Rijksmap

Rijksmap › Ministerie van Financiën › Belastingdienst › rapport

Belastingdienst RAM: eindrapportage

2016-02 · Onderzoeken en evaluaties: Software Improvement Group · standaard Extern onderzoek · Toezicht & onderzoek

Open het rapport bij de bron Toon dit rapport in de interactieve Rijksmap

Waar gaat dit rapport over?

AI-samenvatting

Functie, techniek, gebruik, organisatie en risico's van RAM bij de Belastingdienst, onderzocht met broncodeanalyse en interviews. RAM ontsluit gegevens uit 72 interne en externe bronnen, voegt ze samen, corrigeert en verrijkt ze en biedt 125 geautoriseerde gebruikers de mogelijkheid ze op te vragen en te analyseren; in 2015 ging het om ongeveer 300 tabellen en 23.500 bevragingen. Belangrijke gebruikers zijn toezicht op het midden- en kleinbedrijf en grote ondernemingen, fraudeopsporing, projectbegeleiding en de FIOD, met minstens tweeduizend afnemers van uitkomsten. De functionaliteit is uniek binnen de dienst en er is geen volwaardig alternatief. Technisch is RAM fragiel: de batches draaien op 33 desktopcomputers, het vullen van de database vergt zeven deels handmatige stappen en legt de database tot drie dagen plat, testen gebeurt handmatig in productie en de kennis zit bij enkele personen. Continuering in de huidige vorm is risicovol, zeker bij groei van het aantal gebruikers, en het advies is een alles-of-nietsbesluit te vermijden en de onderdelen van RAM afzonderlijk te wegen.

Risicothema's

Bedrijfscontinuïteit en operationele weerbaarheidDigitale disruptie, nieuwe technologie en AIPersoneel, diversiteit en behoud van talent

Waarom deze indeling: De kernconclusie is een continuiteitsrisico: de infrastructuur is niet geschikt voor het doel, er wordt in productie getest en wegvallen van RAM zou minstens 27 manjaar productiviteitsverlies opleveren en tweeduizend afnemers raken. Technisch draait het om een fragiele back end van slecht onderhoudbare scripts en handmatige stappen. Daarbij komt een sterke afhankelijkheid van enkele individuen, die als enigen de belangrijkste scripts kennen en de koers van RAM bepalen.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Waar hoort dit rapport bij?

Ministerie
Ministerie van Financiën
Organisatieonderdeel
Belastingdienst
Bron
Onderzoeken en evaluaties: Software Improvement Group
Toegepaste standaard
Extern onderzoek
Datum
2016-02 (alleen de maand is bekend)

Bronnen

Het rapport zelf
originele publicatie
Omschrijving
samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie
Risicolabels
toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd
Indeling bij een onderdeel
rapportreview van de Rijksmap, op basis van de organisatie die in het rapport wordt genoemd
Bijgewerkt
augustus 2026

Andere rapporten over Belastingdienst

Alle openbaar bekende rapporten over Belastingdienst