هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر روش کارشناسان برای پیش‌بینی بازارهای املاک و مستغلات است. ابزارهای هوش مصنوعی امروزی از تحلیل‌های پیش‌بینی استفاده می‌کنند – استخراج داده‌های فروش تاریخی، شاخص‌های اقتصادی و حتی احساسات شبکه‌های اجتماعی – تا روندهای قیمتی را پیش‌بینی کنند.

برای مثال، انجمن ملی مشاوران املاک (National Association of REALTORS®) اشاره می‌کند که مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند «شرایط بازار را تحلیل کنند، ارزش املاک را ارزیابی نمایند و فرصت‌های سرمایه‌گذاری را شناسایی کنند» تا روندها را پیش‌بینی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند. به همین ترتیب، مورگان استنلی گزارش می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند ۳۷٪ از وظایف حوزه املاک را خودکار کند و تا سال ۲۰۳۰ حدود ۳۴ میلیارد دلار صرفه‌جویی در بهره‌وری صنعت ایجاد نماید.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی آماده است تا به سرمایه‌گذاران، مشاوران و خریداران کمک کند تا پیش‌بینی کنند قیمت خانه‌ها کجا و با چه سرعتی تغییر خواهد کرد.

چگونه هوش مصنوعی روندهای قیمتی را پیش‌بینی می‌کند

مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی از مجموعه داده‌های عظیم برای شناسایی الگوهای قیمتی یاد می‌گیرند. معمولاً یک مدل بر اساس داده‌های فروش تاریخی خانه‌ها و شاخص‌های مسکن همراه با ویژگی‌هایی مانند موقعیت، اندازه و سن ساختمان آموزش داده می‌شود.

همچنین ممکن است داده‌های کلان مانند نرخ بهره، تورم و رشد اشتغال محلی و ورودی‌های غیرساختاری مانند متن آگهی‌های املاک یا تصاویر ماهواره‌ای را شامل شود.

برای نمونه، تحقیقات JLL نشان می‌دهد که کاربردهای پیشرو هوش مصنوعی شامل «مدل‌سازی و پیش‌بینی قیمت» و حتی پردازش داده‌های «تصاویر ماهواره‌ای» برای ارزیابی است. در عمل، یک هوش مصنوعی املاک ممکن است ده‌ها ورودی (قیمت‌های گذشته، آمار جرم، کیفیت مدارس و غیره) را دریافت کند، از الگوریتم‌هایی مانند مدل‌های رگرسیون، جنگل‌های تصمیم یا شبکه‌های عصبی استفاده کند و پیش‌بینی سطح قیمت‌های آینده یا روندهای محله را ارائه دهد.

برای خلاصه کردن منابع داده کلیدی:

• فروش‌ها و ارزیابی‌های تاریخی: سوابق عمومی فروش‌های گذشته خانه‌ها، اجاره‌ها و ارزش‌های ارزیابی شده. سیستم‌های هوش مصنوعی بر این داده‌های سری زمانی آموزش می‌بینند تا نرخ رشد ارزش محلی را بیاموزند.
• شاخص‌های اقتصادی: نرخ بهره، رشد تولید ناخالص داخلی، آمار اشتغال و فعالیت‌های ساخت‌وساز – همه این‌ها تقاضا را هدایت می‌کنند. مدل‌ها این داده‌ها را برای سنجش روند بازار دریافت می‌کنند.
• موقعیت و جمعیت‌شناسی: ویژگی‌های محله مانند رتبه‌بندی مدارس، دسترسی به حمل‌ونقل، میزان جرم و تغییرات جمعیتی تأثیر زیادی بر ارزش دارند. هوش مصنوعی این موارد را با تغییرات قیمت مرتبط می‌کند.
• داده‌های جغرافیایی و تصویری: تصاویر ماهواره‌ای و نمای خیابان می‌توانند تراکم توسعه یا کیفیت مسکن را نشان دهند. تکنیک‌های بینایی هوش مصنوعی مدرن ویژگی‌هایی مانند پوشش درختان و وضعیت خانه را استخراج می‌کنند تا پیش‌بینی کنند.
• نشانه‌های بازار: روندهای جستجوی آنلاین، احساسات مصرف‌کننده و تقاضای اجاره از پلتفرم‌ها نیز به مدل‌های هوش مصنوعی برای تصویر کامل‌تر کمک می‌کنند.

با ترکیب این داده‌ها، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند «تغییرات بازار» را بسیار سریع‌تر از روش‌های سنتی پیش‌بینی کنند. برای مثال، ممکن است تشخیص دهند که افزایش اشتغال در یک شهر می‌تواند نشانه رشد سریع‌تر قیمت خانه‌ها در آنجا باشد، یا اینکه عرضه بیش از حد آگهی‌ها در منطقه‌ای دیگر ممکن است کاهش قیمت در آینده را پیش‌بینی کند.

هوش مصنوعی به طور مداوم بر اساس داده‌های جدید آموزش می‌بیند که به آن کمک می‌کند پیش‌بینی‌ها را به‌روزرسانی کند با تغییر شرایط بازار.

>>> برای مشاهده جزئیات بیشتر کلیک کنید: ارزیابی املاک و مستغلات با هوش مصنوعی

موارد کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی قیمت

• مدل‌های ارزیابی خودکار (AVMs): پلتفرم‌هایی مانند Zestimate شرکت Zillow از هوش مصنوعی برای تخمین فوری ارزش خانه‌ها استفاده می‌کنند. Zillow گزارش می‌دهد که مدل AVM مبتنی بر هوش مصنوعی آن «در مرکز» کمک به بیش از ۲۰۰ میلیون کاربر ماهانه برای مشاهده ارزش‌های تخمینی املاک است.
  به همین ترتیب، پورتال‌های املاک (Redfin، Realtor.com) تخمین‌های قیمتی مبتنی بر یادگیری ماشین ارائه می‌دهند که به صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی می‌شوند.
• پلتفرم‌های پیش‌بینی بازار: شرکت‌هایی مانند HouseCanary، CoreLogic و Moody’s Analytics (CommercialEdge) گزارش‌های بازار تقویت‌شده با هوش مصنوعی منتشر می‌کنند. برای مثال، پیش‌بینی سه‌ماهه سوم ۲۰۲۵ HouseCanary با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی خود، قیمت خانه‌های تک‌خانواری در آمریکا را حدود ۳٪ نسبت به سال قبل پیش‌بینی کرده و در عین حال اشاره کرده که برخی مناطق در حال خنک شدن هستند.
  این ابزارها به سرمایه‌گذاران و توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند مسیر احتمالی قیمت‌ها را دنبال کنند.
• تحلیل سرمایه‌گذاری و ریسک: سرمایه‌گذاران نهادی از هوش مصنوعی برای شناسایی محله‌های در حال رشد استفاده می‌کنند. یک هوش مصنوعی ممکن است داده‌های کل شهر را اسکن کند تا مناطقی با افزایش اجاره‌بها یا دارایی‌های کم‌ارزش را شناسایی کند و تصمیمات خرید/فروش را اطلاع‌رسانی نماید.
  وام‌دهندگان املاک نیز مدل‌های اعتباری هوش مصنوعی را اجرا می‌کنند که انتظارات قیمت آینده را در ریسک وام لحاظ می‌کنند.
• برنامه‌ریزی تجاری و شهری: در بخش املاک تجاری (CRE)، مدل‌های هوش مصنوعی تقاضای فضای اداری یا خرده‌فروشی را با تحلیل روندهای اقتصادی و داده‌های منطقه‌ای پیش‌بینی می‌کنند.
  برنامه‌ریزان شهری از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی (همراه با تصاویر ماهواره‌ای) برای پیش‌بینی تأثیر پروژه‌های زیرساختی بر ارزش‌های محلی استفاده می‌کنند.
• ابزارهای جهانی و منطقه‌ای: پیش‌بینی هوش مصنوعی بین‌المللی است. برای مثال، شرکت‌های PropTech چینی از پایگاه‌های داده عظیم ملکی داخلی برای پیش‌بینی قیمت آپارتمان‌های محلی استفاده می‌کنند، در حالی که برخی بانک‌های اروپایی مدل‌های هوش مصنوعی را برای تنظیم قیمت وام بر اساس پیش‌بینی رشد ارزش خانه به کار می‌برند.
  (اگرچه نام‌های خاص در هر کشور متفاوت است، رویکرد پایه هوش مصنوعی در سراسر جهان مشابه است.)

مزایای پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی

پیش‌بینی قیمت مبتنی بر هوش مصنوعی چندین مزیت نسبت به روش‌های سنتی دارد:

• سرعت و مقیاس: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند میلیون‌ها نقطه داده را در عرض چند ثانیه پردازش کنند. این بدان معناست که پلتفرم‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های قیمتی را در هزاران کدپستی یا محله به سرعت به‌روزرسانی کنند، بسیار سریع‌تر از تحلیل دستی.
• عمق داده‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های غیرسنتی (تصاویر خیابان، شبکه‌های اجتماعی، حسگرهای اینترنت اشیا) را که ممکن است انسان‌ها نادیده بگیرند، ادغام کند.
  برای مثال، تحلیل تصاویر Google Street View می‌تواند به مدل کمک کند کیفیت محله را استنباط کند که دقت قیمت را افزایش می‌دهد.
• بی‌طرفی: یادگیری ماشین از الگوهای تاریخی و داده‌های جاری برای پیش‌بینی استفاده می‌کند که به کاهش تعصبات انسانی کمک می‌کند.
  همانطور که یک وبلاگ صنعتی اشاره می‌کند، ارزیابی‌های هوش مصنوعی می‌توانند «بی‌طرف» و سازگار باشند و اعتماد به مدل‌های قیمت‌گذاری را افزایش دهند.
• بهبود تصمیم‌گیری: پیش‌بینی‌های لحظه‌ای به مشاوران و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند سریع‌تر عمل کنند. اگر هوش مصنوعی نشان دهد قیمت‌ها در یک منطقه شهری در حال افزایش است، توسعه‌دهندگان ممکن است پروژه‌ها را تسریع کنند؛ اگر کاهش پیش‌بینی شود، مالکان ممکن است برای فروش صبر کنند.
  با «پردازش داده‌های بزرگ برای بینش‌های عملی بازار»، هوش مصنوعی به ذینفعان کمک می‌کند از تحولات بازار جلوتر باشند.
• افزایش بهره‌وری: همانطور که گفته شد، مورگان استنلی تخمین می‌زند خودکارسازی تحلیل‌ها و ارزیابی‌های روتین می‌تواند بیش از یک سوم وظایف املاک را ساده کند و حدود ۳۴ میلیارد دلار صرفه‌جویی در صنعت تا سال ۲۰۳۰ ایجاد نماید.
  به طور عملی، این یعنی هوش مصنوعی می‌تواند مشاوران و تحلیل‌گران را آزاد کند تا روی استراتژی و مشتریان تمرکز کنند نه روی صفحات گسترده.

چالش‌ها و ملاحظات

با وجود وعده‌ها، پیش‌بینی هوش مصنوعی محدودیت‌هایی دارد و باید با دقت استفاده شود:

• کیفیت داده‌ها و تعصب: یادگیری ماشین به اندازه داده‌هایش خوب است. داده‌های تاریخی املاک ممکن است تعصباتی داشته باشند (مثلاً فروش‌های کمتر گزارش شده در برخی مناطق). Zillow هشدار می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند «تعصب را بازتولید و حتی تشدید کنند» در داده‌های بازار مسکن.
  داده‌های نادرست یا ناقص (مانند فقدان سوابق فروش) می‌تواند پیش‌بینی‌ها را منحرف کند.
• پیچیدگی بازارها: بازارهای مسکن به سیاست، نرخ بهره و رفتارهای انسانی وابسته‌اند که ممکن است ناگهانی تغییر کنند. مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روندهای گذشته ممکن است تغییرات غیرمنتظره (مثلاً تغییر ناگهانی قوانین مالیاتی یا پاندمی) را از دست بدهند.
  مدل‌ها باید به طور مداوم به‌روزرسانی و اعتبارسنجی شوند.
• نیاز به نظارت انسانی: کارشناسان هشدار می‌دهند که نباید پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را کورکورانه پذیرفت. CBRE اشاره می‌کند که «ماشین می‌تواند داده‌ها را پردازش و الگوها را شناسایی کند، اما درک زمینه کلی به عهده انسان است».
  به عبارت دیگر، هوش مصنوعی سیگنال می‌دهد، اما تحلیل‌گران باتجربه باید آن‌ها را تفسیر کنند. دانش محلی (مثلاً خبر ساخت یک کمپ فناوری جدید) ممکن است برای اعتبارسنجی خروجی هوش مصنوعی حیاتی باشد.
• مسائل قانونی و اخلاقی: نظارت‌کنندگان به طور فزاینده‌ای هوش مصنوعی در حوزه مالی و مسکن را زیر نظر دارند. مسائلی مانند حریم خصوصی (استفاده از داده‌های شخصی)، عدالت (اجتناب از تبعیض علیه گروه‌های خاص) و شفافیت (توضیح چگونگی رسیدن هوش مصنوعی به پیش‌بینی) از نگرانی‌های رو به رشد هستند.
  صنعت باید استانداردهای در حال تحول را دنبال کند تا استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی تضمین شود.
• بیش‌برازش و عدم قطعیت: یکی از ریسک‌های مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی بیش‌برازش است (یافتن الگوهایی که صرفاً تصادفی بوده‌اند). اگر هوش مصنوعی بیش‌برازش کند، پیش‌بینی‌های آینده آن ممکن است نادرست باشد.
  توسعه‌دهندگان این موضوع را با تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل کاهش می‌دهند، اما عدم قطعیت همیشه وجود دارد.

آینده هوش مصنوعی در املاک و مستغلات

پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی روز به روز قدرتمندتر خواهد شد. مدل‌های آینده ممکن است هوش مصنوعی مولد و سیستم‌های مبتنی بر عامل را ترکیب کنند تا سناریوهای بازار را به زبان طبیعی شبیه‌سازی کنند («اگر نرخ بهره ۱٪ افزایش یابد چه اتفاقی می‌افتد؟»).

ادغام با حسگرهای شهر هوشمند و ثبت‌های املاک مبتنی بر بلاک‌چین می‌تواند سیگنال‌های بازار را به صورت لحظه‌ای فراهم کند.

تحقیقات JLL نشان می‌دهد بیش از ۷۰۰ شرکت PropTech (حدود ۱۰٪ استارتاپ‌ها) در حال حاضر راهکارهای هوش مصنوعی می‌سازند و این اکوسیستم به سرعت در حال گسترش است. با افزایش خودمختاری عوامل هوش مصنوعی (برنامه‌ریزی، تطبیق، یادگیری)، ممکن است حتی ربات‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی شده‌ای ببینیم که بر اساس روندهای پیش‌بینی شده، پرتفوی املاک شما را تنظیم می‌کنند.

با این حال، کارشناسان تأکید می‌کنند که هوش مصنوعی مکمل – نه جایگزین – تصمیم‌گیری انسانی خواهد بود. در نهایت، ملاحظات اخلاقی و دانش محلی برای هدایت این ابزارهای قدرتمند ضروری است.

هنگامی که به درستی استفاده شود، پیش‌بینی قیمت مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند دید دقیق‌تری به خریداران، فروشندگان و سرمایه‌گذاران درباره جهت بازار بدهد و به آن‌ها کمک کند تصمیمات به موقع‌تر و آگاهانه‌تری اتخاذ کنند.