Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah cara pakar meramalkan pasaran hartanah. Alat AI masa kini menggunakan analitik ramalan – menggali data jualan sejarah, penunjuk ekonomi, dan juga sentimen media sosial – untuk meramalkan tren harga.

Sebagai contoh, Persatuan Nasional REALTOR® menyatakan bahawa model ramalan berasaskan AI boleh “menganalisis keadaan pasaran, menilai nilai hartanah, dan mengenal pasti peluang pelaburan” untuk meramalkan tren dan membuat ramalan yang tepat. Begitu juga, Morgan Stanley melaporkan bahawa AI boleh mengautomasikan 37% tugas hartanah, menghasilkan penjimatan kecekapan industri sekitar $34 bilion menjelang 2030.

Ringkasnya, AI bersedia membantu pelabur, ejen dan pembeli meramalkan di mana dan seberapa cepat harga rumah akan berubah.

Cara AI Meramalkan Tren Harga

Model ramalan AI belajar daripada set data besar untuk mengenal pasti corak harga. Biasanya, model dilatih menggunakan data jualan rumah sejarah dan indeks perumahan bersama ciri seperti lokasi, saiz, dan umur.

Ia juga mungkin merangkumi data makro – kadar faedah, inflasi dan pertumbuhan pekerjaan tempatan – serta input tidak berstruktur seperti teks dalam senarai hartanah atau imej satelit.

Sebagai contoh, JLL Research menekankan bahawa kes penggunaan AI utama termasuk “pemodelan dan ramalan harga” dan juga pemprosesan data “imej satelit” untuk penilaian. Dalam praktiknya, AI hartanah mungkin mengambil puluhan input (harga lalu, statistik jenayah, kualiti sekolah, dan lain-lain), menggunakan algoritma seperti model regresi, hutan keputusan atau rangkaian neural, dan menghasilkan ramalan tahap harga masa depan atau tren kejiranan.

Untuk merumuskan sumber data utama:

• Jualan & Penilaian Sejarah: Rekod awam jualan rumah lalu, sewa dan nilai penilaian. Sistem AI melatih pada siri masa ini untuk mempelajari kadar penghargaan tempatan.
• Penunjuk Ekonomi: Kadar faedah, pertumbuhan KDNK, angka pekerjaan dan aktiviti pembinaan – semua ini memacu permintaan. Model menyerap data ini untuk mengukur momentum pasaran.
• Lokasi & Demografi: Ciri kejiranan seperti penarafan sekolah, akses pengangkutan, jenayah dan pergeseran populasi sangat mempengaruhi nilai. AI mengaitkan ini dengan perubahan harga.
• Geospatial & Imej: Imej satelit dan pandangan jalan boleh mendedahkan kepadatan pembangunan atau kualiti perumahan. Teknik penglihatan AI moden mengekstrak ciri (contoh: penutup pokok, keadaan rumah) untuk ramalan.
• Isyarat Pasaran: Tren carian dalam talian, sentimen pengguna, dan permintaan sewa dari platform juga memberi input kepada model AI untuk gambaran yang lebih lengkap.

Dengan menggabungkan data ini, alat AI boleh “meramalkan pergerakan pasaran” dengan lebih pantas berbanding kaedah tradisional. Contohnya, ia mungkin mengesan bahawa peningkatan pekerjaan di sesebuah bandar boleh menandakan pertumbuhan harga rumah yang lebih cepat di situ, atau lebihan penyenaraian di kawasan lain mungkin meramalkan perlahan harga pada masa depan.

AI sentiasa melatih semula berdasarkan data baru, yang membantu ia mengemas kini ramalan seiring perubahan keadaan pasaran.

>>> Klik untuk lihat maklumat lanjut tentang: Penilaian Hartanah Pintar AI

Kes Penggunaan AI dalam Ramalan Harga

• Model Penilaian Automatik (AVM): Platform seperti Zestimate oleh Zillow menggunakan AI untuk menganggarkan nilai rumah secara segera. Zillow melaporkan bahawa AVM berasaskan AI mereka adalah “inti” yang membantu lebih 200 juta pengguna bulanan melihat nilai hartanah anggaran.
  Begitu juga, portal hartanah (Redfin, Realtor.com) menawarkan anggaran harga berasaskan pembelajaran mesin yang dikemas kini secara masa nyata.
• Platform Ramalan Pasaran: Syarikat seperti HouseCanary, CoreLogic dan Moody’s Analytics (CommercialEdge) menerbitkan laporan pasaran yang dipertingkatkan AI. Contohnya, ramalan suku ketiga 2025 HouseCanary menggunakan model AI mereka untuk meramalkan harga rumah keluarga tunggal di AS naik ~3% tahun ke tahun, sambil menyorot beberapa kawasan yang sedang menurun suhu pasaran.
  Alat ini membolehkan pelabur dan pemaju menjejak arah harga yang dijangka.
• Analisis Pelaburan & Risiko: Pelabur institusi menggunakan AI untuk mengenal pasti kawasan kejiranan yang sedang berkembang. AI mungkin mengimbas data seluruh bandar untuk menandakan kawasan dengan sewa meningkat atau aset yang kurang harga, membantu keputusan beli/jual.
  Pemberi pinjaman hartanah juga menjalankan model kredit AI yang mengambil kira jangkaan harga masa depan untuk risiko gadai janji.
• Perancangan Komersial & Bandar: Dalam sektor hartanah komersial (CRE), model AI meramalkan permintaan ruang pejabat atau runcit dengan menganalisis tren ekonomi dan data serantau.
  Perancang bandar menggunakan ramalan AI (digabungkan dengan imej satelit) untuk meramalkan bagaimana projek infrastruktur akan mempengaruhi nilai tempatan.
• Alat Global dan Serantau: Ramalan AI bersifat antarabangsa. Contohnya, firma PropTech China menggunakan pangkalan data hartanah domestik yang besar untuk meramalkan harga kondominium tempatan, manakala beberapa bank Eropah menggunakan model AI untuk melaraskan harga pinjaman berdasarkan penghargaan rumah yang diramalkan.
  (Walaupun nama khusus berbeza mengikut negara, pendekatan AI asas adalah serupa di seluruh dunia.)

Manfaat Ramalan Berpandukan AI

Ramalan harga berasaskan AI menawarkan beberapa kelebihan berbanding kaedah tradisional:

• Kelajuan dan Skala: Model AI boleh memproses berjuta-juta titik data dalam beberapa saat. Ini bermakna platform boleh mengemas kini ramalan harga merentasi ribuan kod pos atau kejiranan dengan segera, jauh lebih pantas daripada analisis manual.
• Kedalaman Data: AI boleh mengintegrasi data bukan tradisional (imej jalan, media sosial, sensor IoT) yang mungkin terlepas pandang oleh manusia.
  Contohnya, menganalisis imej Google Street View membantu model menilai kualiti kejiranan, yang meningkatkan ketepatan harga.
• Objektiviti: Pembelajaran mesin menggunakan corak sejarah dan data semasa untuk membuat ramalan, yang membantu mengurangkan bias manusia.
  Seperti yang dinyatakan dalam blog industri, penilaian AI boleh menjadi “tidak berat sebelah” dan konsisten, meningkatkan kepercayaan terhadap model harga.
• Peningkatan Pengambilan Keputusan: Ramalan masa nyata membantu ejen dan pelabur bertindak pantas. Jika AI menandakan harga di kawasan metro akan naik, pemaju mungkin mempercepatkan projek; jika AI meramalkan penurunan, pemilik rumah mungkin menunggu untuk menjual.
  Dengan “memproses set data besar untuk pandangan pasaran yang boleh diambil tindakan,” AI membantu pihak berkepentingan mengatasi dinamik pasaran.
• Penjimatan Kecekapan: Seperti yang disebut, Morgan Stanley menganggarkan automasi analitik rutin dan penilaian boleh melancarkan lebih sepertiga tugas hartanah, menghasilkan penjimatan industri sekitar $34 bilion menjelang 2030.
  Dalam praktik, ini bermakna AI membebaskan ejen dan penganalisis untuk fokus pada strategi dan pelanggan, bukan hanya lembaran kerja.

Cabaran dan Pertimbangan

Walaupun berpotensi, ramalan AI mempunyai had dan mesti digunakan dengan berhati-hati:

• Kualiti Data & Bias: Pembelajaran mesin hanya sehebat data yang digunakan. Data hartanah sejarah boleh mengandungi bias (contohnya, jualan yang kurang dilaporkan di beberapa kawasan). Zillow memberi amaran bahawa model AI boleh “mengulangi dan mungkin memburukkan bias” dalam data pasaran hartanah.
  Data yang tidak tepat atau tidak lengkap (seperti rekod jualan yang hilang) boleh mempengaruhi ketepatan ramalan.
• Kerumitan Pasaran: Pasaran hartanah bergantung pada politik, kadar faedah, dan tingkah laku manusia yang boleh berubah secara tiba-tiba. Model AI yang dilatih pada tren lalu mungkin terlepas perubahan tidak dijangka (contohnya, perubahan undang-undang cukai secara mendadak atau pandemik).
  Model mesti sentiasa dikemas kini dan disahkan.
• Pengawasan Manusia Diperlukan: Pakar menasihatkan agar ramalan AI tidak diambil secara membuta tuli. CBRE menyatakan bahawa “mesin boleh memproses data dan mengenal pasti corak, tetapi manusia yang memahami konteks lebih luas”.
  Dengan kata lain, AI memberikan isyarat, tetapi penganalisis berpengalaman harus mentafsirnya. Pengetahuan tempatan (contohnya berita tentang kampus teknologi baru) mungkin penting untuk mengesahkan output AI.
• Isu Peraturan dan Etika: Semakin banyak, pengawal selia memeriksa penggunaan AI dalam kewangan dan hartanah. Isu seperti privasi (penggunaan data peribadi), keadilan (mengelakkan ketidakadilan terhadap kumpulan tertentu), dan ketelusan (menjelaskan bagaimana AI membuat ramalan) adalah kebimbangan yang semakin meningkat.
  Industri mesti memantau piawaian yang berkembang untuk memastikan AI digunakan secara bertanggungjawab.
• Overfitting & Ketidakpastian: Risiko model AI yang kompleks ialah overfitting (menemui corak yang sebenarnya rawak). Jika AI terlalu menyesuaikan data lalu, ramalan masa depannya mungkin tidak tepat.
  Pembangun mengurangkan risiko ini dengan teknik seperti cross-validation, tetapi ketidakpastian tetap ada.

Masa Depan AI dalam Hartanah

Ramalan berasaskan AI akan menjadi lebih berkuasa. Model masa depan mungkin menggabungkan AI generatif dan sistem berasaskan agen untuk mensimulasikan senario pasaran (“bagaimana jika kadar faedah naik 1%?”) dalam bahasa semula jadi.

Integrasi dengan sensor bandar pintar dan daftar hartanah berasaskan blockchain boleh menyediakan isyarat pasaran masa nyata.

Penyelidikan JLL menyatakan lebih 700 firma PropTech (sekitar 10% daripada startup) sudah membina penyelesaian AI, dan ekosistem ini berkembang pesat. Apabila agen AI menjadi lebih autonomi (merancang, menyesuaikan, belajar), kita mungkin melihat bot pelaburan peribadi yang menyesuaikan portfolio hartanah anda berdasarkan tren yang diramalkan.

Namun, pakar menegaskan AI akan melengkapkan – bukan menggantikan – pengambilan keputusan manusia. Akhirnya, pertimbangan etika dan pengetahuan tempatan diperlukan untuk membimbing alat berkuasa ini.

Apabila digunakan dengan bijak, ramalan harga AI boleh memberikan pembeli, penjual dan pelabur gambaran yang lebih jelas tentang arah pasaran, membantu mereka membuat keputusan pada masa yang tepat dan berinformasi.