ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญใช้ในการพยากรณ์ตลาดอสังหาริมทรัพย์ เครื่องมือ AI ในปัจจุบันใช้ การวิเคราะห์เชิงทำนาย โดยการขุดข้อมูลการขายในอดีต ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และแม้แต่ความรู้สึกในโซเชียลมีเดีย เพื่อทำนายแนวโน้มราคา

ตัวอย่างเช่น สมาคมนายหน้าอสังหาริมทรัพย์แห่งชาติ (National Association of REALTORS®) ระบุว่าโมเดลทำนายที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถ “วิเคราะห์สภาพตลาด ประเมินมูลค่าทรัพย์สิน และระบุโอกาสการลงทุน” เพื่อ ทำนายแนวโน้มและให้การพยากรณ์ที่แม่นยำ เช่นเดียวกับที่ Morgan Stanley รายงานว่า AI อาจช่วยทำงานอสังหาริมทรัพย์ได้ถึง 37% โดยสร้างประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมมูลค่าประมาณ 34 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030

โดยสรุป AI พร้อมช่วยให้นักลงทุน ตัวแทน และผู้ซื้อคาดการณ์ได้ว่าราคาบ้านจะเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางใดและรวดเร็วเพียงใด

วิธีที่ AI ทำนายแนวโน้มราคา

โมเดลพยากรณ์ AI เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบราคา โดยทั่วไปโมเดลจะถูกฝึกด้วยข้อมูลการขายบ้านในอดีตและดัชนีที่อยู่อาศัย พร้อมกับคุณลักษณะต่างๆ เช่น ทำเล ขนาด และอายุของบ้าน

นอกจากนี้ยังอาจรวมข้อมูลมหภาค เช่น อัตราดอกเบี้ย อัตราเงินเฟ้อ และการเติบโตของการจ้างงานในพื้นที่ รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความในประกาศขายบ้านหรือภาพถ่ายดาวเทียม

ตัวอย่างเช่น JLL Research เน้นว่าเคสการใช้งาน AI ชั้นนำรวมถึง “การสร้างแบบจำลองราคาและการทำนาย” และแม้แต่การประมวลผลข้อมูล “ภาพถ่ายดาวเทียม” เพื่อการประเมินค่า ในทางปฏิบัติ AI ด้านอสังหาริมทรัพย์อาจใช้ข้อมูลหลายสิบรายการ (ราคาที่ผ่านมา สถิติอาชญากรรม คุณภาพโรงเรียน ฯลฯ) ใช้อัลกอริทึม เช่น โมเดลการถดถอย ป่าเชิงตัดสินใจ หรือโครงข่ายประสาทเทียม และส่งออกการพยากรณ์ระดับราคาหรือแนวโน้มในย่านนั้นๆ

สรุปแหล่งข้อมูลสำคัญ:

• ข้อมูลการขายและการประเมินมูลค่าในอดีต: บันทึกสาธารณะของการขายบ้าน ค่าเช่า และมูลค่าประเมิน AI ใช้ข้อมูลชุดเวลานี้เพื่อเรียนรู้อัตราการเพิ่มมูลค่าในพื้นที่
• ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ: อัตราดอกเบี้ย การเติบโตของ GDP ตัวเลขการจ้างงาน และกิจกรรมก่อสร้าง ล้วนเป็นตัวขับเคลื่อนความต้องการ โมเดลจะนำข้อมูลเหล่านี้มาวัดแรงขับเคลื่อนของตลาด
• ทำเลและประชากรศาสตร์: ลักษณะของย่าน เช่น คะแนนโรงเรียน การเข้าถึงระบบขนส่ง อัตราอาชญากรรม และการเปลี่ยนแปลงประชากร มีผลต่อมูลค่า AI จะเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้กับการเปลี่ยนแปลงราคา
• ข้อมูลภูมิศาสตร์และภาพถ่าย: ภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถนนสามารถแสดงความหนาแน่นของการพัฒนา หรือคุณภาพที่อยู่อาศัย เทคนิควิสัยทัศน์ AI สมัยใหม่จะดึงคุณลักษณะ เช่น การปกคลุมด้วยต้นไม้ สภาพบ้าน เพื่อใช้ในการพยากรณ์
• สัญญาณตลาด: แนวโน้มการค้นหาออนไลน์ ความรู้สึกของผู้บริโภค และความต้องการเช่าจากแพลตฟอร์มต่างๆ ก็เป็นข้อมูลป้อนเข้าให้โมเดล AI เพื่อภาพรวมที่ครบถ้วน

ด้วยการผสานข้อมูลเหล่านี้ เครื่องมือ AI สามารถ “ทำนายการเปลี่ยนแปลงของตลาด” ได้รวดเร็วกว่าวิธีดั้งเดิมมาก เช่น อาจตรวจพบว่าการจ้างงานที่เพิ่มขึ้นในเมืองใดเมืองหนึ่งอาจบ่งชี้ว่าราคาบ้านจะเติบโตเร็วขึ้น หรือการมีประกาศขายมากเกินไปในพื้นที่อื่นอาจทำนายราคาชะลอตัวในอนาคต

AI จะฝึกฝนตัวเองใหม่อย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลใหม่ ซึ่งช่วยให้ ปรับปรุงการพยากรณ์ ตามสภาพตลาดที่เปลี่ยนแปลง

>>> คลิกเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ: การประเมินมูลค่าทรัพย์สินด้วยปัญญาประดิษฐ์

กรณีการใช้งาน AI ในการพยากรณ์ราคา

• โมเดลประเมินมูลค่าอัตโนมัติ (AVMs): แพลตฟอร์มอย่าง Zillow’s Zestimate ใช้ AI เพื่อประเมินมูลค่าบ้านทันที Zillow รายงานว่า AVM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็น “หัวใจสำคัญ” ที่ช่วยผู้ใช้กว่า 200 ล้านคนต่อเดือนเห็นมูลค่าทรัพย์สินโดยประมาณ
  ในทำนองเดียวกัน พอร์ทัลอสังหาริมทรัพย์ (Redfin, Realtor.com) ก็มีการประเมินราคาที่อัปเดตแบบเรียลไทม์โดยใช้ ML
• แพลตฟอร์มพยากรณ์ตลาด: บริษัทอย่าง HouseCanary, CoreLogic และ Moody’s Analytics (CommercialEdge) เผยแพร่รายงานตลาดที่เสริมด้วย AI เช่น การพยากรณ์ไตรมาส 3 ปี 2025 ของ HouseCanary ใช้โมเดล AI ทำนายราคาบ้านเดี่ยวในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นประมาณ 3% ต่อปี พร้อมชี้ว่าบางพื้นที่เริ่มเย็นตัวลง
  เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักลงทุนและผู้พัฒนาติดตามทิศทางราคาที่คาดการณ์ไว้
• การวิเคราะห์การลงทุนและความเสี่ยง: นักลงทุนสถาบันใช้ AI เพื่อค้นหาย่านที่กำลังเติบโต AI อาจสแกนข้อมูลทั่วเมืองเพื่อระบุพื้นที่ที่ค่าเช่าเพิ่มขึ้นหรือทรัพย์สินราคาต่ำกว่าความเป็นจริง ช่วยในการตัดสินใจซื้อ/ขาย
  ผู้ให้กู้สินเชื่อก็ใช้โมเดลเครดิต AI ที่คำนึงถึงการคาดการณ์ราคาบ้านในอนาคตเพื่อประเมินความเสี่ยง
• อสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์และการวางผังเมือง: ในภาคอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์ (CRE) โมเดล AI ทำนายความต้องการพื้นที่สำนักงานหรือค้าปลีกโดยวิเคราะห์แนวโน้มเศรษฐกิจและข้อมูลภูมิภาค
  นักวางผังเมืองใช้การพยากรณ์ AI (ควบคู่กับภาพถ่ายดาวเทียม) เพื่อทำนายผลกระทบของโครงการโครงสร้างพื้นฐานต่อมูลค่าท้องถิ่น
• เครื่องมือระดับโลกและภูมิภาค: การพยากรณ์ด้วย AI มีการใช้งานทั่วโลก เช่น บริษัท PropTech ในจีนใช้ฐานข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ขนาดใหญ่ในประเทศเพื่อทำนายราคาคอนโดในพื้นที่ ขณะที่ธนาคารยุโรปบางแห่งใช้โมเดล AI ปรับราคาสินเชื่อตามการคาดการณ์มูลค่าบ้าน
  (แม้ชื่อเฉพาะจะแตกต่างกันในแต่ละประเทศ แต่แนวทาง AI พื้นฐานเหมือนกันทั่วโลก)

ประโยชน์ของการพยากรณ์ด้วย AI

การทำนายราคาด้วย AI มีข้อดีหลายประการเมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิม:

• ความรวดเร็วและขนาด: โมเดล AI สามารถประมวลผลข้อมูลนับล้านจุดได้ในเวลาไม่กี่วินาที ซึ่งหมายความว่าแพลตฟอร์มสามารถอัปเดตการพยากรณ์ราคาทั่วรหัสไปรษณีย์หรือย่านต่างๆ ได้ทันที เร็วกว่าการวิเคราะห์ด้วยมืออย่างมาก
• ความลึกของข้อมูล: AI สามารถผสานข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น ภาพถนน โซเชียลมีเดีย และเซ็นเซอร์ IoT ที่มนุษย์อาจมองข้าม
  ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ภาพ Google Street View ช่วยให้โมเดลประเมินคุณภาพย่าน ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำของราคา
• ความเป็นกลาง: การเรียนรู้ของเครื่องใช้รูปแบบในอดีตและข้อมูลปัจจุบันเพื่อทำนาย ซึ่งช่วยลดอคติของมนุษย์
  ตามบล็อกอุตสาหกรรมหนึ่งกล่าวว่า การประเมินด้วย AI สามารถเป็น “ปราศจากอคติ” และสม่ำเสมอ เพิ่มความน่าเชื่อถือในโมเดลราคา
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: การพยากรณ์แบบเรียลไทม์ช่วยให้ตัวแทนและนักลงทุนเคลื่อนไหวได้รวดเร็ว หาก AI แจ้งว่าราคาพื้นที่เมืองกำลังจะเพิ่มขึ้น ผู้พัฒนาอาจเร่งโครงการ แต่ถ้า AI คาดการณ์ราคาจะลด เจ้าของบ้านอาจรอขาย
  ด้วยการ “ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง” AI ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นำหน้าความเปลี่ยนแปลงของตลาด
• ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: ตามที่กล่าวไว้ Morgan Stanley ประเมินว่าการทำงานวิเคราะห์และประเมินมูลค่าอัตโนมัติอาจช่วยลดงานอสังหาริมทรัพย์ได้มากกว่าหนึ่งในสาม สร้างการประหยัดในอุตสาหกรรมประมาณ 34 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030
  ในทางปฏิบัติ หมายความว่า AI ช่วยให้ตัวแทนและนักวิเคราะห์มีเวลามากขึ้นสำหรับกลยุทธ์และลูกค้า แทนที่จะจมอยู่กับสเปรดชีต

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้จะมีศักยภาพสูง แต่การพยากรณ์ด้วย AI ก็มีข้อจำกัดและต้องใช้อย่างระมัดระวัง:

• คุณภาพข้อมูลและอคติ: การเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูล ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ในอดีตอาจมีอคติฝังอยู่ (เช่น การรายงานการขายที่ต่ำกว่าความเป็นจริงในบางพื้นที่) Zillow เตือนว่าโมเดล AI อาจ “ทำซ้ำและเพิ่มอคติ” ในข้อมูลตลาดอสังหาริมทรัพย์
  ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วน (เช่น บันทึกการขายที่ขาดหาย) อาจทำให้การพยากรณ์คลาดเคลื่อน
• ความซับซ้อนของตลาด: ตลาดที่อยู่อาศัยขึ้นอยู่กับการเมือง อัตราดอกเบี้ย และพฤติกรรมมนุษย์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โมเดล AI ที่ฝึกด้วยแนวโน้มในอดีตอาจพลาดการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิด (เช่น การเปลี่ยนแปลงกฎหมายภาษีอย่างกะทันหัน หรือการระบาดใหญ่)
  โมเดลต้องได้รับการอัปเดตและตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
• ต้องมีการดูแลจากมนุษย์: ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าการพยากรณ์ AI ไม่ควรถูกนำมาใช้โดยไม่ไตร่ตรอง CBRE ระบุว่า “เครื่องจักรสามารถประมวลผลข้อมูลและระบุรูปแบบได้ แต่ต้องใช้มนุษย์ในการเข้าใจบริบทโดยรวม”
  กล่าวคือ AI ให้สัญญาณ แต่ผู้วิเคราะห์ที่มีประสบการณ์ควรตีความ ความรู้ท้องถิ่น (เช่น ข่าวเกี่ยวกับแคมปัสเทคโนโลยีใหม่) อาจมีความสำคัญในการตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI
• ประเด็นด้านกฎระเบียบและจริยธรรม: หน่วยงานกำกับดูแลให้ความสนใจ AI ในการเงินและที่อยู่อาศัยมากขึ้น ปัญหาเช่น ความเป็นส่วนตัว (การใช้ข้อมูลส่วนบุคคล) ความเป็นธรรม (หลีกเลี่ยงการเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง) และความโปร่งใส (การอธิบายวิธีที่ AI ได้มาซึ่งการพยากรณ์) เป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น
  อุตสาหกรรมต้องติดตามมาตรฐานที่พัฒนาเพื่อให้มั่นใจว่า AI ถูกใช้อย่างรับผิดชอบ
• การฟิตเกินและความไม่แน่นอน: ความเสี่ยงของโมเดล AI ที่ซับซ้อนคือ การฟิตเกิน (ค้นหารูปแบบที่เป็นเพียงความบังเอิญ) หาก AI ฟิตเกินกับข้อมูลในอดีต การพยากรณ์ในอนาคตอาจผิดพลาด
  นักพัฒนาจะลดความเสี่ยงนี้ด้วยเทคนิคเช่น การตรวจสอบข้ามชุดข้อมูล แต่ความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่เสมอ

อนาคตของ AI ในอสังหาริมทรัพย์

การพยากรณ์ด้วย AI จะมีพลังมากขึ้นในอนาคต โมเดลในอนาคตอาจผสาน AI สร้างสรรค์ และระบบตัวแทนเพื่อจำลองสถานการณ์ตลาด (“ถ้าอัตราดอกเบี้ยเพิ่มขึ้น 1% จะเกิดอะไรขึ้น?”) ในรูปแบบภาษาธรรมชาติ

การบูรณาการกับเซ็นเซอร์เมืองอัจฉริยะและทะเบียนทรัพย์สินบนบล็อกเชนอาจให้สัญญาณตลาดแบบเรียลไทม์

งานวิจัยของ JLL ระบุว่ามีบริษัท PropTech กว่า 700 แห่ง (ประมาณ 10% ของสตาร์ทอัพ) กำลังพัฒนาโซลูชัน AI และระบบนิเวศนี้กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว เมื่อเอเย่นต์ AI มีความเป็นอิสระมากขึ้น (วางแผน ปรับตัว เรียนรู้) เราอาจได้เห็นบอทลงทุนส่วนบุคคลที่ปรับพอร์ตอสังหาริมทรัพย์ของคุณตามแนวโน้มที่คาดการณ์ไว้

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเน้นว่า AI จะเป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ทดแทนการตัดสินใจของมนุษย์ ในท้ายที่สุด การพิจารณาด้านจริยธรรมและความรู้ท้องถิ่นจะเป็นสิ่งจำเป็นในการนำทางเครื่องมือทรงพลังเหล่านี้

เมื่อใช้อย่างชาญฉลาด การพยากรณ์ราคาด้วย AI จะช่วยให้ผู้ซื้อ ผู้ขาย และนักลงทุนเห็นภาพตลาดได้ชัดเจนขึ้น ช่วยให้ตัดสินใจได้ถูกจังหวะและมีข้อมูลครบถ้วนยิ่งขึ้น