode voor een GGB zijn uitgesloten. Alle rakingen worden door een douanecollega gecontroleerd zonder enige verdere vorm van onderscheid op welk vlak dan ook.

# data[].attributes.goal
Verbeterde toegankelijkheid voor medewerkers van internationale organisaties en ambassades door relevante, publieke informatie uit de zogenaamde Protocol Guide sneller vindbaar te maken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Ingevolge artikel 25 van het Verdrag van Wenen is Nederland verplicht de Diplomatieke Vertegenwoordigingen (ambassades, consulaten en de Palestijnse Missie) alle faciliteiten ten behoeve van de uitoefening van hun werkzaamheden te verlenen. Hieruit vloeit voort dat Nederland hun medewerkers (diplomaten) en hun gezinsleden van informatie moet voorzien zodat ze hun werkzaamheden kunnen uitvoeren. Kortom: de facilitering moet ertoe leiden dat de verdragrechtelijk toegekende (fiscale) privileges en (strafrechtelijke-, civiele- en administratiefrechtelijke) immuniteit worden gerealiseerd.

# data[].attributes.methodsAndModels
De AI SmartSearch-functionaliteit wordt middels een API aangeroepen. De zoekopdracht wordt gematcht met de best passende en letterlijke tekstfragmenten in de relevante protocol guide. De output bevat een lijst met maximaal 5-10 resultaten, inclusief snippet/highlight, metadata en URL. De back-end wordt aangeroepen door een front-endcomponent binnen het websiteplatform.

# data[].attributes.proportionality
Informatievoorziening via de "Protocol Guide SmartSearch" betekent een wezenlijke verbetering van de facilitering van de Diplomatieke Vertegenwoordigingen en hun medewerkers in hun werkzaamheden c.q. bevordert de realisering van hun privileges en immuniteiten. Voor de Internationale Organisaties geldt op basis van de respectieve zetelverdragen hetzelfde. De functionaliteit biedt de mogelijkheid om grote hoeveelheden juridische tekstuele informatie efficient doorzoekbaar te maken. Het vermindert de tijd en moeite die nodig is om antwoorden te vinden.

# data[].attributes.humanIntervention
De gebruiker stelt vragen en beoordeelt zelf de resultaten. Het antwoord bevat louter het letterlijke citaat uit de Protocol Guide en de paragraaf met bronvermelding. Het antwoord wordt niet gegenereerd.

# data[].attributes.risks
De functionaliteit zoekt de best passende tekst uit de Protocol Guide bij de gestelde vraag en verzint zelf geen antwoord.

# data[].attributes.sourceData
Het betreft publieke informatie uit de Protocol Guides waarmee, conform het Rijksbrede Gastlandbeleid, buitenlandse ambassades en internationale organisaties in Nederland worden geholpen met hun aankomst en verblijf in Nederland.

# data[].attributes.provider
Het algoritme is intern ontwikkeld door het Ministerie van Buitenlandse Zaken.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om invulling te geven aan een open overheid. Daarmee beschermt de gemeente de gegevens van personen en organisaties over wie documenten gaan.

Openheid zodat de organisatie deze informatie kan delen volgens de wet zoals de Wet open overheid (Woo). Voor de inwoner over wie er gegevens in openbaar te maken documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy inbreuk is. De gemeente houdt zich daarmee aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). Dat geldt ook voor de bescherming van persoonsgegevens van de medewerkers van de gemeente.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg. Dit krijgt zij in een (voor een deel) anoniem gemaakte versie. Voor de medewerkers die een Woo verzoek behandelen en/of informatie openbaar maken, betekent het dat ze zich houden aan de wet. Gebruik van het algoritme zorgt ervoor dat het anoniem maken sneller en makkelijker kan. Hierdoor kan de gemeente de gevraagde informatie binnen de wettelijke termijnen bieden.

Het risico van het algoritme is laag. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens en maakt deze anoniem. Er wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Het algoritme maakt zelf geen (automatische) beslissingen. Daarnaast heeft het algoritme als optie om zelf informatie anoniem te maken die om andere redenen niet openbaar gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met gevoelige informatie van de gemeente anoniem gemaakt worden om de organisatie te beschermen. De reden van het anoniem maken wordt genoemd in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

Wet elektronische publicaties (Wep)

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo geeft redenen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) is zo'n reden om (een deel van) documenten niet bekend te maken.

Zonder het gebruik van het algoritme zou het anoniem maken van tekstfragmenten in documenten veel meer tijd kosten. Het gebruik van het algoritme zorgt voor het sneller en makkelijker maken van het proces voor actieve en passieve bekend maken van documenten. Het anoniem maken door het algoritme is ook minder foutgevoelig dan alleen de behandeling door een medewerker. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van de betrokken personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Door het algoritme wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Er worden geen automatische beslissingen genomen. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens om deze anoniem te maken ondanks de inhoud van documenten.

De medewerker behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze goed zijn en verbetert waar het moet. Ook kan binnen het algoritme de beslissingen van de medewerker door een tweede persoon nagekeken worden.

Voor de inwoner betekent dit dat de gemeente kan laten zien dat ze werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacy inbreuken.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zal steeds opnieuw worden gecontroleerd of deze goed werkt. Het algoritme zal daarna worden aangepast en/of gewijzigd. Om fouten te voorkomen zal er altijd een medewerker de beslissing maken over de anoniem te maken voorgestelde tekstfragmenten.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften: binnenbrengen en invoer van niet-dierlijke levensmiddelen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op controle van zendingen met levensmiddelen van niet-dierlijke oorsprong. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van voedselveiligheid ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Controleverordening (EU) 2017/625 en de Warenwet. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van levensmiddelen van niet-dierlijke oorsprong. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van voedselveiligheid. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan beoordeelt een Douanemedewerker de aangifte. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringstool wordt gebruikt om invulling te geven aan een open overheid. Daarmee beschermt de gemeente de gegevens van personen en organisaties over wie documenten gaan.

Openheid zodat de organisatie deze informatie kan delen volgens de wet zoals de Wet open overheid (Woo). Voor de inwoner over wie er gegevens in openbaar te maken documenten zijn opgenomen, betekent het gebruik dat er geen privacy inbreuk is. De gemeente houdt zich daarmee aan de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). Dat geldt ook voor de bescherming van persoonsgegevens van de medewerkers van de gemeente.

De aanvrager van een Woo verzoek krijgt de informatie waarom zij vroeg. Dit krijgt zij in een (voor een deel) anoniem gemaakte versie. Voor de medewerkers die een Woo verzoek behandelen en/of informatie openbaar maken, betekent het dat ze zich houden aan de wet. Gebruik van het algoritme zorgt ervoor dat het anoniem maken sneller en makkelijker kan. Hierdoor kan de gemeente de gevraagde informatie binnen de wettelijke termijnen bieden.

Het risico van het algoritme is laag. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens en maakt deze anoniem. Er wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Het algoritme maakt zelf geen (automatische) beslissingen. Daarnaast heeft het algoritme als optie om zelf informatie anoniem te maken die om andere redenen niet openbaar gemaakt kan worden. Daarmee kan bijvoorbeeld een tekstfragment met gevoelige informatie van de gemeente anoniem gemaakt worden om de organisatie te beschermen. De reden van het anoniem maken wordt genoemd in het vak.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet open overheid (Woo)

Wet elektronische publicaties (Wep)

Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)

Algemene Wet Bestuursrecht (AWB)

# data[].attributes.methodsAndModels
Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

# data[].attributes.proportionality
Het komt voor dat tekstfragmenten in documenten die openbaar gemaakt worden, niet gedeeld kunnen worden met het publiek. De Woo geeft redenen op basis waarvan dat mogelijk is. En ook de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) is zo'n reden om (een deel van) documenten niet bekend te maken.

Zonder het gebruik van het algoritme zou het anoniem maken van tekstfragmenten in documenten veel meer tijd kosten. Het gebruik van het algoritme zorgt voor het sneller en makkelijker maken van het proces voor actieve en passieve bekend maken van documenten. Het anoniem maken door het algoritme is ook minder foutgevoelig dan alleen de behandeling door een medewerker. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van de betrokken personen beter beschermd.

# data[].attributes.humanIntervention
Door het algoritme wordt een voorstel gedaan voor het anoniem maken van een tekstfragment aan een medewerker. Er worden geen automatische beslissingen genomen. Het algoritme zoekt in het bijzonder naar (persoons)gegevens om deze anoniem te maken ondanks de inhoud van documenten.

De medewerker behandelt de voorstellen en geeft aan waar ze goed zijn en verbetert waar het moet. Ook kan binnen het algoritme de beslissingen van de medewerker door een tweede persoon nagekeken worden.

Voor de inwoner betekent dit dat de gemeente kan laten zien dat ze werkt aan het wegnemen van (de kans op) privacy inbreuken.

# data[].attributes.risks
Het algoritme zal steeds opnieuw worden gecontroleerd of deze goed werkt. Het algoritme zal daarna worden aangepast en/of gewijzigd. Om fouten te voorkomen zal er altijd een medewerker de beslissing maken over de anoniem te maken voorgestelde tekstfragmenten.

# data[].attributes.sourceData
Ruimtelijke plannen en interne documenten.

# data[].attributes.name
Detecteren risico's in douaneaangiften voor naleving vergunningsplicht voor broeikasgasproducten

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk een risico geven op het niet naleven van de vergunningsplicht voor gefluoreerde broeikasgassen. Dit algoritme richt zich op naleving van de vergunningsplicht voor gefluoreerde broeikasgas producten die de Europese Unie (via Nederland) binnenkomen of verlaten. De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten van dit algoritme.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles op gefluoreerde broeikasgassen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet en de Verordening (EU) 2024/573 betreffende gefluoreerde broeikasgassen. Deze wetten dragen zorg dat de invoer en uitvoer van gefluoreerde broeikasgassen op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op invoer van gefluoreerde broeikasgassen zonder vergunning of zonder quota.

Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties. Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen niet zijn ingevoerd met een geldige vergunning of quota, (then) dan controleren we de aangifte handmatig en wordt de zending geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen wel onder een geldige vergunning en quota vallen, (else) houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van gefluoreerde broeikasgas producten. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan beoordeelt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het risicoprofiel. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een tweede douanemedewerker controleert altijd het risicoprofiel voor gebruik. Dit is het 4-ogenprincipe. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel elke week gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
Artificial Intelligence (AI) verwijst naar technologieën die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is, zoals patroonherkenning, besluitvorming en taalverwerking. Binnen VrZW zetten we AI-tools zoals Microsoft Copilot in ter ondersteuning van onze medewerkers, zonder de menselijke controle en verantwoordelijkheid uit het oog te verliezen.

# data[].attributes.proportionality
Op basis van risicobeoordeling zij er richtlijnen opgesteld voor het verantwoord gebruik van AI binnen VrZW.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker van VrZW dient altijd de output van AI op juistheid en volledigheid te controleren voordat deze wordt gebruikt.

# data[].attributes.risks
Het beleid van VrZW voor informatiebeveiliging en privacybescherming vormt het uitgangspunt voor het risicobeheer op het gebied van generatieve AI. Daarnaast zijn er specifieke regels en richtlijnen vastgesteld voor verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie.

# data[].attributes.sourceData
Het beleid van VrZW voor informatiebeveiliging en privacy bescherming blijft van toepassing en de medewerkers dienen hier rekening mee te houden bij het gebruik van Microsoft CoPilot. Daarnaast zijn er specifieke regels en richtlijnen vastgesteld voor verantwoord gebruik van AI binnen de organisatie.

# data[].attributes.name
Signaalmodel 'Common reporting standard / Foreign Account Tax Compliance Act (CRS/FATCA)

# data[].attributes.goal
Het signaalmodel Signaalmodel 'Common reporting standard / Foreign Account Tax Compliance Act (CRS/FATCA) is bedoeld om een selectie te maken welke aangiften inkomensbelasting/premies volksverzekeringen(IH) kunnen worden behandeld van burgers die vermogen in het buitenland aanhouden.

Het signaalmodel CRS/FATCA vergelijkt de ontvangen gegevens van de buitenlandse samenwerkingspartners met de gegevens die de burger in zijn aangifte IH heeft ingevuld. Bij een afwijking tussen de ontvangen gegevens en de door de burger ingevulde gegevens kan het model de aangifte IH voor behandeling selecteren. Het signaalmodel controleert of een burger verplicht is zijn buitenlandse vermogen in zijn aangifte aan te geven. Hierbij wordt rekening gehouden met de beschikbare capaciteit van de Belastingdienst om de aangiften te kunnen behandelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
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:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het signaalmodel bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

Door gebruik van het signaalmodel worden aangiften geselecteerd die handmatig door een medewerker worden beoordeeld.

# data[].attributes.proportionality
Het signaalmodel is belangrijk voor het bereiken van de doelstellingen van de Belastingdienst en het programma VhV. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger. Het gaat om tienduizenden gegevens per jaar.

Het signaalmodel draagt bij aan het systematisch en nauwkeurig controleren van aangiften. Door het inzetten van het signaalmodel kunnen deze aangiften sneller worden gecontroleerd. Burgers krijgen hierdoor sneller duidelijkheid.

Het signaalmodel bepaalt de beoordeling op basis van de relevante gegevens. Dit maakt het proces minder foutgevoelig en efficiënter.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.
Bij de werking van het signaalmodel is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het signaalmodel selecteert de aangifte die behandeld kunnen worden. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

# data[].attributes.risks
Privacy en AVG

Het gebruik van de gegevens wordt 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.

Gelijkheid en non-discriminatie

De selectieregels in het algoritme worden getoetst aan non-discriminatie-wetgeving. Het verwerken van zo min mogelijk persoonsgegevens verkleint het risico op directe discriminatie. 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.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
1.  Persoonsgegevens belastingplichtige

2. Aangiftegegevens IH

3. CRS/FATCA gegevens

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Doel: Het doel van het algoritme is om de veiligheid en doorstroming op de weg te waarborgen, door op tijd gladheidsrisico's te melden waardoor er op tijd gestrooid kan worden.Impact:Burgers, met name weggebruikers, die gebruik maken van het weggennetwerk. Zij merken of er gestrooid is of niet.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wegenwet - inspanningsverplichting voor het veilig houden van het wegennet. Artikel 16 en verder van de Wegenwet.

# data[].attributes.proportionality
Negatieve effecten en risico's zijn verwaarloosbaar. De verwachte baten zijn vooral gericht op efficiënter proces en stooibeleid.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme is adviserend, en heeft geen beslissingsbevoegdheid. Er is altijd een mens die besluit of er inderdaad gestrooid zal worden of niet.

# data[].attributes.risks
Als het algoritme niet goed werkt en er niet tijdig gestrooid wordt kan de veiligheid op de weg in het geding komen, daarnaast kan de doorstroom verminderd worden. Dit risico wordt ondervangen doordat het strooien altijd in overleg gebeurt met meteorologen. Als meteorologen aangeven dat zij denken dat er gestrooid moet worden, terwijl het algoritme dit niet aangeeft, kan er alsnog besloten worden te gaan strooien. Een tweede risico is dat de situatie op specifieke meetpunten bekeken wordt waarop het risico voor de omgeving wordt bepaald. Dit kan tot onnauwkeurigheden leiden. Ook dit risico wordt ondervangen door de samenwerking met meteorologen.

# data[].attributes.sourceData
De data die gebruikt wordt is de sensordata van de meetpunten: - Wegdektemperatuur - Luchttemperatuur - Ondergrondtemperatuur - Neerslag - Geleiding - Dauwpunttemperatuur. Er wordt geen gevoelige/persoonlijke data gebruikt.

# data[].attributes.organization
Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties

# data[].attributes.goal
DiDo (Data in Data out) gaat over het snel en geautomatiseerd inlezen van tabellen van leveranciers in de Operationele Datalaag (ODL) van een Postgresdatabase. De ODL heeft als doel een uniforme en betrouwbare opslag te organiseren van de gegevens die door dataleveranciers worden aangeleverd. De leverancier levert eenmalig of vaker tabellen in .csv-formaat (gescheiden door puntkomma's). Die tabellen worden in Postgres ingelezen op basis van een configuratiefile. Tevens wordt er documentatie gegenereerd die in de wiki van het project kunnen worden opgenomen.

# data[].attributes.methodsAndModels
DiDo faciliteert de gebruiker in het opslaan van data in het Datawarehouse en het maken van documentatie over die data. DiDo kent twee fasen:

1. Data en Documentatie Definitie. Dit is (in theorie) een eenmalig gebeuren waarin de data volgens een vast stramien wordt vastgelegd, in Postgres tabellen wordt opgeslagen en als Wiki documentatie wordt weggeschreven.

2. Data Inlezen in de database. Als de tabellen zijn gedefinieerd kan de data worden geleverd. De leveringen worden opgeslagen in de tabel, tezamen met de datakwaliteit. De levering wordt gedocumenteerd en kan worden opgeslagen in de Wiki.

Daarnaast zijn er een aantal hulpprogramma's die het omgaan met leveranciers en leveringen in de database vereenvoudigen.

# data[].attributes.proportionality
DiDo zet data in een database en controleert deze op fouten. Eerst wordt een beschrijving van de data gebruikt om automatisch de tabellen in Postgres en beschrijvingen voor de wiki te genereren. Daarna kan de data worden aangeleverd, periodiek indien nodig. Dit ontzorgt de gebruiker zo veel mogelijk, en is in dit geval een efficiëntieslag voor de medewerkers van de afdeling Beleidsinformatie.

# data[].attributes.humanIntervention
DiDo wordt handmatig geconfigureerd voor nieuwe inkomende datastromen, en output kan eenvoudig handmatig worden bijgesteld.

# data[].attributes.risks
Risicobeheer valt onder de standaard Responsible Disclosure Statement van MinBZK, te vinden op https://github.com/MinBZK/DiDo/security.

# data[].attributes.sourceData
DiDo in zijn huidige en toekomstige vorm controleert de volgende datastromen die bij de afdeling Beleidsinformatie binnenkomen, allen volledig geanonimiseerd en alleen betreffende rijksambtenaren:

P-Direkt (personeelsdata)

Shuttel (reisdata)

UWV (uitkeringsdata)

ABP (pensioendata)

De Open-Source versie van DiDo heeft geen toegang tot deze gegevens en is slechts een huls om soortgelijke stromen in te laden en te controleren.

# data[].attributes.goal
Wat is hydrodynamische simulatiesoftware en waarom is het belangrijk?

Hydrodynamische simulatiesoftware helpt ons om waterstromen – zoals rivieren, regenwaterafvoer of overstromingen – nauwkeurig te begrijpen en te voorspellen. De software doet dit door op basis van natuurkundige wetten (zoals de wetten van stromingsleer en zwaartekracht) te berekenen hoe water zich gedraagt in een bepaald gebied.

Deze berekeningen zijn integraal: ze nemen meerdere factoren tegelijk mee – zoals regenval, bodemtype, hoogteverschillen, wind en zelfs de werking van gemalen en sluizen. Zo ontstaat een compleet beeld van het watersysteem.

Het grote voordeel? We kunnen scenario’s verkennen vóórdat ze zich in het echt voordoen. Denk aan het simuleren van een hevige storm om te zien waar water zich ophoopt, of hoe ingrepen in het landschap het water beter kunnen sturen.

De impact is groot:

Voorspellend vermogen: We kunnen risico’s van overstromingen of droogte beter inschatten.

Betere beslissingen: Overheden en ingenieurs kunnen onderbouwde keuzes maken over waterbeheer, infrastructuur of ruimtelijke inrichting.

Veiligheid en efficiëntie: We voorkomen schade en besparen kosten, door vooraf te weten wat werkt.

Kortom: hydrodynamische simulatiesoftware vertaalt complexe natuurkundige processen naar heldere inzichten waarmee we beter kunnen plannen, beschermen en bouwen aan een waterveilige toekomst.

# data[].attributes.lawfulBasis
Dit Algoritme wordt nu in een "proof of concept" toegepast, maar zou wanneer in productie genomen bij een gemeente bijvoorbeeld gebruikt kunnen worden voor:

* Omgevingswet: vergunningverlening, planvorming

* AWB (algemene wet bestuursrecht): Het monitoren van gevaarlijke situaties waarbij bevoegd gezag zorg draagt voor de Algemene beginselen van behoorlijk bestuur

- Zorgvuldigheid

- Transparantie

- Evenredige afweging

* Wet veiligheidsregio's

Verantwoordelijkheden van (semi-)publieke actoren bij overstromingsbestrijding

Bij rampenbestrijding, zoals bij overstromingen, zijn burgemeesters primair verantwoordelijk voor de veiligheid binnen hun gemeentegrenzen. Op grond van artikel 5 van de Wet veiligheidsregio’s heeft de burgemeester het opperbevel bij een ramp of ernstige vrees daarvoor; alle betrokken actoren die deelnemen aan de bestrijding van de ramp staan onder zijn bevel. Dit betekent dat de burgemeester centraal staat in de coördinatie en uitvoering van maatregelen zoals evacuaties, communicatie en handhaving van de openbare orde.

Tegelijkertijd zijn bepaalde taken overgedragen aan de veiligheidsregio’s. Deze regionale samenwerkingsverbanden bestaan uit meerdere gemeenten en andere partners, en zijn ingesteld om het beheer van rampenbestrijding en crisisbeheersing efficiënter en effectiever te maken, vooral bij rampen die gemeentelijke grenzen overschrijden, zoals overstromingen. Het is praktisch en noodzakelijk dat niet iedere burgemeester afzonderlijk optreedt, maar dat zij samenwerken binnen een veiligheidsregio om zo gecoördineerd te kunnen optreden.

Volgens artikel 10 van de Wet veiligheidsregio’s behoren tot de taken van deze regio’s onder meer het inventariseren van rampen en risico’s, het voorbereiden op rampenbestrijding en crisisbeheersing, en het organiseren van de daadwerkelijke bestrijding van rampen. Hierdoor kunnen veiligheidsregio’s regionaal beleid en operationele ondersteuning bieden aan gemeenten en andere betrokken actoren zoals provincies, waterschappen en ziekenhuizen.

# data[].attributes.proportionality
Deze aanpak is gebaseerd op natuurkunde en wiskunde, niet op kunstmatige intelligentie. Dat betekent dat het maken van een simulatie soms meer werk kost dan bij een getraind AI-model. Het grote voordeel is dat je geen grote hoeveelheden data nodig hebt om toch tot een nauwkeurig resultaat te komen. Bovendien zijn de uitkomsten beter te begrijpen en te controleren. Dit algoritme is speciaal geschikt voor het doorrekenen van watersystemen op het land en in de stad. Voor oceanen, diep grondwater of drinkwaterleidingen is het minder goed toepasbaar.

We passen het algoritme toe in het kader van een PoC voor een onderzoek naar de standaard voor transparante besluitvorming Link naar externe paginahttps://geonovum.github.io/logboek-dataverwerkingen-voor-objecten/

# data[].attributes.humanIntervention
Er wordt met mensen uit de buurt geverifieerd of de voorspellingen van het watermodel overeenkomen met de werkelijkheid.

# data[].attributes.risks
De kwaliteit van de voorspelling van het model is sterk afhankelijk van hoe goed de fysieke werkelijkheid gemodelleerd is als input voor de berekening.

# data[].attributes.sourceData
Het model kent twee typen gegevens als input. Ten eerste een model van de fysieke omgeving waar het water door stroomt, dus riolering systemen maar ook hoogte van de oppervlakte, bijvoorbeeld de landgebruikkaart, of het algemeen hoogtebestand. Aangevuld met expert kennis. Ten tweede Dynamische gegevens over water, denk aan neerslaggegevens van het KNMI of waterstanden van rivieren en of zeeën van RWS.

# data[].attributes.goal
Snel en accuraat vertalen van gemeentelijke informatie en formulieren in een zeer groot aantal talen. Contentredacteuren hoeven niet meer zelfstandig teksten te schrijven in andere talen.

# data[].attributes.lawfulBasis
nvt

# data[].attributes.methodsAndModels
Weglot gebruikt neurale machinevertalingen van DeepL, Microsoft en Google Translate, om het meest nauwkeurige vertaalrendement te bieden. Daarna heb je de volledige bewerkingscontrole via je Weglot-dashboard.

# data[].attributes.proportionality
Door een AI algoritme te gebruiken kunnen wij een betere dienstverlening waarborgen. Zelf in zoveel talen uitschrijven en beheren is niet realistisch.

# data[].attributes.humanIntervention
- Mensen zien de vertaalde pagina's

- Beheerders kunnen vertalingen aanpassen

# data[].attributes.risks
Mensen kunnen geen rechten ontlenen aan vertaalde pagina's. Deze techniek staat echter wel bekend om zijn hoge mate van accuraatheid.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

De Belastingdienst houdt toezicht op de juistheid van werknemersgegevens in de loonaangifte. Een inhoudingsplichtige moet periodiek een loonaangifte digitaal insturen naar de Belastingdienst.

Als meerdere loonaangifteberichten worden ingediend over hetzelfde tijdvak voor dezelfde inhoudingsplichtige, kan een overschrijving ontstaan. De gegevens in de verschillende loonaangifteberichten kunnen zodanig van elkaar afwijken dat mogelijk één van de loonaangiften niet de juiste actuele gegevens bevat.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Werkloosheidswet:

10. Ziektewet:

11. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

12. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

13. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise.

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

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme Overschrijvers ondersteunt bij het detecteren van onjuist vermelde gegevens in een loonaangiftebericht. Dat betekent dat inhoudelijke gegevens in loonaangifteberichten van elkaar kunnen verschillen. De gevolgen van het ten onrechte overschrijven van gegevens kunnen zijn dat foutieve heffingsbesluiten door de Belastingdienst worden vastgesteld en/of dat niet de juiste polisgegevens bij het UWV worden geregistreerd. Dit kan effect hebben op het toekennen van toeslagen en uitkeringen.

Een algemene omschrijving van dit proces is gepubliceerd op de site van de “Loonaangifteketen”. (https://www.loonaangifteketen.nl/)

De Belastingdienst koppelt periodiek de afwijkingen terug aan inhoudingsplichtigen die zijn geconstateerd in de loonaangifteberichten. De inhoudingsplichtige wordt verzocht de geconstateerde onjuistheden te herstellen in het aangiftetijdvak. Het doel van dit proces is een juiste administratieve verwerking en beoordeling van gegevens in de loonaangifteberichten.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar de aangifte beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of de loonaangifte onjuistheden bevat en contact kan opnemen met de inhoudingsplichtige.

Het toezicht op mogelijke overschrijving van gegevens is belangrijk voor de inhoudingsplichtige om incorrecte registratie van gegevens te voorkomen en hiermee te komen tot een juiste loonaangifte. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (LH-nummer)

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
Het doel van het natuurbrandmodel is om een inschatting te geven van het natuurbrandrisico voor de komende week. De uitkomsten van het natuurbrandmodel worden intern binnen de VNOG gevisualiseerd in een Power BI dashboard en een Power apps canvas app. Deze producten zijn gemaakt binnen het Veiligheids-informatie knooppunt (VIK). Deze producten zijn primair bedoelt voor crisisfunctionarissen om zich voor te bereiden op mogelijke risico’s voor de komende periode. In de Power apps canvas app zijn geautomatiseerde meldingen geïntegreerd waardoor gebruikers op de hoogte worden gesteld wanneer er een verhoogd risico wordt verwacht. Eventuele vervolg acties worden door crisisfunctionarissen besloten.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Wet veiligheidsregio's (WVR), met name artikel 10 (taken en bevoegdheden veiligheidsregio) en de artikelen 45-50 (informatie en communicatie), uitgewerkt in het

Besluit Informatie Rampen en Crises .

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van de weersgegevens en incidentgegevens is er een logistische regressie uitgevoerd. Voordat het model getraind werd is de data eerst opgedeeld in een test- en training-set en zijn alle variabelen naar hetzelfde niveau geschaald. Vervolgens is de train-set gebruikt om het model te trainen en de test-set gebruik om het model te valideren.

Het model heeft weersgegevens als input en geeft als output een waarde tussen 0 en 1 die het risico op natuurbranden duid, waarbij 1 een zeer hoog risico en 0 een zeer laag risico is.

Tijdens de pilot van dit project heeft de eerste versie van het model een jaar gedraaid. Na een jaar is een evaluatie van het model gedaan om te evalueren hoe goed het model gewerkt heeft.

# data[].attributes.proportionality
Het model is ontwikkelt om een indicatie te geven van het natuurbrandrisico van de komende week, en om dit op een data-gedreven manier te doen. Hiermee wordt de gebruiker op een neutrale en objectieve manier geïnformeerd of zodat het duidelijk wordt of een extra verdiepende analyse nodig is.

# data[].attributes.humanIntervention
De uitkomsten van het model worden gebruikt door mensen die het kunnen gebruiken als maatstaf of ze zich verder in het onderwerp moeten verdiepen. Het model zelf neemt geen operationele beslissingen en is puur ter ondersteuning voor gebruikers. De gebruikers zijn zelf verantwoordelijk voor eventuele vervolg handelingen.

# data[].attributes.risks
Het belangrijkste risico is dat het mogelijk is dat het model afwijkt van het daadwerkelijke risico en gebruikers niet informeert. Op het moment dat gebruikers volledig afhankelijk worden van het model en zich alleen gaan inlezen wanneer het model uitslaat, kan dit mogelijke risico’s met zich mee nemen. Het gebruik van het model gaat dan ook gepaard met een uitleg over de interpretatie van het model en bijkomende verantwoordelijkheden van de gebruiker.

# data[].attributes.sourceData
Voor de ontwikkeling van het model zijn diverse historische gegevens van KNMI weerstations opgehaald (neerslag, luchtvochtigheid, temperatuur, windsnelheid). Deze data wordt verrijkt met incidentgegevens uit GMS over natuurbranden en bermbranden. Deze data is verzameld van de jaren 2017 t/m 2023.

# data[].attributes.goal
Het doel van onze chatbot is om burgers sneller en 24/7 antwoorden te geven op hun algemene vragen. Dit ontlast de medewerkers op de livechat, zodat zij zich kunnen richten op complexere taken waarvoor menselijke tussenkomst nodig is. De impact is verbeterde dienstverlening en efficiëntere inzet van gemeentelijke middelen.

# data[].attributes.lawfulBasis
Het leveren van betrouwbare overheidsinformatie over producten en diensten van Gemeente Gennep.

# data[].attributes.proportionality
Bij de ontwikkeling van onze chatbot worden de volgende afwegingen gemaakt:

• Kwaliteit van antwoorden in vergelijking met menselijke medewerkers

• Correctheid en nauwkeurigheid van de gegeven informatie

• Vermogen om binnen het onderwerp te blijven

• Naleving van gemeentelijke kernwaarden

• Privacy, veiligheid en transparantie

Er is een PRE Data Protection Impact Assessment (Pre-DPIA) om de veiligheid te waarborgen.

# data[].attributes.humanIntervention
In essentie functioneert onze chatbot zelfstandig zonder directe menselijke tussenkomst. Echter, de antwoorden van de chatbot worden nauwlettend gemonitord door medewerkers van de gemeente. Feedback van burgers na ieder chatgesprek wordt gebruikt om het systeem continu te verbeteren.

# data[].attributes.risks
Risico: Een gebruiker van de chatbot kan persoonsgegevens in het gesprek met de chatbot plaatsen.

Beheersmaatregel:

De inhoudelijke data bewaren we niet langer dan nodig. We kunnen binnen Watermelon geen onderscheid maken in het bewaren van de statistieken (aantallen, etc.) en de inhoudelijke gesprekken. We kiezen ervoor om de data 3 maanden te bewaren. Dit geeft medewerkers voldoende tijd om de inhoud van gesprekken te monitoren.

We voegen een bericht toe aan de chatbot dat er geen persoonsgegevens in het gesprek geplaatst moeten worden. Ook voegen we dit toe aan de informatiepagina over de chatbot op de website.

Informatie op website over wat we met de gegevens doen

Medewerkers controleren periodiek of er persoonsgegevens in gesprekken geplaatst worden. De individuele gesprekken waarin persoonsgegevens staan, worden direct verwijderd. Wanneer geconstateerd wordt dat er met regelmaat persoonsgegevens gedeeld worden, gaan we kijken of er extra beheersmaatregelen nodig zijn.

# data[].attributes.sourceData
Onze chatbot maakt gebruik van de volgende gegevensbronnen:

Informatie van alle gemeentelijke websites met betrekking tot Gennep

Aanvullende documenten met gemeentelijke informatie

# data[].attributes.goal
Doel: Het doel van de Mantelzorg Assistent is om mantelzorgers maatwerk te bieden qua informatievoorziening en toegang tot zorg. Daarnaast helpt het de gemeente Assen om beter beleidsinzicht te krijgen over de mantelzorgpopulatie. Het uiteindelijke doel is om de last van mantelzorg te verlichten, de communicatie en coördinatie te verbeteren, de kennis en vaardigheden van mantelzorgers te vergroten en hun welzijn te bevorderen.

Impact: Het algoritme heeft een aanzienlijke impact op de ondersteuning van mantelzorgers. Door gepersonaliseerde informatie en assistentie te bieden, helpt het mantelzorgers om beter geïnformeerd en ondersteund te worden in hun zorgtaak. Dit leidt tot een verbeterde kwaliteit van zorg en een verhoogd welzijn van zowel de mantelzorgers als de zorgbehoevenden. Daarnaast biedt het algoritme de gemeente waardevolle inzichten in de behoeften en kenmerken van de mantelzorgpopulatie, wat helpt bij het formuleren van effectief beleid en gerichte ondersteuning.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor het proces waarin het algoritme ingezet wordt, is de Wet maatschappelijke ondersteuning (Wmo). Deze wet heeft als doel om mensen zo lang mogelijk zelfstandig thuis te laten wonen en deel te laten nemen aan de samenleving. De Wmo regelt dat gemeenten verantwoordelijk zijn voor het bieden van ondersteuning aan mensen die hulp nodig hebben, zoals ouderen, mensen met een beperking, en mantelzorgers.

Doel van de Wmo:

1. Zelfstandigheid: De wet helpt mensen om zo lang mogelijk zelfstandig te blijven wonen en te functioneren in hun eigen omgeving.

2. Participatie: De wet bevordert dat mensen actief kunnen deelnemen aan de samenleving, bijvoorbeeld door vrijwilligerswerk of sociale activiteiten.

3. Ondersteuning: Gemeenten moeten ervoor zorgen dat mensen die hulp nodig hebben, zoals mantelzorgers, de juiste ondersteuning krijgen. Dit kan variëren van huishoudelijke hulp tot begeleiding en dagbesteding.

Het algoritme wordt ingezet om mantelzorgers beter te ondersteunen en om beleidsinzicht te verkrijgen over de mantelzorgpopulatie binnen de gemeente Assen. Door gebruik te maken van het algoritme, kan de gemeente efficiënter en gerichter ondersteuning bieden, wat aansluit bij de doelen van de Wmo.

# data[].attributes.methodsAndModels
Input: Het algoritme gebruikt verschillende soorten gegevens die door mantelzorgers zelf worden ingevoerd via de app. Deze gegevens omvatten:

Mailadres

Gebruikersnaam

Leeftijdscategorie

Woongemeente

Gezinssamenstelling

Zorgzwaarte

Beroep

Gezondheidsgegevens

Daarnaast maakt het algoritme gebruik van informatie en content van partners zoals Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland, verzekeringsmaatschappijen, VEGRO, Medipoint, en algemene beleidsgegevens van de gemeente Assen.

Werking: Het algoritme is een zelflerend model dat gebruik maakt van machine learning technieken, waaronder neurale netwerken en collaborative filtering. Het algoritme doorloopt de volgende stappen:

1. Gegevensverzameling: De ingevoerde gegevens van mantelzorgers worden verzameld en opgeslagen in een beveiligde database.

2. Data-analyse: Het algoritme analyseert de gegevens om patronen en trends te identificeren. Hierbij worden technieken zoals clustering en classificatie gebruikt om de gegevens te categoriseren.

3. Training: Het algoritme wordt getraind met behulp van een trainingsset van gegevens. Hierbij worden neurale netwerken gebruikt om het model te optimaliseren en de nauwkeurigheid te verbeteren.

4. Validatie: Het model wordt gevalideerd met een onafhankelijke testset om de prestaties en nauwkeurigheid te beoordelen. Hierbij wordt gekeken naar metrics zoals precisie, recall, en F1-score.

5. Bijstelling: Op basis van de validatieresultaten wordt het model bijgesteld en geoptimaliseerd. Dit kan betekenen dat bepaalde parameters worden aangepast of dat het model opnieuw wordt getraind met nieuwe gegevens.

Output: De output van het algoritme bestaat uit gepersonaliseerde adviezen en informatie voor mantelzorgers. Dit omvat:

Tips en adviezen op basis van de specifieke situatie en behoeften van de mantelzorger.

Periodieke berichten met relevante informatie, zoals herinneringen om voldoende vocht binnen te krijgen bij warm weer.

Beleidsinzicht voor de gemeente Assen, zoals statistieken en trends over de mantelzorgpopulatie.

# data[].attributes.proportionality
Voordelen:

Het algoritme biedt mantelzorgers gepersonaliseerde informatie en ondersteuning, waardoor zij sneller en adequater geholpen worden. Dit verbetert de kwaliteit van zorg en verhoogt het welzijn van zowel mantelzorgers als zorgbehoevenden. Daarnaast zorgt het algoritme voor efficiëntere communicatie en coördinatie, wat tijd en middelen bespaart. De verzamelde gegevens geven de gemeente Assen waardevol inzicht in de behoeften van mantelzorgers, waardoor beleid gerichter kan worden ontwikkeld. Mantelzorgers ervaren meer gemoedsrust dankzij gerichte adviezen, waardoor zij zich beter ondersteund voelen.

Nadelen:

Er bestaat een risico op bias, waardoor bepaalde groepen mantelzorgers mogelijk worden bevoordeeld of benadeeld. Ook brengt het verwerken van persoonsgegevens privacyrisico’s met zich mee, zoals ongeautoriseerde toegang tot gevoelige informatie. Verder kunnen mantelzorgers met beperkte digitale vaardigheden moeite hebben met het gebruik van de app, wat kan leiden tot ongelijke toegang tot ondersteuning.

Alternatieven:

Handmatige ondersteuning door gemeentemedewerkers is mogelijk, maar minder efficiënt en minder gepersonaliseerd. Algemene informatievoorziening via bijvoorbeeld brochures of websites biedt geen maatwerk en sluit minder goed aan op de individuele behoeften van mantelzorgers.

Ethische afwegingen:

Het waarborgen van privacy en gegevensbescherming is essentieel; dit wordt geregeld via een DPIA en naleving van de AVG, met passende beveiligingsmaatregelen. Om gelijke behandeling te garanderen, wordt het algoritme regelmatig gecontroleerd op bias en worden audits uitgevoerd. Transparantie wordt geboden door mantelzorgers duidelijk te informeren over het gebruik van het algoritme en de verwerking van hun gegevens.

Conclusie:

Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen voor de ondersteuning van mantelzorgers en het beleidsinzicht van de gemeente Assen. Hoewel er risico’s zijn, worden deze beperkt door passende maatregelen op het gebied van privacy, gelijke behandeling en transparantie. De voordelen wegen op tegen de nadelen, waardoor de inzet van het algoritme gerechtvaardigd is en bijdraagt aan het welzijn van mantelzorgers.

# data[].attributes.humanIntervention
Gebruik van de uitkomsten van het algoritme:

De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door medewerkers van de gemeente Assen en andere betrokken organisaties zoals Vaart Welzijn. Deze medewerkers gebruiken de informatie om mantelzorgers beter te ondersteunen en om beleid te maken.

Controle en bijstelling:

1. Menselijke controle: Medewerkers controleren de uitkomsten van het algoritme door de gegevens te vergelijken met hun eigen kennis en ervaring. Ze kunnen ook feedback vragen aan de mantelzorgers om te zien of de adviezen en informatie nuttig zijn.

2. Bijstelling: Als blijkt dat het algoritme niet goed werkt of verkeerde adviezen geeft, kunnen de medewerkers het algoritme bijstellen. Dit gebeurt door de gegevens aan te passen of door het algoritme opnieuw te trainen met nieuwe informatie.

3. Regelmatige audits: Er worden regelmatig audits uitgevoerd om te controleren of het algoritme nog steeds goed werkt en geen fouten maakt. Dit helpt om eventuele problemen snel op te sporen en op te lossen.

Geen menselijke tussenkomst:

In sommige gevallen is er geen menselijke tussenkomst nodig. Bijvoorbeeld, als het algoritme automatisch berichten stuurt naar mantelzorgers met tips en adviezen, gebeurt dit zonder dat een medewerker dit hoeft te controleren.

# data[].attributes.risks
Technische risico’s:

De dataveiligheid van mantelzorgers wordt gewaarborgd door versleuteling, beveiligde opslag en het gebruik van SSL/HTTPS voor veilige communicatie. De leverancier is verantwoordelijk voor het onderhoud van systemen en software, met regelmatige updates en controles om de veiligheid en werking van het algoritme te garanderen. Het functioneren van het algoritme wordt continu gemonitord, zodat eventuele fouten snel worden opgespoord en opgelost.

Juridische risico’s:

Het algoritme voldoet aan de AVG en er is een DPIA uitgevoerd om privacyrisico’s te identificeren en beperken. Mantelzorgers worden duidelijk geïnformeerd over het gebruik van hun gegevens en de werking van het algoritme; een algoritmeverklaring is beschikbaar. Daarnaast geven mantelzorgers expliciet toestemming voor het gebruik van hun gegevens binnen de app.

Financiële risico’s:

De ontwikkel- en onderhoudskosten van het algoritme worden regelmatig geëvalueerd om efficiënt gebruik van middelen te waarborgen. Er is een vastgesteld budget voor het project, met periodieke evaluaties om te zorgen dat de uitgaven binnen de grenzen blijven.

Ethische risico’s:

Om discriminatie te voorkomen, wordt het algoritme regelmatig gecontroleerd op bias via audits en monitoring. Transparantie en uitlegbaarheid zijn belangrijke uitgangspunten: mantelzorgers ontvangen heldere informatie over de werking van het algoritme en het gebruik van hun gegevens. Er wordt gestreefd naar eerlijke en objectieve behandeling van alle mantelzorgers, ongeacht achtergrond of digitale vaardigheden.

Periodieke monitoring:

Regelmatige audits waarborgen de correcte werking van het algoritme en helpen bij het snel oplossen van eventuele problemen. De impact en prestaties van het algoritme worden periodiek geëvalueerd, waarna verbeteringen worden doorgevoerd waar nodig. Feedback van mantelzorgers en medewerkers wordt actief verzameld en gebruikt om het algoritme verder te optimaliseren.

# data[].attributes.sourceData
Persoonsgegevens:

1. Mailadres: Ingevoerd door mantelzorgers zelf.

2. Gebruikersnaam: Ingevoerd door mantelzorgers zelf.

3. Leeftijdscategorie: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

4. Woongemeente: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

5. Gezinssamenstelling: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

6. Zorgzwaarte: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

7. Beroep: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

8. Gezondheidsgegevens: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.

Bronnen van gegevens:

1. Mantelzorgers zelf: De gegevens worden rechtstreeks door de mantelzorgers ingevoerd via de app.

2. Gemeente Assen: Algemene informatie en beleidsgegevens.

3. Partners zoals Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland: Specifieke informatie en content voor mantelzorgers.

4. Verzekeringsmaatschappijen, VEGRO, Medipoint: Informatie over zorgproducten en diensten.

Gebruik van gegevens:

1. Algoritme training: De ingevoerde gegevens worden gebruikt om het algoritme te trainen en te verbeteren.

2. Gepersonaliseerde ondersteuning: Het algoritme analyseert de gegevens om gerichte adviezen en informatie te bieden aan mantelzorgers.

3. Beleidsinzicht: De verzamelde gegevens helpen de gemeente Assen om beter inzicht te krijgen in de behoeften van mantelzorgers en om gericht beleid te formuleren.

# data[].attributes.goal
Doel: Sinds het van kracht worden van de Wet opkoopbescherming moeten kopers van woningen zelf gaan wonen in de woning die ze gekocht hebben, als ze geen vergunning hebben om deze te verhuren. De Haagse Pandbrigade gebruikt het algoritme om handhavers te helpen bij het selecteren en prioriteren van woningen voor handhaving van de Wet opkoopbescherming.

Impact: Door slimme inzet van het algoritme worden onnodige controles vermeden. Na het handmatig controleren van de data door een inspecteur, kan een inspectie uitgevoerd worden.

# data[].attributes.lawfulBasis
Huisvestingswet: https://zoek.officielebekendmakingen.nl/stb-2021-425.html

Huisvestingsverordening Den Haag 2023: https://lokaleregelgeving.overheid.nl/CVDR698067/

# data[].attributes.methodsAndModels
Filtering:

Woningen die na 1 maart 2022 zijn verkocht worden geselecteerd aan de hand van gebruiksdoel (BAG), WOZ, BRK, BRP etc. Op deze gegevens worden filters toegepast om te komen tot een selectie van woningen die in aanmerking komen voor nader administratief onderzoek voor het overtreden van de Wet opkoopbescherming. Daarna controleert een medewerker van de Haagse Pandbrigade handmatig in de basisregistraties of de uitkomst van het algoritme klopt. Op basis van deze handmatige controle wordt besloten om wel of niet de woning te inspecteren.

# data[].attributes.proportionality
Dit is de meest efficiënte manier om proactief adressen te selecteren voor handhaving van de Wet opkoopbescherming. Het andere alternatief, handmatige selectie, is zeer kostbaar en tijdrovend, waarbij bovendien vaker onnodig woningen fysiek (met privacy-inbreuk) worden gecontroleerd op mogelijke overtredingen.

# data[].attributes.humanIntervention
Alle uitkomsten worden eerst onderzocht door mensen.

# data[].attributes.risks
Er is geen risico dat mensen onterecht worden aangeduid als overtreder, omdat de uitkomst van het algoritme eerst handmatig gecontroleerd wordt door een medewerker die de basisregistraties raadpleegt. De matching van eigenaar en bewoner o.b.v. geboortedatum zonder naam geeft een theoretisch risico dat een adres waar wel een overtreding is, niet geselecteerd wordt voor inspectie.

# data[].attributes.sourceData
WOZ, Kadaster, BAG, BRP, vergunningsysteem (zaaksysteem)

# data[].attributes.goal
Tolkie helpt inwoners die moeite hebben met lezen. Tolkie maakt teksten op de website bijvoorbeeld gemakkelijker. Zo begrijpen inwoners de teksten beter en zijn zij zelfredzamer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Privacy: Algemene Verordening Persoonsgegevens (AVG). Tolkie werkt alleen met bestaande openbare teksten op de gemeentelijke website, geen persoonsgegevens.

Toegankelijkheid: Besluit Digitale Toegankelijkheid. Overheidswebsites moeten goed leesbaar zijn.

Regels voor duidelijke online diensten: EU Accessibility Act.

VN-verdrag Handicap: Iedereen heeft recht op begrijpelijke digitale informatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Tolkie werkt met één stukje code op de website. Die haalt de zichtbare tekst op, stuurt die naar een veilige plek (Microsoft Azure in de EU), en krijgt de gemakkelijke tekst terug. Die verschijnt in een apart schermpje op de website. Medewerkers van de gemeente kunnen dit aanpassen. Tolkie voldoet aan de toegankelijkheidsregels (WCAG 2.2 AA). Er worden geen IP-adressen opgeslagen. De AI die wordt ingezet is afkomstig van Microsoft Azure. De data staat op Europese servers.

# data[].attributes.proportionality
De websites van de overheid moeten goed leesbaar zijn. Dat is wettelijk verplicht. Tolkie biedt daarin iets extra's door teksten duidelijker te maken.

# data[].attributes.humanIntervention
Medewerkers van de gemeente kunnen zelf de 'simpele tekst' of 'woorduitleg' aanpassen. Ze kunnen deze ook uitzetten. Zo blijft er altijd menselijke controle.

# data[].attributes.risks
De kans op fouten is klein. Tolkie gebruikt alleen de websitetekst voor het maken van simpele samenvattingen. Tolkie schrijft neutraal en feitelijk. Medewerkers van de gemeenten kunnen zelf aanpassingen maken voordat teksten op de website gebruikt worden.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die op de website van de gemeente te vinden is (www.wijchen.nl).

Deze informatie is openbare informatie. Tolkie verwerkt geen persoonsgegevens. Tolkie werkt niet in invulvelden waar mensen persoonsgegevens invullen. Er worden geen IP-adressen opgeslagen. Tolkie gebruikt alleen functionele cookies.

# data[].attributes.goal
De anonimiseringssoftware wordt ingezet om documenten die de gemeente publiceert sneller en beter te anonimiseren. Zo voldoen we aan wet- en regelgeving, worden datalekken voorkomen en dragen we bij aan een betere bescherming van de AVG-rechten van betrokkenen.

# data[].attributes.lawfulBasis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO

# data[].attributes.methodsAndModels
Documenten worden door een medewerker geüpload naar de applicatie. Op dat moment wordt een kopie gemaakt van het origineel in de vorm van een PDF met tekstlaag en wordt de metadata van het oorspronkelijke document uit de kopie verwijderd. Deze kopie komt op een Nederlandse server terecht en blijft daar maximaal 30 dagen staan. De tekstlaag van de PDF wordt door een API aangeboden aan het machine learning algoritme. Het gaat om een Natural Language Processing algoritme (named entity recognition) van Microsoft Azure. De API levert terug op welke locatie in de geanalyseerde teksten waarschijnlijk een persoonsgegeven voorkomt, samen met de waarschijnlijkheidsscore (een percentage). Op dat moment wordt de tekstlaag bij Azure direct verwijderd. De waarschijnlijkheidsscore wordt samen met door de leverancier ontwikkelde eigen ai-modellen gebruikt om de herkenning van persoonsgegevens zo accuraat mogelijk te kunnen doen. De modellen worden getraind met gebruik van o.a. de volgende getrainde datasets als CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations for UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kengetallen voor de nauwkeurigheid van het vaststellen van de persoonsgegevens zijn als volgt: Named entities (precision): 0.78, Named entities (recall): 0.76, Named entities (F-score): 0.77. Tot slot controleert een medewerker het document en wanneer deze het document afrondt, worden de te anonimiseren gegevens definitief uit de tekstlaag verwijderd en wordt een zwart balkje geplaatst.

# data[].attributes.proportionality
De gemeente moet steeds vaker informatie openbaar maken. Daarom moet privacy- of bedrijfsgevoelige informatie worden weggelakt. Het voordeel van de anonimiseringssoftware is dat er sneller en beter geanonimiseerd wordt. Een aandachtspunt is dat de tekstlaag van het document door een Microsoft Azure server wordt geanalyseerd. De inhoud wordt niet op deze server opgeslagen, waardoor het privacyrisico van het gebruik van het algoritme niet opweegt tegen het privacyvoordeel van de afname van het aantal datalekken door onjuist anonimiseren.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker wordt in het proces verplicht alle pagina’s te controleren en beslist of een document correct is geanonimiseerd. De anonimisering wordt pas uitgevoerd, als de medewerker daar opdracht voor geeft.

# data[].attributes.risks
Er bestaat geen risico op geautomatiseerde besluitvorming en het algoritme heeft geen impact op grondrechten, omdat het algoritme geen besluiten neemt met rechtsgevolgen. Het doet alleen een voorstel voor het anonimiseren van persoonsgegevens. Het algoritme wordt ook gebruikt door de ontwikkelaar zelf, waardoor fouten snel gevonden worden. Daarnaast wordt het algoritme periodiek getraind. Op verzoek van onze organisatie worden onze documenten niet gebruikt om het algoritme te trainen. Wanneer het algoritme niet goed genoeg werkt, kunnen we met black- en whitelists bijsturen. De medewerker van de gemeente doet altijd de laatste toets of een document juist is geanonimiseerd. Het risico bestaat dat medewerkers niet goed controleren. Dit mitigeren we door aandacht te geven aan het belang van een zorgvuldige controle van de door het algoritme gevonden persoonsgegevens. Het laatste risico dat overblijft is, het privacyrisico van het gebruik van Azure. Omdat Microsoft verplicht kan worden gegevens die het verwerkt over te dragen aan de Amerikaanse autoriteiten vanwege de Patriot Act. Om deze risico's te beperken heeft de leverancier privacy by default toegepast. Tekst die door de API in synchrone of asynchrone aanroepen wordt verzonden aan de Azure dienst kunnen tijdelijk worden opgeslagen door Azure voor debugging. Maar deze optie heeft de leverancier uitgeschakeld. Dat beperkt het risico. Onmiddellijk na de verwerking door Azure wordt de data en de dataverwerking verwijderd. Verder is de leverancier ISO 27001 gecertificeerd. De risico's wegen niet op tegen de privacyvoordelen en het risico van handmatig anonimiseren door deze software niet te gebruiken.

# data[].attributes.sourceData
Alle informatie die te vinden is in de geüploade documenten (behalve de metadata), wordt verwerkt door het algoritme. Het kan daarbij gaan om gewone persoonsgegevens, bijzondere persoonsgegevens en strafrechtelijke gegevens. Het kan ook gaan om bedrijfsgevoelige informatie.

# data[].attributes.goal
Doel van dit algoritme is ondersteuning van gebruikers met een visuele handicap. Er zijn veel mensen in Nederland die moeite hebben met lezen en dus problemen hebben met het begrijpen van de teksten op websites. Denk aan laaggeletterden, anderstaligen, mensen met een beperking, slecht zicht, concentratieproblemen etc. Op de website van de gemeente Woensdrecht kan een bezoeker gebruik maken van ReadSpeaker. Dit is software die tekst kan voorlezen. Iedereen kan ReadSpeaker gebruiken.

De versie van deze voorleeshulp is toegankelijk, AVG-proof en uitgebreid met extra functionaliteiten, zoals voorlezen met muisselectie, vergrootfunctie, schermmaskering en nog veel meer.

# data[].attributes.lawfulBasis
Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1: niveau A en AA

# data[].attributes.methodsAndModels
De voorleessoftware op onze website, ReadSpeaker bevat een (DNN) algoritme. “ReadSpeaker uses next-generation Deep Neural Network (DNN) technology to structurally improve voice quality at all levels.” Dit betekent dat ReadSpeaker een geavanceerde technologie gebruikt - gebaseerd op neurale netwerken - om de kwaliteit van de omzetting naar spraak structureel te verbeteren.

# data[].attributes.proportionality
Voordeel is dat dit algoritme de gemeentelijke website toegankelijker maakt voor mensen met een visuele handicap. Alhoewel ReadSpeaker streeft naar hoge nauwkeurigheid, is er geen enkele tekst-naar-spraak oplossing die 100% foutloosheid garandeert. Dit komt doordat taal complex is en ook dialecten en specifieke terminologie impact kunnen hebben op de nauwkeurigheid. Hoe beter de uitspraak, hoe hoger de kans op een foutloze omzetting.

# data[].attributes.humanIntervention
ReadSpeaker zet de tekst op de gemeentelijke website automatisch om naar spraak, er is geen menselijke tussenkomst (nodig).

# data[].attributes.sourceData
Alle teksten (content) op de website kunnen worden voorgelezen.

# data[].attributes.goal
Het doel van de e-diensten met het onderliggende algoritme is inwoners en ondernemers maximaal ondersteunen/begeleiden bij een digitale aanvraag. Daardoor kan deze aanvraag juist en volledig worden ingediend. Het algoritme controleert verschillende gegevens van de inwoner. Als er geen aanvullende gegevens nodig zijn van de inwoner en er geen handmatige acties of controles van de gemeente zijn vereist (zoals bijvoorbeeld ondertekening) om de aanvraag te verwerken, dan kan deze verwerkt worden zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker. Zijn er wel aanvullende gegevens, controles of acties nodig, dan komt de aanvraag/aangifte altijd terecht in een werklijst. Daar wordt deze gecontroleerd door een burgerzakenmedewerker. Het algoritme kan alleen automatisch een aanvraag/aangifte goedkeuren. Een aanvraag/aangifte afkeuren kan alleen de burgerzakenmedewerker.

De impact is dat een dergelijke aanvraag efficiënt kan worden afgehandeld door de gemeente; een inwoner/bedrijf heeft namelijk diverse stappen (werkzaamheden) al uitgevoerd, waardoor de ambtenaar meer tijd overhoudt voor de bijzondere en/of ingewikkelde aangiften/aanvragen die de gemeente ontvangt. In een aantal gevallen kan deze aanvraag zelfs volledig automatisch worden verwerkt. De kwaliteit van de dienstverlening gaat door deze diensten omhoog, net als de kwaliteit van de gegevens in de BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet basisregistratie personen

Wet rechten burgerlijke stand

# data[].attributes.methodsAndModels
Via de website van de gemeente kan een inwoner of ondernemer een e-dienst starten. Iedere aanvraag wordt tijdens het invullen al getoetst tegen de voor de aanvraag geldende wet- en regelgeving. Een volledig ingevulde digitale aanvraag/aangifte komt ter beoordeling en afhandeling van een burgerzakenmedewerker, op de werklijst in iBurgerzaken. Bij het openen van een aanvraag of aangifte op de werklijst is het voor de burgerzakenmedewerker zichtbaar welke controle een melding heeft opgeleverd, voor een juiste beoordeling en afhandeling.

Een gemeente kan voor een aantal digitale aanvragen kiezen of iBurgerzaken deze zonder tussenkomst van een burgerzakenmedewerker automatisch mag verwerken. iBurgerzaken verwerkt een aanvraag geheel automatisch als geen enkele controle een waarschuwing oplevert. Daarnaast kan de gemeente ook kiezen in welke situaties de aanvraag altijd op de werklijst ter beoordeling en afhandeling komt. Bijvoorbeeld bij Verhuizing binnen Nederland: als er sprake is van overbewoning op het nieuw adres.

# data[].attributes.proportionality
Alle aanvragen via de balie afhandelen is voor gemeenten geen optie meer. Dat komt door de aantallen en de tijdsdruk. Een algoritme biedt inwoners en ondernemers begeleiding bij (digitale) aanvragen. Een gemeente kan ervoor kiezen om elke digitale aanvraag nog ter beoordeling aan de burgerzakenmedewerker aan te bieden voordat deze wordt afgehandeld. Voor mensen die niet of minder digivaardig zijn, bestaat er altijd nog de mogelijkheid om via de balie van de gemeente de aanvraag te doen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het algoritme gaat uit van een positief scenario. Daardoor worden alleen eenvoudige aangiften en aanvragen automatisch verwerkt. Wanneer een of meerdere bijzonderheden optreden, dan wordt de aanvraag/aangifte altijd door een burgerzakenmedewerker beoordeeld. De burgerzakenmedewerker controleert deze dan zelf; verwerken of afwijzen. Bij afwijzing is het altijd de burgerzakenmedewerker die dit doet en nooit het algoritme.

# data[].attributes.risks
Het is aan gemeenten om vorm te geven aan het risicobeheer en aan de hand daarvan de e-diensten te configureren.

# data[].attributes.sourceData
Gegevens die worden gebruikt komen uit de BRP, burgerlijke stand registers, KvK, CRB (Centraal Rijbewijzenregister), BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen) en aangehaakte gegevens.

# data[].attributes.goal
Generatieve AI biedt voordelen op het gebied van efficiëntie, kwaliteit en innovatie.

# data[].attributes.proportionality
SafeGPT is een veilige generatieve AI tool waarmee we kunnen innoveren en dienstverlening proberen te verbeteren.

# data[].attributes.humanIntervention
Het is een ondersteunende tool. Generatieve AI is geen tool die gebruikt wordt als beslis instrument.

# data[].attributes.risks
SafeGPT is een Nederlands bedrijf en houdt zich aan de regels zoals gesteld in de AI-act en de AVG. Gegevens worden binnen Europa verwerkt. Op deze wijze zijn de gebruikers- en bedrijfsgegevens verzekerd van privacy en compliance.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op invoer van producten met gewasbeschermingsmiddelen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op zendingen met Gewasbeschermingsmiddelen. De wettelijke grondslag is Verordening (EG) nr. 1107/2009 van het Europees Parlement en de Raad van 21 oktober 2009 betreffende het op de markt brengen van gewasbeschermingsmiddelen. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel -en Warenautoriteit (NVWA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van gewasbeschermingsmiddelen ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Wet gewasbeschermingsmiddelen en biociden, Verordening (EG) nr. 1107/2009. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van gewasbeschermingsmiddelen. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van gewasbeschermingsmiddelen. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op binnenbrengen, in- en uitvoer van verse groenten en fruit

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op handelsnormen en kwaliteitseisen voor de in- en uitvoer van verse groenten en fruit.

De wettelijke grondslag is Verordening (EU) 1308/2013 van het Europees Parlement en de Raad, tot vaststelling van een gemeenschappelijke ordening van de markten voor landbouwproducten; De Douane treedt hier op in samenwerking met het Kwaliteits-Controle-Bureau (KCB). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van handelsnormen en kwaliteitseisen voor de in- en uitvoer van verse groenten en fruit ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) nr. 1308/2013. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van verse groenten en fruit. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van verse groenten en fruit. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien nodig, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, bescheidcode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico’s in douaneaangiften op binnenbrengen en invoer van producten

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om zendingen te selecteren voor controle die de Europese Unie, via het grondgebied van Nederland, binnenkomen en die in Nederland worden ingevoerd. Het algoritme richt zich op zendingen met producten. De wettelijke grondslag is Verordening (EU) 2019/1020 betreffende markttoezicht en conformiteit van producten. De Douane treedt hier op in samenwerking met de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit (NVWA) en de Nederlandse Arbeidsinspectie (NLA). De Douane controleert bedrijven op basis van de uitkomsten meer of juist minder.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wettelijke basis voor controles op het gebied van voedselveiligheid ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet, Verordening (EU) 2019/1020 en de Warenwet. Het gebruik van risicoprofielen is ook vastgelegd in artikel 46 van het DWU. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben bij het binnenbrengen en invoeren van producten. Deze beslisregels zijn gebaseerd op 'if-then-else' combinaties.

Een voorbeeld: als (if) uit de informatie die we hebben over een zending blijkt dat de goederen een afwijkend gewicht hebben, (then) dan wordt de aangifte handmatig gecontroleerd en wordt de zending mogelijk geselecteerd voor uitgebreide inspectie. Als de goederen geen afwijkend gewicht hebben (else), houden we de zending niet tegen. Of in elk geval niet op basis van dit criterium.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van productveiligheid. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Jaarlijks evalueert de Douane per profiel of het nodig is om deze te verfijnen, verlengen of beëindigen. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onterecht rakingen genereert en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.name
Detecteren risico's op onjuistheden in douaneaangiften voor Kernenergie zendingen

# data[].attributes.goal
Het doel van dit algoritme is om efficiënter te selecteren welke aangiften mogelijk een risico vormen bij Kernergie zendingen. Dit algoritme richt zich op Kernenergie zendingen en kijkt naar aangiften van goederen die van buiten de Europese Unie komen. Het geeft aan bij welke aangiften er een hoger risico is op o.a. veiligheidsrisico’s, etikettering en stuwage.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wettelijke basis voor de controles ligt in het Douanewetboek van de Unie (DWU), de algemene Douanewet , wet Vervoer gevaarlijke stoffen en de Kernenergiewet. Deze wetten dragen zorg dat zendingen van Kernenergie op een correct en op de juiste manier plaatsvindt. Het gebruik van risicoprofielen baseert zich ook op DWU artikel 46. Dat zegt dat douanecontroles zich hoofdzakelijk moeten baseren op een risicoanalyse door elektronische gegevensverwerkingstechnieken.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme bestaat uit beslisregels die zijn opgesteld in samenwerking met inhoudsdeskundigen. Deze beslisregels zorgen voor inschattingen welke aangiften een hoger risico hebben op o.a. veiligheidsrisico’s, stuwage, verpakking en etikettering op het gebied van Kernenergie. Deze beslisregels zijn onder andere gebaseerd op eerdere zendingen die gecontroleerd zijn of risicosignalen die ontvangen zijn.

# data[].attributes.proportionality
De Douane verwerkt jaarlijks 700 miljoen aangiften, onder andere op het gebied van kernenergie. Met dit algoritme (risicoprofielen) kan de Douane aangiften efficiënter en sneller beoordelen dan zonder gebruik van dit algoritme. Zo worden aangiften sneller goedgekeurd of gecontroleerd. En worden goederen sneller vrijgegeven. Ook zorgt het algoritme dat 'bekende en betrouwbare' bedrijven juist minder gecontroleerd worden.

# data[].attributes.humanIntervention
Levert een aangifte een match op met een risicoprofiel, dan bekijkt een Douanemedewerker de aangifte op basis van het algoritme. Indien dit nodig is, vraagt de Douane medewerker om meer informatie. De beslissing om een aangifte goed te keuren, of om juist te gaan controleren, wordt door een mens genomen.

# data[].attributes.risks
Een risicoprofiel wordt altijd door een tweede douanemedewerker gecontroleerd (4-ogenprincipe) voor gebruik. En zodra het profiel in gebruik is, wordt voor een profiel periodiek gecontroleerd hoeveel aangiften een match opleveren. Als het nodig is, kan het profiel worden aangepast. Periodiek bekijkt de Douane per profiel of het nog nodig is. De Douane monitort interne en externe klachten en incidenten, bijvoorbeeld als een profiel onvoldoende specifiek is en daardoor teveel aangiften aanwijst als hoger risico.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme kan alle gegevens uit de aangifte van goederen gebruiken. Bijvoorbeeld goederensoort, goederencode, gewicht, aantal colli, ontvanger, aangever, verzender, land van verzending, EORI-nummer, vervoermiddel etc.

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst controleert inhoudingsplichtigen op een juiste en volledige aangifte en betaling van de loonheffingen. Loonheffingen bestaan uit loonbelasting, premie volksverzekeringen, werknemersverzekeringen en de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet. Inhoudingsplichtigen (zoals een werkgever, pensioenfonds of uitkeringsinstantie) houden de loonbelasting en premie volksverzekeringen in op het loon van hun werknemer en in sommige gevallen de inkomensafhankelijke bijdrage zorgverzekering. Zij dragen dit af aan de Belastingdienst. De premies werknemersverzekeringen en doorgaans de inkomensafhankelijke bijdrage Zorgverzekeringswet worden niet ingehouden op het loon van de werknemer, maar draagt de werkgever zelf af aan de Belastingdienst.

Het algoritme kijkt naar de verschuldigde loonheffingen volgens de loonaangifte en het bedrag dat op de aangifte is afgedragen door de inhoudingsplichtige. Controle op het bedrag vindt plaats na afloop van het kalenderjaar. Er wordt gekeken naar zowel positieve als negatieve ontstane verschillen.

Op basis van de aanwijzingen uit het algoritme kan de behandelaar het verschil tussen de loonaangifte en afdracht beoordelen. Het is de behandelaar van de Belastingdienst die uiteindelijk constateert of sprake is van een verschil. De behandelaar kan indien nodig contact opnemen met de inhoudingsplichtige om het verschil nader te verklaren.

# data[].attributes.lawfulBasis
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 financiering sociale verzekeringen:

7. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:

8. Archiefwet 1995:

9. Invorderingswet:

10. Werkloosheidswet:

11. Ziektewet:

12. Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen:

13. Wet op de arbeidsongeschiktheids verzekering:

14. Zorgverzekeringswet:

# data[].attributes.proportionality
Het toezicht op de verschillen tussen de verschuldigde loonheffingen volgens de ingediende loonaangifte en de gedane betalingen, is belangrijk voor de inhoudingsplichtige om te komen tot een juiste afdracht. Dit willen we zorgvuldig doen. Het algoritme kan een medewerker van de Belastingdienst daarbij ondersteunen. De beoordeling is daardoor zorgvuldiger, efficiënter en eenvormiger.

# data[].attributes.humanIntervention
Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Het algoritme detecteert en selecteert. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt of er contact wordt opgenomen met de inhoudingsplichtige.

# data[].attributes.risks
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.

De selectieregels worden periodiek beoordeeld en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

# data[].attributes.sourceData
Identificerende gegevens (o.a. LH-nummer)

Relatiegegevens Loonheffingen

Aangiftegegevens Loonheffingen

# data[].attributes.provider
Het algoritme is door medewerkers van de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. 

# data[].attributes.goal
De brugbedienaar wordt voorzien van advies waarmee een brugopening beter wordt afgestemd op weg- en waterverkeer; om de doorstroming op een gedegen en eerlijke manier te verbeteren.

# data[].attributes.lawfulBasis
De Provincie Noord-Holland zorgt voor een vlot en veilig verloop van het verkeer.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme berekent een optimaal moment voor het openen van een brug aan de hand van rekenregels en gewichten voor de verschillende modaliteiten. Deze gewichten zijn ingesteld in een prioriteitenmodel.

# data[].attributes.proportionality
Door de verwerking en weging van gegevens te automatiseren wordt het mogelijk om de brugbedienaar te ondersteunen bij een potentieel complexe beslissing met informatie uit meer verschillende bronnen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het systeem voorziet een brugbedienaar van een 'kant-en-klaar' bedienadvies, maar de brugbedienaar is vrij om het advies wel of niet op te volgen. Om dit te bevestigen wordt er structureel gemonitord en geanalyseerd in hoeverre er van bedienadviezen wordt afgeweken.

# data[].attributes.risks
Alle beslissingen worden vastgelegd en geanalyseerd om het effectief functioneren van het systeem te monitoren. Daarnaast worden er ook analyses gemaakt van opmerkingen en klachten van inwoners en (vaar)weggebruikers.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme gebruikt geanonimiseerde actuele 'track and trace' gegevens van schepen en het wegverkeer, inclusief openbaarvervoer, ambulances en andere hulpdiensten met spoed. Verder wordt er gebruik gemaakt van weergegevens, gegevens van andere bruggen en sluizen, en gegevens over werkzaamheden aan de vaarweg. ​

# data[].attributes.goal
Ondersteunende AI-tool voor de beoordeling van lozingsmeldingen (grondwater). Is de aanvraag compleet en bevat deze alle wettelijk voorgeschreven gegevens? Bij het beoordelen van lozingsmeldingen door een AI-bot wordt gebruik gemaakt van een LLM en het toetsingskader uit het Omgevingsplan. Het eindoordeel of een melding Goedgekeurd óf Afgekeurd wordt is aan de behandelaar.

# data[].attributes.lawfulBasis
Omgevingswet

# data[].attributes.proportionality
De tool levert een tijdsbesparing op bij het beoordelen van lozingsmeldingen en maakt het werk voor de behandelaar leuker en makkelijker. Een nadeel kan zijn dat er teveel vertrouwen is in het resultaat. Daarom is de tool alleen beschikbaar voor getrainde gebruikers die inhoudelijk voldoende in staat zijn om het resultaat te kunnen beoordelen.

# data[].attributes.humanIntervention
Het eindoordeel of een melding goedgekeurd óf afgekeurd wordt is aan een mens (de behandelaar).

# data[].attributes.risks
Risico's zijn:

* Uitlegbaarheid

* Juridische correctheid

Mitigerende maatregelen:

De tool wordt alleen beschikbaar aan getrainde gebruikers die inhoudelijk voldoende onderlegd zijn om het resultaat te kunnen beoordelen.

# data[].attributes.sourceData
Het algoritme beoordeeld meldingen van grondwaterlozingen op de verplichte gegevens (indieningsvereisten) en toetst dit aan de van toepassing zijnde wet- en regelgeving. Het algoritme maakt gebruik van het toetsingskader en is getraind met eigen datasets van eerder door mensen beoordeelde meldingen.

# data[].attributes.goal
Het algoritme ondersteunt de medewerker aan de balie bij het vergelijken van een live vastgelegde gezichtsopname met de afbeelding op een identiteitsdocument. De medewerker krijgt een indicatie en eventueel vergelijkingsscore te zien, op basis waarvan hij of zij de inschatting kan maken dat persoon en document bij elkaar horen. Het doel is om identiteitsfraude (zoals look-alike-fraude) te voorkomen en de betrouwbaarheid van gegevens in de BRP te versterken.

# data[].attributes.lawfulBasis
Wet BRP art. 2.67 lid 4; Besluit BRP art. 35; UAVG art. 29 – inzet van biometrie is toegestaan bij noodzakelijke authenticatie.

# data[].attributes.methodsAndModels
Het algoritme maakt gebruik van gezichtsvergelijking op basis van deep learning-technologie. De software is geïntegreerd in de balieapplicatie en gebruikt onderliggende API’s (bijv. C++, Java, .NET, BioAPI 2.0). Er wordt een vergelijkingsscore gegenereerd en geen biometrische data opgeslagen. Er is sprake van lokale verwerking.

# data[].attributes.proportionality
Het algoritme is een hulpmiddel en ondersteunt visuele controle. Het draagt bij aan een zorgvuldige identiteitsvaststelling zonder menselijke beoordeling te vervangen.

# data[].attributes.humanIntervention
De medewerker beslist zelf of de gezichtsscan wordt gebruikt en beoordeelt het resultaat. Bij twijfel wordt een collega geraadpleegd (vier-ogen-principe).

# data[].attributes.risks
Er wordt geen biometrische data opgeslagen. De volledige gezichtsvergelijking wordt lokaal uitgevoerd binnen de beveiligde gemeentelijke infrastructuur; er worden geen biometrische gegevens of andere data via internet verzonden of extern opgeslagen. De gezichtsvergelijking is tijdelijk en enkel zichtbaar voor geautoriseerde medewerkers. De toepassing is gestandaardiseerd voor alle burgers en bevat toegangscontroles, waardoor het risico op profilering of onrechtmatige verwerking beperkt is.

# data[].attributes.sourceData
Livebeeld van de burger en de afbeelding van het identiteitsdocument (bijvoorbeeld foto op chip of MRZ).

# data[].attributes.goal
Het doel van dit rekenprogramma is het berekenen van geluid d.m.v. een standaard meet- en rekenschrift. De resultaten kunnen vervolgens op diverse manieren gebruikt worden en door verschillende organisaties, aangezien de software werkt op basis van de huidige wet- en regelgeving.

# data[].attributes.lawfulBasis
Geluidproductieplafonds wegen en industrie: Artikel 2.12a vab de omgevingswet.

De Europese verplichting om elke 5 jaar geluidbelastingkaarten en actieplannen op te stellen is overgenomen in artikel 3.8 en artikel 20.17 van de Omgevingswet.

# data[].attributes.methodsAndModels
Op basis van het doel van de gebruiker, wordt er een pakket gekozen. Dit pakket kan per categorie data berekenen, modelleren en presenteren door een standaard meet- en rekenschrift toe te passen.

# data[].attributes.proportionality
Gebruik van dit rekenprogramma helpt bij het bepalen van geluid.

# data[].attributes.humanIntervention
De input (de verzamelde data) wordt door mensen gedaan. Het programma rekent met deze data en geeft een output. Deze output kan vervolgens door verschillende organisaties vrij gebruikt worden.

# data[].attributes.risks
Het rekenprogramma wordt beheerd door leverancier DGMR. Het rekenprogramma wordt gecontroleerd en bijgesteld als er fouten opgemerkt zijn.

# data[].attributes.name
AERIUS - Rekeninstrument voor de leefomgeving

# data[].attributes.goal
Het AERIUS instrument bestaat uit verschillende modules. AERIUS Calculator is de ‘rekenmachine’ waarmee de stikstofdepositiebijdrage van een plan of project inzichtelijk kan worden gemaakt, AERIUS Monitor biedt informatie over de totale stikstofbelasting op de beschermde natuurgebieden en de herkomst van deze depositie, AERIUS Register geeft bevoegde gezagen de mogelijkheid om stikstofdepositieruimte via stikstofbanken toe te delen aan nieuwe vergunningen, en AERIUS Check dient ter ondersteuning van subsidieregelingen, zoals die van de aanpak piekbelasting.Bij toestemmingverlening dient AERIUS Calculator als beginpunt om te bepalen of een plan of project mogelijk significante gevolgen heeft voor stikstofgevoelige habitats in Natura 2000-gebieden. De rekenresultaten uit AERIUS Calculator worden meegenomen in de verdere beoordeling van de effecten in de toestemmingverlening.AERIUS Monitor toont de door het RIVM berekende cijfers over de totale depositie en overschrijding van de KDW. Deze monitoringsinformatie wordt gebruikt om nieuw beleid op te stellen of het bestaande beleid bij te sturen. De cijfers geven inzicht in de benodigde inspanning en handvaten voor specificering op bijvoorbeeld sectoren of locaties.

# data[].attributes.lawfulBasis
AERIUS Calculator is het wettelijk voorgeschreven instrument voor het berekenen van stikstofdepositie als gevolg van een Natura-2000 activiteit, opgenomen in artikel 4.15, tweede lid, van de Omgevingsregeling.AERIUS Monitor is het wettelijk voorgeschreven instrument voor de monitoring van de wettelijke omgevingswaarden, opgenomen in artikel 12.83a, tweede lid, van de Omgevingsregeling.AERIUS Register is het wettelijk voorgeschreven instrument voor het gebruik van stikstofbanken, opgenomen in Hoofdstuk 17a. van de Omgevingsregeling.

# data[].attributes.methodsAndModels
AERIUS maakt gebruikt van:

1) het Operationele Prioritaire Stoffen verspreidingsmodel (OPS-long term) voor de berekening van concentraties in de lucht en de stikstofdepositie op het aardoppervlak,

2) Standaard Rekenmethode 2 (SRM2) voor de verspreiding van verkeersemissies op korte afstand.Deze modellen zijn afzonderlijk beschreven in de betreffende modelbeschrijvingen.

# data[].attributes.proportionality
AERIUS Calculator is bedoeld om de complexiteit van verspreidingsmodellen toegankelijk te maken voor een breed publiek. Het instrument biedt een laagdrempelige interface waarin een gebruiker een activiteit zelf kan invoeren. Voor het uitvoeren van de berekening roept AERIUS Calculator onderliggende data en rekenmodellen aan. Deze modellen zijn Standaard Rekenmethode 2 (SRM-2) voor wegverkeer op korte afstand en het Operationele Prioritaire Stoffen model (OPS) voor alle andere emissiebronnen. Deze wetenschappelijke modellen worden beheerd en continu doorontwikkeld door het RIVM voor onder meer het gebruik in AERIUS. De modellen worden ook gebruikt in andere dossiers, zoals luchtkwaliteit.Het hanteren van rekenmodellen voor het bepalen van de stikstofdepositie als gevolg van een plan of project is noodzakelijk, omdat het effect van toekomstige activiteiten niet gemeten kan worden. Om met de modelberekening de werkelijkheid zo goed mogelijk te benaderen, wordt in de rekenmodellen de meest actuele wetenschappelijke kennis benut. Jaarlijks wordt AERIUS geactualiseerd om onder andere de modelmatige doorontwikkeling te verwerken. Daarnaast zorgt het gebruik van AERIUS Calculator ervoor dat depositieberekeningen op een eenduidige manier worden uitgevoerd. Dit scheelt (advies)kosten voor initiatiefnemers en beoordelingstijd voor bevoegde gezagen.

# data[].attributes.humanIntervention
Eenieder kan in AERIUS Calculator een berekening maken. De gebruiker dient daarvoor zelf emissiebronnen aan te maken en te definiëren. Zodra een berekening wordt gestart door de gebruiker, berekent AERIUS de stikstofdepositie als gevolg van de door de gebruiker ingevoerde emissiebronnen.De resultaten van de AERIUS berekening kunnen vervolgens worden gebruikt in de verdere beoordeling rondom toestemmingverlening. Of daadwerkelijk een toestemming kan worden verleend, bepaald het betreffende bevoegd gezag.

# data[].attributes.risks
Bij de aansturing van AERIUS is expliciet aandacht voor risicobeheer. Enerzijds softwarematig via actief beheer en onderhoud uit te voeren, en anderzijds meer in algemene zin via algeheel risicomanagement en kwaliteitsmanagementplannen.

# data[].attributes.sourceData
De in AERIUS toegepaste gegevens en datastromen zijn opgenomen in het Handboek Data AERIUS. Het betreft hoofdzakelijk milieugegevens.

# data[].attributes.provider
RIVM, in opdracht van het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit.

# data[].attributes.name
Bestands Controle Module (BCM) Basisregistratie Personen (BRP)

# data[].attributes.goal
Het algoritme controleert of de gegevens die in een persoonslijst zijn opgenomen voldoen aan de vereisten van het Logisch Ontwerp BRP voor wat betreft de structuur en de inhoud van de gegevens (Structuur- en Domeincontroles). Daarnaast zijn er controles die nagaan of de gegevens voldoen aan de wettelijke voorschriften zoals opgenomen in bijvoorbeeld de Wet BRP en het Burgerlijk Wetboek (Logische controles). Hiermee signaleren we mogelijke afwijkingen in de gegevens die opgenomen zijn in de persoonslijst. Afwijkingen geven we door aan gemeenten. Gemeenten zijn verantwoordelijk voor de kwaliteit en de inhoud van de opgenomen gegevens en alleen zij kunnen gegevens wijzigen (van de eigen ingezetenen). Resultaten van de BCM-run van eind november van elk jaar gebruiken gemeenten voor de (wettelijk verplichte) zelfevaluatie BRP.

# data[].attributes.lawfulBasis
Artikel 4.3 Wet BRP en Artikel 47 Besluit BRP: ‘De uitvoering van deze onderzoeken geschiedt met behulp van een door onze minister beschikbaar gesteld evaluatie-instrument’. Dat evaluatie-instrument is de kwaliteitsmonitor en de BCM maakt daar onderdeel van uit.

# data[].attributes.methodsAndModels
De controles (ruim 3.000) zijn opgenomen in een Excelsheet die de BCM gebruikt bij de controle. De controles zijn gedefinieerd conform paragraaf 3.1.3 Syntax van de voorwaarderegels in het Logisch Ontwerp BRP. Een medewerker van RvIG beoordeelt de juistheid van de output van een controle. Als deze is goedgekeurd wordt hij gepubliceerd in de Kwaliteitsmonitor. Maandelijks voeren alle gemeenten in Nederland een controle uit en jaarlijks doen zij een aparte controle voor de zelfevaluatie BRP en de Registratie niet-Ingezetenen (RNI). Bij iedere wijziging van het Logisch Ontwerp BRP en/of wijzigingen in de van toepassing zijnde wet- en regelgeving gaan we na of we nieuwe controleregels moeten toevoegen en/of dat we bestaande controleregels moeten wijzigen. Daarnaast kunnen geautoriseerde afnemers van BRP-gegevens en gemeenten ook afwijkingen in persoonslijsten melden waarop de BMC nog niet controleert. Deze controles worden zo snel mogelijk toegevoegd aan de BCM als het om afwijkingen gaat waarop een controle mogelijk is. Het gaat daarbij altijd om fouten die door een gemeente hersteld zouden moeten worden. De gemeenten zijn zelf verantwoordelijk voor het oplossen van de fouten in persoonslijsten van de eigen ingezetenen.

# data[].attributes.proportionality
De inzet van het algoritme bespaart tijd en geld en bewaakt de kwaliteit van de BRP. Handmatige controle op ruim 3.000 regels zou een zeer arbeidsintensief proces voor gemeenten zijn. Doordat we een pre-run uitvoeren is de kans dat onterechte bevindingen worden gegenereerd, die een negatieve impact hebben op de burger, zeer klein. Doordat we gemeenten op de hoogte brengen van afwijkingen en zij onjuiste gegevens corrigeren, is de positieve impact op de burger groot.

# data[].attributes.humanIntervention
Voorafgaand aan iedere controlerun voeren we eerst een pre-run uit die we beoordelen op juistheid. Als een controleregel (ook) onterechte bevindingen genereert, passen we deze regel aan of halen we die (tijdelijk) uit productie. Ook de definitieve run beoordelen we voorafgaand aan publicatie. In uitzonderlijke gevallen, als een bepaalde controleregel toch nog onterechte bevindingen genereert, kunnen we de gegevens van deze controle voorafgaand aan publicatie eruit filteren.

# data[].attributes.sourceData
BRP-V

# data[].attributes.website
Kwaliteitsmonitor, alleen toegankelijk voor gemeenten via beveiligde verbinding (gemnet en diginetwerk).

# data[].attributes.name
Informatie-extractie uit, en classificatie van, notariële akten (DNI)

# data[].attributes.goal
De Belastingdienst gebruikt informatie uit notariële akten met als doel toezicht te houden op de registratie van notariële akten, daarnaast worden de gegevens gebruikt voor het heffen en innen van belastingen zoals erf-, schenk- en overdrachtsbelastingen.

# data[].attributes.lawfulBasis
·   Registratiewet 1970

·   Uitvoeringsregeling Registratiewet 1970

·   Uitvoeringsregeling Belastingdienst 2003

·   Wet op het notarisambt

·   Algemene wet inzake rijksbelastingen

·   Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer

·   Archiefwet 1995

# data[].attributes.methodsAndModels
Er worden twee algoritmen gebruikt in één logisch verband.

1. Algoritme 1 bepaalt wat voor soort akte er is binnengekomen

2. Algoritme 2 haalt relevante informatie uit akte.

Algoritme 1 maakt gebruik van “machine learning”. Het algoritme is niet zelflerend, dat zou betekenen dat het zich ontwikkelt tijdens het gebruik ervan. Dat is niet het geval.

Algoritme 2 omvat een reeks aan regels die informatie uit akten haalt, bijvoorbeeld namen, adressen en geboortedata. Voor specifieke aktesoorten worden ook rollen uit de akte gehaald (wie is de koper, erflater, notaris etc.).

Deze informatie is daarna beschikbaar voor de afdelingen die de informatie nodig hebben voor het uitvoeren van hun werk, te weten:

De Koninklijke Notariële Beroepsorganisatie (KNB) en de notaris zelf t.b.v. het toezicht op de juiste registratie van de notariële akte; en,

de Belastingdienstdirecties: Particulieren, Midden- en kleinbedrijf en Grote ondernemingen ten behoeve van het heffen en innen van belastingen.

Zowel algoritme 1 als algoritme 2 zijn ter ondersteuning aan het overkoepelde proces van ‘Digitalisering van notariële informatie'.

# data[].attributes.proportionality
Het gaat om grote aantallen akten en daarom halen we de informatie voor een groot deel geautomatiseerd uit de akte met behulp van het algoritme.

Door het gebruik van het algoritme zijn er minder mensen nodig om de informatie handmatig in de akten te zoeken en komt de informatie uit een akte sneller digitaal beschikbaar. Akten kunnen daardoor sneller verwerkt worden. Daarnaast zorgt het gebruik van het algoritme er voor dat de akte op de juiste plaats binnen de organisatie beschikbaar is.

# data[].attributes.humanIntervention
Als er geen aktesoort vastgesteld kan worden, of als andere van belang zijnde gegevens in de akte ontbreken wordt - indien handmatig onderzoek door de Belastingdienst geen oplossing biedt - contact gezocht met de notaris om de ontbrekende gegevens aan te vullen of te corrigeren.

# data[].attributes.risks
1. Het gebruik van de gegevens is getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) middels een Data Protection Impact Assessment (DPIA). De Belastingdienst voorkomt directe discriminatie met algoritmes. Bijzondere persoonsgegevens, zoals etnische afkomst, spelen geen rol.

2. Beide algoritmes zijn ontwikkeld in overeenstemming met het kwaliteitsframework van de Belastingdienst. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

3. Het algoritme is bij de Belastingdienst zelf ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden. Volgens afspraak controleren het team dat het algoritme heeft ontwikkeld en het team dat functioneel beheer uitvoert regelmatig of de uitkomsten van voldoende kwaliteit zijn.

# data[].attributes.sourceData
PDF van notariële akten

Naam

Adres

Woonplaats

Geboortedatum

Geboorteplaats

KvK-nummer

Bijzondere persoonsgegevens (De Belastingdienst ontvangt op grond van art. 7a en 7b Registratiewet 1970 een volledige kopie van notariële akten en slaat deze op. Inherent hieraan is dat gegevens die als bijzondere persoonsgegevens aangemerkt kunnen worden, uit de tekst van de akten gedestilleerd kunnen worden, zoals bestuurders van organisaties waaruit een politieke voorkeur is te herleiden, etnische afkomst of religieuze opvatting. De bijzondere persoonsgegevens zijn integraal onderdeel van het ontvangen en opslaan van akten, maar spelen bij de verdere verwerking geen rol.

# data[].attributes.name
SCIL (Screener voor intelligentie en licht verstandelijke beperking)

# data[].attributes.goal
De SCIL helpt de RvdK om vroegtijdig een indicatie te krijgen van een licht verstandelijke beperking bij een jongere en/of ouder. Dit is belangrijk bij het beoordelen van opvoedvaardigheden en de behoefte aan extra ondersteuning/passende interventies.

# data[].attributes.lawfulBasis
De wet bepaalt de taken en bevoegdheden van de RvdK. Deze worden door de RvdK namens de Minister van Justitie uitgevoerd. Bij algemene maatregel van bestuur wordt de organisatie van de RvdK geregeld met daarin de werkwijze.

De taken van de RvdK ten aanzien van bescherming zijn in afzonderlijke wettelijke bepaling neergelegd. Burgerlijk Wetboek Boek 1, Titel 13, Afdeling 3 bevat bijzondere bepalingen over de RvdK. In dit kader zijn onder andere art. 1:238 BW en art. 1:241 BW van belang. Burgerlijk Wetboek Boek 1, Titel 14, Afdeling 4 ziet op de ondertoezichtstelling van minderjarigen. Belangrijke bepalingen zijn art. 1:255 BW, 1:257 BW, artt. 1:265a/1:265b BW, art. 1:265e BW en 1:265j BW.

Burgerlijk Wetboek Boek 1, Titel 14, Afdeling 5 bevat bepalingen omtrent de beëindiging van het ouderlijk gezag. In dit kader zijn onder andere artt. 1:266/1:267 BW en 1:268 BW van belang. In Titel 14, Afdeling 6 van Boek 1 van het Burgerlijk Wetboek zijn bepaling opgenomen over voogdij. Ook andere afdelingen van Titel 14 van boek 1 van het Burgerlijk Wetboek bevatten belangrijke bepalingen voor de RvdK. Zo kan de RvdK worden ingeschakeld bij openstaand gezag, onbevoegdheid van de ouder(s) met gezag, bij een verzoek om gezag door een opvoeder (niet-ouder) en bij een verzoek van herstel van ouderlijk gezag.

Verder zijn in hoofdstuk 6 van de Jeugdwet bepalingen opgenomen over de gesloten jeugdhulp bij ernstige opgroei- en opvoedingsproblemen. Art. 6.1.2 van de Jeugdwet is een belangrijke bepaling en beschrijft de gronden die een plaatsing in een gesloten instelling rechtvaardigen.

De taken van de RvdK ten aanzien van jeugdstrafzaken zijn ook in afzonderlijke wettelijke bepaling neergelegd. Boek 1, Titel VIII A Sr, art. 77aSr – art. 77gg Sr, bevat bijzondere strafbepalingen voor jeugdigen en jongvolwassenen. In dit kader is art. 77w, lid 2 Sr van belang. Boek 4, titel II en boek 6 van het wetboek van strafvordering bevatten bepalingen omtrent de strafvordering bij jeugdigen. Art. 490 Sv, artt. 494/494a/498 Sv en art. 6:3:9 Sv bevatten belangrijke taken en bevoegdheden van de RvdK.

Ten aanzien van G&O doet de RvdK onderzoek op verzoek van de rechter. De RvdK geeft de rechter advies bij beslissingen rond gezag (art 1:251a lid 3), de verdeling van zorg- en opvoedtaken, de hoofdverblijfplaats van de kinderen, de informatie- en consultatieplicht van de verzorgende ouder naar de andere ouder, omgang met de ouder zonder gezag en omgang met derden (art. 810 Rv).

# data[].attributes.methodsAndModels
Elke vragenlijst wordt ingevuld op een zelfscorend formulier. Het afnemen van de vragenlijst duurt vijf tot tien minuten. Het berekenen van de score duurt hooguit twee minuten. De score geeft aan of er mogelijk sprake is van een LVB. Het proces gaat als volgt:

1. Een medewerker stelt 14 vragen aan een ouder of jongere.

2. De antwoorden worden op een formulier ingevuld.

3. De score wordt berekend op basis van een vaste tabel.

4. De gedragsdeskundige bepaalt of verder onderzoek nodig is.

# data[].attributes.proportionality
Veel ouders en jongeren met een LVB worden niet herkend. Dit kan ervoor zorgen dat een aanpak niet goed aansluit bij hun mogelijkheden. Door de SCIL te gebruiken, kan de RvdK zorgen voor passende ondersteuning en een goed advies. Vooraf wordt er altijd toestemming gevraagd voor het afnemen van de SCIL.

# data[].attributes.humanIntervention
De SCIL wordt altijd afgenomen door een professional binnen de RvdK. Het resultaat helpt bij het inschatten van de situatie, maar een Raadsonderzoeker interpreteert altijd de uitkomst. Zo nodig kan een gedragsdeskundige worden geraadpleegd over de uitkomst.

# data[].attributes.risks
Welke risico’s zijn er?

1. Onjuiste interpretatie: De uitslag kan verkeerd worden beoordeeld

2. Privacy schending: De kans dat de uitslag van de SCIL wordt gedeeld, niet conform de AVG

3. Foutieve inschatting: De SCIL is een indicatie van LVB, geen diagnose

4. Maatschappelijke gevolgen: Een verkeerde inschatting kan impact hebben op jeugdbeschermingsmaatregelen en strafrechtelijke interventies

5. Taalproblemen: De test is niet geschikt voor mensen die onvoldoende Nederlands spreken. Dit kan tot verkeerde interpretaties leiden

6. Stigma: Mensen kunnen zich onterecht gelabeld voelen.

Hoe worden risico’s beperkt?

1. Raadsmedewerkers krijgen training in het afnemen en interpreteren van de SCIL. De SCIL-score wordt alleen gebruikt als aanvulling op andere informatie.

2.Gegevens over de SCIL-score mogen alleen worden opgeslagen en gedeeld volgens de AVG.

3. Zie 1

4. Bij het maken van het advies worden meerdere Raadsmedewerkers betrokken en wordt informatie gebruikt uit meerdere bronnen.

5. De SCIL wordt niet afgenomen bij mensen die de Nederlandse taal niet voldoende machtig zijn.

6. Bij het interpreteren van de uitslag van de SCIL is er altijd sprake van menselijke tussenkomst. De RVDK gebruikt de SCIL om passend te adviseren.

# data[].attributes.sourceData
De test maakt gebruik van antwoorden op 14 vragen over:

Opleiding en hulpverleningsgeschiedenis

Contact met familie en sociale ondersteuning

Rekenvaardigheid en taalbegrip

# data[].attributes.provider
De SCIL is ontwikkeld door de volgende wetenschappers: Hendrien Kaal, Henk Nijman en Xavier Moonen en wordt uitgegeven door Hogrefe Uitgevers. Hogrefe Uitgevers is een wetenschappelijke uitgever.