อุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์กำลังเผชิญกับการปฏิวัติในวิธีการประเมินมูลค่าทรัพย์สิน โดยในอดีต การประเมินมูลค่ามักอาศัยการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญและการเปรียบเทียบการขาย ซึ่งเป็นกระบวนการที่ช้าและมักตามไม่ทันการเปลี่ยนแปลงของตลาด

ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้เกิด โมเดลการประเมินอัตโนมัติ (AVMs) ที่สามารถให้การประเมินราคาทันทีโดยการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาล

ในความเป็นจริง บริษัทชั้นนำหลายแห่งระบุว่า AVMs สามารถให้เจ้าของทรัพย์สินและนักลงทุนเข้าถึงข้อมูลมูลค่าทรัพย์สินได้เกือบจะทันที “ง่ายดายเหมือนกับการตรวจสอบยอดเงินในบัญชีธนาคารของแต่ละบุคคล” ระดับการประเมินมูลค่าที่สามารถเรียกดูได้ตามต้องการนี้เคยเป็นเรื่องที่ “แทบเป็นไปไม่ได้” ในอดีตสำหรับอสังหาริมทรัพย์ที่ไม่สามารถขายได้ง่าย แต่การวิเคราะห์ด้วย AI ในปัจจุบันช่วยให้มีการอัปเดตข้อมูลราคาอย่างต่อเนื่องและทันเวลา

มาทำความเข้าใจอย่างละเอียดว่า AI ประเมินมูลค่าทรัพย์สินอย่างไร ในบทความนี้!

AI และการเติบโตของการประเมินอัตโนมัติ

โมเดลการประเมินอัตโนมัติ (AVMs) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย ในตลาดที่อยู่อาศัยทั่วโลก พอร์ทัลในออสเตรเลีย (REA), สหราชอาณาจักร (Rightmove) และสหรัฐอเมริกา (Zillow) ต่างใช้ AVMs เพื่อประเมินมูลค่าบ้านโดยวิเคราะห์การขายที่เปรียบเทียบได้

โมเดล AI เหล่านี้มักทำงานได้เกินกว่าที่ผู้ประเมินมนุษย์จะสามารถประมวลผลได้

ตัวอย่างเช่น Zestimate ของ Zillow ใช้ โมเดลเครือข่ายประสาทเทียม ที่รวบรวมข้อมูลจาก บันทึกภาษีของเขต, ข้อมูล MLS และคุณสมบัติของทรัพย์สินหลายร้อยรายการ ในทุกช่วงเวลา Zillow สามารถเผยแพร่การประเมินสำหรับบ้านกว่า 116 ล้านหลังในสหรัฐฯ โดยอัปเดตหลายครั้งต่อสัปดาห์เพื่อสะท้อนข้อมูลใหม่

ผลลัพธ์มีความแม่นยำอย่างน่าทึ่ง: Zillow รายงานว่าค่าความผิดพลาดเฉลี่ยทั่วประเทศอยู่ที่ประมาณ 1.83% สำหรับบ้านที่อยู่ในตลาด

ผู้ให้บริการรายอื่น ๆ ใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในลักษณะเดียวกัน เครื่องมือวิเคราะห์ของ Redfin, CoreLogic และแพลตฟอร์มของ HouseCanary ต่างใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์

ในกระบวนการอนุมัติสินเชื่อ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ได้ การประเมินมูลค่าที่รวดเร็วและมีข้อมูลรองรับ ซึ่งเคยใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์

ตามที่ผู้นำในอุตสาหกรรมกล่าวไว้ AI ขจัดความลำเอียง และสร้างกระบวนการที่เป็น “วิทยาศาสตร์” ที่สามารถจัดการกับ ข้อมูลจำนวนมหาศาล โดยอัปเดตการประเมินโดยอัตโนมัติเมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนแปลง ซึ่งทำให้ AVMs เป็นเครื่องมือเสริมที่ทรงพลังสำหรับผู้ประเมินแบบดั้งเดิม ไม่ใช่การทดแทน

การรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์กับ AI

การประเมินมูลค่าที่ใช้ AI ขึ้นอยู่กับการรวบรวม ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งต่าง ๆ ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว AVM สมัยใหม่สามารถดึงข้อมูล บันทึกทรัพย์สินสาธารณะ, การขายล่าสุด, การประเมินภาษี, แนวโน้มราคาตลาด, ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และอื่น ๆ ได้ภายในไม่กี่วินาที

ไม่มีผู้ประเมินมนุษย์คนใดสามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากขนาดนี้ได้รวดเร็วเท่านี้

ในทางปฏิบัติ โมเดลการประเมินแบบเรียลไทม์ทำงานดังนี้:

• การเก็บข้อมูล: AI จะรับข้อมูลที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง (เช่น รายการใหม่ ราคาขาย ข้อมูลภาษี อัตราดอกเบี้ย)
• การวิเคราะห์คุณสมบัติ: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ว่าปัจจัยต่าง ๆ เช่น ขนาด อายุ ทำเล สิ่งอำนวยความสะดวก และแนวโน้มราคาย้อนหลังสัมพันธ์กับมูลค่าอย่างไร
• ผลลัพธ์ทันที: ระบบจะส่งมอบการประเมินราคาที่อัปเดต (พร้อมช่วงความเชื่อมั่น) ทันที

สายข้อมูลเหล่านี้เป็นก้าวแรกสู่การประเมินแบบเรียลไทม์ เครื่องมือ AI สามารถดึงข้อมูลจากรายการออนไลน์ ฐานข้อมูลสาธารณะ และแม้แต่ข้อมูลจาก IoT หรือดาวเทียม เพื่อให้โมเดลมีภาพรวมตลาดที่ทันสมัย

ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจสังเกตเห็นรายงานน้ำท่วมล่าสุดที่ส่งผลกระทบต่อย่านหนึ่ง หรือการค้นหาเกี่ยวกับบ้านในพื้นที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และปรับการประเมินมูลค่าตามนั้น

ในทางกลับกัน วิธีการเปรียบเทียบแบบดั้งเดิมอาจใช้ข้อมูลการขายที่ล้าสมัยหลายเดือนและพลาดแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

โดยสรุป จุดแข็งของ AI คือการประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่องและอัตโนมัติ ข้อมูลสำคัญที่ใช้ประกอบด้วย:

• บันทึกทรัพย์สินและข้อมูล MLS: รายละเอียดอย่างเป็นทางการ (พื้นที่ใช้สอย จำนวนห้องนอน ขนาดที่ดิน) และรายการหรือการขายใหม่ทุกครั้ง
• แนวโน้มเศรษฐกิจและตลาด: ดัชนีราคาท้องถิ่น การเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย ข้อมูลตลาดเช่า ฯลฯ
• ข้อมูลภูมิศาสตร์/สิ่งแวดล้อม: สิ่งอำนวยความสะดวกในย่าน คุณภาพโรงเรียน เขตผังเมือง ความเสี่ยงด้านสภาพอากาศ (น้ำท่วม ไฟป่า ฯลฯ)
• สัญญาณจากผู้ใช้: รีวิวออนไลน์ กระแสโซเชียลมีเดีย หรือแนวโน้มการค้นหาที่สะท้อนความต้องการหรือความนิยมในย่านนั้น

ทุกครั้งที่สายข้อมูลทำงาน การประเมินจะปรับปรุงใหม่ ทำให้ได้ “ภาพรวมตลาด ณ ขณะนั้น”
ดังนั้น AVMs สมัยใหม่จึง ทำงานอย่างต่อเนื่อง ให้ข้อมูลมูลค่าทรัพย์สินที่อัปเดตตลอดเวลาแก่นักลงทุนและผู้ให้กู้

การเพิ่มข้อมูลภูมิศาสตร์และภาพประกอบ

นอกเหนือจากข้อมูลพื้นฐาน โมเดลการประเมินด้วย AI ยังรวมถึง ข้อมูลทำเลและภาพประกอบ เพื่อเพิ่มความแม่นยำ การวิเคราะห์เชิงภูมิศาสตร์ (โดยใช้ข้อมูล GIS) ช่วยให้โมเดลพิจารณาสภาพแวดล้อมรอบทรัพย์สิน ตั้งแต่ความใกล้เคียงกับระบบขนส่งและร้านค้า ไปจนถึงความเสี่ยงเช่นเขตน้ำท่วมหรือพื้นที่ไฟป่า

ตัวอย่างเช่น บ้านสองหลังที่เหมือนกันอาจได้รับคะแนนต่างกัน หากหลังหนึ่งอยู่ใกล้สวนสาธารณะและอีกหลังอยู่ติดกับพื้นที่อุตสาหกรรม AI สามารถประเมินปัจจัยเชิงพื้นที่เหล่านี้ได้แบบเรียลไทม์

ระบบล้ำสมัยยังวิเคราะห์ ภาพถ่ายของทรัพย์สิน งานวิจัยสำคัญจาก MIT แสดงให้เห็นว่า AI สามารถ “มองเห็น” คุณลักษณะเช่นการออกแบบภายใน ความน่าดึงดูดใจภายนอก และสถานะการปรับปรุงจากภาพถ่ายประกาศขาย

นักวิจัยฝึกโมเดลวิสัยทัศน์-ภาษาให้ประเมินความสวยงามและสภาพของบ้านแต่ละหลัง การเพิ่มคะแนนภาพที่สร้างโดย AI เหล่านี้เข้าไปในโมเดลแบบดั้งเดิมช่วย เพิ่มความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ

ในทางปฏิบัติ หมายความว่าบ้านที่ตกแต่งอย่างดีและดูทันสมัยจะได้รับการประเมินราคาสูงกว่าบ้านที่มีโครงสร้างเหมือนกันแต่ตกแต่งล้าสมัย ซึ่งสะท้อนถึงความชอบของผู้ซื้อที่ข้อมูลดิบอาจไม่สามารถจับได้

ด้วยการประเมินความน่าดึงดูดใจและบรรยากาศของย่าน AI จึงจับคุณค่าที่จับต้องไม่ได้ซึ่งวิธีเปรียบเทียบแบบมาตรฐานมองข้ามไป

การปรับปรุงเหล่านี้ช่วยให้การประเมินด้วย AI มีมุมมองที่ลึกซึ้งขึ้นของแต่ละทรัพย์สิน และอนุญาตให้มีการ ปรับปรุงแบบเรียลไทม์ สำหรับเหตุการณ์ต่าง ๆ เช่น โครงการโครงสร้างพื้นฐานใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงความรู้สึกของชุมชนอย่างรวดเร็ว

รายงานฉบับหนึ่งระบุว่า AI สามารถพิจารณากระแสโซเชียลมีเดียที่แพร่หลายของย่านหนึ่งเป็นสัญญาณของความต้องการที่เพิ่มขึ้น และปรับการประเมินมูลค่าขึ้นทันที

ด้วยวิธีนี้ โมเดลจึงตอบสนองต่อบริบททั้งหมด ไม่ใช่แค่ขนาดพื้นที่ แต่รวมถึง ที่ตั้ง และ ลักษณะ ของบ้านด้วย

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ขับเคลื่อนการประเมิน

เบื้องหลัง AVMs ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลากหลายประเภท ตั้งแต่โมเดลการถดถอยไปจนถึงแบบรวมกลุ่ม (เช่น gradient boosting) และเครือข่ายประสาทลึก ซึ่งทั้งหมดได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลการขายในอดีต

โมเดลเหล่านี้เรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน เช่น วิธีที่การรวมกันของคุณสมบัติและประวัติทำเลส่งผลต่อราคา
ยิ่งมีข้อมูลฝึกฝนคุณภาพสูงมากเท่าไร โมเดลก็ยิ่งทำนายได้ดีขึ้นเท่านั้น

โดยสรุป ระบบ ML จะระบุรูปแบบจากธุรกรรมหลายพันหรือหลายล้านรายการในอดีตและนำไปใช้กับทรัพย์สินที่กำลังประเมิน

นักวิจัยเน้นย้ำว่า การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เป็นกุญแจสำคัญ เมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนแปลง AI จะฝึกซ้ำหรือปรับเทียบโมเดลเป็นระยะ

การขายและรายการใหม่จะถูกเพิ่มเข้าไปในชุดข้อมูลฝึกฝน ทำให้โมเดลปรับตัวได้ เช่น เมื่ออัตราดอกเบี้ยเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหรือเกิดการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์

การเรียนรู้แบบปรับตัวนี้ช่วยให้การประเมินยังคงทันสมัยแม้ตัวทำนายเก่าจะสูญเสียความเกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น ผู้อนุมัติสินเชื่อในปัจจุบันใช้เครื่องมือที่เสริมด้วย AI เพื่อเร่งการตัดสินใจ แพลตฟอร์มอย่าง CanaryAI (HouseCanary) รวบรวมข้อมูล MLS และข้อมูลสาธารณะล่าสุดเพื่อ คำนวณมูลค่าบ้านแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถดำเนินการตามข้อมูลที่สดใหม่ที่สุด

พวกเขายังสามารถทำการวิเคราะห์สมมติฐาน โดยปรับเปลี่ยนคุณสมบัติต่าง ๆ (เช่น การเพิ่มห้องนอน) เพื่อดูผลกระทบต่อมูลค่า
โดยรวม โมเดล AI ได้พัฒนาจากรายงานแบบคงที่ไปสู่ เครื่องมือประเมินมูลค่าที่ตอบสนองได้ทันที ต่อข้อมูลใหม่และคำถามของผู้ใช้

การรับประกันความแม่นยำในการประเมินด้วย AI

การประเมินมูลค่าแบบเรียลไทม์ด้วย AI มีความทรงพลัง แต่ความแม่นยำขึ้นอยู่กับวิธีการที่แข็งแกร่งและคุณภาพของข้อมูล แนวทางสำคัญได้แก่:

• การอัปเดตอย่างต่อเนื่อง: AVMs ชั้นนำจะคำนวณมูลค่าใหม่ โดยอัตโนมัติ เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา
  ตัวอย่างเช่น Zillow จะรีเฟรช Zestimates หลายครั้งต่อสัปดาห์ และมีการอัปเกรดโมเดลครั้งใหญ่เป็นประจำ
  สิ่งนี้ช่วยให้การประเมินสะท้อนถึงสภาพตลาดล่าสุด ไม่ใช่ข้อมูลเปรียบเทียบที่ล้าสมัย

• ข้อมูลคุณภาพสูง: ความแม่นยำของ AVM ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล บันทึกที่ไม่สมบูรณ์หรือเก่าอาจทำให้โมเดลเข้าใจผิด
  Zillow เองระบุว่าการเพิ่มข้อมูลรายละเอียดบ้าน (เช่น จำนวนห้องนอน การปรับปรุง) ช่วยปรับปรุงการประเมิน
  ดังนั้น AVMs ที่ดีจึงตรวจสอบและเปรียบเทียบข้อมูล (เช่น การจับคู่บันทึกภาษีกับรายการปัจจุบัน) เพื่อป้องกันข้อมูลผิดพลาด

• การดูแลโดยมนุษย์: แม้ AI จะมีขนาดใหญ่ แต่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงสำคัญ โมเดลอาจพลาดปัจจัยเชิงคุณภาพ เช่น ความสำคัญทางประวัติศาสตร์หรือสถาปัตยกรรมที่โดดเด่น
  ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือ AI จึงถูกออกแบบมาเพื่อ เสริม ผู้ประเมินและนักวิเคราะห์ ไม่ใช่แทนที่
  แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือใช้ AI เพื่อชี้จุดค่าหรือแนวโน้ม และให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบกรณีที่ผิดปกติ
  ในความเป็นจริง หน่วยงานกำกับดูแลในสหรัฐฯ กำหนดให้ผู้ให้กู้ต้องควบคุมคุณภาพ AVMs รวมถึงการทดสอบอิสระและตรวจสอบอคติ เพื่อ “รับประกันความน่าเชื่อถือและความสมบูรณ์ของการประเมิน”

• แหล่งข้อมูลหลากหลาย: การรวมข้อมูลหลายประเภท (เชิงโครงสร้าง ภูมิศาสตร์ ภาพ และสังคม) ช่วยให้โมเดลทั่วไปได้ดีขึ้น
  AVMs สมัยใหม่ผสานบันทึกสาธารณะ ภาพถ่ายจากโดรนหรือถนน และแม้แต่ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT เพื่อสร้างภาพรวม 360 องศา
  การผสมผสานข้อมูลเหล่านี้ช่วยป้องกันการพลาดสัญญาณ ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่นักวิจัย MIT เน้นว่าเพิ่มความแม่นยำของโมเดล

ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยลดข้อผิดพลาด เมื่อโมเดล AI ได้รับการทดสอบและปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง พร้อมกับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ จะทำให้ได้ความแม่นยำที่น่าประทับใจ

ตัวอย่างเช่น โมเดลที่เสริมด้วย AI ในการศึกษาล่าสุดสามารถอธิบายความแปรปรวนของราคาขายได้ถึง 89% – สูงกว่าระบบเฮโดนิกส์แบบดั้งเดิมมาก – โดยจับคุณค่าที่ผู้ซื้อให้ความสำคัญได้มากขึ้น

ประโยชน์สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในอุตสาหกรรม

การประเมินมูลค่าแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มอบข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในวงการอสังหาริมทรัพย์ ข้อดีหลักได้แก่:

• ความรวดเร็ว: การประเมินราคาทันทีมาแทนที่การประเมินที่ใช้เวลานาน
  ผู้ให้กู้และนักลงทุนได้รับข้อมูลอัปเดตมูลค่าในไม่กี่วินาทีแทนที่จะเป็นสัปดาห์ ช่วยเร่งกระบวนการอนุมัติสินเชื่อและการตัดสินใจ
  สำหรับมืออาชีพด้านสินเชื่อ หมายถึง “การอนุมัติที่รวดเร็วขึ้น” และบริการที่ตอบสนองได้ดีขึ้น

• ความแม่นยำ: ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดล AI มักทำงานได้ดีกว่าวิธีดั้งเดิม
  HouseCanary ระบุว่าเครื่องมือของตนให้ผลลัพธ์ที่ “แม่นยำ” โดยวิเคราะห์ตัวแปรมากกว่าที่มนุษย์ทำได้
  ในทางปฏิบัติ อัตราความผิดพลาดต่ำ (Zillow มีความผิดพลาดประมาณ 1.8% สำหรับบ้านที่อยู่ในตลาด) ซึ่งสร้างความมั่นใจให้กับผู้ซื้อและผู้ขาย

• ความโปร่งใส: การป้อนข้อมูลการประเมินอย่างต่อเนื่องช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียติดตามมูลค่าทรัพย์สินได้ตลอดเวลา
  เจ้าของทรัพย์สินได้รับภาพรวมพอร์ตโฟลิโอที่อัปเดต และสามารถตรวจจับแนวโน้มได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ (เช่น ตลาดตกต่ำหรือการเติบโตในพื้นที่)
  นักลงทุน “มีโอกาสเข้าใจมูลค่าพอร์ตโฟลิโอของตนตลอดเวลา เมื่อใดก็ตามที่ต้องการ” ตามที่ผู้เชี่ยวชาญท่านหนึ่งกล่าว
  สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงโดยทำให้การตั้งราคาคาดการณ์ได้มากขึ้น

• ความสามารถในการขยาย: AI สามารถประเมินมูลค่าทรัพย์สินนับพันรายการพร้อมกัน
  นักลงทุนสถาบันและ REITs ใช้ระบบเหล่านี้เพื่อติดตามพอร์ตโฟลิโอทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
  แม้แต่ตัวแทนและนักลงทุนรายย่อยก็ได้รับประโยชน์: แพลตฟอร์ม MLS และโบรกเกอร์หลายแห่งมี API การประเมินมูลค่าภายในตัว ช่วยให้เข้าถึงการวิเคราะห์ขั้นสูงได้อย่างทั่วถึง

• ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: เครื่องมือ AI มักมาพร้อมกับแดชบอร์ดวิเคราะห์
  ตัวอย่างเช่น เจ้าหน้าที่สินเชื่ออาจเปรียบเทียบผู้ขอสินเชื่อสองรายพร้อมกันโดยใช้การคาดการณ์จาก AI สถิติอาชญากรรมในย่าน และผลกระทบจากการปรับปรุงบ้าน – ทั้งหมดนี้ในทันที
  ความหลากหลายนี้ช่วยให้การเจรจาต่อรองและกลยุทธ์การตลาดมีความแม่นยำมากขึ้น
  ผู้ขายจะทราบว่าการเพิ่มความน่าดึงดูดใจภายนอกหรือการปรับปรุงห้องครัวใหม่จะเพิ่มมูลค่าได้เท่าไรในตัวเงินจริง ผ่านการให้คะแนนภาพและคุณสมบัติด้วย AI

โดยสรุป การประเมินมูลค่าแบบเรียลไทม์ด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงตลาดอย่างชัดเจน มอบข้อมูลราคาที่รวดเร็วและมีหลักฐานรองรับแก่มืออาชีพและผู้บริโภค ช่วยให้การทำธุรกรรมรวดเร็วและเป็นธรรมยิ่งขึ้น

รายงานฉบับหนึ่งสรุปว่า AI ขั้นสูง – ด้วยการผสานข้อมูลขนาดใหญ่กับการเรียนรู้ของเครื่อง – กำลังทำให้การประเมินมูลค่าทรัพย์สินแบบเรียลไทม์เป็น “ความเป็นจริงที่มั่นคงและเชื่อถือได้ ไม่ใช่แค่ความเป็นไปได้”

แนวโน้มในอนาคต

ความสามารถของ AI ในวงการอสังหาริมทรัพย์ยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง เมื่อมีข้อมูลทรัพย์สินมากขึ้น (รวมถึงตลาดต่างประเทศ) โมเดลจะพัฒนายิ่งขึ้นไปอีก

การวิจัยเกี่ยวกับ AI ที่ผสานภาพและภาษา รวมถึงวิธีการใหม่ ๆ สัญญาว่าจะทำให้การประเมินมูลค่ามีความใกล้เคียงกับ “ความคิดของผู้ซื้อ” มากขึ้น โดยสามารถวัดความสวยงามและความรู้สึกของผู้ซื้อในรูปแบบที่คณิตศาสตร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้

ในขณะเดียวกัน ผู้นำในอุตสาหกรรมเน้นย้ำการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านความโปร่งใสและความเป็นธรรมมีเป้าหมายเพื่อให้โมเดลยังคงโปร่งใสและปราศจากอคติ ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญที่ได้รับการเน้นย้ำจากกฎระเบียบล่าสุดเกี่ยวกับ AVMs

ในที่สุด มืออาชีพคาดหวังว่าในอนาคตจะมีการป้อนข้อมูลการประเมินตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ เจ้าของทรัพย์สินและนักลงทุนจะมีเครื่องมือในการติดตามมูลค่าสุทธิของอสังหาริมทรัพย์แบบไดนามิก เหมือนกับที่ผู้คนใช้แอปธนาคารในปัจจุบัน

การเปลี่ยนแปลงนี้จะเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโออัตโนมัติ หรือการตั้งราคาสินเชื่อแบบไดนามิกตามมูลค่าหลักประกันที่อัปเดต

การประเมินมูลค่าแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังทำให้อสังหาริมทรัพย์ทั้งหมดกลายเป็น สินทรัพย์ที่มีสภาพคล่อง ในแง่ของข้อมูล ด้วยการให้การประเมินราคาที่แม่นยำและตามต้องการ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและสภาพคล่องของตลาด

ผลลัพธ์คือ ตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งการตัดสินใจต่าง ๆ – ไม่ว่าจะเป็นการซื้อ ขาย ให้กู้ หรือปรับปรุง – จะได้รับการสนับสนุนด้วยข้อมูลที่ต่อเนื่องและมีหลักฐานรองรับ

สรุปแล้ว AI กำลังปฏิวัติวิธีการประเมินมูลค่าทรัพย์สิน ด้วยการรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง และการนำเข้าข้อมูลใหม่ ๆ เช่น ภาพถ่ายและแนวโน้มโซเชียลมีเดีย AVMs สมัยใหม่จึงให้การประเมินราคาที่รวดเร็วและแม่นยำ

สิ่งนี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย – ตั้งแต่ตัวแทนและผู้ประเมินไปจนถึงเจ้าของบ้านและนักลงทุนรายบุคคล – สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาและข้อมูลมีความหลากหลายมากขึ้น การประเมินมูลค่าทรัพย์สินจะมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และเปิดกว้างมากกว่าที่เคยเป็นมา