Automated Valuation Model Cenatorium (AVM) to model matematyczny wykorzystujący bazę danych o nieruchomościach w celu obliczenia rynkowej wartości na podstawie analizy lokalizacji, warunków rynkowych i informacji o danej nieruchomości. Wycena odbywa się w sposób automatyczny, bez ingerencji człowieka w sam proces. Poprawne określenie prawdziwej wartości nieruchomości zależy przede wszystkim od jakości zebranych danych i twórcy algorytmów do wyceny.
Szanowni Państwo, oto jak działa urban.one.
Poznaj wartość swojego mieszkania w 60 sekund!
Oferta a cena
Ogólnodostępne w różnych formach na rynku rozwiązania wykorzystują bardzo często informacje o ofertach. Pomimo, że danych ofertowych jest więcej, są łatwo dostępne i aktualizowane codziennie nie dostarczają one jednak wiarygodnych informacji o rynku nieruchomości, w szczególności o wartości rynkowej danego mieszkania. Oferty są tylko propozycjami ceny, oczekiwaniami sprzedającego dane mieszkanie i nie mówią nam nic o realnej wartości nieruchomości.
Za hasłem model i algorytm, kryją się tysiące stron i dwa lata wytężonej pracy. Testowanie i rozwój trwają nieustannie.
Najczęściej w ogłoszeniach są zamieszczane kwoty zdecydowanie zawyżone w stosunku do rzeczywistych wartości rynkowych nieruchomości. Zdarzają się nawet sytuacje takie, że dana oferta jest umieszczona w portalu ogłoszeniowym przez kilka miesięcy. Dodatkowo publikowane są oferty, które tak naprawdę nie istnieją. Służą one bardzo często sztucznemu podnoszeniu cen przez podmioty zajmujące się obrotem nieruchomościami. W związku z powyższym dane te są w większości przypadków bezwartościowe do określenia PRAWDZIWEJ wartości nieruchomości.
Właśnie dlatego wszelkie modele automatyczne oparte na bezwartościowych danych nie są w stanie dostarczyć wiarygodnych informacji.
Prawdziwa wartość mieszkania
W rozwiązaniach stosowanych w Cenatorium korzystamy z informacji o rzeczywistych cenach sprzedaży mieszkań. Dzięki temu wiemy, że w danym budynku/lokalu sprzedało się mieszkanie za konkretną kwotę. Nasze dane pochodzą z oficjalnych źródeł (Rejestru Cen i Wartości Nieruchomości). Rejestr ten prowadzony jest przez starostwa i zawiera dane dotyczące cen nieruchomości określonych w aktach notarialnych oraz wartości nieruchomości określonych przez rzeczoznawców majątkowych. Cenatorium kupuje i przetwarza te dane, tak by były szybko i łatwo dostępne w uporządkowanej formie. Dzięki temu jesteśmy w posiadaniu największej w Polsce (zawierającej niemal 4 mln. rekordów) bazy zawierającej ponad 95% wszystkich transakcji na rynku nieruchomości. Baza danych transakcyjnych prowadzona jest przez Cenatorium od wielu lat. Zapewnia wysoką jakość oraz rzetelność informacji o rzeczywistych transakcjach mających miejsce na terenie całej Polski. Na podstawie danych z Bazy Cen, automatyczne rozwiązania Cenatorium (w tym m.in. urban.one) są w stanie odwzorowywać procesy zachodzące na rynku nieruchomości.
Jakość i różnorodność danych
W Cenatorium bardzo duży nacisk kładziemy na dbanie o jakość danych. Poszczególne rekordy są odpowiednio „czyszczone” tak, by dane wykorzystywane przy tworzeniu modeli automatycznej wyceny były optymalne. Same modele zostały stworzone we współpracy z najlepszymi ośrodkami naukowymi w Polsce. Dzięki temu mamy gwarancję przewagi naszych rozwiązań nad podobnymi. Nasz AVM wykorzystuje zaawansowane algorytmy z dziedziny uczenia maszynowego, takie jak: sieci neuronowe, kriging czy różne modele oparte o drzewa decyzyjne ( np. RandomForest czy Xgboost). Równocześnie prowadzimy prace nad ulepszaniem i tworzeniem nowych algorytmów, m. in. modeli wykorzystujących segmentację poszczególnych typów budynków bądź innych cech różnicujących nieruchomości. Inne dostępne na rynku rozwiązania wykorzystują najczęściej średnią z ofert w okolicy wewnątrz przedziałów powierzchni i lat budowy. Nie uwzględniają natomiast pozostałych, istotnych zależności wynikających m.in. z: powierzchni w danym budynku, zróżnicowania budynków w poszczególnych przedziałach lat budowy, piętra czy daty. Zależności te nie są liniowe, dlatego nie są możliwe do wykazania przy pomocy prostych modeli liniowych (wykorzystujących np. średnią z ofert w danej okolicy). Dodatkowo rozwiązania alternatywne bazują na modelach indeksacyjnych, opartych o średnie wartości ofertowe lokali w danym mieście bądź dzielnicy. Taka informacja, uzupełniona nawet danymi ofertowymi jest niewystarczająca by odzwierciedlić zachowanie rynku nieruchomości w konkretnej lokalizacji. Dzięki stosowanym przez nas zaawansowanym algorytmom wykorzystującym dane transakcyjne, jesteśmy w stanie odzwierciedlić różnego rodzaju zależności i wskazać trendy zachodzące na rynku.
Gęste sito weryfikacji
Nasze rozwiązania są walidowane zewnętrznie i wewnętrznie. Wewnętrzne sprawdzenie odbywa się m.in. na podstawie próbki eksperckiej przygotowanej przez doświadczonych rzeczoznawców majątkowych. Przeszliśmy także pozytywnie proces zewnętrznej walidacji budowy modeli. Obejmuje ona sprawdzenie jakości danych, konstrukcji modeli i ich jakość predykcyjną oraz proces aktualizacji modeli będących w użyciu. To ważne potwierdzenie, że nasze dane są nie tylko wysokiej jakości, ale też możliwie kompletne. Dodatkowym źródłem danych zasilającym nasze modele predykcyjne jest prowadzona przez zespół Cenatorium inwentaryzacja budynków. Pozwala nam ona wprowadzić do procesu automatycznej wyceny nieruchomości także takie unikalne informacje, których nie ma w państwowych rejestrach. Dzięki temu rozszerzamy zbiór zmiennych istotnych w modelu i zapewniamy jeszcze bardziej dokładny wynik, powstający dodatkowo w oparciu o np. informacje dotyczące roku budowy, typu budynku czy liczby pięter. Jest to unikatowy zestaw danych, gdyż w żadnym publicznym źródle takie informacje nie są dostępne.
Przykład? Informacja o piętrze lokalu jest istotna, jednak zachowanie ceny mieszkań na 5 piętrze będzie inne jeśli jest to budynek 5. piętrowy, a inne jeśli jest on 10. piętrowy. Unikalne w naszym podejściu jest również to, że w procesie weryfikacji modeli biorą udział rzeczoznawcy, którzy włączają się m.in do etapu doboru transakcji rynkowych, uzupełniania brakujących danych transakcyjnych czy weryfikacji wyników. Wszystko to, sprawia że modele są usprawniane w sposób ciągły. Takie podejście również nie jest powszechnie stosowane.
Podsumowując, nasze rozwiązanie daje nam przewagę nad dostępnymi na rynku rozwiązaniami we wszystkich aspektach: jakości danych, metodologia tworzenia modeli, a także sposób ich rozwijania. Wciąż też rozwija się dzięki wszystkim sugestiom jakie otrzymujemy od naszych klientów. Chcemy być najlepsi.
