Jak pisze na swojej stronie europejska firma konsultingowa Sopra Steria już 63 000 domów w gminie Trondheim jest obecnie ocenianych przy użyciu sztucznej inteligencji. Rezultatem takiej oceny są miliony oszczędności, mniej skarg i sprawiedliwszy podatek od nieruchomości.
Przeczytaj również: W środę 20 marca ruszają 23 punkty poboru opłat
– Zaoszczędziliśmy ogromną ilość czasu i zasobów, rozwiązując większość problemów cyfrowo i we współpracy z obywatelami. Dzięki bardziej aktualnej i dokładnej stawce dla wszystkich domów obciążenie podatkowe jest rozkładane bardziej sprawiedliwie, mówi kierownik projektu Stine Borge Nordskag. Jest kierownikiem wydziału nieruchomości i adresu w gminie Trondheim.
Przeczytaj również: Oslofjord-tunnelen w marcu zostanie zamknięty na cztery dni
Sztuczna inteligencja zapewnia sprawiedliwszy podatek od nieruchomości
Jesienią ubiegłego roku Trondheim otrzymało prestiżową nagrodę publiczności za projekt uczenia maszynowego na NOKIOS 2023.
Uczenie maszynowe – (ang. machine learning), samouczenie się maszyn albo systemy uczące się. To specjalizacja w obrębie sztucznej inteligencji, w której wykorzystywane są metody statystyczne.
Thomas H. Thoresen, specjalista ds. uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w Sopra Steria, twierdzi, że jest to w pełni zasłużone:
– Przy ograniczonych zasobach gminny wydział ds. podatku od nieruchomości ocenił wszystkie domy w całym Trondheim w sposób dokładny i uczciwy. Inne gminy powinny pójść za tym trendem – mówi Thomas H. Thoresen z Sopra Steria
Ogromny zestaw parametrów
W 2019 roku gmina Trondheim stanęła przed trudnym wyborem. Od poprzedniej rundy ocen na początku tysiąclecia wartość domów w gminie wzrosła średnio ponad dwukrotnie od ostatniej aktualizacji wyceny. Od roku 2003/2004 w gminie odnotowuje się średni wzrost liczby mieszkań o około 2 000 do 2 500 rocznie. Czy gmina powinna przeznaczyć duże środki na nową ręczną rewaluację? A może lepiej było obliczyć wartość w oparciu o ogólnokrajowy model wartości mieszkań, który w niewielkim stopniu uwzględniał warunki lokalne? Ponadto gminie przy tej metodzie obliczeń brakowało wartości około 10 proc. zasobu mieszkaniowego.
Zamiast tego gmina wybrała trzecią drogę: wycenę zasobów mieszkaniowych za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Wczesne testy koncepcji dały obiecujące wyniki, a grupa projektowa przystąpiła do identyfikacji i przeglądu parametrów.
– Zaczęliśmy od ogromnego zestawu parametrów, takich jak dane planu, nachylenie działki, bliskość szkoły i dane budynku. Następnie stopniowo eliminowaliśmy czynniki, które miały niewielki wpływ na wydajność modelu – mówi Stine Borge Nordskag lider projektu z gminy Trondheim.
100 000 domów w 20 minut
Po poważnych pracach nad modelem uczenia maszynowego i związanymi z nim przepisami i regulacjami pojawiła się potrzeba integracji modelu z gminnym systemem przedmiotowym dotyczącym podatku od nieruchomości, a także MinSide. Ostatecznie zadanie powierzono Sopra Steria.
– Oprócz bycia dobrym partnerem sparingowym w zakresie uczenia maszynowego, Sopra Steria pomogła nam we wdrożeniu profesjonalnej aplikacji, która obsługuje model uczenia maszynowego i obniża ceny na poziomie jednostki użytkownika. Jesteśmy teraz w stanie ocenić wszystkie 103 000 lokali użytkowych w gminie w około 20 minut, mówi Nordskag.
Dzięki integracji z MinSide właściciele domów mogą ze swojej kanapy wprowadzać i korygować informacje faktyczne na temat własnego domu. Oprócz większej dokładności pomogło to również uczynić program bardziej przejrzystym i włączającym.
Rok 2023 był pierwszym rokiem, w którym w gminie Trondheim zastosowano nową metodę obliczania podatku od nieruchomości. Podstawa opodatkowania mieszkań wzrosła następnie o 260 miliardów NOK w porównaniu z poprzednią rewaluacją. W okresie objętym skargami do gminy wpłynęło mniej niż połowę liczby skarg w porównaniu z rokiem 2004.
Stine Borge Nordskag nie waha się nazwać projektu wielkim sukcesem
– To dobre i ekscytujące rozwiązanie, które pokazuje, jak uczenie maszynowe można wykorzystać w administracji publicznej. Wierzymy, że może to być potencjalnie bardzo przydatne dla innych gmin. Choć model trzeba oczywiście dostosować do danych lokalnych, nie ma potrzeby wymyślania koła na nowo. Jesteśmy otwarci na dialog i kontakt – mówi.
Czy inne gminy w Norwegii również skorzystają z takiego rozwiązania? Z pewnością świat się zmienia, a sztuczna inteligencja mocna wkracza w nasze życie w niemal każdej dziedzinie.
Polub nas na facebooku i udostępnij innym nasz post
Źródło: firma konsultingowa Sopra Steria, Zdjęcie: pixabay
Przeczytaj również: Teraz faktura będzie wystawiana co miesiąc
