Как пишет на своем сайте европейская консалтинговая компания Sopra Steria, в настоящее время 63 000 домов в коммуне Тронхейм оцениваются с помощью искусственного интеллекта. Результатом такой оценки является миллионная экономия, меньшее количество жалоб и более справедливый налог на недвижимость.
Также прочитайте: В среду, 20 марта, откроются 23 пункта сбора платы за проезд.
– Мы сэкономили огромную сумму время и Ресурсы, решая большинство проблем в цифровом формате и в сотрудничестве с гражданами. Благодаря более актуальной и точной ставке для всех домов налоговое бремя распределяется более справедливо, говорит руководитель проекта Стине Борге Нордскаг. Он является руководителем отдела недвижимости и адресов в г. Тронхеймская коммуна.
Также прочитайте: Осло-фьорд-туннелен будет закрыт на четыре дня в марте
Искусственный интеллект обеспечивает более справедливый налог на недвижимость
Последняя неудача Тронхейм получил престижный приз зрительских симпатий за проект машинного обучения на NOKIOS 2023.
Машинное обучение - (машинное обучение), машинное обучение или системы обучения. Это специализация в области искусственного интеллекта, использующая статистические методы.
Томас Х. Торесен, специалист по машинному обучению и искусственному интеллекту в Sopra Steria, говорит, что это вполне заслужено:
– Имея ограниченные ресурсы, муниципальный департамент налога на имущество тщательно и справедливо оценил все дома по всему Тронхейму. Другие муниципалитеты должны последовать этой тенденции, говорит Томас Х. Торесен из Sopra Steria.
Огромный набор параметров
В 2019 года Тронхеймская коммуна оказался перед трудным выбором. Со времени предыдущего раунда оценок в начале тысячелетия стоимость домов в этом районе в среднем увеличилось более чем в два раза с момента последнего обновления оценки. С 2003/2004 года в коммуне средний показатель увеличение числа квартир примерно на 2–000 в год. Должен ли муниципалитет выделить большие ресурсы на новую ручную переоценку? Или, может быть, было бы лучше рассчитать стоимость на основе общенациональной модели стоимости жилья, который мало учитывал местные условия? Более того, при таком методе расчета коммуна недополучала значения примерно на 10%. жилой фонд.
Вместо этого муниципалитет выбрал третий путь: оценку жилищного фонда с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Первые концептуальные испытания показали многообещающие результаты, и проектная группа приступила к определению и анализу параметров.
– Мы начали с огромного набора параметров, таких как данные плана, уклон участка, близость к школе и данные о здании. Затем мы постепенно исключили факторы, которые имел мало влияния о производительности модели, - говорит Стине Борге Нордскаг, руководитель проекта из муниципалитета Тронхейма.
100 000 домов за 20 минут
После серьезной работы над моделью машинного обучения и соответствующими законами и постановлениями возникла необходимость интегрировать модель с системой муниципального образования. налог от недвижимости, а также MinSide. В конечном итоге эта задача была поручена Сопре Стерии.
– Помимо того, что Sopra Steria была хорошим спарринг-партнером в области машинного обучения, она помогла нам реализовать профессиональное приложение, поддерживающее модель машинного обучения и снижает цены на уровне пользовательского устройства. «Теперь мы можем оценить все 103 000 коммерческих помещений в муниципалитете примерно за 20 минут», — говорит Нордскаг.
Благодаря интеграции с MinSide домовладельцы могут вводить и корректировать фактическую информацию о своем доме, не вставая с дивана. Помимо большей точности, это также помогло сделать программу более прозрачной и инклюзивной.
2023 год стал первым годом, когда новый метод расчета налога на недвижимость был использован в муниципалитете Тронхейм. Впоследствии база налога на жилье увеличилась на 260 миллиард норвежских крон по сравнению с предыдущей переоценкой. За период подачи жалоб в коммуну поступило менее половины количества жалоб по сравнению с 2004 годом.
Стине Борге Нордскаг без колебаний называет проект большим успехом
– Это хорошее и интересное решение, которое показывает, как машинное обучение можно использовать в государственном управлении. Мы считаем, что это потенциально может быть очень полезно для других муниципалитетов. Хотя модель, очевидно, необходимо адаптировать к местным данным, нет необходимости изобретать велосипед. Мы открыты к диалогу и контактам», — говорит он.
Czy другие муниципалитеты Норвегии Выиграют ли они от такого решения? Мир, безусловно, меняется, и искусственный интеллект прочно входит в нашу жизнь практически во всех сферах.
Поставьте нам лайк на Facebook и поделитесь нашим постом с другими
Источник: консалтинговая компания Sopra Steria, Фото: pixabay
Также прочитайте: Теперь счет будет выставляться ежемесячно.
