Slutsatsen är att artificiell intelligens kopplat till fastighetsvärdering kommer att få ett större genomslag på marknaden inom de närmaste åren. I vilken takt och utsträckning denna utveckling kommer ske är fortfarande oklar och svårbedömd. Tekniken för att beräkna ett värde med artificiell intelligens är utvecklad men den kan göras mer tillförlitlig och korrekt om systemen utvecklas så de kan ge en motivering till de största värdepåverkande faktorerna. Dessutom krävs att aktörer på marknaden börjar behålla och hantera sin data på ett strukturerat sätt. Det krävs även att AI-systemet tillför så pass mycket nytta att fastighetsvärderarna anser att det har en positiv effekt på deras arbete och att systemet är tillräckligt lättanvänt för att skapa acceptans. Om dessa kriterier inte uppfylls finns risken att fastighetsvärderare inte kommer uppfatta att AI-systemet tillför något positivt i deras arbete och därmed väljer att värdera fastigheter traditionellt. Det krävs därmed att leverantörerna av systemen bygger upp ett lätthanterligt system samt skapar en tillförlitlighet.
De största fördelarna som identifierats i studien är
- En effektivare värderingsprocess som ger fastighetsvärderare större utrymme för analys av det presenterade värdet.
- Möjlighet att beakta fler faktorer och parametrar i värderingar. - En mer konsekvent och rationell värdering.
- Minskade kostnader och tidsfördröjningar
- En kontinuitet och kortare intervall mellan värderingar. De största riskerna/nackdelarna som identifierats i studien är
- Bristen på indata i dagsläget då alla aktörer inte behåller och hanterar sin information på ett strukturerat sätt.
- Kommersiella fastigheter är heterogena och det genomförs relativt få transaktioner årligen.
- Svårigheten att förutspå köpbeteenden och identifiera trender om systemet inte matats med information om vad som utlöst tidigare trendskiften.
Fördelarna överväger riskerna som finns kopplat till fastighetsvärdering med artificiell intelligens. Majoriteten av de risker som nämns ovan är sådana risker som med stor sannolikhet kommer att kunna exkluderas i och med att systemen för artificiell intelligens utvecklas kombinerat med att aktörer börjar hantera sin data på ett strukturerat sätt.
Om artificiell intelligens får ett större genombrott och uppnår en acceptans hos fastighetsvärderarna kommer deras yrke förändras. Istället för att fokusera på att samla in relevant data och göra estimat kommer de att fungera mer som expertrådgivare som kan lägga ett större fokus på analys och rådgivning vid fastighetsaffärer.
Slutligen så visar detta arbete att den tekniska utvecklingen och de hjälpmedel som därmed utvecklas, i detta fall AI, kommer att förändra och effektivisera värderingsprocessen. Vi verkar allt mer i en global marknad där digitala system får en allt större betydelse.
Egna tankar och förslag på framtida forskning
Ett intressant ämne för vidare forskning är att undersöka i större utsträckning hur AI kopplat till fastighetsvärdering kommer att accepteras och användas av dagens fastighetsvärderare. Det var ett område inom uppsatsens berörda ämne som nämndes av flera av respondenterna men som inte studerades vidare. Därmed skulle det vara intressant att studera vidare hur AI kan utvecklas för att skapa en upplevd nytta och användbarhet samt hur leverantörer av systemet kan skapa en tillförlitlighet till systemet.
Ett annat ämne som kan vara av intresse att undersöka är hur ett AI-system kopplat till fastighetsvärdering påverkar olika typer av aktörer. Det skulle vara intressant att undersöka hur lämpligt ett AI-baserat system är för banker, konsulter samt investerare/fastighetsbolag. Det skulle ge möjligheten att se fastighetsvärdering med AI ur ett bredare perspektiv.
Källförteckning
Bellman, L & Öhman, P. (2012). Värdering av kommersiella fastigheter. Centrum för forskning om ekonomiska relationer. Mittuniversitetet, Sundsvall.
Bellman, L & Öhman, P (2017). Auktoriserade fastighetsvärderare: utbildning och praktik. Centrum för forskning om ekonomiska relationer. Mittuniversitetet, Sundsvall.
Björklund, M. & Paulsson, U. (2012). Seminarieboken – Att skriva, presentera och opponera. Studentlitteratur AB: Lund.
Boluwatife Abidoye R., P.C. Chan, A. (2018). Improving property valuation accuracy: a comparison of hedonic pricing model and artificial
neural network, Pacific Rim Property Research Journal, 24:1, 71-83
Borg, L., Strand, A., Palm, P., och Gustafsson, C. (2018). Fastighetsnomenklatur, i Institutet
för värdering av fastigheter och Samhällsbyggarna Fastighetsekonomi och fastighetsrätt
Fastighetsnomenklatur uppl. 13, Fastighetsnytt förlag, Stockholm.
Brunes, F. (2015). Fastighetsvärdering och marknadsanalys. Studentlitteratur. Lund.
Bryman, A. (2011). Samhällsvetenskapliga metoder. Liber AB: Malmö.
Chaphalkar, N. B., Sandbhor S. Use of artificial intelligence in Real Property Valuation (2013). International Journal of Engineering and Technology,
Vol 5 No 5
Davis, F.D. & Venkatesh, V. (1996). A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments, International Journal of
HumanComputer Studies, vol. 45, no. 1, pp. 19-45.
Davis, F.D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, MIS Quarterly, vol. 13, no. 3, pp. 319
samhälls- och beteendevetare. Studentlitteratur AB: Lund.
Hofstede, G. & Minkov, M. (2010). Cultures and Organizations: Software of the Mind: Intercultural Cooperation and its Importance for Survival. Third edition, New York: McGraw- Hill
Holme, I. & Solvang, B. (1996) Forskningsmetodik om kvalitativa och kvantitativa metoder. Upplaga 3. Studentlitteratur.
Kok, N., Koponen, E-L., Martinez Barbosa, C A. (2017). Big Data in Real Estate? From Manual Appraisal to Automated Valuation. The Journal of Portfolio Management; New York Vol. 43, nr 6
Lantmäteriet & Mäklarsamfundet (2010). Fastighetsvärdering: grundläggande teori och praktisk värdering. LMV-rapport, 0280–5731
Legris, P., Ingham, J. & Collerette, P. (2003). "Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model", Information & Management, vol. 40, no. 3, pp. 193.
Lind H., Lundström, S. (2009). Kommersiella fastigheter I samhällsbyggandet. SNS Förlag. Stockholm.
Mooya, M. (2016). Real Estate Valuation Theory A Critical Appraisal. 1st ed. 2016. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg
Persson, E. (2015). Fastighetsekonomi och fastighetsrätt: Fastighetsnomenklatur. Tolfte reviderade och utökade utgåvan. Fastighetsvärdering. Fastighetsnytt förlags AB.
Stockholm.
Rossini P. (2000). Using Expert Systems and Artificial Intelligence For Real Estate Forecasting, Sixth Annual Pacific-Rim Real Estate Society Conference
Zhang, W. & Xu, P. (2011). "Do I have to learn something new? Mental models and the acceptance of replacement technologies", Behaviour & Information Technology, vol. 30, no. 2, pp. 201-211.
Zhou, G., Ji, Y. Artificial Neural Networks and the Mass Appraisal of Real Estate (2018). International Journal of Online Engineering, Vol. 14 No. 3
Elektroniska källor:
RICS (2017:1) Valuation – Global Standards. https://www.rics.org/globalassets/rics-
website/media/upholding-professional-standards/sector-standards/valuation/red-book-2017-a- summary-of-key-changes-global-edition-rics.pdf, Senast hämtad 2019-04-07
RICS (2017:2) The Impact of Emerging Technologies on the Surveying Profession.
https://www.rics.org/globalassets/rics-website/media/knowledge/research/insights/impact-of- emerging-technologies-on-the-surveying-profession-rics.pdf, Senast hämtad 2019-04-07
Bilagor
Bilaga 1: Intervjuguide
1. Berätta om dig själv, din bakgrund och din erfarenhet inom fastighetsvärdering
2. Hur skulle du säga att värderingsprocessen av ett objekt går till?
3. Vilka delar av den traditionella fastighetsvärderingen skulle kunna ersättas med AI?
4. Hur kommer Artificiell Intelligens (AI) förändra fastighetsvärderingen?
5. Vad tror du blir värderarens roll i en fastighetsvärdering som görs med hjälp av AI och vilka kompetenser kommer då bli viktiga att utveckla?
6. Vad ser du för risker med att använda sig av artificiell intelligens inom fastighetsvärdering?
7. Hur tror du framtiden kommer utvecklas om AI får ett genomslag inom fastighetsvärdering? Har du någon uppfattning om tidshorisont?