Wij gebruiken cookies om onze website en onze service te optimaliseren.
De technische opslag of toegang is strikt noodzakelijk voor het legitieme doel het gebruik mogelijk te maken van een specifieke dienst waarom de abonnee of gebruiker uitdrukkelijk heeft gevraagd, of met als enig doel de uitvoering van de transmissie van een communicatie over een elektronisch communicatienetwerk.
De technische opslag of toegang is noodzakelijk voor het legitieme doel voorkeuren op te slaan die niet door de abonnee of gebruiker zijn aangevraagd.
De technische opslag of toegang die uitsluitend voor statistische doeleinden wordt gebruikt.
De technische opslag of toegang die uitsluitend wordt gebruikt voor anonieme statistische doeleinden. Zonder dagvaarding, vrijwillige naleving door uw Internet Service Provider, of aanvullende gegevens van een derde partij, kan informatie die alleen voor dit doel wordt opgeslagen of opgehaald gewoonlijk niet worden gebruikt om je te identificeren.
De technische opslag of toegang is nodig om gebruikersprofielen op te stellen voor het verzenden van reclame, of om de gebruiker op een website of over verschillende websites te volgen voor soortgelijke marketingdoeleinden.
Uitdaging
De successen van het informatie gedreven werken van Adressen op Orde nodigen uit om nieuwe stappen te zetten. Van preventief naar voorspellend! Door toepassing van Machine Learning. Actief acteren in straten en wijken om problemen te voorkomen en de leefbaarheid optimaal te houden dan wel te maken.
Aanleiding
Adressen op Orde is sinds juni 2016 operationeel. De resultaten zijn positief op meerdere terreinen. €400.000,- per jaar aan harde baten door het niet toekennen van een uitkering dan wel stopzetten van een uitkering of toeslag (dit is excl terugvorderingen). Doordat er een controle ter plaatse plaatsvindt bij de adressen die hitten op 1 of meerdere indicatoren ziet men naast onrechtmatigheden ook hulpvragen. Denk aan bv vervuiling, schulden en armoede. De interne samenwerking is zo ingericht dat bij zorg ook snel geschakeld wordt. De technologische ontwikkelingen gaan razend snel en kunnen ons veel meer bieden dan we op dit moment toepassen. AI (aritificial Intelligence) is binnen handbereik. Waarom niet benutten, leren en experimenteren? Met als doel meer successen behalen in zowel de harde als zachte baten, slimmer en innovatiever werken conform de visie informatie gedreven werken.
Daarnaast willen we de huidige indicatoren waar mogelijk optimaliseren. Zijn de geparkeerde indicatoren AVG proof te maken. Een workshop met collega’s uit gemeenteland waarin we kennis en expertise delen kunnen voor verbreding zorgen. Of nieuwe indicatoren, uiteraard binnen het juridisch kader.
Doelstelling We willen meer inzicht krijgen in wijken, straten huizen waar problemen, misstanden of zorgen op de loer liggen. Het vroegtijdig kunnen acteren door de zorgvraag voor te zijn dan wel de onrechtmatigheid voorkomen is een win situatie voor burger, de gemeenten en overheid. Deze inzichten integraal delen met de belanghebbende afdelingen zoals V&W (wijkregisseurs en handhaving), E&A, W&I en Sociaal.
Projectresultaat Een tool/mechanisme die de hits op de indicatoren van adressen op orde kan analyseren. Het mechanisme is in staat de hits te lezen op vragen zoals:
Scoren hits meer in een bepaald postcode gebied, wijk of straat?
Scoren hits vaker bij een bepaalde leeftijdsgroep?
Tevens dienen deze verworven inzichten als input voor nieuwe verbeterde risico profielen. Dit is een iteratief proces.
Effecten Bedoelde effecten:
• Een beter beeld van specifieke problematiek in buurten, straten of wijken
• Meer interactie met buurten en wijken ism V&W
• In een vroeg stadium zorg bieden of handhaven waar nodig
• Leertuin voor AI en Machine learning
• Professionaliseren Informatie gedreven werken
• Innovatie, leren en experimenteren
• Smart City
Exposure, innovatieve karakter delen met VNG en andere gemeenten
Randvoorwaarden Het vergt een zorgvuldige voorbereiding met privacy juristen. Het moet binnen het juridisch kader passen. Streven is dergelijke analyses zelf te gaan doen in de eerste fase zal expertise van mogelijk buitenaf ingevlogen moeten worden. H
Bestuurlijk doel Gelukkige Stad
Je reactie is in afwachting van moderatie. Dit is een voorbeeld, je reactie wordt zichtbaar zodra deze is goedgekeurd.
Uitdaging
De successen van het informatie gedreven werken van Adressen op Orde nodigen uit om nieuwe stappen te zetten. Van preventief naar voorspellend! Door toepassing van Machine Learning. Actief acteren in straten en wijken om problemen te voorkomen en de leefbaarheid optimaal te houden dan wel te maken.
Aanleiding
Adressen op Orde is sinds juni 2016 operationeel. De resultaten zijn positief op meerdere terreinen. €400.000,- per jaar aan harde baten door het niet toekennen van een uitkering dan wel stopzetten van een uitkering of toeslag (dit is excl terugvorderingen). Doordat er een controle ter plaatse plaatsvindt bij de adressen die hitten op 1 of meerdere indicatoren ziet men naast onrechtmatigheden ook hulpvragen. Denk aan bv vervuiling, schulden en armoede. De interne samenwerking is zo ingericht dat bij zorg ook snel geschakeld wordt. De technologische ontwikkelingen gaan razend snel en kunnen ons veel meer bieden dan we op dit moment toepassen. AI (aritificial Intelligence) is binnen handbereik. Waarom niet benutten, leren en experimenteren? Met als doel meer successen behalen in zowel de harde als zachte baten, slimmer en innovatiever werken conform de visie informatie gedreven werken.
Daarnaast willen we de huidige indicatoren waar mogelijk optimaliseren. Zijn de geparkeerde indicatoren AVG proof te maken. Een workshop met collega’s uit gemeenteland waarin we kennis en expertise delen kunnen voor verbreding zorgen. Of nieuwe indicatoren, uiteraard binnen het juridisch kader.
Doelstelling We willen meer inzicht krijgen in wijken, straten huizen waar problemen, misstanden of zorgen op de loer liggen. Het vroegtijdig kunnen acteren door de zorgvraag voor te zijn dan wel de onrechtmatigheid voorkomen is een win situatie voor burger, de gemeenten en overheid. Deze inzichten integraal delen met de belanghebbende afdelingen zoals V&W (wijkregisseurs en handhaving), E&A, W&I en Sociaal.
Projectresultaat Een tool/mechanisme die de hits op de indicatoren van adressen op orde kan analyseren. Het mechanisme is in staat de hits te lezen op vragen zoals:
Scoren hits meer in een bepaald postcode gebied, wijk of straat?
Scoren hits vaker bij een bepaalde leeftijdsgroep?
Tevens dienen deze verworven inzichten als input voor nieuwe verbeterde risico profielen. Dit is een iteratief proces.
Effecten Bedoelde effecten:
• Een beter beeld van specifieke problematiek in buurten, straten of wijken
• Meer interactie met buurten en wijken ism V&W
• In een vroeg stadium zorg bieden of handhaven waar nodig
• Leertuin voor AI en Machine learning
• Professionaliseren Informatie gedreven werken
• Innovatie, leren en experimenteren
• Smart City
Exposure, innovatieve karakter delen met VNG en andere gemeenten
Randvoorwaarden Het vergt een zorgvuldige voorbereiding met privacy juristen. Het moet binnen het juridisch kader passen. Streven is dergelijke analyses zelf te gaan doen in de eerste fase zal expertise van mogelijk buitenaf ingevlogen moeten worden. H
Bestuurlijk doel Gelukkige Stad
Beantwoorden