ಮೌಲ್ಯ ಅಂದಾಜು (AVM) ಬೆಂಬಲ: AI ಬೆಲೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾದರಿ (AVM) ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ಏಕೆ ಸೂಚಕ ಅಂದಾಜು, ಮತ್ತು ಇದು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರದಿಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನ (ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರಾಟ) ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಬೆಲೆ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ (ಹಳೆಯ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನ, ವಿಭಿನ್ನ ಮಹಡಿ/ಮುಂಭಾಗ/ಪರವಾನಗಿ ಸ್ಥಿತಿ, ಪರಿಣತಿ-ಮೌಲ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ) ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಆಸ್ತಿಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಜಾಹೀರಾತು ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ, ಆಸ್ತಿ "ಸುಟ್ಟುಹೋಗುತ್ತದೆ" ಮತ್ತು ಖರೀದಿದಾರನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಮಾಲೀಕರ ಹಣವು ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೇಲಿನ ಅವನ ನಂಬಿಕೆ ಅಲುಗಾಡುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಬೆಲೆಯು ಒಂದು ಕಲೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ: ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿ, ಗೆಳೆಯರ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈ ಘಟಕದ ಮುಖ್ಯ ಸಂದೇಶ ಇದು: AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬೆಲೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಫಲಿತಾಂಶವಲ್ಲ. ಅಂತಿಮ ಬೆಲೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಲಹೆಗಾರನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಧಿಕೃತ/ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

AVM ಎಂದರೇನು, ಅದು ಯಾವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗುತ್ತದೆ?

AVM (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾದರಿ) ಎನ್ನುವುದು ಹಿಂದಿನ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ, ಪ್ರದೇಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಸ್ತಿಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳ ಸಾಲದ ಪೂರ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪೋರ್ಟಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು AI ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾಲ್‌ನ ಶಕ್ತಿ ಅದರ ವೇಗವಾಗಿದೆ; ಅದರ ದೌರ್ಬಲ್ಯವೆಂದರೆ ಅದು "ಅದನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ." ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗೆ (ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯಂತಹ) ಬೆಲೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಇನ್ನಷ್ಟು ಜಾಗರೂಕವಾಗುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಯು ಲೈವ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಅದರ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಾಂಕದವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾಲ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸದ ಅಂಶಗಳೆಂದರೆ: ಆಸ್ತಿಯ ನೈಜ ಮಹಡಿ/ಮುಂಭಾಗ/ವೀಕ್ಷಣೆ ಸ್ಥಿತಿ, ಅದರ ಆಂತರಿಕ ಸ್ಥಿತಿ (ನವೀಕರಿಸಿದ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕ), ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಸ್ಥಿತಿ, ಕಾಂಡೋಮಿನಿಯಂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಬಾಕಿ ಹೊರೆ, ಕಟ್ಟಡ ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಭೂಕಂಪ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿ, ಪೂರೈಕೆ ಸಾಂದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಆ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಚೌಕಾಸಿ ಮಾಡುವ ವಾತಾವರಣ. ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ಸಲಹೆಗಾರನಿಗೆ ಇದೆಲ್ಲವೂ ತಿಳಿದಿದೆ; ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಈ ಕೊರತೆಯನ್ನು ತುಂಬುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.

ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನ (ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರಾಟ) ವಿಧಾನ

ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಯ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಹೋಲುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು. AI ಇಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿತ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಉತ್ತಮ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಮೂರು ನಿಯಮಗಳು: (1) ಇತ್ತೀಚಿನ — ಮೇಲಾಗಿ ಕಳೆದ 3-6 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ; (2) ಸಮೀಪದ ಸ್ಥಳ - ಅದೇ ನೆರೆಹೊರೆ/ಸೈಟ್, ಇದೇ ರಸ್ತೆ; (3) ಇದೇ ಗುಣಮಟ್ಟ - ಕೊಠಡಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, m², ಮಹಡಿ, ವಯಸ್ಸು, ತಾಪನ. ಈ ಮೂರು ಸೇರಿಸದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೀರ್ 3 ನೇ ಮಹಡಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮದು 8 ನೇ ಮಹಡಿಯಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದ್ದರೆ, ಜೊತೆಗೆ ತಿದ್ದುಪಡಿ; ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದ ಮಾರ್ಪಾಡಿನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮದು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮೈನಸ್ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.

ಸಲಹೆ: ಪಟ್ಟಿಯ ಬೆಲೆಗಳು "ಕೇಳುವ" ಬೆಲೆಯಾಗಿದೆ; ಮಾರಾಟವಾದ ಬೆಲೆಯು "ಅರಿತು" ಬೆಲೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡರ ನಡುವೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 5-15% ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ನಿಜವಾದ ಮಾರಾಟದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ; ನೀವು ಜಾಹೀರಾತು ಬೆಲೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, AI ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಾಗಿ ಜಾಗವನ್ನು ಬಿಡಿ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ನೊಂದಿಗೆ ಪೀರ್ ಟೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿ

1. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ: ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ 4-8 ಹೋಲಿಕೆಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ID/ವಿಳಾಸವಿಲ್ಲದೆ). ನಿಮ್ಮ ಮೂಲವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
2. AI ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಸಾಲುಗಳಾಗಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾಲಮ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ ಮತ್ತು m² ಯೂನಿಟ್ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ.
3. ಸರಿಯಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು: ಗುರಿಯ ಆಸ್ತಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು (ನೆಲ, ಎತ್ತರ, ವಯಸ್ಸು, ಸ್ಥಿತಿ) AI ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಶೇಕಡಾವಾರು ತಿದ್ದುಪಡಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ನೀವು ತರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
4. ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ಸೀಮಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಾಗಿ ಕೇಳಿ, ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಲ್ಲ (ಉದಾ. "$8.9M - $9.6M, ಸಾಧ್ಯ 9.2M").
5. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಇರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಹವಾಮಾನ, ತುರ್ತು, ಮಾಲೀಕರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಿರಿದಾಗಿಸಿ ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಿ.

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 1 — ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಷ್ಟಕ ಮತ್ತು m² ಯುನಿಟ್ ಬೆಲೆ:

ಪಾತ್ರ: ನೀವು ನಿಖರವಾದ ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ ಮೌಲ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಕೆಳಗಿನ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ: ಕಾಲಮ್‌ಗಳು = ಕೊಠಡಿ, ಒಟ್ಟು m², ನೆಲ, ವಯಸ್ಸು, ಸ್ಥಿತಿ, ಮಾರಾಟದ ಪ್ರಕಾರ (ಅರಿತು/ಜಾಹೀರಾತು), ಬೆಲೆ, m² ಯೂನಿಟ್ ಬೆಲೆ. ನಂತರ m² ಯೂನಿಟ್ ಬೆಲೆಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ-ಗರಿಷ್ಠ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡಿ. ಮೇಕಪ್ ಮಾಡಬೇಡಿ; ನಾನು ನೀಡಿದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳು: [ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 2 - ವ್ಯತ್ಯಾಸ ತಿದ್ದುಪಡಿ:

ಉದ್ದೇಶಿತ ಆಸ್ತಿ: 3+1, 125 m², 8 ನೇ ಮಹಡಿ, ಸಮುದ್ರ ನೋಟ, 6 ವರ್ಷ ಹಳೆಯದು, ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಗುರಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ: ನೆಲ, ನೋಟ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಶೇಕಡಾವಾರು ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾದ ಯುನಿಟ್ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ, ನಿಖರವಾದ ಬೆಲೆ ಅಲ್ಲ. ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳು: [ಟೇಬಲ್ ಅಂಟಿಸಿ]

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 3 - ಬೆಲೆ ಸಾರಾಂಶ (ಮಾಲೀಕ ಪ್ರಸ್ತುತಿ):

ಪಾತ್ರ: ಸಲಹೆಗಾರ. ಕೆಳಗಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು (150 ಪದಗಳು) ಬರೆಯಿರಿ. "ಖಾತರಿ" ಮತ್ತು "ಖಚಿತ" ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಇದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. ಡೇಟಾ: [ಅಂಟಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ]

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 4 — AVM ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ:

ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾಲ್/ವಾಹನವೊಂದು ಈ ಆಸ್ತಿಗೆ [X] TL ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಅಂದಾಜನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ: ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ನೆಲ/ಮುಂಭಾಗ/ನೋಟ, ಪರವಾನಗಿ-ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ, ಬಾಕಿಗಳು, ಕಟ್ಟಡ ವಯಸ್ಸು/ಭೂಕಂಪದ ಸ್ಥಿತಿ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸಾಂದ್ರತೆ. ಯಾವ ಮೂಲದಿಂದ ನಾನು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು?

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AVM/AI ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ ಪರಿಣತಿ

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ

AVM/AI ಮುನ್ಸೂಚನೆ

ಪ್ರಮಾಣ ತಜ್ಞ ವರದಿ

ವೇಗ

ಸೆಕೆಂಡುಗಳು

ದಿನಗಳು

ಕ್ಷೇತ್ರ ಸಮೀಕ್ಷೆ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ

ಹೌದು (ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ)

ಅಧಿಕೃತ ಮಾನ್ಯತೆ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ (ಸೂಚಕ)

ಹೌದು (ಕ್ರೆಡಿಟ್, ಅಧಿಕೃತ ವಹಿವಾಟು)

ಮಹಡಿ/ಮುಂಭಾಗ/ಆಂತರಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ

ನೋಡುತ್ತಾನೆ

ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ನಿಮ್ಮ ವಾಹನವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮದು.

ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ತಜ್ಞ

ಬಳಕೆಯ ಸ್ಥಳ

ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕಲ್ಪನೆ, ತ್ವರಿತ ಮಧ್ಯಂತರ

ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ, ಅಧಿಕೃತ ಕ್ರಮ

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಡಿಸೆಂಬರ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ, ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಲಹೆಗಾರರು 2+1 ಫ್ಲಾಟ್‌ಗಾಗಿ AI ಗೆ 6 ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. YZ ಸರಾಸರಿ m² ಯೂನಿಟ್ ಬೆಲೆಯನ್ನು 62,000 TL ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 7.1M - 7.8M TL ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಮಾಲೋಚಕರು ಎರಡು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು 14 ತಿಂಗಳ ಹಿಂದಿನ ಮಾರಾಟವೆಂದು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ; ಪ್ರಸ್ತುತ ನಾಲ್ಕು ಉಳಿದಿರುವಾಗ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು 7.6M - 8.2M ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಸ್ತಿಯನ್ನು 5 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ 7.9M ಗೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಪೀರ್ ರಿಸೆನ್ಸಿಯು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು 8-10% ರಷ್ಟು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಭ್ರಮೆಯ ಬಲೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ಸಲಹೆಗಾರರೊಬ್ಬರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದರು: "ಅಟಾಸೆಹಿರ್‌ನಲ್ಲಿ 3+1 ಎಷ್ಟು?" ಅವನು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ; ಮಾದರಿಯು "ಸರಾಸರಿ 6.5M TL" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸಲಹೆಗಾರರು ಇದನ್ನು ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳು 9M ಮೇಲೆ ಇವೆ; ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿಯು ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ. ಮಲಿಕ್ ಇನ್ನೊಂದು ಆಫೀಸಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಾನೆ. ಪಾಠ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ನೇರ ಬೆಲೆಗಳ ಮೂಲವಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪರಿಣತಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. ಖರೀದಿದಾರನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾನೆ. AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು 10.2M ಆಗಿದೆ; ಆದರೆ ಬ್ಯಾಂಕ್ ತಜ್ಞರು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 9.4M ನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಾಲವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಲಹೆಗಾರನು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಊಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಖರೀದಿದಾರನನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದರೆ ಅದು ಆಶ್ಚರ್ಯವೇನಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಮಾಲ್/ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು; ಕ್ರೆಡಿಟ್ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಅಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಮೌಲ್ಯ ಎಷ್ಟು? 3+1, ಇಸ್ತಾಂಬುಲ್.

ಮಾದರಿಯು ಅಭೂತಪೂರ್ವ, ಅಪ್-ಟು-ಡೇಟ್ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತದೆ; ನಗರವು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಗೆಳೆಯರೊಂದಿಗೆ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ. ಹೊಸ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು; ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ. ನೆಲ/ವಯಸ್ಸು/ಸ್ಥಿತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ, m² ಯುನಿಟ್ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ನೀಡಿ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಅಂದಾಜು, ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯವಲ್ಲ. ಗುರಿ ಆಸ್ತಿ: [ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು]. ಹೋಲಿಕೆಗಳು (ಅರಿತು ಮಾರಾಟಗಳು): [ಪಟ್ಟಿ].

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ನೇರ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ; ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
• ಹಳೆಯ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ. 12+ ತಿಂಗಳ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವು ಇಂದಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
• ಮಾರಾಟ ಬೆಲೆಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ಬೆಲೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
• ನೆಲ/ಮುಂಭಾಗ/ಸ್ಥಿತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸದೆ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಮಾಲೀಕರಿಗೆ AVM ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು "ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು "ಗ್ಯಾರಂಟಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು — ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುವ ಅಪಾಯ.

ಗಮನ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ, ಖರೀದಿದಾರರ ಬ್ಯಾಂಕ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಂದಾಜಿನ ಹೊರತಾಗಿ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ತಜ್ಞರು ಸಾಲದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮುಂದೆ ವಿವರಿಸಿ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

AVM ಮತ್ತು AI ನಿಮಗೆ ತ್ವರಿತ ಆರಂಭದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯ ನಿಯಮಿತ ಪೀರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಹೋಲಿಕೆಗಳು, ನಿಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿಯ ನೈಜ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೆಲೆಯು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ. ನಿಖರವಾದ/ಅಧಿಕೃತ ಮೌಲ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಪ್ರಮಾಣ ಪರಿಣತಿಯು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. AI ಸಮರ್ಥನೀಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ, ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ; ಸಮಯೋಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ; ಅದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ "ಅಂದಾಜು" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಆಸ್ತಿಗಾಗಿ 5-6 ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ (ವಿಳಾಸ/ID ಇಲ್ಲದೆ). ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು 1 ಮತ್ತು 2 ರಿಂದ YZ-ಸರಿಪಡಿಸಿದ m² ಯೂನಿಟ್ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಂತರ: (1) ಪ್ರತಿ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು "ಘೋಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ"; (2) ಮಹಡಿ/ಮುಂಭಾಗ/ಸ್ಥಿತಿಯ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳ ತರ್ಕವನ್ನು ನೀವೇ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; (3) ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 3 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು "ಖಾತರಿ" ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರದ ಮಧ್ಯಂತರ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಸ್ತುತ (ಮೇಲಾಗಿ ಕೊನೆಯ 3-6 ತಿಂಗಳುಗಳು) ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ನಿಜವಾದ ಮಾರಾಟ.
• [ ] ಮಹಡಿ, ಮುಂಭಾಗ, ನೋಟ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಅನ್ನು ಲೈವ್ ಬೆಲೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ; ನಾನು ನೀಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಾನು ಅದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು "ಅಂದಾಜು" ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ, ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ.
• [ ] ಕ್ರೆಡಿಟ್ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಪರಿಣತಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿವರಿಸಿದೆ.