Штучний інтелект (ШІ) трансформує спосіб, у який експерти прогнозують ринки нерухомості. Сучасні інструменти ШІ використовують предиктивну аналітику – аналізуючи історичні дані про продажі, економічні показники та навіть настрої в соціальних мережах – для прогнозування цінових тенденцій.

Наприклад, Національна асоціація ріелторів (National Association of REALTORS®) зазначає, що моделі прогнозування на основі ШІ можуть “аналізувати ринкові умови, оцінювати вартість нерухомості та визначати інвестиційні можливості” для прогнозування тенденцій і точних передбачень. Аналогічно, Morgan Stanley повідомляє, що ШІ може автоматизувати 37% завдань у сфері нерухомості, що призведе до економії близько 34 мільярдів доларів у галузі до 2030 року.

Отже, ШІ допоможе інвесторам, агентам і покупцям передбачати, де і як швидко змінюватимуться ціни на житло.

Як ШІ прогнозує цінові тенденції

Моделі прогнозування на основі ШІ навчаються на великих масивах даних, щоб виявляти закономірності цін. Зазвичай модель тренується на історичних даних про продажі житла та індексах нерухомості разом із характеристиками, такими як розташування, площа та вік будинку.

Вона також може включати макроекономічні дані – процентні ставки, інфляцію та місцевий ріст зайнятості – а також неструктуровані дані, наприклад, текст у оголошеннях про нерухомість або супутникові знімки.

Наприклад, дослідження JLL підкреслює, що провідні випадки використання ШІ включають “моделювання та прогнозування цін” і навіть обробку “супутникових знімків” для оцінки вартості. На практиці ШІ для нерухомості може враховувати десятки вхідних даних (попередні ціни, статистику злочинності, якість шкіл тощо), використовувати алгоритми, такі як регресійні моделі, дерева рішень або нейронні мережі, і видавати прогноз майбутніх рівнів цін або тенденцій у районах.

Підсумовуючи основні джерела даних:

• Історичні продажі та оцінки: Публічні записи про минулі продажі житла, оренду та оцінки вартості. Системи ШІ навчаються на цих часових рядах, щоб визначати локальні темпи зростання цін.
• Економічні показники: Процентні ставки, зростання ВВП, рівень зайнятості та будівельна активність – усе це впливає на попит. Моделі враховують ці дані для оцінки динаміки ринку.
• Розташування та демографія: Особливості районів, такі як рейтинг шкіл, доступність транспорту, рівень злочинності та демографічні зміни, суттєво впливають на вартість. ШІ корелює ці фактори з коливаннями цін.
• Геопросторові дані та зображення: Супутникові та панорамні знімки можуть показати щільність забудови або якість житла. Сучасні методи комп’ютерного зору ШІ виділяють характеристики (наприклад, покриття деревами, стан будинку) для прогнозування.
• Ринкові сигнали: Онлайн-пошукові тренди, споживчі настрої та попит на оренду з платформ також надходять у моделі ШІ для повнішої картини.

Поєднуючи ці дані, інструменти ШІ можуть “швидше прогнозувати зміни ринку”, ніж традиційні методи. Наприклад, вони можуть виявити, що зростання зайнятості в місті сигналізує про швидше зростання цін на житло, або що надлишок пропозиції в іншому регіоні передбачає майбутнє уповільнення цін.

ШІ постійно перенавчається на нових даних, що допомагає йому оновлювати прогнози у міру зміни ринкових умов.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше про: Оцінка нерухомості за допомогою штучного інтелекту

Випадки використання ШІ у прогнозуванні цін

• Автоматизовані моделі оцінки (AVM): Платформи, як-от Zillow з їхнім Zestimate, використовують ШІ для миттєвої оцінки вартості житла. Zillow повідомляє, що їхня AVM на основі ШІ є “серцем” допомоги понад 200 мільйонам користувачів щомісяця бачити приблизну вартість нерухомості.
  Подібним чином портали нерухомості (Redfin, Realtor.com) пропонують оцінки цін на основі машинного навчання, які оновлюються в реальному часі.
• Платформи ринкових прогнозів: Компанії, такі як HouseCanary, CoreLogic та Moody’s Analytics (CommercialEdge), публікують звіти про ринок із підтримкою ШІ. Наприклад, прогноз HouseCanary на третій квартал 2025 року використовував їхні моделі ШІ для проєкції зростання цін на односімейні будинки в США приблизно на 3% у річному вимірі, при цьому відзначаючи, що деякі регіони охолоджуються.
  Ці інструменти дозволяють інвесторам і девелоперам відстежувати, куди ймовірно рухатимуться ціни.
• Інвестиційний та ризиковий аналіз: Інституційні інвестори використовують ШІ для виявлення перспективних районів. ШІ може сканувати дані по всьому місту, щоб позначити райони з ростом орендної плати або недооціненими активами, допомагаючи приймати рішення про купівлю чи продаж.
  Кредитори також застосовують кредитні моделі на основі ШІ, які враховують очікування майбутніх цін для оцінки іпотечного ризику.
• Комерційне та міське планування: У секторі комерційної нерухомості (CRE) моделі ШІ прогнозують попит на офісні або торгові площі, аналізуючи економічні тенденції та регіональні дані.
  Міські планувальники використовують прогнози ШІ (у поєднанні з супутниковими знімками) для оцінки впливу інфраструктурних проєктів на місцеві ціни.
• Глобальні та регіональні інструменти: Прогнозування на основі ШІ має міжнародний характер. Наприклад, китайські PropTech-компанії використовують величезні внутрішні бази даних нерухомості для прогнозування цін на місцеві квартири, тоді як деякі європейські банки застосовують моделі ШІ для коригування цін на кредити з урахуванням прогнозованого зростання вартості житла.
  (Хоча конкретні назви відрізняються за країнами, основний підхід ШІ подібний у всьому світі.)

Переваги прогнозування на основі ШІ

Прогнозування цін із використанням ШІ має кілька переваг порівняно з традиційними методами:

• Швидкість і масштаб: Моделі ШІ можуть обробляти мільйони точок даних за секунди. Це означає, що платформи можуть миттєво оновлювати прогнози цін для тисяч поштових індексів або районів, значно швидше за ручний аналіз.
• Глибина даних: ШІ може інтегрувати нетрадиційні дані (вуличні знімки, соціальні мережі, датчики IoT), які люди можуть пропустити.
  Наприклад, аналіз зображень Google Street View допомагає моделі оцінити якість району, що підвищує точність прогнозів цін.
• Об’єктивність: Машинне навчання використовує історичні закономірності та актуальні дані для прогнозів, що допомагає зменшити людські упередження.
  Як зазначає один галузевий блог, оцінки на основі ШІ можуть бути “неупередженими” та послідовними, що підвищує довіру до моделей ціноутворення.
• Покращене прийняття рішень: Прогнози в реальному часі допомагають агентам і інвесторам діяти швидко. Якщо ШІ сигналізує про майбутнє зростання цін у метрополії, девелопери можуть прискорити проєкти; якщо прогнозує спад, власники можуть зачекати з продажем.
  Обробляючи великі масиви даних для отримання практичних ринкових інсайтів, ШІ допомагає учасникам ринку бути на крок попереду динаміки ринку.
• Підвищення ефективності: Як уже згадувалося, Morgan Stanley оцінює, що автоматизація рутинної аналітики та оцінок може оптимізувати понад третину завдань у сфері нерухомості, створюючи близько 34 мільярдів доларів економії до 2030 року.
  Практично це означає, що ШІ звільняє агентів і аналітиків для зосередження на стратегії та роботі з клієнтами замість роботи з таблицями.

Виклики та застереження

Незважаючи на перспективи, прогнозування за допомогою ШІ має обмеження і потребує обережного застосування:

• Якість даних та упередження: Машинне навчання ефективне лише настільки, наскільки якісні дані. Історичні дані про нерухомість можуть містити упередження (наприклад, недооцінені продажі в деяких районах). Zillow попереджає, що моделі ШІ можуть “відтворювати і навіть посилювати упередження” у даних ринку житла.
  Неповні або неточні дані (наприклад, відсутні записи про продажі) можуть спотворювати прогнози.
• Складність ринків: Ринки житла залежать від політики, процентних ставок і поведінки людей, які можуть раптово змінюватися. Моделі ШІ, навчені на минулих тенденціях, можуть не врахувати несподівані зміни (наприклад, раптові зміни податкового законодавства або пандемію).
  Моделі потрібно постійно оновлювати та перевіряти.
• Потрібен людський контроль: Експерти застерігають, що прогнози ШІ не слід сприймати беззастережно. CBRE зазначає, що “машина може обробляти дані та виявляти закономірності, але лише людина розуміє ширший контекст”.
  Інакше кажучи, ШІ дає сигнали, але досвідчені аналітики повинні їх інтерпретувати. Місцеві знання (наприклад, новини про новий технопарк) можуть бути ключовими для підтвердження результатів ШІ.
• Регуляторні та етичні питання: Регулятори все більше уваги приділяють ШІ у фінансах та житловому секторі. Питання конфіденційності (використання персональних даних), справедливості (уникнення дискримінації певних груп) та прозорості (пояснення, як ШІ формує прогноз) стають актуальними.
  Галузь має стежити за розвитком стандартів, щоб забезпечити відповідальне використання ШІ.
• Перенавчання та невизначеність: Ризик складних моделей ШІ полягає у перенавчанні (виявленні випадкових закономірностей). Якщо ШІ перенавчається на минулих даних, його майбутні прогнози можуть бути неточними.
  Розробники застосовують методи, як-от крос-валідація, щоб зменшити цей ризик, але невизначеність завжди залишається.

Майбутнє ШІ у сфері нерухомості

Прогнозування на основі ШІ стане ще потужнішим. Майбутні моделі можуть поєднувати генеративний ШІ та агентські системи для моделювання ринкових сценаріїв («що, якщо процентні ставки зростуть на 1%?») у природній мові.

Інтеграція зі смарт-сіті сенсорами та блокчейн-реєстрами нерухомості може забезпечити сигнали ринку в реальному часі.

Дослідження JLL зазначає, що понад 700 PropTech-компаній (близько 10% стартапів) вже створюють рішення на основі ШІ, і ця екосистема швидко зростає. Зі зростанням автономності агентів ШІ (планування, адаптація, навчання) ми можемо побачити персоналізовані інвестиційні боти, які коригуватимуть ваш портфель нерухомості на основі прогнозованих тенденцій.

Однак експерти наголошують, що ШІ доповнюватиме, а не замінюватиме людське прийняття рішень. Врешті-решт, етичні міркування та місцеві знання залишаться необхідними для керування цими потужними інструментами.

При розумному використанні прогнозування цін на основі ШІ може надати покупцям, продавцям і інвесторам чіткіше уявлення про напрямок ринку, допомагаючи приймати більш вчасні та обґрунтовані рішення.