Predictive technology in de fiscale adviespraktijk

Predictive technology

AI (Artificial Intelligence) kan naast het versimpelen van het werkproces ook ingezet worden om belangrijke informatie en processen te voorspellen. Zo kan Lex Machina’s Timing Analytics bijvoorbeeld voorspellen wanneer een zaak voor een specifieke rechter komt. Ook kan bepaalde software helpen bij het bepalen van een processtrategie, door informatie te verstrekken over hoe rechters beslissingen nemen. De CEO van Ravel Law, Daniel Lewis, legt uit hoe dit werkt.

Dit klinkt natuurlijk heel mooi, maar Raúl, Reza en Diederik zijn sceptisch. Met de huidige technologieën kan je al verschillende inzichten krijgen over jouw zaak. Zo zou je bijvoorbeeld kunnen ontdekken dat de belastingplichtige in 80% van de vergelijkbare gevallen wint. Deze kans is reëel, maar AI weet daarmee nog niet hoe groot de kans is dat je in de 80%-groep valt en niet in de 20%-groep. Dit komt omdat de slagingskans van een rechtszaak afhankelijk is van veel verschillende omstandigheden en AI kan met dat omgevingsaspect nog niet goed overweg. Zelfs als dat wel zou kunnen, zijn we er nog steeds niet. Want het is natuurlijk fijn om te weten wat jouw slagingskans is, maar het is natuurlijk geen goed argument in de rechtbank.

Om wél tot goede argumenten te komen, werken Raúl, Reza en Diederik op een andere manier met predictive technology. Ze zetten het niet in om keuzes en adviezen te automatiseren, want dat blijft een menselijke taak, maar om het proces voorafgaand aan een keuze of advies te versimpelen.

Interpreteren van documenten

Jij weet er vast alles van: bij het toepassen van de wet komt veel taal kijken. Hoe jij een woord of begrip interpreteert kan verschillen van hoe jouw collega, klant of de Belastingdienst dat doet. Deze open normen maken het lastig om juridische documenten en rechtspraak door computers te laten analyseren. Want hoe kan je open normen algoritmisch weergeven en hoe automatiseer je normen die niet gedefinieerd zijn? Door voorspelbaarheid in het domein te brengen hopen Raúl, Reza en Diederik dit probleem aan te pakken.

“Nog geen 5 procent van de vonnissen wordt op dit moment online gepubliceerd. Dat moet naar zo’n 75 procent.”
Henk Naves, voorzitter van de Raad voor de Rechtspraak

Steeds meer informatie online 

In de komende tien jaar zullen er steeds meer vonnissen worden gepubliceerd. Dit moet ervoor zorgen dat de burger betere toegang heeft tot informatie en zo een eerlijke kans krijgt in zaken en geschillen. Met zo’n enorme hoeveelheid uitspraken zullen we een slimme manier moeten vinden om er doorheen te spitten. Je wil natuurlijk niet 6500 vonnissen die relevant zijn voor jouw klant met de hand doorlopen. Dit is precies waar Raúl, Reza en Diederik aan werken.

Semantische datavisualisatie met hulp van AI

Zij ontwikkelen een tool voor semantische contentverrijking. Dit houdt in dat metadata (bijvoorbeeld de titel en beschrijving van een document) wordt gebruikt om te voorspellen waar een document over gaat. Op die manier kan jij als fiscalist sneller bepalen welke documenten je moet lezen.

Een voorbeeld: je wil weten of er overeenkomende zaken zijn waarbij strafverminderende omstandigheden van toepassing waren. Je kan in deze tool dan zoeken op de term ‘strafvermindering’. De tool geeft vervolgens met behulp van AI aan hoe vaak en waar deze term wordt gebruikt in het document en geeft daarnaast een korte samenvatting van de zinnen waarin de term voorkomt. Dit noemen we ook wel semantische datavisualisatie. Hiermee kan jij in één klik zien of er strafvermindering plaatsvond. Op deze manier kan jij veel efficiënter door de beschikbare informatie zoeken en hoef je alleen de documenten te lezen die echt relevant zijn. 

Bronnen: interview met Raúl, Reza en Diederik, en de NOS: Raad voor de rechtspraak wil driekwart van de vonnissen online publiceren. Meer informatie: Slate: 'Will robots steal your job?' en Hoe ICT dienstbaar kan zijn aan wetgeving en wetsinterpretatie. (Download het artikel onder aan de pagina in de link)