Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu cách thức hoạt động của mô hình định giá tự động (AVM), nó phụ thuộc vào dữ liệu gì, tại sao nó là ước tính mang tính biểu thị và để phân biệt rằng nó không phải là sự thay thế cho báo cáo thẩm định đã tuyên thệ.
- Khả năng chuẩn bị phương pháp trước đó (bán hàng có thể so sánh) bằng trí tuệ nhân tạo và xác minh phạm vi giá bằng kiến thức lĩnh vực và dữ liệu chính thức của riêng bạn
- Khả năng phát hiện những cạm bẫy trong việc ước tính giá (tiền lệ cũ, tình trạng tầng/mặt tiền/giấy phép khác nhau, chênh lệch giá trị chuyên môn) trước khi đưa ra nhận xét
Xác định giá của một bất động sản là thời điểm nhạy cảm nhất trong kinh doanh bất động sản. Nếu bạn đặt giá cao, quảng cáo sẽ quay lại hàng tháng trời, tài sản sẽ “cháy hàng” và người mua sẽ mất niềm tin. Nếu bạn hạ thấp nó, tiền của người chủ sẽ vẫn nằm trên bàn và niềm tin của ông ta dành cho bạn sẽ bị lung lay. Đó là lý do tại sao việc định giá vừa là một nghệ thuật vừa là vấn đề dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo là một trợ lý đắc lực vào thời điểm này: chỉ trong vài giây, nó có thể phác thảo phạm vi giá, danh sách các công ty ngang hàng và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá. Nhưng thông điệp chính của đơn vị này là: mức giá mà AI tạo ra là điểm khởi đầu, không phải là kết quả. Trách nhiệm về giá cuối cùng thuộc về nhà tư vấn, trong khi trách nhiệm về giá trị chính thức/chính xác thuộc về thẩm định viên đã tuyên thệ.
AVM là gì, nó dựa trên cái gì, nó sai ở đâu?
AVM (Mô hình định giá tự động) là một hệ thống ước tính giá của bất động sản một cách toán học dựa trên dữ liệu bán hàng trong quá khứ, đặc điểm khu vực và thuộc tính bất động sản. Nó được sử dụng trong đánh giá trước khoản vay của ngân hàng, cổng thông tin và một số công cụ AI. Điểm mạnh của trung tâm mua sắm là tốc độ; Điểm yếu của nó là nó chỉ "tốt như dữ liệu được cung cấp". Khi bạn hỏi giá cho một mô hình ngôn ngữ chung (như ChatGPT), tình huống càng trở nên cẩn thận hơn: mô hình không phụ thuộc vào dữ liệu thị trường trực tiếp, thông tin của nó được cập nhật đến một ngày nhất định và nó có thể khớp một cách trôi chảy với một con số.
Các yếu tố thường bị bỏ qua bởi trung tâm mua sắm và mô hình ngôn ngữ là: tình trạng tầng/mặt tiền/cảnh quan thực tế của tài sản, tình trạng bên trong (đã được cải tạo hoặc tự nhiên), giấy phép và tình trạng sử dụng, vấn đề chung cư, gánh nặng phí, tuổi xây dựng và tình trạng quy định về động đất, mật độ nguồn cung và môi trường thương lượng trong khu vực tại thời điểm đó. Một cố vấn con người biết tất cả những điều này; Người mẫu không biết hầu hết trong số họ. Công việc của bạn là lấp đầy khoảng trống này.
Phương pháp tiền lệ (doanh số so sánh)
Phương pháp định giá đáng tin cậy nhất là phân tích so sánh: tìm các tài sản tương tự với tài sản đang được định giá, được bán gần đây và ở gần nhau, đồng thời điều chỉnh những khác biệt để rút ra một phạm vi. AI giúp bạn tiết kiệm thời gian ở đây — nó đặt các tiền lệ vào một bảng có tổ chức, tính toán sự khác biệt, đề xuất một phạm vi — nhưng bạn phải chịu trách nhiệm về tính chính xác và kịp thời của tiền lệ.
Ba quy tắc để có tiền lệ tốt: (1) Gần đây - tốt nhất là trong vòng 3-6 tháng qua, vì thị trường thay đổi nhanh chóng; (2) Vị trí gần — cùng khu phố/địa điểm, đường tương tự; (3) Chất lượng tương tự - số phòng, mét vuông, tầng, tuổi, hệ thống sưởi. Nếu ba điều này không cộng lại, bạn cần khắc phục những điểm khác biệt. Ví dụ: nếu người ngang hàng ở tầng 3 và của bạn ở tầng 8 với tầm nhìn, cộng với phần chỉnh sửa; Nếu ý của bạn là tự nhiên với sự sửa đổi trước đó, bạn sẽ thực hiện một phép sửa trừ.
Mẹo: Giá niêm yết là giá “chào bán”; Giá bán là giá "thực hiện". Thường có sự khác biệt 5-15% giữa hai điều này. Sử dụng giá bán thực tế bất cứ khi nào có thể trong tiền lệ; Nếu bạn chỉ có giá được quảng cáo, hãy nói rõ ràng với AI và chừa chỗ để sửa.
Từng bước: bảng ngang hàng và phạm vi giá với AI
- Thu thập dữ liệu của bạn: Viết ra các đặc điểm và giá của 4-8 sản phẩm so sánh mà bạn có (không cần ID/địa chỉ). Lưu ý nguồn của bạn.
- Nhờ AI lập bảng: Có bảng chia tiền lệ thành hàng, tính năng thành cột và tính đơn giá m2.
- Chỉnh sửa sự khác biệt: Yêu cầu AI tính toán sự khác biệt (tầng, độ cao, độ tuổi, tình trạng) giữa thuộc tính mục tiêu và từng thuộc tính có thể so sánh được bằng cách điều chỉnh tỷ lệ phần trăm; Nhưng bạn kiểm tra logic.
- Suy ra một phạm vi: Yêu cầu một phạm vi giới hạn, không phải một con số duy nhất (ví dụ: "8,9 triệu USD – 9,6 triệu USD, có thể là 9,2 triệu").
- Đặt nó qua bộ lọc của riêng bạn: Thu hẹp hoặc thay đổi phạm vi theo khí hậu khu vực, mức độ khẩn cấp, kỳ vọng của chủ sở hữu và kiến thức lĩnh vực của bạn.
Mẫu 1 — Bảng so sánh và đơn giá m2:
Vai trò: Bạn là một nhà phân tích giá trị bất động sản tỉ mỉ. Vẽ dữ liệu trước đó sau đây vào một bảng: cột = phòng, tổng mét vuông, tầng, tuổi, trạng thái, loại hình bán hàng (đã thực hiện/quảng cáo), giá, đơn giá mét vuông. Sau đó đưa ra đơn giá trung bình của m2 và phạm vi tối thiểu-tối đa. Đừng trang điểm; chỉ cần sử dụng những dòng tôi đã đưa ra. Tiền lệ: [dán tiền lệ]
Mẫu 2 - Hiệu chỉnh sự khác biệt:
Căn mục tiêu: 3+1, 125 m2, tầng 8, view biển, 6 tuổi, chưa sửa chữa. Sửa các điểm tương đương sau theo mục tiêu: đề xuất phần trăm điều chỉnh cho sự khác biệt về tầng, tầm nhìn, độ tuổi và tình trạng và viết lời giải thích. Đưa ra một khoảng giá đơn vị đã điều chỉnh, không phải một mức giá chính xác. Tiền lệ: [dán bảng]
Mẫu 3 - Tóm tắt về giá (bản trình bày của chủ sở hữu):
Vai trò: Cố vấn. Viết một lý do ngắn gọn về phạm vi giá (150 từ) để trình bày với chủ sở hữu từ phân tích tiền lệ đã điều chỉnh bên dưới. Sử dụng các từ “đảm bảo”, “chắc chắn”; Nêu rõ rằng đây là ước tính thị trường và cần phải thẩm định giá trị chính thức. Dữ liệu: [dán phân tích]
Mẫu 4 - Truy vấn đầu ra AVM:
Một trung tâm mua sắm/phương tiện đã nói [X] TL với cơ sở kinh doanh này. Đặt câu hỏi về ước tính này theo các vấn đề sau và liệt kê các câu hỏi kiểm soát: tính hiện tại của các tiền lệ, tầng/mặt tiền/tầm nhìn, công suất sử dụng giấy phép, phí, tuổi xây dựng/tình trạng động đất, mật độ cung cấp khu vực. Tôi nên xác nhận thông tin nào từ nguồn nào?
Bảng so sánh: AVM/AI và chuyên môn đã tuyên thệ
tính năng
Dự báo AVM/AI
Báo cáo chuyên gia tuyên thệ
tốc độ
giây
ngày
khảo sát thực địa
không có
Có (tại chỗ)
Hiệu lực chính thức
Không có (chỉ báo)
Có (tín dụng, giao dịch chính thức)
Tình trạng sàn/mặt tiền/nội thất
Không thể nhìn thấy hầu hết thời gian
thấy
Trách nhiệm
Không phải phương tiện của bạn, mà là của bạn.
Chuyên gia được cấp phép
Nơi sử dụng
Ý tưởng sơ bộ, khoảng thời gian nhanh chóng
quyết định cuối cùng, hành động chính thức
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Tháng 12 là chính xác, đã lưu bản cập nhật. Chuyên gia tư vấn đưa ra 6 điểm so sánh với AI cho căn hộ 2+1. YZ đưa ra đơn giá m2 trung bình là 62.000 TL và đề xuất khoảng 7,1 triệu – 7,8 triệu TL. Nhà tư vấn nhận thấy rằng hai trong số các đối tượng có thể so sánh đã được bán từ 14 tháng trước và loại bỏ chúng; Với bốn cái còn lại hiện tại, phạm vi chuyển sang 7,6M – 8,2M. Tài sản được bán trong 5 tuần với giá 7,9 triệu. Bài học: lần truy cập gần đây ngang hàng có thể thay đổi phạm vi 8-10%.
Trường hợp 2 - Bẫy ảo giác. Một nhà tư vấn đã trả lời một mẫu hội thoại chung: "3+1 ở Ataşehir giá bao nhiêu?" anh ấy hỏi; Mô hình cho biết "trung bình 6,5 triệu TL". Người tư vấn nói với chủ sở hữu điều này. Tuy nhiên, tiền lệ hiện tại là hơn 9 triệu; Thông tin mô hình đã lỗi thời. Malik đi đến một văn phòng khác. Bài học: mô hình ngôn ngữ không phải là nguồn giá trực tiếp.
Trường hợp 3 - Sự khác biệt về chuyên môn. Người mua sẽ mua bằng tín dụng. Phạm vi thị trường mà nhà tư vấn tìm thấy với AI là 10,2 triệu; Nhưng chuyên gia ngân hàng thẩm định giá trị ở mức 9,4 triệu và khoản vay được phát hành tương ứng. Sẽ không có gì ngạc nhiên nếu nhà tư vấn đã thấy trước sự khác biệt này ngay từ đầu và chuẩn bị sẵn sàng cho người mua. Bài học: Giá trị trung tâm mua sắm/thị trường và giá trị thẩm định có thể khác nhau; Chuyên môn có tính chất quyết định trong giao dịch tín dụng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Căn hộ này trị giá bao nhiêu? 3+1, Istanbul.
Mô hình đưa ra dự đoán mà không có dữ liệu cập nhật, chưa từng có; Thành phố rất lớn, không có chất lượng.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Thực hiện phân tích phạm vi giá với các công ty ngang hàng đã ĐƯỢC XÁC MINH bên dưới. Điều chỉnh giá mới; chỉ tính toán từ tiền lệ. Chỉnh sửa sự khác biệt về tầng/tuổi/điều kiện, đưa ra phạm vi đơn giá m2 và giải thích. Kết quả là ước tính chứ không phải giá trị chính xác. Thuộc tính mục tiêu: [thuộc tính]. Có thể so sánh (doanh số thực tế): [danh sách].
Những lỗi thường gặp
- Hỏi giá trực tiếp cho mô hình ngôn ngữ chung. Người mẫu không nắm rõ thị trường hiện tại; có thể tạo nên những con số
- Làm việc với tiền lệ cũ. Tiền lệ hơn 12 tháng không phản ánh thị trường ngày nay.
- Nhầm giá quảng cáo với giá bán. Bỏ qua sự khác biệt giữa điều mong muốn và điều thực sự xảy ra.
- Sử dụng tiền lệ mà không điều chỉnh sự khác biệt về tầng/mặt tiền/điều kiện.
- Trình bày phạm vi AVM cho chủ sở hữu dưới dạng "giá trị chính xác" và nói "đảm bảo" — có nguy cơ trình bày sai.
Lưu ý: Trong bán hàng tín dụng, ngân hàng của người mua thực hiện việc thẩm định riêng của mình. Bất kể ước tính thị trường của bạn là bao nhiêu, chuyên gia ngân hàng sẽ xác định số tiền cho vay. Giải thích trước sự khác biệt này cho khách hàng.
Tóm lại
AVM và AI cung cấp cho bạn phạm vi khởi đầu nhanh chóng và phân tích ngang hàng thường xuyên về giá cả. Tuy nhiên, giá cả là quyết định của bạn dựa trên những so sánh hiện tại và đã được xác minh, kiến thức lĩnh vực của bạn và tình trạng thực tế của tài sản. Khi cần có giá trị chính xác/chính thức, chuyên môn đã tuyên thệ sẽ phát huy tác dụng. Yêu cầu AI tạo ra một phạm vi hợp lý chứ không phải một con số; sàng lọc từng tiền lệ về tính kịp thời và chất lượng; Luôn xuất trình nó với chủ sở hữu dưới dạng "ước tính".
Nhiệm vụ ứng dụng
Thu thập 5-6 đối tượng so sánh hiện tại cho tài sản bạn nắm giữ (không có địa chỉ/ID). Rút ra phạm vi đơn giá m2 được điều chỉnh theo YZ từ Mẫu 1 và 2. Sau đó: (1) đánh dấu ngày của từng tiền lệ và liệu nó là “đã công bố hay đã bán”; (2) tự mình kiểm tra tính logic của việc điều chỉnh sàn/mặt tiền/điều kiện; (3) Viết phần giải thích về khoảng thời gian không bao gồm “bảo hành” sẽ được đưa ra cho chủ sở hữu bằng Mẫu 3.
danh sách kiểm tra
- [ ] So sánh hiện tại (tốt nhất là 3-6 tháng qua) và doanh số thực tế nếu có thể.
- [ ] Sự khác biệt về tầng, mặt tiền, tầm nhìn, độ tuổi và tình trạng bên trong đã được sửa chữa.
- [ ] Tôi không làm cho AI khớp giá trực tiếp; Tôi chỉ tính toán nó từ những ví dụ tôi đưa ra.
- [ ] Tôi đã chuẩn bị kết quả dưới dạng một phạm vi chứ không phải một con số bằng cách gọi nó là "ước tính".
- [ ] Tôi đã giải thích với khách hàng rằng chuyên môn của ngân hàng sẽ có tính quyết định trong giao dịch tín dụng.