Rodant įsipareigojimą skatinti ekonominį augimą per verslininkystę, Bahreino mažųjų ir vidutinių įmonių plėtros asociacija, MP Ahmedo Sabah Al-Saloumo vadovaujama, surengė svarbų seminarą, skirtą dirbtinio intelekto (AI) taikymui nekilnojamojo turto vertinime. Pranešimą atliko gerbiamas lektorius Haytham Al-Shakhouri, sertifikuotas nekilnojamojo turto vertintojas ir asociacijos nekilnojamojo turto komiteto narys.
Bahreino verslininkystės savaitė buvo tobula aplinka pabrėžti AI vaidmenį šiuolaikinėje ekonomikoje, ir Al-Saloum pabrėžė asociacijos nepaliaujamą dalyvavimą šiame įnašu nuo pat pradžių. Jis pareiškė, kad visų dalyvių bendras tikslas – remti nacionalinį vystymą, skatindami verslo inovatorius ir smulkaus bei vidutinio dydžio įmonių savininkus.
Rodydamas išmintingą viziją, Al-Shakhouri pabrėžė AI svarbą, nurodydamas jo galimybes efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius nepriekaištingai greitai ir tiksliamai, ką įrodė didesni nekilnojamojo turto vertinimai. Jis pagyrė AI, nes jis gali lenkti žmonių specialistus vertinimo terminų požiūriu ir pasižymi gebėjimu ekonomiškai vertinti palyginti su tradiciniais metodais. Be to, jis šventė AI objektyvumą formuojant profesinius nešališkus nekilnojamo turto vertinimus.
Sprendžiant iššūkius, susijusius su AI naudojimu nekilnojamojo turto sektoriuje, Al-Shakhouri pripažino iššūkius, įskaitant pagrindinį reikalavimą tiksliai ir įvairiai rinkti duomenis, sunkumus susijusius su nekilnojamo turto vertės veikiančių nematerialių veiksnių apskaičiavimu, ir svarbą vengti šališkumo, naudojant gerai apmokytiems AI modelius plačius duomenų rinkinius.
Išsamiai apibrėždamas prognozuojančio AI modelio kūrimo procesą su Python, Al-Shakhouri dalijosi įžvalgomis į šešis pagrindinius žingsnius: duomenų surinkimą, valymą, paruošimą, tyrinėjimą, duomenų skaidymą, modelio treniravimą, iteracijas siekiant pagerinti modelį su algoritmų parametrų derinimu, ir galutines modelio diegimo ir našumo stebėjimo stadijas. Su šiais pasiekimais, Bahreino nekilnojamojo turto pramonė yra pasiruošusi įdiegti AI transformacines būdais, didindama bendrą ekonominę aplinką.
Klausimai & Atsakymai:
– Kokį vaidmenį AI atlieka nekilnojamojo turto vertinime? AI atlieka svarbų vaidmenį nekilnojamojo turto vertinime, apdorojant didelius duomenų rinkinius greičiau ir tiksliau nei žmonės, dėl ko gaunami tikslesni nekilnojamojo turto vertinimai, mažėja skirtas laikas vertinimams ir siūloma ekonominė efektyvumas.
– Kokie pagrindiniai iššūkiai, su kuriais susiduriama, naudojant AI nekilnojamojo turto vertinime? Iššūkiai apima užtikrinimą prieigos prie tikslaus ir įvairaus duomenų, neriboto veiksnių, veikiančių nekilnojamojo turto vertes, tvarkymą ir šališkumo prevenciją AI modeliams, apmokant juos pagal išsamius ir įvairius duomenų rinkinius.
– Kokie yra trūkumai naudojant AI nekilnojamojo turto vertinime? Trūkumai gali apimti galimą darbo vietų praradimą tradiciniams vertintojams, sunkumus interpretuojant kompleksinius žmogiškus veiksnius per duomenis ir priklausomybę nuo naudojamų duomenų kokybės ir įvairovės, kurie, jei yra netinkami, gali lemti netikslus vertinimus.
– Kokias privalumus siūlo AI nekilnojamojo turto vertinime? Privalumai apima galimybę tvarkyti didelius duomenų kiekius su virškinančiu greičiu ir tiksliumu, taupyti palyginti su rankiniais vertinimais, ir ištrinti žmogišką šališkumą iš vertinimo proceso.
Pagrindiniai Iššūkiai ir Kontroversijos:
– Duomenų Kokybė ir Prieinamumas: Kad AI sistemos tiksliai įvertintų nekilnojamojo turto vertes, jos turi būti tiekiamos dideliu tikslumu, naujais ir atstovaujančiais duomenimis. Kai kuriuose rinkose šie duomenys gali nebūti lengvai prieinami arba juos gali saugoti privatumo reglamentai ir kiti teisiniai apribojimai.
– Žmogiškasis Faktorius: Žmogaus supratimą, įvertinant kontekstualinius ar sentimentalinius veiksnius, turinčius įtakos nekilnojamo turto vertėms, gali būti sunku pilnai replikuoti AI modeliams.
– Darbo Vietų Pakeitimas: Kaip ir daugelyje AI taikymų, yra susirūpinimas, kad automatizavimas per AI galėtų pakeisti darbo vietas, kurias šiuo metu atlieka žmonės, pavyzdžiui, nekilnojamojo turto vertintojai.
– Skaidrumas ir Šališkumas: Užtikrinant, kad AI sistemos būtų skaidrios ir laisvos nuo iškraipymų, kurie galėtų iškraipyti nekilnojamojo turto vertinimus, išlieka svarbus iššūkis. Blogai apmokyti AI modeliai galėtų išlaikyti egzistuojančius iškraipymus arba sukurti naujus.
Privalumai ir Trūkumai:
Privalumai:
– Efektyvumas: AI įrankiai gali analizuoti didelius duomenų kiekius daug greičiau nei žmonės.
– Tikslumas: Turint prieigą prie išsamios informacijos, AI turi potencialą aukštai tiksliems vertinimams.
– Nešališkumas: AI gali būti nešališkas, pašalindamas žmogišką šališkumą iš vertinimų.
Trūkumai:
– Sudėtingumas ir Slėrumas: AI algoritmai gali būti sudėtingi ir sunkiai suprantami, kylantys problemų dėl skaidrumo.
– Priklausomybė nuo Dujų: AI yra tik tiek geras, kiek duomenys, kuriuos naudoja. Prastos kokybės ar nepilni duomenų rinkiniai gali sukelti netikslius vertinimus.
– Reguliavimo Kliūtys: Prisitaikant AI reguliuojamose pramonėse, pvz., nekilnojamojo turto sektoriuje, reikalauja naviguoti per teisinius karkasus, kurie dar gal nebus visiškai prisitaikę prie šių technologijų.
Norintiems giliau pasinerti į pagrindinę temą, galite rasti susijusių informacijos šiame nuorodoje:
Bahreino Mažųjų ir Vidutinių Įmonių Plėtros Asociacija
[įdėti]https://www.youtube.com/embed/m7z9p-Xmtrw[/embed]