Традиционная практика оценки недвижимости, основанная на трех подходах к стоимости — сравнении продаж, затратах и доходах — долгое время опиралась на неявные знания и профессиональное суждение, которое не поддается стандартизации. Согласно обзору IBISWorld в 2025 г. индустрия оценки жилой недвижимости в Соединенных Штатах оценивается в $11,3 млрд в год. По экспертным данным объем рынка оценки недвижимости в России по итогам 2023-2024 годов можно уверенно оценить в 25-35 миллиардов рублей.
В то же время отрасль как отмечает Реггора сталкивается с серьезными ограничениями производственных мощностей, которые угрожают ее способности обслуживать растущие рынки жилья. Оценочная рабочая сила сталкивается с демографическим кризисом, средний возраст оценщиков превышает 50 лет, сокращение числа новых участников сокращается, несмотря на растущий спрос, и географическое несоответствие между доступностью оценщиков и активностью на рынке жилья. Эти ограничения создают узкие места в выдаче ипотечных кредитов, увеличивая затраты и задержки во всей экосистеме жилищного финансирования.
Последние разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) предлагают потенциальные решения этих проблем. Появление сложных систем искусственного интеллекта — архитектур, которые управляют несколькими специализированными моделями для выполнения сложных, многоступенчатых задач, — особенно хорошо согласуется с многогранным характером оценки недвижимости.
В отличие от монолитных моделей, которые пытаются решить все аспекты проблемы одновременно, сложные системы ИИ декомпозируют сложные задачи на управляемые компоненты, каждый из которых решается специализированными моделями. Для оценки это могут быть отдельные модели для анализа изображений, обработки текста, анализа рынка и создания отчетов, организованные всеобъемлющей системой, обеспечивающей согласованность и соответствие требованиям.
Эволюция в сторону агентных систем ИИ — способных воспринимать окружающую среду, преследовать цели с помощью многоступенчатых рассуждений и автономно использовать инструменты и ИИ — еще больше увеличивает потенциал для осмысленной автоматизации.
Эти системы потенциально могут автоматизировать трудоемкие задачи, такие как сбор данных из нескольких источников, сравнительное исследование недвижимости в разрозненных базах данных и предварительный анализ, гарантируя, что важнейшее профессиональное суждение, окончательное согласование стоимости и юридическая ответственность остаются за лицензированными оценщиками.
Тем не менее, применение ИИ для оценки недвижимости поднимает глубокие вопросы о доверии, подотчетности и системных рисках, которые выходят за рамки технических возможностей. В отличие от приложений, ориентированных на потребителя, где ошибки имеют ограниченные последствия, оценка недвижимости напрямую влияет на кредитные решения.
Традиционные методы измерения — рулетка, рукописные наброски, ручная фотосъемка — вносят изменчивость как за счет случайной ошибки, так и за счет систематического смещения. Эволюция в сторону технологий автоматизированного сбора данных представляет собой не только повышение эффективности, но и фундаментальное улучшение качества, воспроизводимости и проверяемости данных.
Оценка недвижимости с использованием ИИ осуществляется на основе обработки следующих данных : площадь, количество комнат, этаж, год постройки, наличие лифта, ремонт и т.д; динамика спроса и предложения, уровень цен в районе; близость к метро, школам, паркам, уровень преступности, экологическая обстановка; фотографии, полученные с помощью компьютерного зрения для оценки состояния ремонта.
Сервисы вроде Zillow's "Zestimate" в США или Циан и Авито в России используют автоматизированные модели оценки для показа ориентировочной стоимости.
ИИ может на основе использования технологий компьютерного зрения определить качество ремонта (евро, косметический, требуется ремонт), наличие дорогих материалов, общее состояние; автоматическое распознавание видов из окна, наличия камина, паркетного пола, современной кухни и т.д; обрабатывать обсуждения на форумах и в соцсетях, чтобы оценить репутацию и популярность района. ИИ идеально подходит для выявления сложных, неочевидных паттернов в больших данных, в частности, предсказание динамики цен на жилье в определенном районе на основе экономических показателей, миграции, строительства новой инфраструктуры; определение перспективных районов для инвестиций до того, как они станут массово популярными.
Преимущества использования ИИ для оценки недвижимости по сравнению с традиционными методами отображены в представленной ниже таблице.
При всех положительных качеств использования ИИ для оценки недвижимости следует также и отметить и его недостатки. В частности: качество оценки ИИ полностью зависит от качества и полноты входных данных, если в данных есть ошибки или пробелы, результат будет неточным; ИИ плохо справляется с оценкой нетипичных объектов (например, исторических зданий, домов с уникальной архитектурой), где большую роль играют субъективные факторы; ИИ обучаются на исторических данных, в условиях резкого изменения рынка (как во время финансового кризиса 2008 года) ИИ может давать системные ошибки.
В условиях чрезвычайных ситуаций ИИ может с большой эффективностью использоваться для оценки степени разрушения объектов недвижимости в результате воздействия поражающих факторов чрезвычайных ситуаций и для определения величины компенсационных выплат гражданам за поврежденное имущество.
Профессором кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ, д.т.н. Шахраманьяном М.А. разрабатываются предложения по использованию моделей машинного обучения для оценки объектов недвижимости, находящихся в зонах чрезвычайных ситуаций.
Таким образом, исходя из вышеизложенного можно сделать вывод, что искусственный интеллект кардинально меняет индустрию оценки недвижимости, делая ее более быстрой, дешевой, но при этом ему присуще ряд недостатков. В связи с этим наиболее предпочтительным вариантом является симбиоз ИИ с человеком-оценщиком объектов недвижимости.
