SkatteFUNN AI-prosjekter: 89.5% godkjenningsrate - Nøkkelordanalyse
AI-prosjekter har 89.5% godkjenningsrate i SkatteFUNN. Analyse av 72,000+ søknader viser hvilke teknologisektorer og nøkkelord som gir størst suksess.
Analyse av 72,627 søknader
Hvilke prosjekter får SkatteFUNN?
AI-prosjekter har 89.5% godkjenningsrate
Vi har analysert alle 72,627 SkatteFUNN-søknader fra 2002-2024 for å finne ut hvilke teknologisektorer og nøkkelord som har høyest suksessrate. AI, fintech, og cleantech prosjekter scorer dramatisk høyere enn generiske "digitale løsninger".
Nøkkelfunn
- AI & Maskinlæring prosjekter har 89.5% godkjenningsrate, betydelig høyere enn gjennomsnittet
- Annet har lavest godkjenningsrate med 60.5%
- Spesifikke tekniske beskrivelser gir betydelig høyere godkjenningsrate enn vage prosjektbeskrivelser
- Prosjekter med klar teknisk innovasjon og FoU-element har dramatisk høyere suksessrate
Godkjenningsrate per sektor
Vi har klassifisert alle søknader inn i 12 teknologisektorer basert på nøkkelord i prosjekttittel og beskrivelse. Her er godkjenningsraten for hver sektor (2002-2024):
Tekniske nøkkelord som øker godkjenningsraten
Basert på analyse av tusenvis av godkjente søknader, ser vi at prosjekter som bruker spesifikke tekniske termer har betydelig høyere godkjenningsrate. Her er de mest effektive nøkkelordene:
Prosjekter som bruker disse tekniske begrepene har dokumentert høyere godkjenningsrate
Hva kan du lære av dette?
- Vær spesifikk og teknisk
Søknader som bruker spesifikke tekniske termer som "algoritme", "plattform", "automatisering", "maskinlæring", "sensor", og "optimering" har betydelig høyere godkjenningsrate. Unngå vage beskrivelser som "utvikling av ny løsning" - beskriv hva som er teknisk nytt og hvordan det skiller seg fra eksisterende løsninger.
- Fokuser på teknologisektorer med høy godkjenningsrate
E-mobilitet (93.2%), AI & Maskinlæring, og Digital Plattform & SaaS har alle godkjenningsrater over 80%. Hvis prosjektet ditt kan klassifiseres innenfor disse sektorene, har du bedre odds.
- Unngå generiske beskrivelser
Søknader klassifisert som "Annet" (vage eller generiske prosjekter) har kun 60.5% godkjenningsrate. Dette er ofte prosjekter som mangler klare FoU-elementer eller teknisk innovasjon.
- Beskriv FoU-elementet tydelig
Godkjente søknader inneholder oftere ord som "utvikling", "innovativ", "ny teknologi" og "forskningsbasert". Sørg for at FoU-elementet i prosjektet ditt kommer tydelig frem i både tittel og beskrivelse.
Få profesjonell hjelp med din SkatteFUNN-søknad
Mer penger til Innovasjon, mindre til konsulenter
Få profesjonell hjelp med din SkatteFUNN-søknad
Med innsikt i hva som faktisk godkjennes, kan vi hjelpe deg med å strukturere søknaden din for maksimal sjanse for suksess. Vi bruker AI kombinert med ekspertise til å lage søknader som scorer høyt på SkatteFUNNs krav.
Kom i gang med SkatteFUNN →
Ofte stilte spørsmål
Hvilke prosjektsektorer har høyest godkjenningsrate i SkatteFUNN?
▼
E-mobilitet har høyest godkjenningsrate med 93.2%, basert på analyse av over 72,000 søknader fra 2002-2024. Andre sektorer med høy godkjenningsrate inkluderer AI & Maskinlæring, Digital Plattform & SaaS, og Cleantech & Bærekraft, alle med over 80% godkjenningsrate.
Hvilke nøkkelord øker sjansen for å få SkatteFUNN?
▼
Prosjekter som bruker spesifikke tekniske termer som "algoritme", "maskinlæring", "automatisering", "plattform", og "optimering" har signifikant høyere godkjenningsrate. Spesifikke tekniske beskrivelser og klart definerte FoU-mål er nøkkelen til suksess. Unngå vage beskrivelser som "ny løsning" eller "forbedret system" uten teknisk spesifikasjon.
Hvor mange SkatteFUNN-søknader har blitt analysert?
▼
Analysen er basert på 72,627 SkatteFUNN-søknader fra perioden 2002-2024, hentet fra Forskningsrådets åpne datasett på data.norge.no. Dette representerer så godt som alle søknader sendt inn i denne perioden, og gir derfor et svært robust statistisk grunnlag.
Hvilke sektorer har lavest godkjenningsrate?
▼
Annet har lavest godkjenningsrate med 60.5%. Dette skyldes ofte vage prosjektbeskrivelser eller manglende FoU-innhold. Søknader som ikke kan klassifiseres inn i en teknologisektor er ofte for generiske og mangler den tekniske spesifikasjonen som kreves for godkjenning.
Datakilde
Dataene i denne analysen er hentet fra Forskningsrådets åpne datasett:
Innsendte søknader til SkatteFUNN (data.norge.no)
Lisens: NLOD 2.0 (Norsk lisens for offentlige data)
Oscar Engelschiøn
Co-founder & AI-ekspert
Omfattende erfaring med oppstartsbedrifter innen AI. Holder foredrag og skriver om praktisk bruk av AI i næringsliv og akademia.