Voordrachten 2023

Michael Zuur: Op zoek naar onbekende fouten in pensioenadministraties. Anomalie detectie, reversed engineering en gestratificeerde steekproeven in de praktijk
Met de overgang naar het nieuwe pensioenstelsel is de datakwaliteit van pensioen administraties belangrijker dan ooit. Een verkeerde aanspraak in de systemen leidt tot een onjuist persoonlijk pensioenvermogen, waardoor de deelnemers niet krijgen waar ze recht op hebben.
Echter, met tientallen jaren historie is het zekerheid krijgen over deze aanspraken ontzettend complex. Kunstmatige intelligentie en statistiek bieden uitkomst hierin. De spreker zal een methodiek laten zien waarin anomalie detectie, reversed engineering en gestratificeerde steekproeven ingezet worden om toch op dit complexe vraagstuk een antwoord te geven.
Download: Download presentatie

Partha Mohapatra: An academician’s perspective on using machine learning to improve audit quality
Partha Mohapatra will provide an overview of the research with regards to Machine Learning to improve audit quality. Partha will elaborate on the cooperation between auditors and academia in the United States and what the Netherlands might learn this experience.
Download: Download presentatie

Ferry Geertman: Data Science in de opleiding voor accountants
Het is natuurlijk van belang om de nieuwe lichting accountants kennis te laten maken met de ontwikkelingen op gebied van Data Science. Ferry doceert op Nyenrode het vak Data Science voor accountants (DSA) en in deze voordracht vertelt Ferry de verschillende onderwerpen die behandeld worden.
Download: Download presentatie

Tim Haarman: Smarter Sampling: Data Driven AML Supervision
Financiële instellingen fungeren als poortwachters van het financiële stelsel. Zij moeten voorkomen dat criminele geldstromen door het financiële systeem lopen. In haar rol als toezichthouder controleert DNB of instellingen dit adequaat doen. Maar hoe houdt DNB toezicht op banken met miljoenen klanten en miljarden transacties? Tim zal vanuit zijn rol als data scientist laten zien hoe DNB bij onderzoeken gebruikt maakt van unsupervised machine learning om meer inzicht in de integriteitsrisico’s van een instelling te krijgen. Door middel van outlier detectie kan een volledig klantenbestand geanalyseerd worden op afwijkende patronen. Zo kan er een betere dossierselectie gemaakt worden voor verder onderzoek.
Download: Download presentatie

Bas Testerink en Sara Jahfari
Kunstmatige Intelligentie is niet meer weg te denken uit ons dagelijkse leven en dus ook niet meer uit politiewerk. Maar wat is het precies? Welke kansen levert het op voor politiewerk? Waarom neemt het zo’n snelle vlucht? En hoe doen wij dat op een veilige en verantwoorde manier? Deze voordracht gaat in op al dit soort vragen en laat met echte voorbeelden zien hoe A.I. nu al wordt toegepast binnen de politieorganisatie.