ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОЦЕНКИ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ ПУТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ

ADVANCING EFFICIENCY IN COMMERCIAL REAL ESTATE APPRAISAL THROUGH PROCESS AUTOMATION

Dmitry Tsatskin

CEO, DTS Valuation LLC,

USA, New York

АННОТАЦИЯ

Индустрия оценки коммерческой недвижимости (КН), одна из отраслей, традиционно зависящих от рутинных механических процессов и экспертного анализа, переживает существенную трансформацию благодаря достижениям автоматизации. Интеграция решений автоматизации процессов в оценку КН не только оптимизирует процесс оценки, но и повышает точность, последовательность и скорость принятия решений. В данной статье рассматривается, как автоматизация меняет рабочие процессы в оценке коммерческой недвижимости, изучая ключевые преимущества, проблемы и возможности для будущего развития.

ABSTRACT

The commercial real estate (CRE) appraisal industry, traditionally known for its reliance on manual processes and expertise-driven analysis, is undergoing a significant transformation due to advancements in automation. The integration of automated solutions into CRE appraisal is not only streamlining the evaluation process but also improving accuracy, consistency, and decision-making speed. This article explores how automation is reshaping the workflows within commercial real estate appraisal, examining key benefits, challenges, and opportunities for future development.

Ключевые слова: оценка, недвижимость, базы данных, анализ данных, автоматизация.

Keywords: appraisal, real estate, databases, data analysis, automation.

Необходимость автоматизации оценки КН

Традиционно оценка КН требовала значительного участия специалистов в ручных процессах исследования объектов недвижимости, включая сбор данных, анализ рынка и подготовка отчетов. Учитывая сложность и объем используемых данных, оценщики часто сталкиваются с нехваткой времени, неточностями в данных и влиянием субъективных факторов на процесс оценки. Однако автоматизация имеет потенциал для устранения этих ограничений путем следующих решений:

1. Повышение скорости и эффективности: автоматизация сокращает время, необходимое для ввода данных, анализа и составления отчетов, позволяя оценщикам быстрее выполнять проекты.
2. Повышение точности: инструменты автоматизации могут сократить количество человеческих ошибок и стандартизировать интерпретацию данных при оценке.
3. Обеспечение согласованности: благодаря использованию автоматизированных методик оценка проводится с использованием единых параметров, что приводит к получению более надежных результатов для различных объектов недвижимости и периодов времени.

Ключевые области автоматизации оценки КН

1. Сбор и анализ данных. Автоматизация позволяет собирать данные в режиме реального времени из нескольких источников, включая сведения об объекте недвижимости, рыночные тенденции и экономические показатели. Более сложные алгоритмы и модели машинного обучения анализируют эти массивы данных, предоставляя оценщикам точную и актуальную информацию без ручного поиска.

Как правило, оценщики могут тратить от одного до трех дней на сбор рыночных данных, ввод и анализ собранной информации. В случае, если оценочная фирма ведет базы данных рыночной информации на регулярной основе, поиск необходимых данных в базе и их извлечение для анализа может занять несколько часов.

2. Анализ сопоставимых рыночных объектов (аналогов). Традиционно оценщики тратят значительное время на поиск сопоставимых объектов и их анализ. Автоматизированные системы могут быстро идентифицировать и сортировать сотни потенциальных аналогов, ранжируя их на основе таких критериев, как местоположение, размер и рыночные условия.

Прозрачность информации о рыночных сделках различается от страны к стране, и в некоторых странах эта информация довольно непрозрачна, поэтому оценщикам приходится полагаться на предложения о продаже, а не на реальные сделки. Такие предложения, публикуемые в листингах, не зависят от исследований оценщиков и могут появляться или исчезать из листингов. Базы данных с сопоставимыми объектами недвижимости защищают оценщиков от ситуации нехватки доступных данных на момент работы над проектом.

3. Создание моделей. Автоматизированные расчетные модели (АРМ) все чаще используются при оценке коммерческой недвижимости.

Эти модели, построенные на больших наборах данных и статистических методах, предоставляют оценщикам предварительные оценки стоимости имущества. Хотя АРМ не заменяют человеческое понимание, они выступают в качестве полезного ориентира и сокращают усилия, необходимые для начальных этапов оценки. А также помогают избежать технических ошибок при построении моделей за короткое время или извлечении данных из баз данных или других источников. Современные методы позволяют загружать данные прямо из исходных баз данных в расчетные модели.

В целом, АРМ лучше всего работают с объектами на активных рынках, а их производительность ухудшается при работе с более разнородными объектами или объектами, рынок которых неактивен. Различные классы коммерческой недвижимости в офисах, розничной торговле, промышленности, логистике и альтернативных активах, таких как центры обработки данных, дома престарелых, студенческие общежития, коворкинги и индивидуальные склады, представляют собой гораздо более разнородные и менее активно торгуемые объекты, чем жилье. Кроме того, поскольку оценка коммерческой недвижимости имеет дело с объектами, приносящими доход, которые, в свою очередь, связаны с различными влияющими факторами, такими как условия аренды, надежность арендаторов, прогнозы изменения арендной платы, уровни вакансии, рыночная доходность, капитальные и эксплуатационные затраты, характер эффективных АРМ и требуемые источники данных сильно отличаются от жилой недвижимости. Несмотря на характер КН, существует множество примеров разработки и применения АРМ на рынках, где объекты торгуются со схожими характеристиками и достаточно широким набором данных об объектах недвижимости и рыночных данных. Некоторые из этих АРМ производят оценку капитала, исходя из предположения о свободном владении, а другие фокусируются на прогнозировании рыночной ренты. Другая активная роль автоматизации заключается в создании моделей для прогнозирования различных рыночных показателей, таких как арендная плата, стоимость капитала и доходность на уровне сегмента и подсегмента рынка. [2, стр. 7-8]

4. Формирование отчетов и соответствие требованиям. Автоматизация также упрощает процесс составления отчетов об оценке. Подготовленные шаблоны, встроенные системы проверки соответствия и стандарты форматирования, позволяют эффективно формировать отчеты. Это не только ускоряет документирование, но и обеспечивает соблюдение отраслевых норм и правил.

Рисунок 1. Сравнение среднего времени, затрачиваемого на этапы процесса оценки коммерческой недвижимости (в рабочих часах)

Преимущества автоматизации оценки КН

1. Повышение производительности и масштабируемость. Автоматизированные рабочие процессы освобождают оценщиков от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на более весомых этапах оценки. Этот сдвиг позволяет фирмам выполнять больший объем оценок, расширяя свой бизнес-потенциал без необходимости увеличения рабочей силы.
2. Эффективность затрат. Автоматизация сокращает ресурсы, необходимые для ручной обработки данных, и сводит к минимуму вероятность дорогостоящих ошибок. Благодаря меньшему количеству исправлений и более быстрому выполнению работ оценочные фирмы могут оптимизировать структуру своих затрат, что выгодно как компании, так и ее клиентам. Тем не менее, стоимость специального программного обеспечения для автоматизации процесса может быть довольно высокой для оценочных фирм, а почасовые ставки сотрудников, работающих с базами данных и анализом данных, могут быть выше заработной платы оценщиков.
3. Принятие решений на основе данных. Используя большие выборки данных, оценщики получают представление о рыночных моделях, инвестиционных рисках и показателях сегмента рынка недвижимости. Автоматизированные системы предоставляют количественные и качественные показатели, которые позволяют оценщикам давать более обоснованные рекомендации, подкрепленные данными.

Проблемы внедрения автоматизации

Несмотря на свои преимущества, автоматизация оценки коммерческой недвижимости сталкивается с рядом проблем:

1. Качество и доступность данных. Автоматизированные системы полагаются на обширные, высококачественные данные, однако такие данные может быть трудно получить или они могут быть несогласованными. Кроме того, отрасль КН часто сталкивается с проблемами, связанными с конфиденциальными данными и проблемами конфиденциальности, что ограничивает доступность всеобъемлющих наборов данных.
2. Инвестиции. Внедрение современных средств автоматизации требует существенных первоначальных инвестиций в технологии, включая программное обеспечение, инфраструктуру и обучение персонала. Более мелкие компании могут испытывать трудности с распределением этих ресурсов, что может привести к конкурентному неравенству в отрасли.
3. Интеграция с профессиональным опытом. Автоматизация предполагает не замену оценщиков, а расширение их возможностей. Достижение баланса между автоматизацией и человеческим суждением остается критически важным, поскольку чрезмерная зависимость от алгоритмов может не позволить выявить нюансы, которые способен обнаружить только опытный оценщик. [3]

Будущие тенденции в автоматизации оценки коммерческой недвижимости

Будущее автоматизации в оценке КН обещает постоянные инновации, особенно с интеграцией технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти тенденции включают:

1. Аналитика для рыночных прогнозов. Расширенные алгоритмы МО могут предсказывать будущие рыночные условия и стоимость недвижимости, предлагая перспективные идеи как для оценщиков, так и для инвесторов.
2. Обработка естественного языка (NLP) для анализа документов. NLP позволяет автоматизированным системам обрабатывать и анализировать неструктурированные данные в юридических документах, договорах аренды и контрактах, экономя время и повышая точность.
3. Интеграция с блокчейном для прозрачности данных. Блокчейн может добавить уровень безопасности и прозрачности к транзакциям КН, помогая оценщикам получать более надежный доступ к проверенным данным о недвижимости и историческим записям. [1]

Заключение

Автоматизация в оценке коммерческой недвижимости является переломным моментом, обеспечивая беспрецедентную эффективность и точность в традиционно трудоемкой области. По мере развития автоматизированные инструы способны повысить производительность, качество принятия решений и общую ценность услуг по оценке. Однако для того, чтобы полностью раскрыть потенциал автоматизации, отрасль должна решать проблемы, связанные с качеством данных, инвестициями и интеграцией человеческого опыта. Последовательно принимая эти изменения, отрасль оценки КН стоит на пороге новой эры – эры, в которой передовая автоматизация и человеческая экспертиза работают вместе, чтобы создать более эффективный, точный и масштабируемый процесс оценки.

Список литературы:

1. Glumac B., Des Rosiers F. Practice briefing - Automated valuation models (AVMs): their role, their advantages and their limitations// Journal of Property Investment & Finance, 39(5) 2021, с. 481-491
2. Knight A. Automated valuation models (AVMs): implications for the profession and their clients// Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), 2022, с. 7-9
3. The State of Automated Valuation Models in the Age of Big Data//Mortgage Banking Association, 2019