रियल एस्टेट उद्योग में संपत्तियों के मूल्यांकन के तरीके में एक क्रांति आ रही है। पारंपरिक रूप से, मूल्यांकन विशेषज्ञों के निर्णय और बिक्री तुलनाओं पर निर्भर करते थे, जो एक धीमी प्रक्रिया थी और बाजार के बदलावों के साथ पीछे रह जाती थी।

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) स्वचालित मूल्यांकन मॉडल (AVMs) सक्षम करती है जो विशाल डेटा सेटों का विश्लेषण करके तत्काल मूल्य अनुमान प्रदान करती हैं।

वास्तव में, प्रमुख कंपनियां बताती हैं कि AVMs अब संपत्ति मालिकों और निवेशकों को संपत्ति के मूल्य के बारे में लगभग तुरंत जानकारी देती हैं “जैसे कोई व्यक्ति अपने बैंक खाते का बैलेंस चेक करता है”। इस स्तर का ऑन-डिमांड मूल्यांकन पहले असाध्य था, खासकर अतरल संपत्तियों के लिए, लेकिन एआई-संचालित विश्लेषण अब मूल्य परिवर्तनों पर समय पर, निरंतर अपडेट प्रदान करता है।

आइए इस लेख में विस्तार से जानें कि एआई कैसे रियल एस्टेट का मूल्यांकन करता है!

एआई और स्वचालित मूल्यांकन का उदय

एआई द्वारा संचालित स्वचालित मूल्यांकन मॉडल (AVMs) पहले से ही दुनिया भर के आवास बाजारों में व्यापक रूप से उपयोग हो रहे हैं। ऑस्ट्रेलिया (REA), यूके (Rightmove) और अमेरिका (Zillow) के पोर्टल्स प्रत्येक AVMs का उपयोग तुलनात्मक बिक्री का विश्लेषण करके घरों के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए करते हैं।

ये एआई मॉडल अक्सर उस सीमा से कहीं आगे जाते हैं जिसे एक मानव मूल्यांकनकर्ता संसाधित कर सकता है।

उदाहरण के लिए, Zillow का Zestimate एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल का उपयोग करता है जो काउंटी टैक्स रिकॉर्ड, MLS फीड्स और सैकड़ों संपत्ति विशेषताओं से डेटा लेता है। किसी भी समय, Zillow 116 मिलियन से अधिक अमेरिकी घरों के लिए अनुमान प्रकाशित कर सकता है, और उन्हें सप्ताह में कई बार अपडेट करता है ताकि नई जानकारी परिलक्षित हो सके।

परिणाम आश्चर्यजनक रूप से सटीक है: Zillow रिपोर्ट करता है कि सूचीबद्ध (बाजार में) घरों पर राष्ट्रीय माध्य त्रुटि केवल लगभग 1.83% है।

अन्य प्रदाता भी इसी तरह के एआई-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। Redfin का Estimate, CoreLogic के विश्लेषण उपकरण और HouseCanary का प्लेटफ़ॉर्म सभी बड़े, वास्तविक समय के डेटा सेटों पर मशीन लर्निंग लागू करते हैं।

अंडरराइटिंग और ऋण देने में, ये उपकरण तत्काल, डेटा-समर्थित मूल्यांकन प्रदान करते हैं जो पहले दिनों या हफ्तों तक लेते थे।

जैसे कि एक उद्योग विशेषज्ञ बताते हैं, एआई व्यक्तिपरकता को हटाता है और एक “वैज्ञानिक प्रक्रिया” बनाता है जो विशाल डेटा क्षेत्रों को संभाल सकता है – बाजार की स्थितियों के बदलने पर मूल्यांकन को स्वचालित रूप से अपडेट करता है। यह AVMs को पारंपरिक मूल्यांकनकर्ताओं के लिए एक शक्तिशाली पूरक बनाता है, प्रतिस्थापन नहीं।

एआई के साथ वास्तविक समय डेटा एकीकरण

एआई-आधारित मूल्यांकन कई स्रोतों से वास्तविक समय डेटा को एकत्रित करने पर निर्भर करते हैं। एक क्लिक में, आधुनिक AVM सार्वजनिक संपत्ति रिकॉर्ड, हाल की बिक्री, कर मूल्यांकन, बाजार मूल्य प्रवृत्तियों, आर्थिक संकेतकों और अधिक को सेकंडों में एक साथ जोड़ सकता है।

कोई भी मानव मूल्यांकनकर्ता इतनी तेजी से इतनी सारी जानकारी एकत्र और संसाधित नहीं कर सकता।

व्यवहार में, एक वास्तविक समय मूल्यांकन मॉडल इस प्रकार काम करता है:

• डेटा संग्रह: एआई लगातार अपडेट की गई जानकारी (जैसे नई लिस्टिंग, बिक्री मूल्य, कर डेटा, ब्याज दरें) को ग्रहण करता है।
• विशेषता विश्लेषण: मशीन लर्निंग मॉडल यह विश्लेषण करते हैं कि आकार, उम्र, स्थान, सुविधाएं और ऐतिहासिक मूल्य प्रवृत्तियां मूल्य से कैसे संबंधित हैं।
• तत्काल आउटपुट: सिस्टम तुरंत एक अपडेटेड मूल्य अनुमान (और विश्वास सीमा) प्रदान करता है।

ये डेटा पाइपलाइंस वास्तविक समय मूल्यांकन की पहली कड़ी हैं। एआई उपकरण ऑनलाइन लिस्टिंग, सार्वजनिक डेटाबेस और यहां तक कि IoT या सैटेलाइट फीड्स को स्क्रैप कर सकते हैं ताकि मॉडल का बाजार का दृश्य वर्तमान बना रहे।

उदाहरण के लिए, एक मॉडल हाल ही में किसी पड़ोस में बाढ़ की रिपोर्ट या स्थानीय वेब खोजों में वृद्धि को नोट कर सकता है और उसी के अनुसार मूल्यांकन समायोजित कर सकता है।

इसके विपरीत, पारंपरिक तुलनात्मक विधियां महीनों पुराने बिक्री डेटा पर निर्भर हो सकती हैं और तेजी से बदलती प्रवृत्तियों को पकड़ने में असमर्थ होती हैं।

संक्षेप में, एआई की ताकत निरंतर, स्वचालित डेटा प्रोसेसिंग है. प्रमुख डेटा इनपुट में शामिल हैं:

• संपत्ति रिकॉर्ड और MLS डेटा: आधिकारिक विवरण (वर्ग फुटेज, बेडरूम की संख्या, भूखंड का आकार) और हर नई लिस्टिंग या बिक्री।
• आर्थिक और बाजार प्रवृत्तियां: स्थानीय मूल्य सूचकांक, ब्याज दर में बदलाव, किराये के बाजार के आंकड़े आदि।
• भौगोलिक/पर्यावरणीय डेटा: पड़ोस की सुविधाएं, स्कूल की गुणवत्ता, ज़ोनिंग, जलवायु जोखिम (बाढ़, जंगल की आग आदि)।
• उपयोगकर्ता-जनित संकेत: ऑनलाइन समीक्षाएं, सोशल मीडिया चर्चा या खोज प्रवृत्तियां जो मांग या पड़ोस की लोकप्रियता को दर्शाती हैं।

हर बार जब डेटा पाइपलाइन चलती है, मूल्यांकन समायोजित होता है, जो उस क्षण का “बाजार का स्नैपशॉट” प्रदान करता है।
आधुनिक AVMs इस प्रकार लगातार काम करते हैं, निवेशकों और ऋणदाताओं को संपत्ति मूल्यों का हमेशा अपडेटेड दृश्य देते हैं।

भौगोलिक और दृश्य डेटा संवर्द्धन

मूल तथ्यों से परे, एआई मूल्यांकन मॉडल अब स्थान और दृश्य जानकारी को शामिल करते हैं ताकि सटीकता बढ़ाई जा सके। भौगोलिक विश्लेषण (GIS डेटा का उपयोग करके) मॉडल को संपत्ति के आसपास के वातावरण को ध्यान में रखने देता है – जैसे परिवहन और दुकानों की निकटता, या बाढ़ क्षेत्र और जंगल की आग जैसे जोखिम।

उदाहरण के लिए, दो समान घरों को अलग-अलग अंक मिल सकते हैं यदि एक पार्क के पास है और दूसरा औद्योगिक क्षेत्र के पास। एआई ऐसे स्थानिक कारकों को वास्तविक समय में माप सकता है।

आधुनिक प्रणालियां संपत्ति की तस्वीरों का भी विश्लेषण करती हैं। MIT के एक प्रमुख अध्ययन ने दिखाया कि एआई लिस्टिंग फोटो से आंतरिक डिजाइन, आकर्षण और नवीनीकरण की स्थिति जैसी विशेषताओं को “देख” सकता है।

शोधकर्ताओं ने एक विज़न-भाषा मॉडल को प्रशिक्षित किया जो प्रत्येक घर की सौंदर्यशास्त्र और स्थिति को स्कोर करता है; इन एआई-जनित छवि स्कोरों को पारंपरिक मॉडलों में जोड़ने से सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार हुआ।

व्यवहार में, इसका मतलब है कि एक अच्छी तरह से सजाया गया, आधुनिक दिखने वाला घर समान संरचना वाले पुराने सजावट वाले घर की तुलना में उच्च मूल्यांकन प्राप्त करेगा – जो खरीदार की प्राथमिकताओं को दर्शाता है जो केवल डेटा से छूट सकते हैं।

दृश्य आकर्षण और पड़ोस की भावना को मापकर, एआई उन अमूर्त मूल्य चालकों को पकड़ता है जिन्हें पारंपरिक तुलनात्मक विधियां नजरअंदाज कर देती हैं।

ये संवर्द्धन मिलकर एआई मूल्यांकन को प्रत्येक संपत्ति का एक समृद्ध दृष्टिकोण देते हैं। वे नई अवसंरचना परियोजनाओं या स्थानीय भावना में अचानक बदलाव जैसे घटनाओं के लिए वास्तविक समय समायोजन की अनुमति देते हैं।

एक रिपोर्ट के अनुसार, एआई पड़ोस की वायरल सोशल मीडिया चर्चा को बढ़ती मांग के संकेत के रूप में देख सकता है और तुरंत मूल्यांकन बढ़ा सकता है।

इस प्रकार, मॉडल पूरे संदर्भ के प्रति संवेदनशील रहते हैं: न केवल वर्ग फुटेज, बल्कि कहां और कैसे घर मौजूद है।

मशीन लर्निंग मॉडल जो मूल्यांकन को संचालित करते हैं

आंतरिक रूप से, AVMs विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं – जैसे रिग्रेशन मॉडल, एन्सेम्बल (जैसे ग्रेडिएंट बूस्टिंग), और गहरे न्यूरल नेटवर्क – जो सभी ऐतिहासिक बिक्री डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं।

ये मॉडल जटिल सहसंबंध सीखते हैं: उदाहरण के लिए, कैसे विशेषताओं और स्थान के संयोजन मूल्य को प्रभावित करते हैं।
जितना अधिक उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध होगा, मॉडल उतना ही बेहतर भविष्यवाणी कर सकेगा।

मूल रूप से, एमएल सिस्टम हजारों या लाखों पिछले लेन-देन में पैटर्न पहचानता है और उन्हें वर्तमान संपत्ति पर लागू करता है।

शोधकर्ता जोर देते हैं कि निरंतर सीखना महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे बाजार की स्थितियां बदलती हैं, एआई समय-समय पर पुनः प्रशिक्षण या पुनः कैलिब्रेट करता है।

नई बिक्री और लिस्टिंग प्रशिक्षण सेट का हिस्सा बन जाती हैं, इसलिए मॉडल अचानक ब्याज दर वृद्धि या जनसांख्यिकीय बदलाव के अनुसार अनुकूलित होता है।

यह “अनुकूली सीखना” सुनिश्चित करता है कि मूल्यांकन वर्तमान बना रहे, भले ही पुराने पूर्वानुमानक अप्रासंगिक हो जाएं।

उदाहरण के लिए, मॉर्टगेज अंडरराइटर अब एआई-संवर्धित उपकरणों का उपयोग करके निर्णयों को तेज करते हैं। CanaryAI (HouseCanary) जैसे प्लेटफ़ॉर्म नवीनतम MLS और सार्वजनिक डेटा एकत्र करते हैं ताकि वास्तविक समय में घर के मूल्य की गणना की जा सके, जिससे ऋणदाता ताजा जानकारी पर कार्रवाई कर सकें।

वे क्या-अगर विश्लेषण भी कर सकते हैं, जैसे एक बेडरूम जोड़ने जैसी काल्पनिक विशेषताओं को समायोजित करके मूल्य प्रभाव देखना।
कुल मिलाकर, एआई मॉडल स्थिर रिपोर्टों से गतिशील मूल्यांकन इंजन में बदल गए हैं जो नए इनपुट और उपयोगकर्ता प्रश्नों पर तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं।

एआई मूल्यांकन में सटीकता सुनिश्चित करना

वास्तविक समय एआई अनुमान शक्तिशाली हैं, लेकिन उनकी सटीकता मजबूत विधियों और डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करती है। प्रमुख अभ्यासों में शामिल हैं:

• निरंतर अपडेट: प्रमुख AVMs नई जानकारी आने पर स्वचालित रूप से मान पुनर्गणना करते हैं।
  उदाहरण के लिए, Zillow हर सप्ताह कई बार सभी Zestimates को ताज़ा करता है, और प्रमुख मॉडल उन्नयन नियमित रूप से लागू होते हैं।
  यह सुनिश्चित करता है कि मूल्यांकन नवीनतम बाजार की स्थिति को दर्शाए, पुराने तुलनात्मक डेटा को नहीं।

• उच्च गुणवत्ता वाले इनपुट: AVM की सटीकता केवल उसके डेटा जितनी अच्छी होती है। अधूरी या पुरानी रिकॉर्ड मॉडल को गुमराह कर सकती हैं।
  Zillow स्वयं बताता है कि विस्तृत घर के तथ्य (बेडरूम, नवीनीकरण आदि) जोड़ने से उसके अनुमान बेहतर होते हैं।
  अच्छे AVMs डेटा को मान्य और क्रॉस-चेक करते हैं (जैसे कर रिकॉर्ड को वर्तमान लिस्टिंग से मिलाना) ताकि गलत डेटा से बचा जा सके।

• मानव निगरानी: एआई के बड़े पैमाने के बावजूद, मानव विशेषज्ञता महत्वपूर्ण बनी रहती है। मॉडल ऐतिहासिक महत्व या अनूठी वास्तुकला जैसे गुणात्मक कारकों को चूक सकते हैं।
  इसलिए, एआई उपकरण मूल्यांकनकर्ताओं और विश्लेषकों के पूरक के रूप में डिज़ाइन किए गए हैं, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं।
  सर्वोत्तम अभ्यास है कि एआई को मूल्य और प्रवृत्तियों को चिन्हित करने के लिए उपयोग किया जाए, और असामान्य मामलों की समीक्षा विशेषज्ञों द्वारा की जाए।
  वास्तव में, अमेरिकी नियामक अब ऋणदाताओं से AVMs पर गुणवत्ता नियंत्रण लागू करने का आग्रह करते हैं – जिसमें स्वतंत्र परीक्षण और पक्षपात जांच शामिल है – ताकि मूल्यांकन की विश्वसनीयता और अखंडता सुनिश्चित हो सके।

• विविध डेटा स्रोत: कई प्रकार के डेटा (संरचित, भौगोलिक, दृश्य, सामाजिक) को शामिल करने से मॉडल बेहतर सामान्यीकरण कर पाता है।
  आधुनिक AVMs सार्वजनिक रिकॉर्ड, ड्रोन या सड़क की छवियां, और यहां तक कि IoT सेंसर डेटा को जोड़कर 360° दृश्य बनाते हैं।
  इन इनपुट्स को मिलाकर, एआई संकेतों के छूटने से बचाता है – एक रणनीति जिसे MIT शोधकर्ताओं ने मॉडल की सटीकता बढ़ाने के लिए उजागर किया है।

ये सभी कदम त्रुटियों को कम करने में मदद करते हैं। जब एआई मॉडल लगातार परीक्षण और समायोजन के साथ विशेषज्ञ समीक्षा के संयोजन में होते हैं, तो वे प्रभावशाली सटीकता प्राप्त करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक हालिया अध्ययन में एआई-संवर्धित मॉडलों ने 89% बिक्री मूल्य भिन्नता को समझाया – पारंपरिक हेडोनिक मॉडलों से कहीं अधिक – खरीदारों की प्राथमिकताओं को बेहतर पकड़कर।

उद्योग हितधारकों के लिए लाभ

एआई-संचालित वास्तविक समय मूल्यांकन रियल एस्टेट में स्पष्ट लाभ प्रदान करते हैं। प्रमुख लाभों में शामिल हैं:

• गति: तत्काल अनुमान समय लेने वाले मूल्यांकन की जगह लेते हैं।
  ऋणदाता और निवेशक सेकंडों में मूल्य अपडेट प्राप्त करते हैं, न कि हफ्तों में, जिससे अंडरराइटिंग और निर्णय लेने की प्रक्रिया तेज होती है।
  मॉर्टगेज पेशेवरों के लिए इसका मतलब है “तेजी से अंडरराइटिंग” और अधिक उत्तरदायी सेवा।

• सटीकता: विशाल डेटा सेटों का विश्लेषण करके, एआई मॉडल अक्सर पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
  HouseCanary बताता है कि उसके उपकरण “सटीक परिणाम” देते हैं क्योंकि वे मानव से अधिक चर का विश्लेषण करते हैं।
  व्यवहार में, त्रुटि दरें कम हैं (Zillow का ऑन-मार्केट त्रुटि लगभग 1.8%), जो खरीदारों और विक्रेताओं को विश्वास देती हैं।

• पारदर्शिता: निरंतर मूल्यांकन फीड का मतलब है कि हितधारक समय के साथ संपत्ति मूल्यों की निगरानी कर सकते हैं।
  मालिकों को अपने पोर्टफोलियो की ताज़ा तस्वीर मिलती है, और वे जल्दी प्रवृत्तियों का पता लगा सकते हैं (जैसे बाजार में गिरावट या क्षेत्रीय विकास)।
  एक विशेषज्ञ बताता है कि निवेशकों “को अपने पोर्टफोलियो के मूल्य को हमेशा, जब चाहें समझने का अवसर मिलता है।”
  यह जोखिम को कम करता है क्योंकि मूल्य निर्धारण अधिक पूर्वानुमेय हो जाता है।

• स्केलेबिलिटी: एआई हजारों संपत्तियों का एक साथ मूल्यांकन कर सकता है।
  संस्थागत निवेशक और REITs इन प्रणालियों का उपयोग अपने पूरे पोर्टफोलियो को स्वचालित रूप से ट्रैक करने के लिए करते हैं।
  यहां तक कि छोटे एजेंट और निवेशक भी लाभान्वित होते हैं: कई MLS और ब्रोकरेज प्लेटफ़ॉर्म अब अंतर्निहित मूल्यांकन API शामिल करते हैं, जो उन्नत विश्लेषण तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाते हैं।

• डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि: एआई उपकरण अक्सर विश्लेषणात्मक डैशबोर्ड के साथ आते हैं।
  उदाहरण के लिए, एक ऋण अधिकारी दो ऋण आवेदकों की तुलना एआई द्वारा प्रदान किए गए पूर्वानुमानों, पड़ोस के अपराध आंकड़ों और नवीनीकरण प्रभाव के साथ तुरंत कर सकता है।
  यह समृद्धि तेज़ बातचीत और विपणन रणनीतियों की अनुमति देती है।
  विक्रेता सीखते हैं कि छवि और विशेषताओं के एआई स्कोरिंग के कारण कितनी कर्ब अपील या नया किचन रिमॉडल वास्तविक डॉलर में जोड़ सकता है।

संक्षेप में, एआई वास्तविक समय मूल्यांकन बाजार को पुनः आकार दे रहे हैं। वे पेशेवरों और उपभोक्ताओं दोनों को तत्काल, साक्ष्य-आधारित मूल्य निर्धारण जानकारी प्रदान करते हैं, जिससे लेन-देन तेज़ और अधिक निष्पक्ष होते हैं।

जैसे कि एक रिपोर्ट निष्कर्ष निकालती है, उन्नत एआई – विशाल डेटा और मशीन लर्निंग को मिलाकर – वास्तविक समय संपत्ति मूल्यांकन को “केवल एक संभावना नहीं बल्कि एक मजबूत और विश्वसनीय वास्तविकता” बना रहा है।

भविष्य की दृष्टि

रियल एस्टेट में एआई की क्षमताएं अभी भी बढ़ रही हैं। जैसे-जैसे अधिक संपत्ति डेटा (अंतरराष्ट्रीय बाजारों सहित) उपलब्ध होगा, मॉडल और बेहतर होंगे।

विजन-भाषा एआई और अन्य नवीन तरीकों पर शोध मूल्यांकन को खरीदारों के “मन” के करीब लाने का वादा करता है – सौंदर्यशास्त्र और खरीदार भावना को इस तरह मापना जो पारंपरिक गणित नहीं कर सकता।

इस बीच, उद्योग के नेता जिम्मेदार एआई तैनाती पर जोर देते हैं। व्याख्यात्मकता और निष्पक्षता में निरंतर प्रगति यह सुनिश्चित करने का लक्ष्य रखती है कि मॉडल पारदर्शी और निष्पक्ष बने रहें – एक प्राथमिकता जिसे हाल के AVM नियामक नियमों ने रेखांकित किया है।

अंततः, पेशेवरों को उम्मीद है कि भविष्य में 24/7 मूल्यांकन फीड सामान्य होंगे। संपत्ति मालिक और निवेशक रियल एस्टेट के लिए उसी तरह की गतिशील नेट-वर्थ ट्रैकिंग का आनंद लेंगे जैसा वे पहले से ही अपने बैंकिंग ऐप्स में करते हैं।

यह बदलाव नई दक्षताएं खोलेगा: उदाहरण के लिए, स्वचालित पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन या अद्यतन संपार्श्विक मूल्यों के आधार पर गतिशील ऋण मूल्य निर्धारण।

एआई-संचालित वास्तविक समय मूल्यांकन, प्रभावी रूप से, सभी रियल एस्टेट को सूचना के संदर्भ में तरल बना रहा है। सटीक, ऑन-डिमांड मूल्य अनुमान प्रदान करके, ये उपकरण बाजार की पारदर्शिता और तरलता को बढ़ाते हैं।

परिणाम एक अधिक कुशल बाजार है जहां निर्णय – खरीद, बिक्री, ऋण या नवीनीकरण – निरंतर, डेटा-समर्थित अंतर्दृष्टि द्वारा निर्देशित होते हैं।

निष्कर्षतः, एआई पहले से ही संपत्तियों के मूल्यांकन के तरीके में क्रांति ला रहा है। निरंतर डेटा संग्रह, उन्नत मशीन लर्निंग, और छवियों तथा सामाजिक प्रवृत्तियों जैसे नवीन डेटा इनपुट के माध्यम से, आधुनिक AVMs तेज़, सटीक मूल्य अनुमान प्रदान करते हैं।

यह हितधारकों – एजेंटों और मूल्यांकनकर्ताओं से लेकर व्यक्तिगत गृहस्वामियों और निवेशकों तक – को अधिक समझदारी और तेजी से निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

जैसे-जैसे तकनीक परिपक्व होती है और डेटा और समृद्ध होता है, रियल एस्टेट मूल्यांकन पहले से कहीं अधिक सटीक, कुशल और लोकतांत्रिक बनने वाला है।