Wataha.č
Odoslať správu rádio TV Váš účet

Umelá inteligencia zabezpečuje v Trondheime spravodlivejšiu daň z nehnuteľnosti

Pridať k obľúbeným
4.7/5 - (6 hlasov)
4.7/5 - (6 hlasov)

Ako píše na svojej stránke európska poradenská spoločnosť Sopra Steria, v komúne Trondheim je v súčasnosti posúdených pomocou umelej inteligencie 63-tisíc domov. Výsledkom takéhoto hodnotenia sú miliónové úspory, menej reklamácií a spravodlivejšia daň z nehnuteľnosti.

Prečítajte si tiež: V stredu 20. marca sa otvorí 23 mýtnych miest

– Ušetrili sme obrovské množstvo čas a zdrojov, rieši väčšinu problémov digitálne a v spolupráci s občanmi. S aktuálnejšou a presnejšou sadzbou pre všetky domy je daňové zaťaženie rozdelené spravodlivejšie, hovorí projektový manažér Stine Borge Nordskag. Je vedúcim oddelenia nehnuteľností a adries v r komúna Trondheim.

Prečítajte si tiež: Tunel Oslofjord bude v marci na štyri dni uzavretý

Umelá inteligencia zabezpečuje spravodlivejšiu daň z nehnuteľnosti

Posledný pád Trondheim dostal prestížne ocenenie publika za projekt strojového učenia na NOKIOS 2023.

Strojové učenie - (strojové učenie), strojové učenie alebo systémy učenia. Ide o špecializáciu na umelú inteligenciu, ktorá využíva štatistické metódy.

Thomas H. Thoresen, špecialista na strojové učenie a umelú inteligenciu v Sopra Steria, hovorí, že je to zaslúžené:

– S obmedzenými zdrojmi posúdilo mestské oddelenie dane z nehnuteľností všetky domy v celom Trondheime dôkladne a spravodlivo. Ostatné samosprávy by mali nasledovať tento trend, hovorí Thomas H. Thoresen zo Sopra Steria

Obrovská sada parametrov

V roku 2019 komúna Trondheim stál pred ťažkou voľbou. Od predchádzajúceho kola hodnotenia na začiatku milénia sa hodnota domov v mestskej časti sa v priemere viac ako zdvojnásobil od poslednej aktualizácie ocenenia. Od roku 2003/2004 má obec priemer zvýšenie počtu bytov približne o 2 000 až 2 500 ročne. Mala by obec vyčleniť veľké prostriedky na nové manuálne preceňovanie? Alebo možno bolo lepšie vypočítať hodnotu na základe celoštátneho modelu hodnoty bývania, ktoré málo zohľadňovali miestne podmienky? Pri tejto metóde výpočtu navyše obci chýbali hodnoty približne o 10 %. bytový fond.

Obec namiesto toho zvolila tretiu cestu: zhodnocovanie bytového fondu pomocou strojového učenia a umelej inteligencie. Skoré koncepčné testy ukázali sľubné výsledky a projektová skupina začala identifikovať a prehodnocovať parametre.

– Začali sme s obrovským súborom parametrov, ako sú údaje o pláne, sklon pozemku, blízkosť školy a údaje o budove. Potom sme postupne eliminovali faktory, ktoré malo malý vplyv o výkone modelu – hovorí Stine Borge Nordskag, vedúci projektu z mesta Trondheim.

100 000 domov za 20 minút

Po serióznej práci na modeli strojového učenia a súvisiacich zákonoch a nariadeniach vznikla potreba integrovať model s obecným systémom predmetov pre daň z nehnuteľností, ako aj MinSide. Nakoniec bola úloha zverená spoločnosti Sopra Steria.

– Okrem toho, že sme dobrým sparing partnerom v oblasti strojového učenia, Sopra Steria nám pomohla implementovať profesionálnu aplikáciu, ktorá podporuje model strojového učenia a znižuje ceny na úrovni používateľskej jednotky. Všetkých 103 000 obchodných priestorov v obci sme teraz schopní posúdiť približne za 20 minút, hovorí Nordskag.

Vďaka integrácii s MinSide môžu majitelia domov zadávať a opravovať faktické informácie o svojom dome zo svojho gauča. Okrem väčšej presnosti to prispelo aj k väčšej transparentnosti a inkluzívnosti programu.

Rok 2023 bol prvým rokom, v ktorom bola v obci Trondheim použitá nová metóda výpočtu dane z nehnuteľností. Základ dane z bytov sa následne zvýšil o 260 miliardy NOK v porovnaní s predchádzajúcim precenením. V období sťažností obec dostala menej ako polovičný počet sťažností v porovnaní s rokom 2004.

Stine Borge Nordskag neváha označiť projekt za veľký úspech

– Toto je dobré a vzrušujúce riešenie, ktoré ukazuje, ako sa dá strojové učenie využiť vo verejnej správe. Domnievame sa, že by to mohlo byť potenciálne veľmi užitočné pre ďalšie samosprávy. Zatiaľ čo model je samozrejme potrebné prispôsobiť miestnym údajom, nie je potrebné znovu vynájsť koleso. Sme otvorení dialógu a kontaktu, hovorí.

Czy iných obcí v Nórsku Budú z takéhoto riešenia profitovať aj oni? Svet sa určite mení a umelá inteligencia silne vstupuje do našich životov takmer v každej oblasti.

Dajte nám like na Facebooku a zdieľajte náš príspevok s ostatnými

Zdroj: poradenská spoločnosť Sopra Steria, Foto: pixabay

Prečítajte si tiež: Teraz bude faktúra vystavovaná mesačne

 

počasie

obrázok nakladača
Oslo, NIE
11:53, 8. mája 2024
ikona teploty 10° C
silne zamračené
Vlhkosť vzduchu: 87%
tlak: 1024 mb
vietor: 3 h
Chuť vetra: 8 h
Mraky: 100%
viditeľnosť: 0 km
Svitanie: 4: 56 am
Západ slnka: 9: 30 pm

Výmenný kurz

Poľský zlotý

1 PLN

=

NOK

0,375

Nórska koruna

SEK

0,384

Švédska koruna

EUR

4,310

euro

USD

3,932

Americký dolár

Najlepšie články

Posledné články

Nórsky mediálny úrad: Šírenie nepravdivých informácií ovplyvňuje dôveru v úrady a médiá

Nórsky úrad pre médiá: Šírenie nepravdivých informácií ovplyvňuje dôveru v úrady a médiá Podľa nového prieskumu nórskeho úradu pre médiá sa osem z desiatich Nórov obáva, že…


Podnikový prieskum 2024: Menej optimizmu – pretrvávajúci nedostatok pracovnej sily

Podnikový prieskum 2024: Menej optimizmu – pretrvávajúci nedostatok pracovnej sily Prieskum spoločnosti NAV ukazuje, že zamestnávatelia sú menej optimistickí, pokiaľ ide o vyhliadky do budúcnosti. Znížený…


Zrušenie registrácie a opätovné prihlásenie vozidla sami – Je to jednoduché

Zrušenie registrácie a opätovné prihlásenie vozidla sami – je to jednoduché Svoje vozidlo môžete odhlásiť a zaregistrovať na svojej Din Side na webovej stránke Statens vegvesen. Najdôležitejšie je, že môžete…


Navštívte naše stránky sociálnych sietí