Skattesnytere går en usikker fremtid i møte

Hvis du planlegger å snyte på skatten, går du en usikker fremtid i møte! Takket være dyktige matematikere ved Universitetet i Oslo utvikles nye statistiske metoder som øker sannsynligheten for at svindlere skal bli avslørt.

Av Kristin Vinje
Publisert 10. mars 2019

Hvis du planlegger å snyte på skatten, går du en usikker fremtid i møte! Takket være dyktige matematikere ved Universitetet i Oslo utvikles nye statistiske metoder som øker sannsynligheten for at svindlere skal bli avslørt.

UiO vil at kunnskap skal tas i bruk, derfor samarbeider vi med mange aktører som kommer til oss med ulike problemstillinger, med det til felles at vi ønsker ny, akademisk kunnskap.

I prosjektet BigInsight, som er et senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI), delvis finansiert av Norges forskningsråd, utvikles helt nye statistiske metoder for å avdekke irregulære mønstre i enormt store datamengder.

Prosjekt «Persontilpasset svindeldeteksjon» er et slikt samarbeid. DnB hadde behov for bedre løsninger for å avsløre hvitvasking, Gjensidige Forsikring ønsket å avsløre de som oppgir høyere enn reell verdi ved skader eller tyverier, og Skatteetaten trengte nye metoder for å bekjempe den svarte økonomien. I BigInsight har forskere fra Universitetet i Oslo og fra Norsk Regnesentral, bistått dem i å utvikle systemer som ikke bare skal beregne sannsynligheten for at noe er galt sånn at en sak bør undersøkes nærmere, men også anslå den forventede gevinsten ved å ettergå saken.

Til tross for enorme fremskritt for innsamling og behandling av informasjon, forblir mye av potensialet i store datakilder uutnyttet. BigInsight har spesialisert seg på å utvikle helt nye statistiske metoder for å detektere irregulære mønstre i enormt store datamengder. Det finnes visse likheter mellom hvitvasking, forsikringssvindel og skattesvindel, og ved å se på forskjellige datasett med beslektede problemstillinger, kan slike avvik peke mot økt sannsynlighet for at det foregår transaksjoner utenfor lovlighet.

Data Science ved UiO

Ved UiO har vi mange fagmiljøer med dyp kunnskap innen data science, et begrep som er i ferd med å etablere seg som et eget fagfelt som kombinerer etablerte fag som matematikk, statistikk, dataanalyse og deres relaterte metoder. Foruten modellering og statistisk inferens (en metode for å trekke konklusjoner om en populasjon ut i fra et utvalg av samme populasjon) inkluderer feltet også definering av aktuelle spørsmål, innhenting og lagring av data, rensing av data, samt å kommunisere og visualisere resultater. Data science er et konsept som kombinerer alle disse forskjellige leddene, slik at man lettere kan forstå og analysere innholdet i datasett.

I lys av de voksende digitaliseringsmulighetene samfunnet står overfor, utvikler BigInsight statistiske og maskinlæringsbaserte metoder og algoritmer for å trekke kunnskap ut fra komplekse og store data. Forskningen konvergerer i to sentrale innovasjonstemaer: Personlige løsninger, med operasjoner som i større grad ser på individuelle handlinger i stedet for gjennomsnitt og gruppeadferd, og det å forutsi utviklingen av ustabile systemer som ikke er i likevekt, for derpå å utforme passende intervensjonsstrategier. Forskerne i BigInsight kommer fra UiO, OUS og Norsk Regnesentral, og partnere er DNB, Gjensidige, DNV-GL, Telenor, ABB, Norsk Hydro, Folkehelseinstituttet, NAV, Skatteetaten og SSB.

Fra data til innsikt

BigInsight har eksistert i litt over tre år og er nå gjenstand for en midtveisevaluering i regi av Forskningsrådet. Senteret er sammen med SIRIUS (et annet SFI, der UiO er vertskap) et godt eksempel på UiOs konvergensstrategi. Matematikk, statistikk og datavitenskap kobles til mange andre fagområder, og skaper slik synergier som er med på å sikre fremtidig velferd gjennom en sunn utvikling av den kunnskapsbaserte norske økonomien. For et moderne universitet som UiO er samarbeid med private selskaper og offentlig forvaltning av største betydning. For oss er det ingen tvil om at slike samarbeid gir avkastning både for oss og for samfunnet. Vi er nå i full gang med å forberede nye søknader til SFI-er, nå som Forskningsrådet har satt i gang en ny utlysningsrunde.

I regjeringens langtidsplan for forskning og høyere utdanning er målene styrket konkurransekraft, å møte store samfunnsutfordringer og å utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet. Her spiller UiO en sentral rolle. Vi ønsker å bidra til vekst i norsk økonomi, til utviklingen av samfunnet og til å løse noen av verdens største og viktigste utfordringer. Dette kan vi bare oppnå gjennom økt samarbeid. I den nye strategien til vårt fakultet (Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet) sier vi blant annet at våre fagmiljøer skal være de fremste samarbeidspartnere for næringsliv og offentlig sektor. Den formen for samarbeid som SFI representerer, gjør at vi kan jobbe strategisk sammen med både privat og offentlig sektor, samt andre akademiske miljøer, og slik sørge for at den store mengden kunnskap vi besitter, i enda større grad kommer i bruk. 

BigInsight bidrar til at samfunnet kan utnytte de store datamengdene vi omgir oss med til mange ulike formål. Og innholdet kan altså komme fra mange ulike bransjer, i dette tilfellet dreide deg seg om å avsløre skattesvindel, men det kan like gjerne være utvikling av persontilpasset medisin. Det kan vi snakke om en annen gang.