AI-modellt indított az ATTOM, közel 100 millió amerikai otthonra

Jelentősen bővült a lefedettség

Az ATTOM november 3-án jelentette be a Rental AVM fejlesztését. Az új modell az Egyesült Államok mind az 50 államában és a District of Columbia területén kínál becslést családi házakra, társasházi lakásokra és sorházakra. A lefedettség mintegy 40 százalékkal nőtt, így a rendszer közel 100 millió ingatlanra terjed ki.

A vállalat közlése szerint a modell az olyan otthonoknál is képes bérleti díjat becsülni, amelyeket még nem hirdettek meg kiadásra. Ezeknél az ingatlanoknál a medián abszolút hiba 5,9 százalék. A rendszer az érték mellett alacsony és magas becsült értéket is ad, a tartomány pedig szűkül, ahogy több bizonyíték áll rendelkezésre az adott ingatlanról.

Több forrásból dolgozik az AI-modell

A Rental AVM több gépi tanulási modellt használ. Ezek az ingatlan jellemzőit, értékét, korábbi bérleti adatait és a közelmúlt bérbeadási aktivitását vizsgálják, majd az egyes tényezők súlyát az adott ingatlanhoz elérhető bizonyítékok alapján határozzák meg.

A modellt tényleges bérleti hirdetéseken tanították és ellenőrizték. Az adathalmazból eltávolították a duplikátumokat, a helykitöltő bérleti díjakat és a valószerűtlen árakat. Aaron Wagner, az ATTOM adattudományi vezetője szerint a rendszer alkalmazkodik az egyes ingatlanokhoz rendelkezésre álló bérleti információkhoz. Ez teszi lehetővé a vállalat szerint azt, hogy bérleti előzmény nélküli otthonokra is becslést készítsen.

Rob Barber, az ATTOM vezérigazgatója úgy fogalmazott: „A bérleti értékek becslése nehéz, mert a bérleti szerződések magánjellegűek, és sok otthonnak nincs bérleti előzménye.” Szerinte a fejlesztés az ATTOM Intelligence mögött álló megközelítést, vagyis a megbízható ingatlanadatok, a fejlett AI és az analitika kombinációját terjeszti ki több ingatlanra.

Befektetők, hitelezők és AI-fejlesztők is használhatják

Az ATTOM szerint a Rental AVM több üzleti feladatra használható. Az ingatlanbefektetők és bérbeadók felvásárlásokat szűrhetnek vele, felmérhetik a bérbeadási lehetőségeket, összevethetik a bérleti bevételt az ingatlan értékével, és támogathatják a bérleti díj meghatározását.

A jelzáloghitelezők és biztosítók befektetési célú, valamint DSCR-hitelekhez értékelhetik a bérleti bevételt, figyelhetik a portfólió kitettségét, és támogathatják a kieső bérleti bevétel elemzését. Ingatlanportálok és AI-fejlesztők a becsléseket hirdetésekbe, befektetési eszközökbe és AI-alapú alkalmazásokba is beépíthetik az ATTOM MCP Serverén keresztül.

A Rental AVM-et havonta frissítik az új bérbeadási aktivitás és a változó piaci körülmények alapján. A szolgáltatás API-kon, tömeges adatlicencen, Snowflake-en, Databricksen és az MCP Serveren keresztül érhető el. A bejelentés alapján az új lefedettség elsősorban azoknak a szervezeteknek adhat több használható adatot, amelyeknek olyan ingatlanokról kell bérleti becslést készíteniük, amelyeknél még nincs nyilvános bérleti előzmény.