Sin intervención humana, el sistema revisa los movimientos que se han producido en el mercado inmobiliario, filtra esta información y aprende de ella para calcular el precio de venta de los inmuebles residenciales de la entidad.
AIS Group ha presentado un innovador modelo machine learning que permite automatizar la valoración masiva de inmuebles. Esta herramienta supone un salto cualitativo en en este tipo de sistemas de valoración automática de inmuebles, ya que es capaz de aprender de la información derivada de los pisos vendidos con anterioridad.
El nuevo modelo, desarrollado con tecnología machine learning –una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender sin intervención humana-, revisa los movimientos que se han producido en el mercado inmobiliario, filtra esta información y aprende de ella para calcular el precio de venta de los inmuebles residenciales de la entidad.
El modelo se ha programado para repetir este proceso de forma continua, “una funcionalidad -explica José Manuel Aguirre, economista y director comercial de AIS- que resulta especialmente útil en un momento como el actual, en que el mercado inmobiliario está muy activo y se producen muchos movimientos.”
El sistema experto desarrollado por AIS tiene en cuenta propiedades del inmueble como los metros cuadrados, el número de habitaciones, el año de construcción o la disponibilidad de terraza, entre otros. Asimismo, incorpora en sus cálculos indicadores socioeconómicos relativos a su ubicación, la tasa de paro en la zona, el nivel medio de ingresos, la distribución de tipologías de familias (densidad de cada una de ellas)… y el resto de información sociodemográfica y económica que aportan los indicadores
Habits Big Data de AIS. Basándose en estos datos, el algoritmo calcula el precio estadísticamente y da como resultado el precio de venta de los inmuebles, ya sean residenciales o de otra naturaleza.
El elemento más novedoso y exclusivo del nuevo modelo de valoración automática de inmuebles de AIS es que no sólo tiene en cuenta las variables de manera individual (si tiene terraza o no, si está orientado hacia una u otra dirección), sino que combina todas las características estableciendo relaciones que un ser humano podría tardar mucho tiempo en descubrir.
Teniendo en cuenta que el parque de inmuebles en venta ronda los 6 millones de registros, un modelo Big Data capaz de aprender y calcular automáticamente el precio de mercado en cada momento es una ventaja decisiva para facilitar la colocación de las propiedades. “La nueva herramienta supone un cambio de paradigma en la modelización de precios inmobiliarios”, afirma Aguirre.
Aguirre comenta que este modelo es muy interesante para las inmobiliarias sea cual sea su tamaño, ya que realiza un cálculo muy afinado tanto para conseguir el precio final de venta como el de oferta. Además es muy robusto al considerar la información relativa a las características de la zona donde se sitúa cada inmueble.
Aparte de para las inmobiliarias, el sistema es igualmente válido para las entidades financieras y los fondos de inversión que disponen de inmuebles en sus carteras, a los que la regulación exige una valoración periódica de las garantías inmobiliarias.
Índice Oficial de Precio de la Vivienda de México
Además del trabajo que realiza AIS Group para varias inmobiliarias en España, destaca, entre sus proyectos más relevantes relacionados con el cálculo del precio de la vivienda, el desarrollo del índice oficial del precio de la vivienda en México para la
Sociedad Hipotecaria Federal. La licitación se ganó en 2008 y AIS Group lo mantiene desde entonces, con actualizaciones trimestrales. El Índice SHF es un indicador estadístico que permite obtener las tasas de apreciación o depreciación de las viviendas, a través del tiempo y por zonas geográficas.
Este índice permite a la SHF proporcionar, periódicamente, información oportuna y de calidad del valor de las viviendas en México, siendo su uso determinante para la revisión del valor de las garantías de las carteras hipotecarias de la banca.