Skatteetaten: Fra fradragskontroll til arkivassistent
– Når vi snakker om faktisk reell anvendelse av KI i Skatteetaten, er det to områder: maskinlæring og generativ KI, fortalte IT-direktør Jørn Leonhardsen.
Maskinlæring har vært i bruk helt siden 2014, blant annet i modeller som avdekker feilførte fradrag, glemte leieinntekter og uoppgitte eiendomssalg. Ifølge Leonhardsen handler det både om å sikre riktig skatteinngang og å gi bedre veiledning til brukerne.
Generativ KI er nyere, men resultatene begynner å vise seg. Et stort prosjekt knyttet til behandling av utleggsbegjæringer kan gi en automatiseringsgrad på opptil 90 prosent og frigjøre rundt 40 årsverk årlig.
Et annet eksempel er Arkivassistenten, en KI-løsning utviklet gjennom førkommersiell anskaffelse. Den vurderer hva som er journalføringspliktig med 96 prosent treffsikkerhet – bedre enn manuell behandling.
– Etter to år med intensiv utprøving ser vi et betydelig potensial for effektivisering. Men gevinstene kommer ikke gjennom noen få store prosjekter. Det må skje gjennom organisk vekst og at medarbeiderne våre inviteres til å lære og prøve KI, sa Leonhardsen.
Annonse:
 |
| Solveig Hegle er forretningsutvikler i Avinor. Foto: Privat |
Avinor: Fra fakturakontroll til vinterdrift
– Avinor startet et sandkasseprosjekt i 2023 for å utforske generativ AI. Det endte med at konsernledelsen innførte AI som en del av strategien vår, fortalte Solveig Hegle, forretningsutvikler i avdeling ADA (AI & data).
Avdelingen jobber med en portefølje på over 100 caser. Den første, fakturakontroll, gikk ut på å bruke språkmodeller til å matche fakturaer mot kontrakter. Nå er løsningen på vei inn i linjen.
Et nytt prosjekt handler om å optimalisere bruken av kjemikalier på rullebanene vinterstid. Målet er å redusere miljøbelastningen uten å gå på bekostning av sikkerheten.
– I tillegg har vi everyday AI, små løsninger som tas fram i samarbeid med ansatte. Har vi løst én utfordring, så har vi ofte løst mange, sa Hegle.
 |
| Erik Poppe, AI-direktør i Gjensidige. Foto: Privat |
Gjensidige: Chatbot som overgår kundebehandlere
I Gjensidige har AI-direktør Erik Poppe ledet utviklingen av en RAG-basert chatbot for kunderådgivere.
– Våre rådgivere har rundt 4000 artikler med rutiner og produktinformasjon. Tidligere tok det opptil halvannet minutt å finne fram riktig svar. Nå får de det på tre til fem sekunder, fortalte Poppe.
Chatboten brukes over én million ganger i året, og gir ifølge tester gode svar i 95 prosent av tilfellene – bedre enn enkeltansatte.
– Det vi har lært, er at tverrfaglighet er avgjørende. Man kan ikke utvikle dette i en IT-avdeling alene. Innholdsprodusenter og rådgivere har vært med hele veien, sa Poppe.
Annonse:
Strawberry: Scout AI for ansatte og gjester
I Strawberry har produkteier Evelyn Piros-Read utviklet Scout AI – et system som hjelper ansatte i hotellkjeden med alt fra faguttrykk til rutiner.
– Med over 20 000 ansatte, mange språk og høy turnover trenger vi et verktøy som alltid gir riktige svar. I stedet for å ringe sjefen klokken to på natten kan ansatte nå spørre Scout, sa hun.
Løsningen bygger på graphrag-teknologi, som ikke bare finner nøkkelord, men forstår sammenhenger i informasjon. Systemet tilpasses både internt og eksternt – slik at gjester møter riktig tone-of-voice hos hvert enkelt hotell.
– Informasjonen er alltid oppdatert, og mulighetene er enorme. I framtiden kan du kanskje ikke bare spørre om frokosttider, men også booke bord eller flybillett direkte, sa Piros-Read.
Felles læring: Brukere, data og kultur
På tvers av virksomhetene peker erfaringene mot tre fellestrekk: kvaliteten på data, involvering av brukere og organisasjonskultur.
Skatteetaten og Avinor vektlegger at innovasjon må være brukerrettet, mens Gjensidige og Strawberry understreker verdien av å utvikle løsninger sammen med de som faktisk skal bruke dem.
– AI-prosjekter lykkes ikke i laboratorier, men ute i organisasjonen, sa Leonhardsen i Skatteetaten.
