Оценка недвижимости – это сложный процесс, включающий в себя анализ большого количества данных, таких как: рыночные условия, характеристики объекта, местоположение, инфраструктура и социально-экономические факторы. Традиционные методы оценки требуют значительных временных и человеческих ресурсов, что делает процесс дорогим и подверженным субъективным ошибкам. Современные технологии, включая машинное обучение, анализ больших данных и компьютерное зрение, позволяют автоматизировать многие аспекты оценки недвижимости, делая процесс быстрее и точнее.
Рассмотрим технологии искусственного интеллекта, которые могут использоваться для автоматизации оценки недвижимости.
1. Машинное обучение (ML). Машинное обучение представляет собой основу для автоматизации оценки недвижимости. Алгоритмы машинного обучения основываются на исторических данных о недвижимости, таких как цены продаж, характеристики объектов, экономические показатели, и на этой основе предсказывают текущие и будущие значения стоимости объектов. Источниками данных могут служить базы данных, собираемые оценщиками в процессе анализа рынка, работы над оценкой отдельно взятых объектов, анализа истории сделок. Также могут быть использованы государственные реестры недвижимости, выборки объектов, применяемые для определения кадастровой стоимости недвижимости. Все указанные выборки могут быть обработаны с помощью специализированных моделей машинного обучения. Применение моделей, таких как регрессия, случайные леса (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting), позволяет учитывать сложные зависимости между переменными и формировать точные прогнозы.
Метод анализа данных и вычислений с использованием регрессии знаком практикующим оценщикам и часто применяется на практике для расчетов в рамках сравнительного подхода [1].
2. Обработка больших данных (Big Data). Современные технологии обработки больших данных позволяют анализировать огромные массивы информации, которые ранее не использовались в оценке недвижимости. Это включает социально-экономические показатели, демографические данные, исторические данные по сделкам и другие рыночные индикаторы. Эти данные могут быть собраны из множества источников, таких как открытые базы данных, интернет-платформы и геоинформационные системы, и проанализированы для улучшения моделей оценки.
3. Компьютерное зрение. Искусственный интеллект в виде компьютерного зрения активно применяется для анализа изображений объектов недвижимости. Технологии, такие как сверточные нейронные сети (CNN), позволяют автоматически анализировать фотографии интерьеров и экстерьеров зданий, выделяя факторы, которые могут повлиять на их оценку, такие как качество отделки, состояние здания и другие визуальные признаки.
4. Обработка естественного языка (NLP). Автоматизация оценки недвижимости также включает в себя анализ текстовых данных, таких как описания объектов и отзывы. Алгоритмы обработки естественного языка могут извлекать из текстов значимые характеристики недвижимости, такие как уникальные особенности объекта, состояние и удобства, а также проводить анализ описательных характеристик, что может оказывать влияние на стоимость объекта.
5. Автоматизированные модели оценки (AVM). Автоматизированные модели оценки представляют собой сложные алгоритмы, которые используют данные о рынке недвижимости для автоматического расчета стоимости объектов. AVM активно используются банками и агентствами недвижимости для быстрой и объективной оценки жилой недвижимости, что значительно ускоряет процесс принятия решений по кредитам и сделкам. Для объектов коммерческой недвижимости данные технологии также могут быть применены, однако для этого требуется составление более сложных расчетных моделей, учитывающих большее количество факторов [1].
Использование описанных выше техник применения искусственного интеллекта создает следующие преимущества автоматизации оценки недвижимости:
- Скорость. Автоматизация позволяет значительно сократить время, необходимое для проведения оценки недвижимости. Использование ИИ позволяет получить оценку практически в реальном времени, что особенно важно для крупных рынков с высоким объемом сделок.
- Точность. Алгоритмы ИИ способны учитывать огромное количество факторов, которые могут быть упущены при традиционном подходе. Это позволяет повысить точность оценки, особенно в условиях динамично меняющегося рынка.
- Снижение субъективности. Исключение человеческого фактора из процесса оценки позволяет снизить риски субъективных ошибок и недооценки или переоценки объекта недвижимости.
- Экономическая эффективность. Автоматизация снижает затраты на оценку, так как сокращает потребность в ручном труде оценщиков. Это делает услуги более доступными для клиентов [3, с. 145-162].
Однако, процесс автоматизации и оценки имеет определенные проблемы и ограничения, которые могут быть разделены на следующие группы:
- Проблема качества данных. Для успешной работы алгоритмов ИИ необходимы качественные и актуальные данные. Недостаток данных или их некорректная интерпретация могут привести к ошибкам в оценке.
- Сложность алгоритмов. Некоторые алгоритмы, особенно связанные с глубоким обучением, представляют собой «черный ящик», что затрудняет понимание причин тех или иных прогнозов. Это может привести к проблемам с доверием к результатам оценки со стороны пользователей.
- Этические и правовые вопросы. Применение ИИ в оценке недвижимости вызывает вопросы, связанные с конфиденциальностью данных и защитой прав потребителей. Также существует опасность дискриминации, если модели ИИ основываются на данных, содержащих предвзятые суждения.
- Отсутствие нормативной базы. Внедрение ИИ требует создания нормативной базы, регулирующей использование автоматизированных систем оценки, чтобы обеспечить прозрачность, ответственность и качество прогнозов [2, с. 561-577].
Автоматизация процесса оценки недвижимости с использованием ИИ имеет значительный потенциал для дальнейшего развития. Будущие направления включают:
Интеграция с блокчейном. Технологии блокчейна могут улучшить прозрачность и безопасность операций с недвижимостью, обеспечивая надежность данных, используемых для оценки.
Использование интернета вещей (IoT). Датчики IoT могут предоставлять актуальные данные о состоянии недвижимости в реальном времени, что может использоваться для более точной оценки.
Развитие AR/VR технологий. Дополненная и виртуальная реальность могут использоваться для проведения виртуальных туров по объектам недвижимости, что позволит оценщикам и покупателям оценивать состояние объектов дистанционно [3, с. 145-162].
Далее рассмотрим примеры возможного использования автоматизации при оценке недвижимости применительно к основным этапам оценки.
Сбор и анализ информации
Этап сбора и анализа рыночных данных является важным как для процесса оценки, так и в целом для формирования базы сведений о ретроспективных и текущих рыночных условиях. Таким образом, процесс сбора и обработки информации о текущих предложениях, о сделках, об арендных ставках, о затратах на эксплуатацию, об уровне доходности объектов и ожиданиях инвесторов и участников рынка по срокам окупаемости, может вестись на непрерывной основе, либо регулярно с необходимой частотой и для этого могут быть применены различные инструменты автоматизации. Это и машинное обучение, и анализ больших данных. Собранная информация может быть обработана с помощью метода регрессионного анализа с выявлением основных ценообразующих факторов с присвоением им соответствующих баллов.
В то же время при получении информации об объекте оценки от заказчика инструменты автоматизации могут обрабатывать входящие документы о правовом статусе объекта, имеющихся обременениях и ограничениях, показатели операционной деятельности, технические документы.
Идентификация объекта и определение его основных характеристик
Собранная на предыдущем этапе информация об объекте оценки должна быть проанализирована для выявления основных характеристик в рамках ценообразующих факторов для последующего их сопоставления с аналогичными объектами, представленными на рынке. Документы, описывающие характеристики, конструктивные особенности объекта недвижимости (например, технический паспорт), обычно имеют стандартизированный вид и формат, а содержащаяся в них текстовая информация также представлена в виде стандартных формулировок. С этой точки зрения процесс обработки может быть формализован и автоматизирован.
Выбор наиболее применимых подходов к проведению оценки и методов в рамках каждого из подходов
Выбор подходов к оценке зависит от типа объекта недвижимости, его состояния, особенностей и характеристик, от состояния рынка и наличия необходимой информации (например, объектов сравнения). Следовательно, процесс выбора подходов и методов может быть формализован и автоматизирован. Для этого необходимо составить перечень определенных критериев и в зависимости от их значений программа будет принимать решение об использовании того или иного метода оценки.
Анализ полученных результатов, проверка путем сопоставления с имеющимися рыночными данными
С одной стороны, это формальная процедура, алгоритм которой заключается в сопоставлении результатов с имеющейся выборкой значений для других объектов с сопоставимым набором значений ценообразующих факторов. Но проблема в том, что не всегда это решается путем простого сравнения. Иногда влияние на стоимость могут оказывать трудно измеримые характеристики или неочевидное сочетание значений факторов. По этой причине результат может быть сопоставим с одним-двумя или тремя имеющимися значениями в выборке, но не соответствовать всем остальным объектам. Это может отследить опытный профессионал, но отследить и описать, как именно принимается решение не всегда возможно. Вероятно, более глубокое обучение искусственного интеллекта позволит со временем решать и такие задачи, но на сегодняшний день это создает определенные ограничения для полной автоматизации процесса оценки.
Согласование результатов, полученных в рамках каждого из подходов. Решение о присвоение веса результатам, полученным в рамках каждого из подходов к оценке, принимается в зависимости от типа объекта недвижимости, доступности и качества исходных и рыночных данных, используемых при проведении оценки, цель и назначение оценки. Критерии выбора могут быть формализованы и данный процесс также может быть описан в виде алгоритма, по которому ИИ будет определять в каком соотношении должны использоваться значения стоимости, полученные доходным, сравнительным и/или затратным подходом.
Составление отчета об оценке
Для составления отчета об оценке необходимо собрать в едином текстовом документе все результаты работы, а сам документ должен быть составлен и представлен в соответствии с требованиями стандартов оценки.
Несмотря на все возможности, которые предоставляет развитие искусственного интеллекта, оценка стоимости недвижимости остается одной из сфер, в которой по-прежнему сложно полностью заменить человека компьютерной программой, либо для этого могут потребоваться большие ресурсы, расходование которых нецелесообразно по сравнению со значением решаемой задачи.
Заключение
Автоматизация процесса оценки недвижимости с применением элементов искусственного интеллекта становится важным трендом, изменяющим рынок недвижимости. Искусственный интеллект предоставляет возможность повышения точности и эффективности оценки, снижая влияние человеческого фактора и ускоряя процесс принятия решений. Однако дальнейшее развитие этой технологии требует решения вопросов качества данных, прозрачности алгоритмов и этических стандартов. Перспективы использования ИИ в оценке недвижимости весьма многообещающие, и его интеграция с другими технологиями, такими как блокчейн и интернет вещей, может существенно трансформировать этот рынок в будущем.
