ਮੁੱਲ ਅਨੁਮਾਨ (AVM) ਸਮਰਥਨ: AI ਕੀਮਤ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵੈਲਯੂਏਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (AVM) ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੁੰ ਚੁੱਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਵ (ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਵਿਕਰੀ) ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀਮਤ ਸੀਮਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਮਤ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ (ਪੁਰਾਣੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਵੱਖਰੀ ਮੰਜ਼ਿਲ/ਨਕਾਬ/ਲਾਇਸੈਂਸ ਸਥਿਤੀ, ਮਹਾਰਤ-ਮੁੱਲ ਅੰਤਰ) ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੀਮਤ ਉੱਚੀ ਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਸੰਪੱਤੀ "ਬਰਨ ਆਊਟ" ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਲਕ ਦਾ ਪੈਸਾ ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਉਸ ਦਾ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਟੁੱਟ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਕਲਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਇੱਕ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ, ਸਾਥੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸੰਦੇਸ਼ ਇਹ ਹੈ: AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ, ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ। ਅੰਤਮ ਕੀਮਤ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ/ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਹੁੰ ਚੁੱਕੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

AVM ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

AVM (ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵੈਲਯੂਏਸ਼ਨ ਮਾਡਲ) ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ, ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਪੱਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੈਂਕਾਂ ਦੇ ਲੋਨ ਪ੍ਰੀ-ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪੋਰਟਲ ਅਤੇ ਕੁਝ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਮਾਲ ਦੀ ਤਾਕਤ ਇਸਦੀ ਗਤੀ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ "ਉਨਾ ਹੀ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ." ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ) ਲਈ ਕੀਮਤ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਥਿਤੀ ਹੋਰ ਵੀ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਲਾਈਵ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਤੀ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਮਾਲ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਹਨ: ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਅਸਲ ਮੰਜ਼ਿਲ / ਨਕਾਬ / ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਥਿਤੀ, ਇਸਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ (ਮੁਰੰਮਤ ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ), ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਕਬਜ਼ੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਕੰਡੋਮੀਨੀਅਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਬਕਾਇਆ ਬੋਝ, ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਉਮਰ ਅਤੇ ਭੂਚਾਲ ਨਿਯਮ ਸਥਿਤੀ, ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੌਦੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਮਾਹੌਲ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਇਹ ਸਭ ਜਾਣਦਾ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ. ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਪੂਰਵ (ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਵਿਕਰੀ) ਵਿਧੀ

ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ: ਸੰਪੱਤੀ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਮੁੱਲ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਵੇਚੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਨੇੜਤਾ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ। AI ਇੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਪਰ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਮਿਸਾਲ ਲਈ ਤਿੰਨ ਨਿਯਮ: (1) ਹਾਲੀਆ — ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ 3-6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਜ਼ਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; (2) ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਟਿਕਾਣਾ — ਉਹੀ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ/ਸਾਈਟ, ਸਮਾਨ ਗਲੀ; (3) ਸਮਾਨ ਗੁਣਵੱਤਾ — ਕਮਰਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, m², ਮੰਜ਼ਿਲ, ਉਮਰ, ਹੀਟਿੰਗ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਤਿੰਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਪੀਅਰ 3ਵੀਂ ਮੰਜ਼ਿਲ 'ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ 8ਵੀਂ ਮੰਜ਼ਿਲ 'ਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪੂਰਵ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਘਟਾਓ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਸੰਕੇਤ: ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਮਤਾਂ "ਪੁੱਛਣ" ਦੀ ਕੀਮਤ ਹਨ; ਵੇਚੀ ਗਈ ਕੀਮਤ "ਅਸਲ" ਕੀਮਤ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ 5-15% ਦਾ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰੀ ਕੀਮਤ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਛੱਡੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਪੀਅਰ ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਸੀਮਾ

1. ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 4-8 ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ (ਬਿਨਾਂ ID/ਪਤੇ ਦੇ)। ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ.
2. AI ਨੂੰ ਸਾਰਣੀ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਰੱਖੋ ਜੋ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ m² ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਸਹੀ ਅੰਤਰ: AI ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸੰਪੱਤੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ (ਮੰਜ਼ਿਲ, ਉਚਾਈ, ਉਮਰ, ਸਥਿਤੀ) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ.
4. ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਰੇਂਜ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ "$8.9M – $9.6M, ਸੰਭਵ 9.2M")।
5. ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਰਾਹੀਂ ਪਾਓ: ਆਪਣੇ ਖੇਤਰੀ ਮਾਹੌਲ, ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ, ਮਾਲਕ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਜਾਂ ਬਦਲੋ।

ਟੈਮਪਲੇਟ 1 — ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ m² ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ:

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਚੇਤ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਮੁੱਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੋ। ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਪੂਰਵ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ: ਕਾਲਮ = ਕਮਰਾ, ਕੁੱਲ m², ਮੰਜ਼ਿਲ, ਉਮਰ, ਸਥਿਤੀ, ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਅਸਲ/ਵਿਗਿਆਪਨ), ਕੀਮਤ, m² ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ। ਫਿਰ m² ਯੂਨਿਟ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਧਿਕਤਮ ਰੇਂਜ ਦੀ ਔਸਤ ਦਿਓ। ਮੇਕਅੱਪ ਨਾ ਕਰੋ; ਬੱਸ ਉਹਨਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨਾਂ: [ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ]

ਟੈਮਪਲੇਟ 2 — ਅੰਤਰ ਸੁਧਾਰ:

ਟਾਰਗੇਟ ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ: 3+1, 125 m², 8ਵੀਂ ਮੰਜ਼ਿਲ, ਸਮੁੰਦਰ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼, 6 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ, ਮੁਰੰਮਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ: ਮੰਜ਼ਿਲ, ਦ੍ਰਿਸ਼, ਉਮਰ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ। ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ: [ਪੇਸਟ ਸਾਰਣੀ]

ਟੈਮਪਲੇਟ 3 — ਕੀਮਤ ਦਾ ਸਾਰ (ਮਾਲਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ):

ਭੂਮਿਕਾ: ਸਲਾਹਕਾਰ। ਹੇਠਾਂ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੇ ਪੂਰਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ ਤਰਕ (150 ਸ਼ਬਦ) ਲਿਖੋ। "ਗਾਰੰਟੀ" ਅਤੇ "ਯਕੀਨ" ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮੁੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਪੇਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ]

ਟੈਮਪਲੇਟ 4 — AVM ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ:

ਇੱਕ ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਮਾਲ/ਵਾਹਨ ਨੇ ਇਸ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ [X] TL ਕਿਹਾ। ਇਸ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤਮਾਨਤਾ, ਫਰਸ਼/ਨਕਾਬ/ਦ੍ਰਿਸ਼, ਲਾਇਸੈਂਸ-ਕਬਜ਼ਾ, ਬਕਾਇਆ, ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਉਮਰ/ਭੂਚਾਲ ਸਥਿਤੀ, ਖੇਤਰੀ ਸਪਲਾਈ ਘਣਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਕਿਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: AVM/AI ਅਤੇ ਸਹੁੰ ਚੁੱਕੀ ਮਹਾਰਤ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

AVM/AI ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ

ਸਹੁੰ ਚੁੱਕੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ

ਗਤੀ

ਸਕਿੰਟ

ਦਿਨ

ਖੇਤਰ ਸਰਵੇਖਣ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ

ਹਾਂ (ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ)

ਅਧਿਕਾਰਤ ਵੈਧਤਾ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ (ਸੂਚਕ)

ਹਾਂ (ਕ੍ਰੈਡਿਟ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਲੈਣ-ਦੇਣ)

ਮੰਜ਼ਿਲ/ਨਕਾਬ/ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ

ਦੇਖਦਾ ਹੈ

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਤੁਹਾਡੀ ਗੱਡੀ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੀ।

ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਮਾਹਰ

ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਥਾਂ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਚਾਰ, ਤੇਜ਼ ਅੰਤਰਾਲ

ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਰਵਾਈ

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਦਸੰਬਰ ਸਹੀ ਹੈ, ਅੱਪਡੇਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਲਾਹਕਾਰ 2+1 ਫਲੈਟ ਲਈ AI ਨਾਲ 6 ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। YZ ਔਸਤ m² ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ 62,000 TL ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 7.1M - 7.8M TL ਦੀ ਰੇਂਜ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ 14 ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਮੌਜੂਦਾ ਚਾਰ ਬਾਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਰੇਂਜ 7.6M - 8.2M ਤੱਕ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਾਇਦਾਦ 5 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 7.9M ਵਿੱਚ ਵੇਚੀ ਗਈ। ਪਾਠ: ਪੀਅਰ ਰੀਸੈਂਸੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ 8-10% ਤੱਕ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਭੁਲੇਖੇ ਦਾ ਜਾਲ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੇ ਇੱਕ ਆਮ ਗੱਲਬਾਤ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ: "ਅਤਾਸ਼ੇਹਿਰ ਵਿੱਚ 3+1 ਕਿੰਨਾ ਹੈ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਔਸਤ 6.5M TL"। ਸਲਾਹਕਾਰ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 9M ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੁਰਾਣੀ ਹੈ। ਮਲਿਕ ਦੂਜੇ ਦਫ਼ਤਰ ਚਲਾ ਗਿਆ। ਸਬਕ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਲਾਈਵ ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਅੰਤਰ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ 'ਤੇ ਖਰੀਦੇਗਾ। AI ਨਾਲ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੀ ਗਈ ਮਾਰਕੀਟ ਰੇਂਜ 10.2M ਹੈ; ਪਰ ਬੈਂਕ ਮਾਹਰ 9.4M 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕਰਜ਼ਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ। ਪਾਠ: ਮਾਲ/ਮਾਰਕੀਟ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੁੱਲ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਅਪਾਰਟਮੈਂਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿੰਨੀ ਹੈ? 3+1, ਇਸਤਾਂਬੁਲ।

ਮਾਡਲ ਬੇਮਿਸਾਲ, ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸ਼ਹਿਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਗੁਣ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਹੇਠਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਾਥੀਆਂ ਨਾਲ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਨਵੀਂ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ; ਕੇਵਲ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਸਹੀ ਮੰਜ਼ਿਲ/ਉਮਰ/ਸਥਿਤੀ ਅੰਤਰ, m² ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਦਿਓ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ। ਟਾਰਗੇਟ ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ: [ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ]। ਤੁਲਨਾਯੋਗ (ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ): [ਸੂਚੀ]।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਲਾਈਵ ਕੀਮਤਾਂ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਮੌਜੂਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਨੰਬਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪੁਰਾਣੀ ਮਿਸਾਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। 12+ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਪੂਰਵ ਅੱਜ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ।
• ਵਿਕਰੀ ਮੁੱਲ ਲਈ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਕੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ.
• ਫਲੋਰ/ਫਰੰਟੇਜ/ਸਥਿਤੀ ਫਰਕ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
• AVM ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਮਾਲਕ ਨੂੰ "ਸਹੀ ਮੁੱਲ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ "ਗਾਰੰਟੀ" ਕਹਿਣਾ — ਗਲਤ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦਾ ਜੋਖਮ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਦਾ ਬੈਂਕ ਆਪਣਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਬਜ਼ਾਰ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬੈਂਕ ਮਾਹਰ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਰਕਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਸਮਝਾਓ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AVM ਅਤੇ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਨਿਯਮਤ ਪੀਅਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਕੀਮਤ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਤੁਲਨਾਵਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਹੀ/ਅਧਿਕਾਰਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਹੁੰ ਚੁੱਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਕੋਲ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਸੀਮਾ ਪੈਦਾ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ; ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ; ਇਸ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਅਨੁਮਾਨ" ਵਜੋਂ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਰੱਖੀ ਜਾਇਦਾਦ ਲਈ 5-6 ਵਰਤਮਾਨ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ (ਬਿਨਾਂ ਪਤੇ/ਆਈਡੀ ਦੇ)। ਟੈਂਪਲੇਟ 1 ਅਤੇ 2 ਤੋਂ ਇੱਕ YZ-ਸਹੀ m² ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਫਿਰ: (1) ਹਰੇਕ ਪੂਰਵ ਦੀ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ "ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਵੇਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ"; (2) ਫਰਸ਼/ਨਕਾਬ/ਸਥਿਤੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਦੀ ਖੁਦ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; (3) ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਮਪਲੇਟ 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ "ਵਾਰੰਟੀ" ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਮੌਜੂਦਾ (ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ 3-6 ਮਹੀਨਿਆਂ) ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ।
• [ ] ਫਰਸ਼, ਨਕਾਬ, ਦ੍ਰਿਸ਼, ਉਮਰ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਮੈਚ ਲਾਈਵ ਕੀਮਤਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਈਆਂ; ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੋਂ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਇਆ ਸੀ ਜੋ ਮੈਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ "ਅਨੁਮਾਨ" ਕਹਿ ਕੇ।
• [ ] ਮੈਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਮਝਾਇਆ ਕਿ ਬੈਂਕ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੋਵੇਗੀ।