Akili bandia (AI) inabadilisha jinsi wataalamu wanavyotabiri masoko ya mali isiyohamishika. Vifaa vya AI vya leo hutumia uchambuzi wa utabiri – kuchimba data za mauzo ya zamani, viashiria vya kiuchumi, na hata hisia za mitandao ya kijamii – kutabiri mwelekeo wa bei.

Kwa mfano, Chama cha Kitaifa cha REALTORS® kinabainisha kuwa mifano ya utabiri inayotumia AI inaweza “kuchambua hali za soko, kutathmini thamani za mali, na kubaini fursa za uwekezaji” ili kutabiri mwelekeo na kutoa utabiri sahihi. Vivyo hivyo, Morgan Stanley inaripoti kuwa AI inaweza kuendesha kazi 37% za mali isiyohamishika kwa njia ya kiotomatiki, ikileta ongezeko la ufanisi wa takriban dola bilioni 34 katika sekta hiyo ifikapo 2030.

Kwa kifupi, AI iko tayari kusaidia wawekezaji, mawakala na wanunuzi kutabiri wapi na kwa kasi gani bei za nyumba zitabadilika.

Jinsi AI Inavyotabiri Mwelekeo wa Bei

Mifano ya utabiri ya AI hujifunza kutoka kwa seti kubwa za data kugundua mifumo ya bei. Kawaida, mfano huandaliwa kwa data za mauzo ya nyumba za zamani na viashiria vya makazi pamoja na vipengele kama eneo, ukubwa, na umri.

Inaweza pia kujumuisha data za macro – viwango vya riba, mfumuko wa bei na ukuaji wa ajira wa eneo – pamoja na pembejeo zisizo na muundo kama maandishi katika orodha za mali au picha za satelaiti.

Kwa mfano, Utafiti wa JLL unaonyesha kuwa matumizi makuu ya AI ni pamoja na “ufafanuzi wa bei na utabiri” na hata usindikaji wa data za “picha za satelaiti” kutathmini thamani. Kwa vitendo, AI ya mali isiyohamishika inaweza kuchukua pembejeo kadhaa (bei za zamani, takwimu za uhalifu, ubora wa shule, n.k.), kutumia algoriti kama mifano ya regression, misitu ya maamuzi au mitandao ya neva, na kutoa utabiri wa viwango vya bei za baadaye au mwelekeo wa mtaa.

Kwa muhtasari, vyanzo vikuu vya data ni:

• Mauzo ya Zamani na Thamani: Rekodi za umma za mauzo ya nyumba za zamani, kodi na thamani za tathmini. Mifumo ya AI hujifunza kutoka kwa mfululizo huu wa data ili kuelewa viwango vya ongezeko la thamani za eneo.
• Viashiria vya Kiuchumi: Viwango vya riba, ukuaji wa Pato la Taifa (GDP), takwimu za ajira na shughuli za ujenzi – vyote vinaendesha mahitaji. Mifano huchukua haya kuamua kasi ya soko.
• Eneo na Takwimu za Watu: Vipengele vya mtaa kama viwango vya shule, upatikanaji wa usafiri, uhalifu na mabadiliko ya idadi ya watu vinaathiri thamani kwa nguvu. AI huunganisha haya na mabadiliko ya bei.
• Ramani na Picha: Picha za satelaiti na mitazamo ya mtaa zinaweza kuonyesha msongamano wa maendeleo au ubora wa makazi. Mbinu za kisasa za kuona AI hutambua vipengele (kama vile mfuniko wa miti, hali ya nyumba) kwa ajili ya utabiri.
• Alama za Soko: Mwelekeo wa utafutaji mtandaoni, hisia za watumiaji, na mahitaji ya kodi kutoka majukwaa pia hutoa data kwa mifano ya AI kwa picha kamili zaidi.

Kwa kuunganisha data hizi, zana za AI zinaweza “kutabiri mabadiliko ya soko” kwa kasi zaidi kuliko mbinu za jadi. Kwa mfano, zinaweza kugundua kuwa ongezeko la ajira katika jiji linaweza kuashiria ukuaji wa haraka wa bei za nyumba hapo, au kuwa wingi wa orodha katika eneo lingine linaweza kutabiri kupungua kwa kasi ya bei baadaye.

AI hujifunza tena mara kwa mara kwa data mpya, ambayo husaidia kusasisha utabiri kadri hali za soko zinavyobadilika.

>>> Bonyeza kuona maelezo zaidi kuhusu: Uthamini wa Mali Isiyohamishika kwa AI

Matumizi ya AI katika Utabiri wa Bei

• Mifano ya Thamani ya Kiotomatiki (AVMs): Majukwaa kama Zestimate ya Zillow hutumia AI kukadiria thamani za nyumba papo hapo. Zillow inaripoti kuwa AVM yake inayotumia AI ni “kiini” cha kusaidia watumiaji zaidi ya milioni 200 kila mwezi kuona makadirio ya thamani za mali.
  Vivyo hivyo, tovuti za mali isiyohamishika (Redfin, Realtor.com) hutoa makadirio ya bei yanayotegemea mashine yanayosasishwa kwa wakati halisi.
• Majukwaa ya Utabiri wa Soko: Kampuni kama HouseCanary, CoreLogic na Moody’s Analytics (CommercialEdge) huchapisha ripoti za soko zilizoimarishwa na AI. Kwa mfano, utabiri wa robo ya tatu wa 2025 wa HouseCanary ulitumia mifano yake ya AI kutabiri ongezeko la takriban 3% kwa bei za nyumba za familia moja nchini Marekani mwaka hadi mwaka, huku ukionyesha baadhi ya maeneo yanapoa.
  Zana hizi husaidia wawekezaji na waendelezaji kufuatilia mwelekeo wa bei.
• Uchambuzi wa Uwekezaji na Hatari: Wawekezaji wa taasisi hutumia AI kugundua maeneo yanayochipuka. AI inaweza kuchambua data za jiji lote kuonyesha maeneo yenye kodi zinazoongezeka au mali zisizothaminiwa ipasavyo, kusaidia maamuzi ya kununua/kuuza.
  Wakopeshaji wa mali pia hutumia mifano ya mkopo ya AI inayochukua matarajio ya bei za baadaye kwa ajili ya hatari za mikopo.
• Mipango ya Biashara na Miji: Katika sekta ya mali isiyohamishika ya biashara (CRE), mifano ya AI hutabiri mahitaji ya ofisi au nafasi za rejareja kwa kuchambua mwelekeo wa kiuchumi na data za kanda.
  Wapangaji wa miji hutumia utabiri wa AI (pamoja na picha za satelaiti) kutabiri jinsi miradi ya miundombinu itakavyoathiri thamani za eneo.
• Zana za Kimataifa na Kanda: Utabiri wa AI ni wa kimataifa. Kwa mfano, kampuni za PropTech za China hutumia hifadhidata kubwa za mali za ndani kutabiri bei za kondomu za eneo, wakati baadhi ya benki za Ulaya hutumia mifano ya AI kurekebisha bei za mikopo kulingana na matarajio ya ongezeko la thamani za nyumba.
  (Ingawa majina maalum yanatofautiana kwa nchi, mbinu ya msingi ya AI ni sawa duniani kote.)

Manufaa ya Utabiri Unaotegemea AI

Utambuzi wa bei unaotegemea AI una faida kadhaa ikilinganishwa na mbinu za jadi:

• Uharaka na Upana: Mifano ya AI inaweza kuchakata mamilioni ya pointi za data kwa sekunde. Hii inamaanisha majukwaa yanaweza kusasisha utabiri wa bei kwa haraka katika maeneo elfu kadhaa au mtaa, kwa kasi zaidi kuliko uchambuzi wa mikono.
• Uchambuzi wa Kina wa Data: AI inaweza kuunganisha data zisizo za kawaida (picha za mtaa, mitandao ya kijamii, sensa za IoT) ambazo binadamu wanaweza kupuuzia.
  Kwa mfano, kuchambua picha za Google Street View kunaweza kusaidia mfano kubaini ubora wa mtaa, na hivyo kuboresha usahihi wa bei.
• Uhakika wa Maamuzi: Mashine hujifunza mifumo ya zamani na data za sasa kutabiri, ambayo husaidia kupunguza upendeleo wa binadamu.
  Kama blogu moja ya sekta inavyosema, tathmini za AI zinaweza kuwa “zisizo na upendeleo” na thabiti, ikiongeza imani katika mifano ya bei.
• Uboreshaji wa Maamuzi: Utabiri wa wakati halisi husaidia mawakala na wawekezaji kufanya maamuzi haraka. Ikiwa AI itaonyesha bei za eneo la mji zitapanda, waendelezaji wanaweza kuharakisha miradi; ikiwa AI itabiri kushuka, wamiliki wa nyumba wanaweza kusubiri kuuza.
  Kwa “kuchakata seti kubwa za data kwa maarifa ya soko yanayoweza kutekelezeka,” AI husaidia washikadau kuwa mbele ya mabadiliko ya soko.
• Kuongeza Ufanisi: Kama ilivyoelezwa, Morgan Stanley inakadiria kuwa kuendesha kiotomatiki uchambuzi wa kawaida na tathmini kunaweza kuokoa zaidi ya theluthi moja ya kazi za mali isiyohamishika, na kuleta akiba ya takriban dola bilioni 34 ifikapo 2030.
  Kwa vitendo, hii inamaanisha AI inaweza kuachilia mawakala na wachambuzi kuzingatia mikakati na wateja badala ya kazi za karatasi.

Changamoto na Mambo ya Kuzingatia

Licha ya ahadi, utabiri wa AI una changamoto na unapaswa kutumika kwa uangalifu:

• Ubora wa Data na Upendeleo: Mashine hujifunza kwa data zake. Data za zamani za mali isiyohamishika zinaweza kuwa na upendeleo (mfano, mauzo yasiyoripotiwa vizuri katika maeneo fulani). Zillow inatabiri kuwa mifano ya AI inaweza “kuzalisha na kuongezea upendeleo” kwenye data za soko la makazi.
  Data zisizo sahihi au zisizokamilika (kama rekodi za mauzo zilizokosekana) zinaweza kupotosha utabiri.
• Ugumu wa Masoko: Masoko ya makazi yanategemea siasa, viwango vya riba, na tabia za binadamu zinazobadilika ghafla. Mifano ya AI iliyofunzwa kwa mwelekeo wa zamani inaweza kukosa mabadiliko yasiyotegemewa (mfano, mabadiliko ya ghafla ya sheria za kodi au janga).
  Mifano inapaswa kusasishwa na kuthibitishwa mara kwa mara.
• Uangalizi wa Binadamu Unahitajika: Wataalamu wanashauri kuwa utabiri wa AI usichukuliwe bila kuchambua. CBRE inasema kuwa “mashine inaweza kuchakata data na kugundua mifumo, lakini ni binadamu anayelewa muktadha mpana”.
  Kwa maneno mengine, AI hutoa ishara, lakini wachambuzi wenye uzoefu wanapaswa kuzitafsiri. Maarifa ya eneo (mfano, habari za kituo kipya cha teknolojia) yanaweza kuwa muhimu kuthibitisha matokeo ya AI.
• Masuala ya Kisheria na Maadili: Wanaodhibiti sekta wanazidi kuangalia matumizi ya AI katika fedha na makazi. Masuala kama faragha (matumizi ya data binafsi), usawa (kuepuka kuathiri makundi fulani vibaya), na uwazi (kueleza jinsi AI inavyofikia utabiri) ni changamoto zinazojitokeza.
  Sekta inapaswa kufuatilia viwango vinavyobadilika kuhakikisha AI inatumiwa kwa uwajibikaji.
• Kuzidi Kufitikia na Kutokuwa na Hakika: Hatari ya mifano tata ya AI ni kuzidi kufitikia (kutambua mifumo ambayo ilikuwa bahati tu). Ikiwa AI itazidi kufitikia data za zamani, utabiri wake wa baadaye unaweza kuwa mbaya.
  Waendelezaji hutumia mbinu kama uthibitishaji wa msalaba kupunguza hili, lakini kutokuwa na uhakika bado kunaendelea kuwepo.

Mustakabali wa AI katika Mali Isiyohamishika

Utabiri unaotegemea AI utaongezeka nguvu zaidi. Mifano ya baadaye inaweza kuunganisha AI ya kizazi na mifumo ya mawakala kuiga hali za soko (“je, viwango vya riba vikiongezeka kwa 1%?”) kwa lugha ya asili.

Uunganisho na sensa za miji smart na rejista za mali za blockchain unaweza kutoa ishara za soko kwa wakati halisi.

Utafiti wa JLL unaonyesha kuwa zaidi ya kampuni 700 za PropTech (takriban 10% ya startups) tayari zinajenga suluhisho za AI, na mfumo huu unakua kwa kasi. Kadri mawakala wa AI wanavyokuwa huru zaidi (kupanga, kubadilika, kujifunza), tunaweza hata kuona roboti za uwekezaji binafsi zinazobadilisha mkusanyiko wako wa mali isiyohamishika kulingana na mwelekeo unaotabiriwa.

Hata hivyo, wataalamu wanasisitiza kuwa AI itasaidia – si kuchukua nafasi ya – maamuzi ya binadamu. Mwisho wa siku, masuala ya maadili na maarifa ya eneo yatakuwa muhimu kuongoza zana hizi zenye nguvu.

Ikiwa itatumika kwa busara, utabiri wa bei unaotegemea AI unaweza kuwapa wanunuzi, wauzaji na wawekezaji mtazamo bora wa mwelekeo wa soko, kuwasaidia kufanya maamuzi kwa wakati unaofaa na kwa taarifa zaidi.