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利用AI进行商业地产估值

查看宇航员从太空中观察地球的“语录”中,有几个共同的主题引人注目。第一个问题是,为什么作为人类,我们没有更好地团结起来解决世界问题。第二个问题与第一个问题有关,那就是我们星球的脆弱性和我们的生存。

中国的第一位宇航员杨利伟给人印象最深的确是,当记者问他:“你在太空中看到长城了吗?”航天英雄杨利伟的一句“没有”。但与杨利伟的视线相比,今天的卫星已经变得异常强大。卫星成像(遥感)数据被用来计算商店停车场的汽车数量,测量储存原油的储罐的深度,以及绘制出处于不同水稻种植阶段的小块土地。似乎有越来越多的公司在寻找影像数据的创新用途,今天我们来看看其中一家公司,它使用卫星影像作为一种数据输入,利用人工智能(AI)计算商业地产估值。

商业地产利用AI估值

利用AI进行商业地产估值

荷兰初创公司GeoPhy成立于2014年,就在几天前,该公司获得了首次公开的3300万美元融资。该公司将各种不同的数据集(包括卫星图像)结合在一起,然后用人工智能算法分析所有数据,从而为房地产的价值提供分析数据。历史上,人们一直依赖房地产经纪公司等机构使用可比性来帮助分配房地产价值,而这种方法的问题在于,房地产经纪人所关心的只是完成交易,这样他们就可以收取佣金。虽然Zillow等工具确实在改变这一点,但在准确评估房产价值时,越来越多的大数据集可以帮助提供更大的粒度。

利用AI进行商业地产估值
资料来源:geofy

要得到最终的报告,GeoPhy的物业评估通常需要数周的时间,但通过AVM(自动评估模型)的即时结果,GeoPhy消除了信息流动的滞后,AVM每天都会随着新的市场交易动态更新。毕竟,除非有人愿意支付,否则估值是不准确的。其结果是平均预估值仅比实际成交价高出5.85%,精度比传统的商业地产估价高出一倍。这种精确度意味着,他们的平台目前正被一些全球最大的银行和投资者使用,客户名单上包括高盛(Goldman Sachs)和瑞银(UBS)等公司。

房产估值大数据

该公司认为,我们面临的挑战不再是如何收集数据——这些数据都是现成的——而是如何将所有数据组合在一起以增加价值。例如,如果你想搬到一个新的办公室,你想知道它对你的员工有多方便,GeoPhy可以帮助你。该公司为每个办公室提供了一个“可用性评分”,该评分不需要人工输入,并考虑了诸如附近公共交通站点数量、交通强度以及与高速公路的接近程度等变量。

真正的厉害之处是在商业层面上聚合这些数据的能力。每天,全世界300家上市房地产公司都会收集超过3000个变量,包括其20万个基础建筑,并在仪表盘上显示实时估价。试想一下,如果你是一名私人财富经理,负责为一些神经兮兮的无赖管理房地产投资组合,每当BBC播放有关伦敦房价下跌的负面消息时,这些人就会给你打电话,那么这可能有多有价值。

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资料来源:geofy

这是一些你可以用的实打实的数据。荷兰商业银行Kempen发现,能够被有效跟踪和详细监控的全球房地产公司数量增加了5倍,从60家增至300家。该系统还可以考虑地缘政治事件,比如判断英国退欧对伦敦金融城的影响

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英国脱欧对这座城市的影响——来源:geofy

如果你对用于计算商业地产价值的方法感兴趣,这是一个复杂的过程,因为在试图评估商业地产价值时面临着独特的挑战。就民用住宅而言,比较容易,因为所有的房产都有共同的属性(大小、房间数量、靠近学校等),更何况还有很多交易可以用来比较。用于确定商业财产价值的因素差别很大,其中一个例子是犯罪。

先进的估值方法

一切都是为了权衡。例如,当你查看你的雇员地址数据库来决定办公室选址的时候,位于奥克兰加州中部的商业办公楼可能是最佳选择。问题是,这个地方犯罪率比较高。你可以选择在核桃溪(Walnut Creek)的一栋不错的商业大楼,而不是奥克兰,那里的犯罪率较低,但每个员工都会抱怨上班太远。当你开始用多个因素来权衡选择哪个办公室时,事情会很快变得复杂起来。这就是为什么该公司的机器学习算法使用了一种名为(SHapley Additive exPlanations)或SHAP的技术,他们在Medium发布的文章中详细介绍了这种技术。下图显示了对估值模型有意义影响的变量:

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资料来源:geofy

让我们以状态(Status)为例。在最左边,你可以看到值变得更红。(如果你是色盲,这仅仅意味着,Status值越高,你花的钱越多,其升值空间越小。换句话说,它不是线性的。)这意味着,Status值高的地区不会给你带来最大的利益。想想看,这很有道理。富人对金钱的看法与普通人不同。事实上,这个模型在试图解释伦敦房价的天文数字时遇到了障碍。换句话说,这个模型非常了解房地产市场。

结论

我们之前讨论过9家在房地产领域使用人工智能的初创公司,现在我们可以在这个列表中添加人工智能的另一个用例,商业地产估值。最好的一点是,随着时间的推移,估值将变得更加准确。这是因为机器学习与房地产中介不同,它会随着时间的推移变得更加智能。更重要的是,这个平台分析会很诚实的给出分析结果。随着智能的不断增加,新的数据集也被加入到这个平台,投资者们很容易就会明白为什么要为这个非常有趣的荷兰AI初创企业提供资金。

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