- 谁在运行
- Instituut Mijnbouwschade Groningen
- 它会影响人们吗?
- 有可能。它可能影响人们看到、获推荐、被标记或被优先处理的内容。
- 可能的权利影响: 间接公共影响
我们了解多少?
来源是信息所依据的公开网页或文件。标记说明记录有多完整,不代表系统是否良好或安全。缺少信息不等于缺少保护措施。
来源与延伸阅读
- Aanvullende Vaste Vergoeding: Controle NAM-dossiers / Netherlands Algorithm Register / 2026-04-30
- Netherlands Algorithm Register - official inventory / Netherlands Algorithm Register
可选详情完整记录与详情
界面和说明指南已经翻译。记录名称与描述、引文、详细编辑说明和链接的公共文件保留发布时的语言,避免悄然改变证据。
它做什么
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...
如果它影响到个人
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 h...
Het AI-systeem kan twee uitkomsten geven: 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, Het bedrag komt niet overeen. 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. Het bedrag komt niet overe...
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.
来源与延伸阅读
来源是支撑某项说法的公共文件。请直接打开,核实其内容和发布者。
确定性代码从链接的公开记录映射字段,没有生成式模型撰写此文本。
待核事实
- 谁在运行
- Instituut Mijnbouwschade Groningen
- 生活领域
- 公共部门
- 证据级别
- 来源支持
- 注释
- 2
- 更新于
- 6个月前
分数安排工作,不评价人。
涉及权利的敏感用途、缺少来源、未回答的问责问题和陈旧证据会提高审查优先级;有力的官方文件会降低它。该分数不是对安全、公平或合法性的裁决。
空白字段表示所附公共来源没有给出答案。覆盖范围并不均衡,公开文件不能证明实际表现,证书也有明确适用边界。
以前的版本
- Imported27天前较充分Imported from Netherlands Algorithm Register.
帮助核查这条记录。
添加公共来源、质疑某项说法,或指出缺少联系人工的途径。
提交的姓名、邮箱、说明、来源或更正仅用于核实记录和防止滥用,不会自动公开。