摘要：目前人工智能已经逐渐深入社会的各个行业，它推动着行业运作的信息化变革，推进行业技术更新，提高行业效率。因此，为提高房地产估价的科学性、准确性，推进房地产估价与人工智能的融合势在必行。文章对人工智能背景下的房地产评估进行了研究分析，以供参考。
关键词：人工智能；房地产；评估
1前言
随着中国房地产业的高速发展并日趋成熟，房地产业已经成为国民经济的新的增长点，房地产评估在我国社会生活中承担着日益重要的角色，在房地产交易、房屋拆迁补偿、企业重组或清算，或者会计中房地产成本核算等经济活动中，都离不开房地产评估这项基础工作。但同时房地产也是最容易产生泡沫经济、引发金融风险的行业，因此在房地产评估中，对其风险认识和防范对策不断提出新的要求。
2房地产评估风险分析
2.1评估行业风险
一方面，房地产价格的变化受到供需变化的影响，而在供求市场中，信息并非完全公开透明，若评估师收集并使用错误或滞后的交易信息，将对评估结果产生不利影响。另一方面，政策的变化，包括税收政策，金融政策和行业政策，往往会对约束评估方法的选择，最终不可避免地对房地产价格产生或高或低的影响。
2.2评估机构风险
评估机构风险主要指评估企业内部管理的风险。房地产评估企业已经逐渐脱离了政府部门的支持，暴露在市场经济的大环境之中，市场经营风险是难以避免的，一些评估机构使用降价方法进行竞争，阻止评估信息或采用垄断方法来获取更多业务，违反了市场规则。
2.3评估人员风险
中国房地产估价行业起步较晚，发展也较为缓慢。如今，房地产估价师资格考试与资产评估师资格考试申请门槛较低，评估员的专业知识和实践经验有限，加大了评估的风险。此外，国内房地产估价师的职业道德建设相对落后，缺乏专业房地产估价师的职业道德，违规成本低，使从业人员的法律制度和道德观念薄弱。
2.4委托人风险
房地产评估的首要依据，是委托方提供的产权资料，然而在经济利益驱动下的委托评估过程中，委托方可能并没有真实地提供评估对象的真实情况，故意隐瞒一些不利于价格的因素，或者片面强调对价格有利的因素，造成评估主体与客体之间信息不对等，评估师在使用不实的资料时，将会直接影响评估结果，造成评估风险。
2.5评估报告风险
如果评估报告编写、使用不当，或者对评估结论适用条件解释不当，都将使评估机构和评估师处于不利地位。例如，评估报告使用者对评估结论未按照评估报告中所示的财产性质或评估目的使用；在评估报告和评估结果的使用中，未充分考虑在评估基准日之后可能发生的事件所引起的评估结果不同的使用风险等。
3基于大数据的房地产估价体系构建
3.1基于云计算的房地产估价数据信息平台构建
云计算是一种通过网络统一组织和灵活调用各种信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。通过这种方式，能够对现有的各自独立的房地产数据库进行资源重组，大大提高数据的利用率及处理效率。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆因此基于云计算构建集信息收集、存储、分析为一体的房地产估价信息数据平台，能够有效地管理房地产市场数据，提高房地产估价的效率和准确度，同时可以突破地域空间的局限，为客户提供更为便捷更好优质的估价和综合咨询服务。以云计算服务器为核心可分数据来源、数据采集、数据分类、数据分析、数据应用等五个层次。（1）数据来源：主要包含房地产估价各项数据信息的可能的来源。例如政府部门、专业机构、评估机构日常的业务积累、外部专业的数据库和互联网，这些数据源提供了包括基准地价、拍挂信息、历史数据等专业可靠的信息，是房地产估价的基础。（2）数据采集：数据采集通常需要配合相应的采集终端，在过去房地产行业多以文本等形式存储历史数据，而通过现有数字化技术、业务系统、移动设备、云抓取系统能够有效地采集这些文本数据、实现数据的汇集、外业数据的汇集以及实时抓取各政府及权威机构发布的信息，实现数据的实时获取交互。（3）数据分类：将采集的数据上传云计算服务器，实现数据的实时交换与更新，同时对交易实例进行归类管理，一般分为房地产专题数据、地区规划数据、环境数据、社会要素数据、交易案例数据、以及其他相关的经济技术指标。（4）数据分析：将各项专题数据进行深度分析，通过云计算分析数据与数据之间的潜在联系，将分政府部门专业机构业务积累专业数据库互联网数据化设备业务系统移动设备云抓取系统房地产地区规划环境数据社会要素交易案例常用技术指标征收估价税法计税抵押估价……分析模式从原来的精度模式转变为广度与精度并重模式，将数据从“因果分析”层面上升到“相关性分析”层面，基于相关性再进一步进行案例的权重分析，市场的趋势分析和案例相似度分析。（5）数据应用：房地产估价数据信息平台将广泛应用于房地产估价的各项具体业务，如征收估价、计税估价、抵押估价等。
3.2基于大数据云计算平台的房地产估价可比案例
选取市场比较法的运用核心在于对可比案例的调整，因此可比案例的选择直接影响房地产估价结果的准确性和可靠性，而在现行的房地产估价作业中，可比案例的选择一般由估价师根据经验进行主观选择。而在人工智能时代的推动下，评估师可以通过大数据云计算平台的相似度分析功能将房地产可比案例的选择由主观选择转变为客观选择，通过云计算将大量交易实例与估价对象进行相关性分析，量化交易实例与估价对象的相似程度，科学地选择可比案例。该方法不仅消除了人为选择案例的主观性，从而进一步提高房地产估计的可信度。
3.3云计算对房地产影响因素及其权重分析的影响
影响房地产价格的因素多而复杂，各因素对房地产价格的影响程度是不完全相同的，以教育因素为例，随着社会对教育的重视程度加深，教育配套对房地产价格影响程度更加明显。此外，相同因素在不同区域所表现出的影响程度也会存在差异，以环境因素为例，在生态环境问题相对严峻的地区，则环境因素对价格的影响程度也会更显著，因此是默认各因素的影响权重一致，将会导致估价结果脱离现实。随着互联网大数据的不断发展，评估师可以利用云计算平台的数据处理能力进行权重分析，将传统的定性分析模式转变为定性与定量相结合的模式，进一步量化各个因素对各区域房地产价格的影响程度，从而确定各因素的权重。
4结语
人工智能和大数据的来临是行业转型升级的关键点，在此背景下房地产估价依托互联网大数据、云计算等技术必将完成一次革命性的升级，从单一数据到复合的多元数据，从“因果分析”到“相关性分析”，从追求数据的精度到广度与精度并重，通过房地产数据信息平台实时的数据更新和分析达到动态评估以适应社会对评估业不断提升的要求，此外云计算数据信息平台以其大量的数据存储分析功能，帮助评估师提升评估报告的科学性和准确性。
参考文献
[1]米旭明,李硕,刘龙龙.市场差异与房地产评估公平性检验模型研究——基于存量住宅交易的经验证据[J].系统工程理论与实践,2018,38(05):1106-1117.
[2]郑皓文.基于市场法的房地产评估指标体系研究分析[D].西南财经大学,2014.
[3]郭欣欣.人工神经网络在住宅类房地产评估中的应用[D].首都经济贸易大学,2012.
[4]周莹莹.房地产估价的法律分析[D].昆明理工大学,2007.
论文作者:李砚祎
论文发表刊物:《基层建设》2019年第9期
论文发表时间:2019/7/29
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