تشهد صناعة العقارات ثورة في طريقة تقييم الممتلكات. تقليديًا، كانت التقييمات تعتمد على حكم الخبراء والمقارنات البيعية، وهي عملية بطيئة ومعرضة لتأخر استجابة السوق.

اليوم، يُمكّن الذكاء الاصطناعي (AI) نماذج التقييم الآلي (AVMs) التي تقدم تقديرات فورية للأسعار من خلال معالجة مجموعات بيانات ضخمة.

في الواقع، تشير الشركات الكبرى إلى أن نماذج التقييم الآلي توفر الآن لأصحاب العقارات والمستثمرين رؤية شبه فورية لقيم الأصول “بسهولة كما يمكن لأي فرد التحقق من رصيد حسابه البنكي”. كان هذا المستوى من التقييم عند الطلب “شبه مستحيل” في الماضي للعقارات غير السائلة، لكن تحليلات الذكاء الاصطناعي توفر الآن تحديثات مستمرة وفي الوقت المناسب لتغيرات الأسعار.

دعونا نتعرف بالتفصيل على كيفية تقييم الذكاء الاصطناعي للعقارات في هذا المقال!

الذكاء الاصطناعي وصعود التقييمات الآلية

نماذج التقييم الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت منتشرة في أسواق المنازل حول العالم. تستخدم بوابات مثل أستراليا (REA)، المملكة المتحدة (Rightmove) والولايات المتحدة (Zillow) نماذج التقييم الآلي لتقدير قيم المنازل من خلال تحليل المبيعات المماثلة.

غالبًا ما تتجاوز هذه النماذج قدرات المثمن البشري.

على سبيل المثال، يستخدم Zestimate من Zillow نموذج شبكة عصبية يستوعب بيانات من سجلات الضرائب المحلية، تغذيات MLS، ومئات من خصائص العقارات. في أي وقت، يمكن لـ Zillow نشر تقديرات لأكثر من 116 مليون منزل في الولايات المتحدة، مع تحديثها عدة مرات أسبوعيًا لتعكس المعلومات الجديدة.

والنتيجة دقيقة بشكل ملحوظ: حيث تبلغ نسبة الخطأ الوسيط على مستوى البلاد حوالي 1.83% فقط للمنازل المدرجة في السوق.

يستخدم مزودون آخرون أساليب مماثلة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تطبيقات Redfin، أدوات CoreLogic التحليلية ومنصة HouseCanary كلها تطبق التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة وفي الوقت الحقيقي.

في عمليات الاكتتاب والإقراض، توفر هذه الأدوات تقييمات فورية مدعومة بالبيانات كانت تستغرق أيامًا أو أسابيع في السابق.

كما يشير أحد قادة الصناعة، فإن الذكاء الاصطناعي يزيل الذاتية ويخلق “عملية علمية” قادرة على التعامل مع حقول ضخمة من البيانات – مع تحديث التقييمات تلقائيًا مع تغير ظروف السوق. وهذا يجعل نماذج التقييم الآلي مكملة قوية للمثمنين التقليديين، وليس بديلاً لهم.

تكامل البيانات في الوقت الحقيقي مع الذكاء الاصطناعي

تعتمد تقييمات الذكاء الاصطناعي على تجميع البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر متعددة. بنقرة زر، يمكن لنموذج التقييم الآلي الحديث جمع سجلات الملكية العامة، المبيعات الحديثة، تقييمات الضرائب، اتجاهات أسعار السوق، المؤشرات الاقتصادية وغيرها – كل ذلك في ثوانٍ.

لا يمكن لأي مثمن بشري جمع ومعالجة هذه الكمية من المعلومات بهذه السرعة.

في الممارسة، يعمل نموذج التقييم في الوقت الحقيقي كما يلي:

• جمع البيانات: يقوم الذكاء الاصطناعي باستمرار باستيعاب المعلومات المحدثة (مثل القوائم الجديدة، أسعار البيع، بيانات الضرائب، أسعار الفائدة).
• تحليل الخصائص: تحلل نماذج التعلم الآلي كيف ترتبط عوامل مثل الحجم، العمر، الموقع، المرافق، واتجاهات الأسعار التاريخية بالقيمة.
• الإخراج الفوري: يقدم النظام تقديرًا محدثًا للسعر (ومدى الثقة) على الفور.

تعد هذه الأنابيب البيانية الخطوة الأولى نحو التقييم في الوقت الحقيقي. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي جمع القوائم عبر الإنترنت، قواعد البيانات العامة، وحتى تغذيات إنترنت الأشياء أو الأقمار الصناعية للحفاظ على تحديث رؤية النموذج للسوق.

على سبيل المثال، قد يلاحظ النموذج تقرير فيضان حديث يؤثر على حي معين أو ارتفاعًا في عمليات البحث المحلية عن المنازل، ويعدل التقييمات وفقًا لذلك.

بالمقابل، قد تعتمد الطرق التقليدية القائمة على المقارنات على مبيعات قديمة تفوت الاتجاهات السريعة.

باختصار، قوة الذكاء الاصطناعي تكمن في المعالجة المستمرة والآلية للبيانات. تشمل المدخلات الرئيسية:

• سجلات الملكية وبيانات MLS: تفاصيل رسمية (مساحة العقار، عدد الغرف، حجم الأرض) وكل قائمة أو بيع جديد.
• الاتجاهات الاقتصادية والسوقية: مؤشرات الأسعار المحلية، تغييرات أسعار الفائدة، بيانات سوق الإيجار، وغيرها.
• البيانات الجغرافية والبيئية: مرافق الحي، جودة المدارس، تقسيم المناطق، مخاطر المناخ (فيضانات، حرائق الغابات، إلخ).
• الإشارات الناتجة عن المستخدمين: التقييمات عبر الإنترنت، ضجة وسائل التواصل الاجتماعي أو اتجاهات البحث التي تعكس الطلب أو شعبية الحي.

في كل مرة يتم فيها تشغيل أنبوب البيانات، يتعدل التقييم، مما يوفر فعليًا  “لقطة للسوق” في تلك اللحظة.
وبالتالي، تعمل نماذج التقييم الآلي الحديثة بشكل مستمر، مما يمنح المستثمرين والمقرضين رؤية محدثة دائمًا لقيم الأصول.

تحسينات البيانات الجغرافية والبصرية

بعيدًا عن الحقائق الأساسية، تدمج نماذج تقييم الذكاء الاصطناعي الآن معلومات الموقع والصور لزيادة الدقة. يسمح التحليل الجغرافي المكاني (باستخدام بيانات نظم المعلومات الجغرافية) للنماذج بأخذ محيط العقار في الاعتبار – من قربه من وسائل النقل والمتاجر، إلى المخاطر مثل مناطق الفيضانات أو حرائق الغابات.

على سبيل المثال، قد تحصل منزلان متطابقان على تقييمات مختلفة إذا كان أحدهما قريبًا من حديقة والآخر بجوار موقع صناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي قياس هذه العوامل المكانية في الوقت الحقيقي.

تحلل الأنظمة المتقدمة أيضًا صور العقار. أظهرت دراسة رائدة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه “رؤية” خصائص مثل التصميم الداخلي، جاذبية الواجهة، وحالة التجديد من صور القوائم.

قام الباحثون بتدريب نموذج رؤية-لغة لتقييم جمالية وحالة كل منزل؛ وإضافة هذه الدرجات المستخرجة من الصور إلى النماذج التقليدية حسنت الدقة بشكل كبير.

عمليًا، يعني هذا أن المنزل المرتب والمظهر العصري سيحصل على تقدير أعلى من هيكل مماثل بديكور قديم – مما يعكس تفضيلات المشترين التي قد تغيب عن البيانات الصرفة.

من خلال قياس الجاذبية البصرية وأجواء الحي، يلتقط الذكاء الاصطناعي عوامل قيمة غير ملموسة قد تتجاهلها المقارنات التقليدية.

معًا، تمنح هذه التحسينات تقييمات الذكاء الاصطناعي رؤية أعمق لكل عقار. وتسمح بـتعديلات فورية لأحداث مثل مشاريع البنية التحتية الجديدة أو التغيرات المفاجئة في المزاج المحلي.

كما يشير تقرير، يمكن للذكاء الاصطناعي اعتبار الضجة الفيروسية على وسائل التواصل الاجتماعي في حي معين إشارة إلى ارتفاع الطلب، ورفع تقديرات التقييم على الفور.

بهذه الطريقة، تبقى النماذج حساسة للسياق الكامل: ليس فقط مساحة العقار، بل مكان وكيفية وجود المنزل.

نماذج التعلم الآلي التي تدعم التقييم

تستخدم نماذج التقييم الآلي تحت الغطاء خوارزميات تعلم آلي متنوعة – من نماذج الانحدار إلى التجميعات (مثل التعزيز التدرجي) إلى الشبكات العصبية العميقة – جميعها مدربة على بيانات المبيعات التاريخية.

تتعلم هذه النماذج العلاقات المعقدة: على سبيل المثال، كيف تؤثر مجموعات الخصائص وتاريخ الموقع على السعر.
كلما توفرت بيانات تدريب عالية الجودة، تحسنت قدرة النموذج على التنبؤ.

ببساطة، يحدد نظام التعلم الآلي أنماطًا في آلاف أو ملايين المعاملات السابقة ويطبقها على العقار الحالي.

يؤكد الباحثون أن التعلم المستمر هو المفتاح. مع تطور ظروف السوق، يعيد الذكاء الاصطناعي تدريبه أو يعيد معايرته بشكل دوري.

تصبح المبيعات والقوائم الجديدة جزءًا من مجموعة التدريب، بحيث يتكيف النموذج مع، على سبيل المثال، ارتفاع مفاجئ في أسعار الفائدة أو تغير ديموغرافي.

يضمن هذا “التعلم التكيفي” بقاء التقييم محدثًا حتى مع فقدان مؤشرات قديمة لأهميتها.

على سبيل المثال، يستخدم المقرضون الآن أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع اتخاذ القرارات. تجمع منصات مثل CanaryAI (HouseCanary) أحدث بيانات MLS والبيانات العامة لـ حساب قيم المنازل في الوقت الحقيقي، مما يسمح للمقرضين بالتصرف بناءً على أحدث المعلومات.

يمكنهم أيضًا إجراء تحليلات افتراضية، بتعديل خصائص مفترضة (مثل إضافة غرفة نوم) لرؤية تأثير القيمة.
بشكل عام، تحولت نماذج الذكاء الاصطناعي من تقارير ثابتة إلى محركات تقييم ديناميكية تستجيب فورًا للمدخلات الجديدة واستفسارات المستخدمين.

ضمان الدقة في تقييمات الذكاء الاصطناعي

تقديرات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي قوية، لكن دقتها تعتمد على أساليب قوية وجودة البيانات. تشمل الممارسات الأساسية:

• التحديثات المستمرة: تعيد نماذج التقييم الآلي الرائدة حساب القيم تلقائيًا كلما وصلت بيانات جديدة.
  على سبيل المثال، تقوم Zillow بتحديث جميع تقديرات Zestimate عدة مرات أسبوعيًا، وتطرح تحديثات نموذجية كبرى بانتظام.
  هذا يضمن أن التقييمات تعكس نبض السوق الحالي، وليس المقارنات القديمة.

• مدخلات عالية الجودة: تعتمد دقة نموذج التقييم الآلي على جودة بياناته. السجلات غير المكتملة أو القديمة قد تضلل النماذج.
  تشير Zillow نفسها إلى أن إضافة تفاصيل دقيقة عن المنازل (عدد الغرف، التجديدات، إلخ) تحسن تقديراتها.
  لذلك، تتحقق نماذج التقييم الآلي الجيدة من صحة البيانات وتطابقها (مثل مطابقة سجلات الضرائب مع القوائم الحالية) لتجنب أخطاء البيانات.

• الإشراف البشري: حتى مع حجم الذكاء الاصطناعي، تظل الخبرة البشرية ضرورية. قد تغفل النماذج عوامل نوعية مثل الأهمية التاريخية أو العمارة الفريدة.
  لهذا السبب، صممت أدوات الذكاء الاصطناعي لتكون مكملة للمثمنين والمحللين وليس بديلة لهم.
  أفضل الممارسات هي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد القيم والاتجاهات، مع مراجعة الخبراء للحالات غير العادية.
  في الواقع، تطلب الجهات التنظيمية الأمريكية الآن من المقرضين تطبيق ضوابط جودة على نماذج التقييم الآلي – بما في ذلك الاختبارات المستقلة وفحوصات التحيز – لضمان “مصداقية ونزاهة” التقييمات.

• مصادر بيانات متنوعة: يساعد دمج أنواع متعددة من البيانات (الهيكلية، الجغرافية، البصرية، الاجتماعية) النموذج على التعميم بشكل أفضل.
  تدمج نماذج التقييم الآلي الحديثة سجلات عامة، وصور من الطائرات بدون طيار أو الشوارع، وحتى بيانات أجهزة إنترنت الأشياء لإنشاء رؤية شاملة 360 درجة.
  من خلال دمج هذه المدخلات، يمكن للذكاء الاصطناعي الحماية من فقدان الإشارات – وهي استراتيجية أبرزها باحثو MIT كعامل رفع دقة النموذج.

معًا، تساعد هذه الخطوات في تقليل الأخطاء. عندما تُختبر نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار وتُضبط، مع مراجعة الخبراء، تحقق دقة ملحوظة.

على سبيل المثال، في دراسة حديثة، فسرت النماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي 89% من تباين أسعار البيع – متفوقة بكثير على النماذج الهيدونية التقليدية – من خلال التقاط المزيد مما يقدره المشترون.

الفوائد لأصحاب المصلحة في الصناعة

توفر التقييمات الفورية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مزايا واضحة عبر قطاع العقارات. تشمل الفوائد الرئيسية:

• السرعة: تحل التقديرات الفورية محل التقييمات المستهلكة للوقت.
  يحصل المقرضون والمستثمرون على تحديثات القيمة في ثوانٍ، وليس أسابيع، مما يسرع الاكتتاب واتخاذ القرار.
  بالنسبة لمحترفي الرهن العقاري، يعني هذا “اكتتابًا أسرع” وخدمة أكثر استجابة.

• الدقة: من خلال تحليل مجموعات بيانات ضخمة، غالبًا ما تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي على الطرق التقليدية.
  تشير HouseCanary إلى أن أدواتها تقدم “نتائج دقيقة” من خلال معالجة متغيرات أكثر مما يستطيع الإنسان.
  عمليًا، معدلات الخطأ منخفضة (خطأ Zillow في السوق حوالي 1.8%)، مما يمنح المشترين والبائعين ثقة.

• الشفافية: تعني تغذية التقييم المستمرة أن أصحاب المصلحة يمكنهم مراقبة قيم الأصول بمرور الوقت.
  يحصل المالكون على صورة محدثة لمحافظهم، ويمكنهم اكتشاف الاتجاهات مبكرًا (مثل هبوط السوق أو نمو إقليمي).
  يقول أحد الخبراء إن المستثمرين “لديهم فرصة لفهم قيمة محافظهم في كل وقت، متى شاءوا”.
  هذا يقلل المخاطر بجعل التسعير أكثر قابلية للتنبؤ.

• القابلية للتوسع: يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم آلاف العقارات في وقت واحد.
  يستخدم المستثمرون المؤسسيون وصناديق الاستثمار العقاري هذه الأنظمة لتتبع المحافظ بأكملها تلقائيًا.
  حتى الوكلاء والمستثمرون الصغار يستفيدون: العديد من منصات MLS والوساطة تتضمن الآن واجهات برمجة تطبيقات تقييم مدمجة، مما يتيح الوصول إلى تحليلات متقدمة للجميع.

• الرؤى المستندة إلى البيانات: غالبًا ما تأتي أدوات الذكاء الاصطناعي مع لوحات تحكم تحليلية.
  على سبيل المثال، قد يقارن موظف القرض بين متقدمي طلبات القروض جنبًا إلى جنب مع توقعات الذكاء الاصطناعي، إحصائيات الجريمة في الحي، وتأثير التجديدات – كل ذلك فورًا.
  تتيح هذه الثروة من المعلومات استراتيجيات تفاوض وتسويق أكثر دقة.
  يتعلم البائعون مقدار ما يمكن أن تضيفه جاذبية الواجهة أو تجديد المطبخ بقيمة فعلية، بفضل تقييمات الذكاء الاصطناعي للصور والخصائص.

باختصار، تعيد التقييمات الفورية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشكيل السوق. فهي تمنح المحترفين والمستهلكين على حد سواء معلومات تسعير فورية ومستندة إلى الأدلة، مما يجعل المعاملات أسرع وأكثر عدلاً.

كما تختتم إحدى التقارير، فإن الذكاء الاصطناعي المتقدم – من خلال دمج البيانات الضخمة مع التعلم الآلي – يجعل تقييم العقارات في الوقت الحقيقي “ليس مجرد احتمال بل واقع قوي وموثوق”.

التطلعات المستقبلية

لا تزال قدرات الذكاء الاصطناعي في العقارات تتوسع. مع توفر المزيد من بيانات العقارات (بما في ذلك الأسواق الدولية)، ستتحسن النماذج أكثر.

تعد الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية واللغة وطرق جديدة أخرى بجعل التقييمات أقرب إلى “عقول المشترين” الذاتية – من خلال قياس الجماليات ومشاعر المشترين بطرق لا يمكن للرياضيات التقليدية تحقيقها.

في الوقت نفسه، يؤكد قادة الصناعة على نشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. تهدف التطورات المستمرة في الشرح والعدالة إلى ضمان بقاء النماذج شفافة وغير متحيزة – وهو أمر أبرزه القواعد التنظيمية الحديثة على نماذج التقييم الآلي.

في النهاية، يتوقع المحترفون مستقبلًا تصبح فيه تغذية التقييم على مدار الساعة هي القاعدة. سيكون لدى مالكي العقارات والمستثمرين نفس نوع تتبع صافي الثروة الديناميكي للعقارات الذي يتمتع به الناس بالفعل في تطبيقات البنوك.

سيفتح هذا التحول كفاءات جديدة: مثل إعادة توازن المحافظ تلقائيًا أو تسعير القروض ديناميكيًا بناءً على قيم الضمان المحدثة.

في الواقع، يجعل التقييم الفوري المدعوم بالذكاء الاصطناعي كل العقارات سائلة من حيث المعلومات. من خلال توفير تقديرات سعر دقيقة عند الطلب، تعزز هذه الأدوات شفافية السوق وسيولته.

والنتيجة هي سوق أكثر كفاءة حيث تُوجه القرارات – شراء، بيع، إقراض أو تجديد – برؤى مستمرة مدعومة بالبيانات.

في الختام، يغير الذكاء الاصطناعي بالفعل طريقة تقييم العقارات. من خلال التجميع المستمر للبيانات، والتعلم الآلي المتقدم، ومدخلات البيانات الجديدة مثل الصور والاتجاهات الاجتماعية، تقدم نماذج التقييم الآلي الحديثة تقديرات سعر سريعة ودقيقة.

هذا يمكّن أصحاب المصلحة – من الوكلاء والمثمنين إلى مالكي المنازل الأفراد والمستثمرين – من اتخاذ قرارات أذكى وأسرع.

مع نضوج التكنولوجيا وتزايد ثراء البيانات، من المتوقع أن يصبح تقييم العقارات أكثر دقة وكفاءة وديمقراطية من أي وقت مضى.