Công nghệ ai và phần mềm định giá bất động sản

Nội dung text: Công nghệ ai và phần mềm định giá bất động sản

1. 238 CÔNG NGHỆ AI VÀ PHẦN MỀM ĐỊNH GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN Nguyễn Minh Ngọc, Đại học Tài chính - Marketing, Thành Phố Hồ Chí Minh Lê Đình Dũng, Công ty cổ phần Reesoft, Thành Phố Hồ Chí Minh TÓM TẮT Trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, trí tuệ nhân tạo là cuộc đua quan trọng nhất giữa các cường quốc, các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để định giá bất động sản là xu thế từ lâu nay không chỉ trên thế giới mà ngay cả tại Việt Nam cũng đang đi theo. Tuy nhiên, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong định giá cần kết hợp với chuyên môn sâu về định giá, đặt trong bối cảnh đặc trưng của thị trường Việt Nam. Bài viết dưới đây vận dụng phương pháp thực nghiệm khoa học, kết hợp phân tích tổng kết kinh nghiệm và phương pháp mô hình hóa để đưa ra những kết luận như: đối với thực trạng hiện nay tại Việt Nam, trí tuệ nhân tạo mới tham gia ở mức độ thấp nhất định do thiếu cơ sở dữ liệu lớn; Việc vận dụng lý thuyết nền tảng về bất động sản cho trí tuệ nhân tạo chưa đáp ứng yêu cầu Từ khóa: Artificial Intelligent, Real Estate Appraisal, Real Estate software 1. GIỚI THIỆU Có thể nói, trí tuệ nhân tạo là tương lai của thế giới, làm thay đổi hoàn toàn cách con người sống, tương tác và làm việc. Không chỉ tiền bạc mà những bộ óc xuất sắc nhất trên thế giới đang được tập trung cho lĩnh vực đặc biệt quan trọng này. Hiện nay, nhiều người đang dùng các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo mà không biết. Ví dụ: các gợi ý mua hàng trên các trang thương mại điện tử, gợi ý các clip nên xem trên youtube, google dịch, email, phần mềm nhận dạng khuôn mặt, hay ứng dụng chụp ảnh trên điện thoại thông minh, khả năng nhận dạng và tag hình trên facebook Trí tuệ nhân tạo đã và đang len lỏi vào rất nhiều lĩnh vực trong cuộc sống hằng ngày của mọi người dân. Trong giai đoạn khó khăn hiện nay của bất động sản, nhiều doanh nghiệp phá sản, nhiều nhân viên môi giới phải bỏ nghề vì không đủ sống. Điều này càng cho thấy ưu thế vượt trội của các doanh nghiệp biết ứng dụng công nghệ, sử dụng trí tuệ nhân tạo nhằm cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Hiện nay trên thế giới và Việt Nam ngành thẩm định giá nói chung và định giá bất động sản đã có nhiều ứng dụng phần mềm hỗ trợ cho công việc thẩm định giá. Tập trung chủ yếu ở hai loại ứng dụng sau: Phần mềm định giá tự động bất động sản và phần mềm quản lý định giá bất động sản cho Doanh nghiệp. Trong đó phần mềm định giá tự động bất
2. 239 động sản chủ yếu dành cho đối tượng khách hàng là người mua bán bất động sản, còn phần mềm quản lý dành cho đối tượng làm định giá chuyên nghiệp như các công ty thẩm định giá. Trong phần mềm quản lý thẩm định giá có thể sử dụng kèm theo tính năng của phần mềm định giá tự động để hỗ trợ thẩm định viên trong việc so sánh giá và kiểm soát rủi ro. Việc kết hợp trí tuệ nhân tạo vào định giá bất động sản là cần thiết, mang lại hiệu quả cao, là cơ sở đáng tin cậy cho mọi quyết định đưa ra trong thị trường bất động sản. 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG ĐỊNH GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN 2.1. Một số vấn đề về trí tuệ nhân tạo cho định giá bất động sản Hiện tại, AI đang dần được mở rộng vào trong lĩnh vực bất động sản với nhiều ứng dụng và mang lại nhiều hiệu quả khác nhau. Trong đó, một trong những ứng dụng vẫn thường thấy nhất thời gian gần đây chính là việc ứng dụng trong định giá bất động sản, vào quản lý và vận hành dự án. Chẳng hạn, hệ thống camera an ninh được trang bị AI sẽ dễ dàng nhận biết được ai là cư dân và ai là khách, cũng như những thói quen ra vào của họ để nâng cao chất lượng phục vụ [Trịnh Nguyễn Tuấn Anh, 2018]. Các robot cũng đóng góp nhiều vào các khâu dịch vụ như robot thu thập thông tin dần dần được sử dụng thay thế con người. Ứng dụng di động cũng sẽ cho phép giám sát và quản lý dễ dàng mọi thứ trong thị trường bất động sản. Bên cạnh đó, AI cũng đang dần được mở rộng sang lĩnh vực kinh doanh, phân phối bất động sản. AI hoạt động bằng cách nhập dữ liệu, sau đó tự huấn luyện để các mạng thần kinh được cấu trúc tương tự như bộ não của con người. Dữ liệu được thu thập từ các trang web sẽ được nhập vào AI để cập nhật cho robot những thông tin nhất định [Lê Đình Dũng, 2020]. Các robot sẽ phát huy vai trò của mình, làm trợ lý và hỗ trợ dịch vụ khách hàng cho các nhà phát triển và đại lý không có nhân viên nói tiếng phổ thông. Dù chưa thay thế cho mạng lưới nhân viên bán hàng truyền thống, nhưng robot có thể gia tăng phạm vi khách hàng mà các công ty có thể phục vụ. Được thiết kế với giao diện thân thiện, các robot này còn có khả năng di chuyển và tiếp cận khách hàng. Sự hợp tác này giúp đạt được 2 mục tiêu chiến lược: cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn và đồng thời giúp cho các đơn vị tiếp thị bất động sản cũng có thể làm tương tự như vậy với khách hàng của họ.
3. 240 2.2. Ngành bất động sản đã có nhiều ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ cho các môi giới và nhà đầu tư bất động sản, mà nổi bật là các ứng dụng sau: • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu bất động sản. Ứng dụng này có khả năng thu thập các thông tin rao bán bất động sản từ các website, mạng xã hội, phân tích để loại bỏ những thông tin không chính xác, nhận biết chính chủ bất động sản. Sử dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc phân tích ngữ nghĩa và theo dõi thói quen và hành vi của người đăng tin để nhận biết sàng lọc và phân loại thông tin. Ứng dụng này đang được nhiều công ty môi giới sử dụng nhằm tiết kiệm thời gian tìm kiếm nguồn hàng phục vụ cho việc môi giới bất động sản. Các bạn có thể sử dụng thử chức năng này tại • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc định giá bất động sản. Trước đây để định giá một bất động sản cần đến thẩm định viên về giá hoặc người có kinh nghiệm về thị trường để định giá cho bất động sản. Việc định giá như vậy mang nhiều yếu tố chủ quan và phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cảm tính của thẩm định viên. Chính vì vậy cùng một bất động sản cần thế chấp vay vốn, hai ngân hàng có thể cho ra kết quả thẩm định giá khác xa nhau. Đó là chưa kể những tiêu cực có thể phát sinh trong quá trình định giá. Hiện nay trí tuệ nhân tạo có thể dựa vào cơ sở dữ liệu để phân tích các yếu tố tương đồng giữa các bất động sản để định giá, theo dõi lịch sử của thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường về giá để có thể phân tích và định giá cho một bất động sản ở thời điểm hiện tại. Thậm chí có thể dựa vào các thông tin của thị trường để dự báo cho việc tăng hoặc giảm giá BĐS ở tương lai gần. Nổi bật nhất trong nhóm ứng dụng này có thể tìm thấy tại Đây là phần mềm đang được những công ty thẩm định giá lớn ở Việt Nam sử dụng. Công cụ này giúp tăng năng suất định giá, tăng độ chính xác, giảm thiểu rủi ro và tiêu cực. Việc sử dụng các công cụ định giá tự động tại phần mềm Rev hoặc Reesoft cũng giúp các công ty môi giới tìm ra những bất động sản tốt nhất trong từng phân khúc để tập trung quảng cáo và môi giới, giúp tiết kiệm chi phí đăng tin, chi phí quảng cáo, tăng tỉ lệ môi giới thành công. 3. ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC THU THẬP, XỬ LÝ, PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẤT ĐỘNG SẢN • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ cho môi giới hoặc người mua bán bất động sản: Việc ra một quyết định chính xác trong việc mua hoặc bán bất động sản lâu nay đang dựa vào sự phân tích thủ công và cảm tính của con người. Nếu như trí tuệ nhân tạo có thể phân tích được thị trường, có thể định giá được bất động sản thì cũng có thể gợi ý giúp cho con
4. 241 người đưa ra quyết định chính xác hơn. Các trợ lý ảo có thể hỗ trợ trong công việc môi giới bất động sản, giúp cho việc tìm kiếm bất động sản nhanh chóng và chính xác. Bạn chỉ cần nói ra yêu cầu“tôi cần mua một căn nhà ở Quận 3 khoảng 15 tỷ” thì trợ lý ảo sẽ tự phân tích và tìm ra cho bạn bất động sản tốt nhất theo đúng yêu cầu của bạn. Một số trang web rao bán bất động sản hiện nay cũng đã dần áp dụng công nghệ này, nổi bật là website Trang web này có thể tìm nhà đất theo giọng nói và đưa ra gợi ý các bất động sản tốt nhất sát với yêu cầu của người dùng. • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc nhận biết hình ảnh giấy tờ nhà đất hoặc hình ảnh của bất động sản thực tế. Việc cập nhật thông tin bất động sản đang tốn nhiều thời gian của người làm môi giới, các bạn chỉ chụp ảnh giấy chủ quyền nhà và chụp ảnh bất động sản thì với ứng dụng của trí tuệ nhân tạo có thể tự động phân tích và nhập liệu bất động sản vào kho dữ liệu. Ngay cả việc chụp ảnh bất động sản nó cũng có thể nhận biết được nhà đó là loại bất động sản nào, bao nhiêu tầng, nhà mới hoặc cũ. • Một số ứng dụng về thực tế ảo sử dụng công nghệ VR/AR để mô phỏng 3D cho các căn hộ dự án hoặc giúp người mua bất động sản có thể tham quan dự án trực quan hơn ngay cả khi dự án chưa được xây dựng hoặc người mua không có thời gian đến xem trực tiếp dự án thì cũng có thể xem qua công nghệ này. Có thể khẳng định rằng trí tuệ nhân tạo đã, đang và sẽ làm thay đổi cách giao dịch bất động sản. Chắc chắn sẽ còn nhiều ứng dụng tiếp tục được phát triển, hoàn thiện để tăng khả năng cạnh tranh, hiệu quả hoạt động, cắt giảm chi phí. Nó cũng giúp minh bạch thị trường bất động sản, giúp nhà đầu tư nhận định chính xác hơn khi ra quyết định. Các doanh nghiệp chậm đổi mới, kém hiệu quả sẽ dần bị đào thải, nhất là trong giai đoạn khó khăn, khủng hoảng. Đặc biệt môi trường làm việc dần thay đổi từ phương pháp làm việc trực tiếp sang làm việc online nên cần có sự thay đổi lớn trong các ứng dụng phần mềm cho công việc của nhà môi giới. 4. CÁC PHẦN MỀM ĐỊNH GIÁ CHỦ YẾU HIỆN NAY Ở VIỆT NAM 4.1. Phần mềm định giá tự động Định giá tự động là một hệ thống tự động hóa nhiều quá trình định giá để tạo ra giá trị ước tính cho các thuộc tính của bất động sản cần định giá, trong đó có sự kết hợp của nhiều quy trình để định giá cho một bất động sản.
5. 242 Trên thế giới có nhiều phương pháp khác nhau để làm định giá tự động cho bất động sản, thường gọi chung là AVM (Automated Valuation Model). Các phương pháp thường được áp dụng để làm định giá tự động bao gồm: • Phương pháp 1 (PP1): Xác định vị trí của bất động sản để tìm các tài sản so sánh trong cùng khu vực, hoặc sử dụng giá trị đã được thống kê trước đó trong cùng vị trí để ước tính ra giá trị của BĐS. • Phương pháp 2 (PP2): Dùng thuật toán, trí tuệ nhân tạo để phân tích các tệp yếu tố bên trong của BĐS cũng như những yếu tố tác động bên ngoài BĐS và chấm điểm cho từng yếu tố đó. Dựa trên các điểm số có thể so sánh với các bất động sản so sánh tương đồng để đưa ra giá trị ước tính cho thuộc tính của BĐS. • Phương pháp 3 (PP3): Sử dụng trí tuệ nhân tạo để liên kết các trọng số và đưa ra giá trị ước tính của BĐS dựa trên tính logic được máy học trong một thời gian dài với các tệp dữ liệu lớn. Từ kiến thức và dữ liệu mà máy tính đã thống kê và học được sẽ vận dụng để đưa ra giá trị ước tính cho một BĐS mới nhập vào để định giá. Hiện tại ở Việt Nam một số đơn vị đã triển khai để làm định giá tự động như: Reesoft; REV; Biggee; Cenhome; Nhưng đa số chỉ áp dụng Phương pháp 1 (PP1) là xác định vị trí của BĐS sau đó gán giá trị đã được thống kê trước đó để đưa ra giá trị ước tính cho BĐS. Chỉ riêng phần mềm Reesoft; REV có kết hợp áp dụng PP1 và PP2 để cho kết quả chính xác hơn. Ưu điểm và các hạn chế: Ưu điểm của định giá tự động là cho ra kết quả tham khảo nhanh, thao tác đơn giản nên giúp nhiều người có thể tự làm định giá cho BĐS mình quan tâm. Mặt hạn chế của định giá tự động là phụ thuộc vào dữ liệu lớn về bất động sản so sánh. Nếu tệp dữ liệu BĐS so sánh chính xác thì kết quả định giá càng chính xác. Nếu không có tệp dữ liệu BĐS so sánh thì hệ thống phải lập bảng giá trị đơn giá cho từng vị trí đoạn đường hoặc khu vực định giá. Định giá tự động chỉ đáp ứng được với các BĐS thông thường và đơn giản vì đa số là áp dụng các phương pháp so sánh và thống kê là chủ yếu. Do quy trình làm định giá và phương pháp làm định giá là những công thức mang tính bí mật do đơn vị làm phần mềm không công bố, vì vậy không theo các tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam. Do đó kết quả định giá tự động chỉ mang tính tham khảo mà không được các cơ quan công nhận. Phần mềm quản lý định giá
6. 243 Là phương pháp chuyển hóa các thao tác thủ công của Định giá viên thành một phần mềm ứng dụng. Giúp cho Định giá viên và tổ định giá dễ tương tác và phối hợp công việc nhanh hơn, dễ kiểm soát các quy trình và thực hiện các thao tác tìm kiếm, báo cáo nhanh hơn. Phần mềm quản lý thẩm định giá vẫn tuân thủ các quy trình thẩm định giá và các tiêu chuẩn thẩm định giá theo quy định của luật hiện hành. Các ứng dụng của phần mềm quản lý thẩm định giá tại Việt Nam Hiện nay trên thị trường có nhiều ứng dụng phần mềm về quản lý cho doanh nghiệp thẩm định giá. Một số Công ty thẩm định giá tự thuê người viết phần mềm quản lý riêng cho doanh nghiệp của mình, nhưng do kinh phí ít nên chỉ đạt đến mức quản lý hồ sơ và lưu trữ. Những phần mềm của các doanh nghiệp tự viết thì đa số là theo tư duy quản lý của chủ doanh nghiệp vì vậy còn nhiều mặt hạn chế, một khi nhân bản cho đơn vị khác sử dụng thì không thể sử dụng được. Hiện nay có phần mềm định giá REV do cty Cổ Phần Reesoft đầu tư nghiên cứu bài bản và áp dụng cùng lúc cho nhiều doanh nghiệp thẩm định giá, vì vậy đúc kết được nhiều kinh nghiệm và những ý kiến đóng góp hay của các doanh nghiệp thẩm định giá để cải tiến phần mềm tốt nhất và phù hợp nhất cho các đơn vị làm thẩm định giá. Ưu điểm và hạn chế Ưu điểm là giúp cho doanh nghiệp quản lý quy trình thẩm định giá tốt hơn. Các thao tác làm báo cáo thẩm định nhanh hơn. Tuy nhiên các phần mềm quản lý thẩm định giá hiện nay cũng chỉ hỗ trợ nhiều đối với các phương pháp thẩm định giá đơn giản như phương pháp so sánh, chiết trừ, chi phí còn những phương pháp thặng dư, phương pháp thu nhập thì chưa đáp ứng được nhiều, do liên quan đến việc phân tích tài chính phức tạp khó thống nhất mẫu chung cho mọi bất động sản trong phương pháp này. 4.2. Phần mềm định giá chủ động Đây là phần mềm có sự kết hợp cả việc định giá tự động (AVM) và phần quản lý quy trình thẩm định giá cho một doanh nghiệp bất động sản. Phần mềm được nghiên cứu, trong đó sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin và suy luận. Các module chủ yếu của phần mềm bao gồm: • Quản lý hồ sơ thẩm định: Quản lý thông tin khách hàng cần thẩm định giá, Lấy số hợp đồng, quản lý quy trình của một hồ sơ thẩm định từ việc mới tiếp nhận hồ sơ, giao hồ sơ cho các bộ phận làm định giá. • Quản lý tài sản thẩm định: Quản lý các thông tin chi tiết về tài sản thẩm định giá. Tại đây bắt đầu một quy trình thẩm định giá tài sản từ các bước như: Khảo sát, làm báo cáo, kiểm soát, duyệt kết quả, phát hành
7. 244 • Quản lý, giao việc giám sát tiến độ công việc của từng bộ phận thông qua việc cài đặt thời gian thực hiện và hoàn thành công việc. Có cơ chế gửi mail nhắc nhở theo tiến độ của từng việc trong quy trình thẩm định giá. • Quản lý BĐS đã dùng làm tài sản so sánh. Khi thẩm định ở vị trí gần tài sản thẩm định trước đó thì có thể sử dụng lại dữ liệu đã lưu làm tài sản so sánh hoặc tham khảo để đưa ra kết quả thẩm định giá không chênh lệch quá nhiều so với kết quả định giá trước đó trên cùng khu vực. Ngoài ra còn hiển thị đơn giá của các tài sản thẩm định giá để bộ phận kiểm soát có thể đối chiếu và so sánh với kết quả định giá của tài sản hiện tại. • Xuất các mẫu báo cáo, mẫu chứng thư, phụ lục hình ảnh và vị trí nhanh nhất, giúp cho tổ thẩm định tránh được nhiều sai sót so với việc làm thủ công trên file word hoặc Excel. • Đưa ra kết quả định giá tự động và so sánh với kết quả định giá của thẩm định viên để cảnh báo mức độ chênh lệch cần kiểm tra lại. • Xuất báo cáo thống kê theo nhiều tiêu chí để gửi cho các cơ quan và cục quản lý giá khi cần. 5. MỘT SỐ KẾT LUẬN Trí thông minh nhân tạo (AI) đang hỗ trợ nhiều công đoạn định giá bất động sản tại thị trường Việt Nam. Theo công ty Savills Việt Nam, lĩnh vực định giá đang tăng tính chuyên nghiệp tại châu Á và Việt Nam trong đó đề cập đến sự ra đời của trí thông minh nhân tạo (AI) đang làm thay đổi một số công đoạn định giá bất động sản. Định giá bất động sản tại Việt Nam tuy vẫn còn khá mới nhưng đang dần tuân thủ với các quy chuẩn định giá quốc tế. Hiện các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ bất động sản góp phần thay đổi lĩnh vực định giá nhờ áp dụng các công nghệ hiện đại. Sự ra đời của trí thông minh nhân tạo (AI) đã hỗ trợ các chuyên viên định giá tăng tính hiệu quả và tương tác với diễn biến giá cả trên thị trường bất động sản. Tuy nhiên cần chú ý một số vấn đề sau: • Công nghệ định giá sử dụng AI hiện chỉ cung cấp các giải pháp định giá cho các phân khúc bất động sản ít phức tạp. Ngược lại, các loại hình tài sản phức tạp hơn sẽ cần thêm những tương tác với con người và kiến thức chuyên môn chuyên sâu. • Dù có sự can thiệp của công nghệ thông minh, cả quy trình thẩm định giá vẫn đòi hỏi một số chi tiết và kinh nghiệm chuyên môn để đưa ra một kết quả thẩm định giá chuẩn mực.
8. 245 • Những khó khăn hiện tại chủ yếu là việc quản lý chất lượng định giá và việc thông tin thị trường thiếu nhất quán, chưa đạt độ minh bạch cao. • Công tác quản lý đất đai và cơ sở dữ liệu đất đai thông qua một dự án được tài trợ bởi Ngân hàng thế giới đến năm 2021. Tuy nhiên hiệu quả lại phụ thuộc vào tính minh bạch và năng lực quản lý của Chính phủ. • Một yếu tố khác ảnh hưởng lớn tới giá trị và thị trường bất động sản là quy hoạch. Việc sử dụng đất của tất cả các dự án cần phải tuân theo quy hoạch tổng thể; tuy vậy việc quản lý quy hoạch thiếu hiệu quả đã dẫn đến xáo trộn giá trị thị trường, từ đó khiến thông tin thị trường trở nên thiếu nhất quán. Điều này đặc biệt quan trọng vì quy hoạch sử dụng đất thường không được tiếp cận một cách công khai [Nguyễn Minh Ngọc, 2011]. • Thông lệ định giá bất động sản thiếu nhất quán cho các mục đích khác nhau cũng gây nên sự không thống nhất về thông tin và dữ liệu. Có nhiều hệ thống và mức độ định giá bất động sản làm cho kết quả định giá rất khác nhau. • Trong hoạt động đinh giá, phần lớn đang dựa vào công nghệ, kinh nghiệm chủ quan. Chưa có sự giao thoa hiệu quả giữa nền tảng lý thuyết căn bản về thị trường bất động sản và các chuyên gia công nghệ. TÀI LIỆU THAM KHẢO Lê Đình Dũng, (2020). Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ gì cho ngành bất động sản? Trịnh Nguyễn Tuấn Anh, (2018). Trí tuệ nhân tạo - cuộc cách mạng cho lĩnh vực bất động sản. Nguyễn Minh Ngọc, (2011). Tài nguyên phong cảnh thiên nhiên dưới góc nhìn định giá bất động sản. Hội thảo quốc gia ”Nghiên cứu khoa học và đào tạo nguồn nhân lực ngành Kinh tế tài nguyên đáp ứng nhu cầu xã hội”