മൂല്യം കണക്കാക്കൽ (AVM) പിന്തുണ: AI പ്രൈസ് ഡ്രാഫ്റ്റ് സാധൂകരിക്കുന്നു

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഓട്ടോമാറ്റിക് മൂല്യനിർണ്ണയ മോഡൽ (എവിഎം) എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അത് ഏത് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ഒരു സൂചകമായ എസ്റ്റിമേറ്റ്, കൂടാതെ ഇത് ഒരു സത്യപ്രതിജ്ഞാ റിപ്പോർട്ടിന് പകരമല്ലെന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്.
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് മുൻഗാമി (താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന വിൽപ്പന) രീതി തയ്യാറാക്കാനും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫീൽഡ് അറിവും ഔദ്യോഗിക ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് വില പരിധി പരിശോധിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• അഭിപ്രായമിടുന്നതിന് മുമ്പ് വില കണക്കാക്കലിലെ (പഴയ കീഴ്വഴക്കം, വ്യത്യസ്ത നില/മുഖം/ലൈസൻസ് സ്റ്റാറ്റസ്, വൈദഗ്ധ്യം-മൂല്യ വ്യത്യാസം) പിഴവുകൾ കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവ്

ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ വില നിശ്ചയിക്കുന്നത് റിയൽ എസ്റ്റേറ്റ് ബിസിനസിലെ ഏറ്റവും സൂക്ഷ്മമായ നിമിഷമാണ്. നിങ്ങൾ ഉയർന്ന വില സജ്ജീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, പരസ്യം മാസങ്ങളോളം തിരികെ വരും, പ്രോപ്പർട്ടി "കത്തിപ്പോകും", വാങ്ങുന്നയാൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസം നഷ്ടപ്പെടും. നിങ്ങൾ ഇത് താഴ്ത്തിയാൽ, ഉടമയുടെ പണം മേശപ്പുറത്ത് നിലനിൽക്കും, നിങ്ങളിലുള്ള അവൻ്റെ വിശ്വാസത്തിന് ഇളക്കം സംഭവിക്കും. അതുകൊണ്ടാണ് വിലനിർണ്ണയം ഒരു കലയും ഡാറ്റയുടെ കാര്യവും. ഈ ഘട്ടത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു ശക്തമായ അസിസ്റ്റൻ്റാണ്: നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഇതിന് ഒരു വില പരിധി, സമപ്രായക്കാരുടെ പട്ടിക, വിലയെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ തകർച്ച എന്നിവ രൂപപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. എന്നാൽ ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ പ്രധാന സന്ദേശം ഇതാണ്: AI ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന വില ഒരു തുടക്കമാണ്, ഒരു ഫലമല്ല. അന്തിമ വിലയുടെ ഉത്തരവാദിത്തം കൺസൾട്ടൻ്റിനായിരിക്കും, അതേസമയം ഔദ്യോഗിക/കൃത്യമായ മൂല്യത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം സത്യപ്രതിജ്ഞ ചെയ്ത മൂല്യനിർണ്ണയക്കാരനാണ്.

എന്താണ് AVM, അത് എന്താണ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്, എവിടെയാണ് തെറ്റ് സംഭവിക്കുന്നത്?

AVM (ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാല്യുവേഷൻ മോഡൽ) എന്നത് മുൻകാല വിൽപ്പന ഡാറ്റ, ഏരിയ സവിശേഷതകൾ, പ്രോപ്പർട്ടി ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ വില ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി കണക്കാക്കുന്ന ഒരു സംവിധാനമാണ്. ബാങ്കുകളുടെ ലോൺ പ്രീ-ഇവാല്യൂവേഷൻ, പോർട്ടലുകൾ, ചില AI ടൂളുകൾ എന്നിവയിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഷോപ്പിംഗ് മാളിൻ്റെ ശക്തി അതിൻ്റെ വേഗതയാണ്; അതിൻ്റെ ദൗർബല്യം അത് "അത് നൽകുന്ന ഡാറ്റയുടെ അത്ര മികച്ചതാണ്" എന്നതാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു പൊതു ഭാഷാ മോഡലിന് (ChatGPT പോലെ) ഒരു വില ചോദിക്കുമ്പോൾ, സാഹചര്യം കൂടുതൽ ശ്രദ്ധാലുക്കളാകുന്നു: മോഡൽ തത്സമയ മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, അതിൻ്റെ വിവരങ്ങൾ ഒരു നിശ്ചിത തീയതി വരെയുള്ളതാണ്, അതിന് ഒരു സംഖ്യയെ നന്നായി യോജിക്കാൻ കഴിയും.

ഷോപ്പിംഗ് മാളുകളും ഭാഷാ മോഡലുകളും സാധാരണയായി അവഗണിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഇവയാണ്: വസ്തുവിൻ്റെ യഥാർത്ഥ തറ/മുഖം/കാഴ്ച നില, അതിൻ്റെ ആന്തരിക അവസ്ഥ (നവീകരിച്ചതോ സ്വാഭാവികമോ), ലൈസൻസും ഒക്യുപ്പൻസി സ്റ്റാറ്റസും, കോണ്ടോമിനിയം പ്രശ്‌നങ്ങൾ, കുടിശ്ശിക ഭാരം, കെട്ടിടത്തിൻ്റെ പ്രായവും ഭൂകമ്പ നിയന്ത്രണ നിലയും, വിതരണ സാന്ദ്രതയും ആ സമയത്ത് മേഖലയിലെ വിലപേശൽ കാലാവസ്ഥയും. ഒരു മനുഷ്യ ഉപദേഷ്ടാവിന് ഇതെല്ലാം അറിയാം; മോഡലിന് അവരിൽ ഭൂരിഭാഗവും അറിയില്ല. ഈ വിടവ് നികത്തേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ചുമതലയാണ്.

മുൻഗാമി (താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന വിൽപ്പന) രീതി

വിലനിർണ്ണയത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ രീതി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന വിശകലനമാണ്: മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നതും അടുത്തിടെ വിൽക്കുന്നതും അടുത്തിടപഴകുന്നതുമായ പ്രോപ്പർട്ടികൾ കണ്ടെത്തുക, കൂടാതെ ഒരു ശ്രേണി ലഭിക്കുന്നതിന് വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരുത്തുക. AI ഇവിടെ നിങ്ങളുടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നു - ഇത് മുൻഗണനകളെ ഒരു സംഘടിത പട്ടികയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു, വ്യത്യാസങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നു, ഒരു ശ്രേണി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു - എന്നാൽ മുൻഗണനയുടെ കൃത്യതയും സമയബന്ധിതവും നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്.

ഒരു നല്ല മാതൃകയ്ക്കുള്ള മൂന്ന് നിയമങ്ങൾ: (1) സമീപകാല - കഴിഞ്ഞ 3-6 മാസത്തിനുള്ളിൽ, മാർക്കറ്റ് പെട്ടെന്ന് മാറുന്നതിനാൽ; (2) സമീപസ്ഥലം - അതേ അയൽപക്കം/സൈറ്റ്, സമാനമായ തെരുവ്; (3) സമാന നിലവാരം - മുറികളുടെ എണ്ണം, m², തറ, പ്രായം, ചൂടാക്കൽ. ഇവ മൂന്നും ചേരുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, സമപ്രായക്കാരൻ മൂന്നാം നിലയിലും നിങ്ങളുടേത് എട്ടാം നിലയിലുമാണെങ്കിൽ ഒരു കാഴ്ചയും കൂടാതെ ഒരു തിരുത്തലും; മുൻവിധി പരിഷ്‌ക്കരണത്തോടെ നിങ്ങളുടേത് സ്വാഭാവികമാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു മൈനസ് തിരുത്തൽ നടത്തുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ലിസ്റ്റിംഗ് വിലകൾ "ചോദിക്കുന്ന" വിലയാണ്; വിറ്റ വില "യഥാർത്ഥ" വിലയാണ്. രണ്ടും തമ്മിൽ പലപ്പോഴും 5-15% വ്യത്യാസമുണ്ട്. സാധ്യമാകുമ്പോഴെല്ലാം യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന വില ഉപയോഗിക്കുക; നിങ്ങൾക്ക് പരസ്യപ്പെടുത്തിയ വില മാത്രമേ ഉള്ളൂവെങ്കിൽ, AI-യോട് വ്യക്തമായി പറയുകയും തിരുത്തലിന് ഇടം നൽകുകയും ചെയ്യുക.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉള്ള പിയർ ടേബിളും വില ശ്രേണിയും

1. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള 4-8 താരതമ്യപ്പെടുത്തലുകളുടെ സവിശേഷതകളും വിലകളും എഴുതുക (ഐഡി/വിലാസം ഇല്ലാതെ). നിങ്ങളുടെ ഉറവിടം ശ്രദ്ധിക്കുക.
2. പട്ടിക സജ്ജീകരിക്കാൻ AI ആവശ്യപ്പെടുക: മുൻഗാമികളെ വരികളായും സവിശേഷതകളെ നിരകളായും വിഭജിച്ച് m² യൂണിറ്റ് വില കണക്കാക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക ഉണ്ടാക്കുക.
3. ശരിയായ വ്യത്യാസങ്ങൾ: ടാർഗെറ്റ് പ്രോപ്പർട്ടി തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ (തറ, ഉയരം, പ്രായം, അവസ്ഥ) AI കണക്കാക്കുകയും ഓരോന്നിനും ശതമാനം തിരുത്തലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക; എന്നാൽ നിങ്ങൾ യുക്തി പരിശോധിക്കുക.
4. ഒരു ശ്രേണി നേടുക: ഒരു സംഖ്യയല്ല, ഒരു പരിമിതമായ ശ്രേണി ആവശ്യപ്പെടുക (ഉദാ. "$8.9M – $9.6M, സാധ്യമായ 9.2M").
5. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫിൽട്ടറിലൂടെ ഇത് ഇടുക: നിങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക കാലാവസ്ഥ, അടിയന്തരാവസ്ഥ, ഉടമയുടെ പ്രതീക്ഷകൾ, ഫീൽഡ് പരിജ്ഞാനം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ശ്രേണി ചുരുക്കുകയോ മാറ്റുകയോ ചെയ്യുക.

ടെംപ്ലേറ്റ് 1 — താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന പട്ടികയും m² യൂണിറ്റ് വിലയും:

റോൾ: നിങ്ങൾ ഒരു സൂക്ഷ്മമായ റിയൽ എസ്റ്റേറ്റ് മൂല്യ വിശകലന വിദഗ്ധനാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന മുൻകൂർ ഡാറ്റ ഒരു പട്ടികയിലേക്ക് പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക: നിരകൾ = മുറി, മൊത്ത m², തറ, പ്രായം, സ്റ്റാറ്റസ്, വിൽപ്പന തരം (യഥാർത്ഥമായി/പരസ്യം ചെയ്തത്), വില, m² യൂണിറ്റ് വില. തുടർന്ന് m² യൂണിറ്റ് വിലകളുടെ ശരാശരിയും കുറഞ്ഞ പരമാവധി ശ്രേണിയും നൽകുക. മേക്കപ്പ് ചെയ്യരുത്; ഞാൻ തന്ന വരികൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. മുൻകരുതലുകൾ: [ഒട്ടിക്കുക]

ടെംപ്ലേറ്റ് 2 - വ്യത്യാസം തിരുത്തൽ:

ടാർഗെറ്റ് പ്രോപ്പർട്ടി: 3+1, 125 m², 8-ാം നില, കടൽ കാഴ്ച, 6 വർഷം പഴക്കമുള്ളത്, നവീകരിക്കാത്തത്. ടാർഗെറ്റ് അനുസരിച്ച് ഇനിപ്പറയുന്ന തത്തുല്യങ്ങൾ ശരിയാക്കുക: തറ, കാഴ്ച, പ്രായം, അവസ്ഥ വ്യത്യാസങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ശതമാനം തിരുത്തൽ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ന്യായീകരണം എഴുതുകയും ചെയ്യുക. ക്രമീകരിച്ച യൂണിറ്റ് വില ശ്രേണി നിർമ്മിക്കുക, കൃത്യമായ വിലയല്ല. മുൻകരുതലുകൾ: [പട്ടിക ഒട്ടിക്കുക]

ടെംപ്ലേറ്റ് 3 — വിലനിർണ്ണയ സംഗ്രഹം (ഉടമയുടെ അവതരണം):

പങ്ക്: ഉപദേശകൻ. ചുവടെ ക്രമീകരിച്ച മുൻവിധി വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് ഉടമയ്ക്ക് അവതരിപ്പിക്കാൻ ഒരു ഹ്രസ്വ വില ശ്രേണി യുക്തി (150 വാക്കുകൾ) എഴുതുക. "ഗ്യാരൻ്റി", "ഉറപ്പാണ്" എന്നീ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്; ഇതൊരു മാർക്കറ്റ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ആണെന്നും ഔദ്യോഗിക മൂല്യത്തിന് ഒരു അപ്രൈസൽ ആവശ്യമാണെന്നും പ്രസ്താവിക്കുക. ഡാറ്റ: [പേസ്റ്റ് വിശകലനം]

ടെംപ്ലേറ്റ് 4 — AVM ഔട്ട്പുട്ട് അന്വേഷിക്കുന്നു:

ഒരു ഷോപ്പിംഗ് മാൾ/വാഹനം ഈ പ്രോപ്പർട്ടിയോട് [X] TL പറഞ്ഞു. ഇനിപ്പറയുന്നവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഈ എസ്റ്റിമേറ്റിനെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയും നിയന്ത്രണ ചോദ്യങ്ങൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുക: മുൻഗാമികളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥ, തറ/മുഖം/കാഴ്ച, ലൈസൻസ്-അധിവാസം, കുടിശ്ശിക, കെട്ടിട പ്രായം/ഭൂകമ്പ നില, പ്രാദേശിക വിതരണ സാന്ദ്രത. ഏത് ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ഏത് വിവരമാണ് ഞാൻ സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടത്?

താരതമ്യ പട്ടിക: എവിഎം/എഐയും സത്യപ്രതിജ്ഞയും

സവിശേഷത

AVM/AI പ്രവചനം

സത്യപ്രതിജ്ഞാ വിദഗ്ധ റിപ്പോർട്ട്

വേഗത

സെക്കൻ്റുകൾ

ദിവസങ്ങൾ

ഫീൽഡ് സർവേ

ഒന്നുമില്ല

അതെ (സ്ഥലത്ത്)

ഔദ്യോഗിക സാധുത

ഒന്നുമില്ല (സൂചകം)

അതെ (ക്രെഡിറ്റ്, ഔദ്യോഗിക ഇടപാട്)

തറ/മുഖം/ഇൻ്റീരിയർ സാഹചര്യം

മിക്ക സമയത്തും കാണാൻ കഴിയില്ല

കാണുന്നു

ഉത്തരവാദിത്തം

നിങ്ങളുടെ വാഹനമല്ല, നിങ്ങളുടേതാണ്.

ലൈസൻസുള്ള വിദഗ്ധൻ

ഉപയോഗ സ്ഥലം

പ്രാഥമിക ആശയം, ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ഇടവേള

അന്തിമ തീരുമാനം, ഔദ്യോഗിക നടപടി

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഡിസംബർ ശരിയാണ്, അപ്‌ഡേറ്റ് സംരക്ഷിച്ചു. 2+1 ഫ്ലാറ്റിനായി AI-യുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന 6 കാര്യങ്ങൾ കൺസൾട്ടൻ്റ് നൽകുന്നു. YZ ശരാശരി m² യൂണിറ്റ് വില 62,000 TL ആക്കി 7.1M - 7.8M TL ശ്രേണി ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന രണ്ടെണ്ണം 14 മാസം മുമ്പുള്ള വിൽപ്പനയാണെന്ന് കൺസൾട്ടൻ്റ് ശ്രദ്ധിക്കുകയും അവ നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു; നിലവിലുള്ള നാലെണ്ണം ശേഷിക്കുമ്പോൾ, ശ്രേണി 7.6M - 8.2M ലേക്ക് മാറുന്നു. 5 ആഴ്‌ചയ്‌ക്കുള്ളിൽ 7.9 മില്ല്യൺ പ്രോപ്പർട്ടി വിറ്റു. പാഠം: പിയർ റീസെൻസിക്ക് ശ്രേണി 8-10% വരെ മാറ്റാൻ കഴിയും.

കേസ് 2 - ഹാലുസിനേഷൻ ട്രാപ്പ്. ഒരു പൊതു സംഭാഷണ രീതിയോട് ഒരു കൺസൾട്ടൻ്റ് പ്രതികരിച്ചു: "അറ്റാസെഹിറിൽ 3+1 എത്രയാണ്?" അവൻ ചോദിക്കുന്നു; "ശരാശരി 6.5M TL" എന്ന് മോഡൽ പറയുന്നു. കൺസൾട്ടൻ്റ് ഉടമയോട് ഇത് പറയുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലെ പൂർവ മാതൃകകൾ 9M-ൽ കൂടുതലാണ്; മോഡൽ വിവരങ്ങൾ കാലഹരണപ്പെട്ടതാണ്. മാലിക് മറ്റൊരു ഓഫീസിലേക്ക് പോകുന്നു. പാഠം: ഭാഷാ മാതൃക തത്സമയ വിലകളുടെ ഉറവിടമല്ല.

കേസ് 3 - വൈദഗ്ധ്യ വ്യത്യാസം. വാങ്ങുന്നയാൾ ക്രെഡിറ്റിൽ വാങ്ങും. AI ഉപയോഗിച്ച് കൺസൾട്ടൻ്റ് കണ്ടെത്തിയ മാർക്കറ്റ് ശ്രേണി 10.2M ആണ്; എന്നാൽ ബാങ്ക് വിദഗ്ധൻ മൂല്യം 9.4M ആയി വിലയിരുത്തുകയും അതിനനുസരിച്ച് വായ്പ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. കൺസൾട്ടൻ്റ് തുടക്കത്തിൽ തന്നെ ഈ വ്യത്യാസം മുൻകൂട്ടി കാണുകയും വാങ്ങുന്നയാളെ തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്താൽ അതിശയിക്കാനില്ല. പാഠം: മാൾ/മാർക്കറ്റ് മൂല്യവും മൂല്യനിർണ്ണയ മൂല്യവും വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാം; ക്രെഡിറ്റ് ഇടപാടുകളിൽ വൈദഗ്ധ്യം നിർണായകമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ അപ്പാർട്ട്മെൻ്റിന് എത്ര വിലയുണ്ട്? 3+1, ഇസ്താംബുൾ.

അഭൂതപൂർവമായ, കാലികമായ ഡാറ്റയില്ലാതെ മോഡൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു; നഗരം വളരെ വലുതാണ്, ഗുണനിലവാരമില്ല.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

ചുവടെയുള്ള പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച സമപ്രായക്കാരുമായി ഒരു വില ശ്രേണി വിശകലനം നടത്തുക. പുതിയ വില ക്രമീകരിക്കൽ; മുൻകാലങ്ങളിൽ നിന്ന് മാത്രം കണക്കാക്കുക. തറ/പ്രായം/അവസ്ഥ വ്യത്യാസങ്ങൾ ശരിയാക്കുക, m² യൂണിറ്റ് വില പരിധിയും ന്യായീകരണവും നൽകുക. ഫലം ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റ് ആണ്, കൃത്യമായ മൂല്യമല്ല. ടാർഗെറ്റ് പ്രോപ്പർട്ടി: [ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ]. താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നവ (യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന): [ലിസ്റ്റ്].

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പൊതുഭാഷാ മോഡലിന് തത്സമയ വില ചോദിക്കുന്നു. മോഡലിന് നിലവിലെ വിപണി അറിയില്ല; നമ്പറുകൾ ഉണ്ടാക്കാം.
• പഴയ മാതൃകയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. 12 മാസത്തെ മുൻഗാമികൾ ഇന്നത്തെ വിപണിയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നില്ല.
• വിൽപ്പന വിലയായി പരസ്യപ്പെടുത്തിയ വില തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ആഗ്രഹിക്കുന്നതും യഥാർത്ഥത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം അവഗണിക്കുന്നു.
• ഫ്ലോർ/ഫ്രണ്ടേജ്/കണ്ടീഷൻ വ്യത്യാസം ശരിയാക്കാതെ മുൻവിധി ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
• "കൃത്യമായ മൂല്യം" ആയി ഉടമയ്ക്ക് AVM ശ്രേണി അവതരിപ്പിക്കുകയും "ഗ്യാരൻ്റി" എന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുന്നു - തെറ്റായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ക്രെഡിറ്റ് വിൽപ്പനയിൽ, വാങ്ങുന്നയാളുടെ ബാങ്ക് സ്വന്തം വിലയിരുത്തൽ നടത്തുന്നു. നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റ് എസ്റ്റിമേറ്റ് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, ബാങ്ക് വിദഗ്ദനാണ് വായ്പ തുക നിശ്ചയിക്കുന്നത്. ഉപഭോക്താവിന് മുന്നിൽ ഈ വ്യത്യാസം വിശദീകരിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

AVM ഉം AI ഉം നിങ്ങൾക്ക് ദ്രുത ആരംഭ ശ്രേണിയും വിലനിർണ്ണയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പതിവ് പിയർ വിശകലനവും നൽകുന്നു. എന്നാൽ നിലവിലുള്ളതും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതുമായ താരതമ്യങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ ഫീൽഡ് പരിജ്ഞാനം, വസ്തുവിൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിങ്ങളുടെ തീരുമാനമാണ് വില. കൃത്യമായ/ഔദ്യോഗിക മൂല്യം ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, സത്യപ്രതിജ്ഞാ വൈദഗ്ധ്യം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. AI ഒരു ന്യായമായ ശ്രേണി നിർമ്മിക്കട്ടെ, ഒരൊറ്റ സംഖ്യയല്ല; സമയബന്ധിതത്തിനും ഗുണനിലവാരത്തിനുമായി ഓരോ മുൻഗാമിയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക; അത് എല്ലായ്പ്പോഴും "എസ്റ്റിമേറ്റ്" ആയി ഉടമയ്ക്ക് അവതരിപ്പിക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള ഒരു വസ്തുവിന് (വിലാസം/ഐഡി ഇല്ലാതെ) നിലവിലുള്ള 5-6 താരതമ്യങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക. ടെംപ്ലേറ്റുകൾ 1, 2 എന്നിവയിൽ നിന്ന് YZ-തിരുത്തപ്പെട്ട m² യൂണിറ്റ് വില ശ്രേണി നേടുക. തുടർന്ന്: (1) ഓരോ മുൻഗാമിയുടെയും തീയതിയും അത് “പ്രഖ്യാപിച്ചതോ വിൽക്കുന്നതോ” എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക; (2) തറ/മുഖം/അവസ്ഥ തിരുത്തലുകളുടെ യുക്തി സ്വയം പരിശോധിക്കുക; (3) ടെംപ്ലേറ്റ് 3 ഉപയോഗിച്ച് ഉടമയ്ക്ക് നൽകേണ്ട "വാറൻ്റി" ഉൾപ്പെടാത്ത ഒരു ഇടവേള ന്യായീകരണം എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] നിലവിലുള്ളതും (അവസാന 3-6 മാസത്തെ അഭികാമ്യം) സാധ്യമെങ്കിൽ യഥാർത്ഥ വിൽപ്പനയും താരതമ്യം ചെയ്യാം.
• [ ] തറ, മുൻഭാഗം, കാഴ്ച, പ്രായം, ആന്തരിക അവസ്ഥ വ്യത്യാസങ്ങൾ എന്നിവ ശരിയാക്കി.
• [ ] ഞാൻ AI തത്സമയ വിലയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല; ഞാൻ നൽകിയ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് മാത്രമേ ഞാൻ അത് കണക്കാക്കിയിട്ടുള്ളൂ.
• [ ] "എസ്റ്റിമേറ്റ്" എന്ന് വിളിച്ച് ഒരു സംഖ്യയല്ല, ഒരു ശ്രേണിയായി ഞാൻ ഫലം തയ്യാറാക്കി.
• [ ] ബാങ്കിൻ്റെ വൈദഗ്ധ്യം ക്രെഡിറ്റ് ഇടപാടിൽ നിർണായകമാകുമെന്ന് ഞാൻ ഉപഭോക്താവിനോട് വിശദീകരിച്ചു.