Algoritmeregister

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 de Top400 en Top600.

De Top600 en Top400 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 Top600 en de Top400 is dat de Top400 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 Top600 richt zich op personen met een stevige criminele achtergrond zoals zware misdrijven zoals overval, straatroof, zware mishandeling en drugs- en geweldmisdrijven.

De Top600 en Top400 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.

In Amsterdam is er beperkt woon- en verblijfsruimte, zowel voor Amsterdammers als voor bezoekers. Het verhuren van een woning of woonboot aan toeristen moet aan bepaalde voorwaarden voldoen. 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 voornemen van directie Wonen was om vanaf 1 juli 2020 te starten met deze instrumenten. Door de gevolgen van de Coronapandemie hebben wij dit uitgesteld naar 1 december 2021. Vanaf 1 december 2021 doen we gedurende een negen maanden, tot september 2022 jaar een test (pilot) met een algoritme dat de medewerkers van Toezicht & Handhaving ondersteunt als zij meldingen van mogelijke illegale vakantieverhuur onderzoeken. 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).

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. Op dit moment is 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.

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. 

Directie Ingenieursbureau gebruikt reken- en tekensoftware om ruimtelijke objecten (bruggen, kades of wegen) te ontwerpen. In deze software zijn formules uit de bouwregelgeving opgenomen die helpen bij het maken en optimaliseren van ontwerpen die hieraan voldoen. Dit heeft gevolgen voor het type constructies van bruggen, kades of wegen.

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.

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 vervoersmid-delen 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 hier-mee 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 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). 
 

 

Met dynamisch inzamelen verandert de manier van afval inzamelen. Er werd met behulp van weegdata en sensor data voorspeld wanneer een container vol zal zijn. Degenen die boven een vast gesteld kritisch vol percentage uitkomen worden in een route gepland en geleegd. De data werden weer gebruikt voor de komende voorspellingen. Hierdoor worden onnodige rijbewegingen verminderd, kilometers en dieselverbruik, wat goed is voor de leefbaarheid van de stad en het zou leiden tot minder rommel op straat. Bij gebruik bleek een sterke afhankelijkheid van de weegdata die veelal niet accuraat genoeg was als mede de grote verandering van werken, van vaste routes naar daar waar nodig inzamelen, bleek een te grote stap voor de organisatie. Om die reden wordt deze functionaliteit niet meer gebruikt. 

 

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.

 

Verkeersinformatiesystemen winnen informatie in óver het verkeer, of verstrekken informatie áán het verkeer. Ook reguleren zij verkeer met kantelwalsen, pollers, slagbomen, e.d. 

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.

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.

 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

 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.

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.

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. 

 

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.

Sinds 2018 werkt het Stadsarchief met transcriptieplatform Transkribus voor het machineleesbaar maken van historische handgeschreven documenten uit de collectie. Hiermee worden enorme aantallen documenten voor het eerst op woordniveau doorzoekbaar en worden nieuwe vormen van onderzoek mogelijk. Door middel van machine learning en Handwritten Text Recognition (HTR)-technieken worden AI-modellen getraind op het herkennen van 17e-eeuwse tot modernere handschriften. Alle HTR (de transcripties) inclusief het trainingsmateriaal is gepubliceerd, de modellen zelf zijn toegankelijk binnen Transkribus. De historische data wordt gebruikt en hergebruikt door organisatieonderdelen binnen de Gemeente Amsterdam, door een breed historisch publiek en wetenschappelijk onderzoekers in binnen- en buitenland. 

Onderzoekswaardigheid Algoritme ‘Slimme check’. Een tool die de medewerkers helpt om te bepalen of een aanvraag levensonderhoud onderzoekswaardig is.

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. 

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.

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.

Adviestool Gripvol: een applicatie die de medewerkers van de afdeling Ondersteuning Ondernemers helpt om te bepalen of een onderneming levensvatbaar is.

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.

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. 

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.

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.

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.

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 150.000 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.

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.