Autonom saksbehandling med maskinlæring

The project aims to make municipal case processing faster and more efficient using new technology. Imagine that when you apply to build a garage, a computer could assist in processing your application instead of a human case worker. This could not only save time but also resources. Though it sounds simple, there are many challenges. Case processing involves a mix of text, data models, drawings, and maps. However, with advancements in machine learning, where computers learn from data, the researchers believe they can automate much of this work. Every year, about 90,000 building cases are processed in Norway. This project has the advantage of collaborating with Norkart, which is familiar with the work processes in many of Norway's municipalities. This means they have a good understanding of how things operate and can more easily devise solutions. But before computers can start the work, they need data. Even though much of this information is already available, it's not ready to be used by modern algorithms. Therefore, the researchers will also focus on collecting and adapting this information, which in itself is a significant and crucial task.

Prosjektet ønsker å utvikle ny kunnskap og innovativ teknologi for å understøtte automatisering av kommunal saksbehandling og arbeidsprosesser knyttet til plan, bygg, eiendom, kommunale gebyr og fakturering. Automatisering av saksbehandling er komplisert og menneskeintensivt i dag. PhD-prosjektet vil fokusere på utvikling av ny maskinlæringsteknologi og bruk av kunstig intelligens som grunnlag for å automatisere arbeidsprosessene. Algoritmene vil kunne utvikles stegvis på ulike sakstyper med stigende grad av kompleksitet. Saksbehandling er i sin natur multimodalt med en kombinasjon av tekstlig skjønnsmessige beskrivelser, strukturerte datamodeller, byggetegninger og kartgrunnlag. Nyere multimodale maskinlæringsmodeller har demonstrert gode resultater på denne type multimodale problemstillinger. Dette vil benyttes i PhD-prosjektet. Det behandles årlig rundt 90.000 byggesaker i Norge. I tillegg behandles tilsvarende volumer saker innenfor tilgrensende fagområder i kommunal sektor. Norkart har en unik posisjon for tilgang til arbeidsprosesser, brukere og programvareløsninger i svært mange av Norges kommuner. Dette reduserer prosjektets risiko og evne til suksess. Datainnsamling vil være et større arbeid i prosjektet. Til tross for at datagrunnlaget er åpent tilgjengelig er det ikke tilpasset til bruk i moderne maskinlæringsalgoritmer. Strukturert innsamling, bearbeiding og tilpassing av datagrunnlag vil i seg selv være innovativt og publiserbare forskningsresultater.