• No results found

Fastighetsvärderingsprocessen med artificiell intelligens

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Fastighetsvärderingsprocessen med artificiell intelligens"

Copied!
43
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

Fastighetsvärderingsprocessen med artificiell intelligens

Property valuation with artificial intelligence

Ellen Toresäter

Fastighetsvetenskap Kandidatnivå, 15 HP Vårterminen 2019

Handledare: Peter Palm (Malmö Universitet), Extern handledare: Per Wieslander (Svefa)

(2)

Förord

Följande kandidatuppsats har under vårterminen 2019 skrivits på Malmö Universitet. Uppsatsen är det slutgiltiga momentet för att kunna erhålla en kandidatexamen i Fastighetsföretagande vid Fakulteten för Kultur och Samhälle. Jag vill tacka de föreläsare som under mina år som student visat ett stort engagemang och intresse för oss studenter. Jag

vill även rikta ett stort tack till min handledare på universitetet Peter Palm och min externa handledare Per Wieslander på Svefa som funnits som stöttning under hela processen. Till sist vill jag rikta ett stort tack till alla respondenter som ställt upp på intervjuer, ni har gjort denna

kandidatuppsats möjlig.

Malmö, 2019 Ellen Toresäter

(3)

Sammanfattning

Titel: Fastighetsvärdering med artificiell intelligens Ämne, kurs: Fastighetsvetenskap, Kandidatnivå 15 hp Författare: Ellen Toresäter

Handledare: Peter Palm (Malmö Universitet), Per Wieslander (Svefa)

Nyckelord: fastighetsvärdering, automatiserade värderingsmodeller, artificiell intelligens,

kommersiella fastigheter

Syftet med studien är att undersöka hur artificiell intelligens kan komma att påverka fastighetsvärdering och vilka för- och nackdelar det finns när man värderar kommersiella fastigheter med artificiell intelligens. Uppsatsen behandlar även hur den traditionella värderingsprocessen och värderingsprocessen med automatiserade värderingsverktyg går till. Uppsatsen visar främst på att värderingsprocessen kan effektiviseras, göras mer rationell och tillförlitlig med artificiell intelligens om det finns tillräckligt med indata och jämförelseobjekt att tillgå. För att få en djupare förståelse inom ämnet har kvalitativa intervjuer genomförts med de fyra personer som anses ha betydande och fördjupade kunskaper i ämnet. Respondenterna har valts med hänsyn till att de är de enda som anses ha den kunskap som krävs för att uttala sig inom uppsatsens ämne.

Den information som framkommit från intervjuerna stödjer och kompletterar till stor del den teori som presenteras i uppsatsen. Med hjälp av respondenternas kunskap om värderingsbranschen och det systemtekniska inom området har frågeställningarna studerats och utretts tillsammans med den berörda teorin. Några av de fördelar som presenteras i uppsatsen är möjligheten att beakta fler faktorer och parametrar vid värderingsprocessen samt minskade tidsfördröjningar och kortare intervall mellan värderingar, vilket leder till en ökad kontinuitet. De största riskerna som identifierats i uppsatsen är bristen på indata samt att kommersiella fastigheter är heterogena och det genomförs relativt få transaktioner årligen. Samtliga respondenter tror att fastighetsvärderingsprocessen och fastighetsvärderares yrke kommer att förändras i framtiden men när denna förändring kommer ske är fortfarande oklar och svårbedömd.

(4)

Abstract

Title: Property valuation with artificial intelligence

Subject, course: Real Estate Science, Candidate level 15 credits Author: Ellen Toresäter

Supervisor: Peter Palm (Malmö university), Per Wieslander (Svefa)

Keywords: property valuation, automated valuation model, artificial intelligence, commercial

real estate

The purpose of this study is to explore how artificial intelligence can come to affect real estate evaluation and the pros and cons that exist when valuing commercial properties through artificial intelligence. The essay also examines the traditional process of valuation and how it can be more efficient, rationalized and trust worthy by using artificial intelligence as long as there is enough data and comparison objects. For a deeper understanding in the subject, qualitative interviews have been conducted with four people that are considered to have significant and a deep understanding of the subject. The respondents have been chosen with according to that they are the only ones that is considered to have the knowledge that is acquired to express themselves within the subject of the paper.

The information, that has come forward from the interviews, supports and looks to build upon a large portion of the theory that is presented in this paper. With help from the respondents and the technology that exists within the area, the issues have been studied and investigated with the associated theory. A few of the benefits that are presented in this paper are the possibilities to take more factors and parameters under consideration in the evaluation process, decreased time delays and shorter intervals in between evaluations. These benefits lead to increased continuity. The biggest risks that have been identified in this paper is the lack of incoming data and that commercial real estates are heterogenic with relatively few annual transactions. The respondents have a common opinion that the profession of real estate evaluation will see a change in the future, but when the change will happen is still uncertain and difficult to predict.

(5)

Innehållsförteckning

1. Inledning... 6

1.2 Problemområde ... 7

1.3 Syfte & frågeställning ... 7

1.4 Avgränsning ... 7

2. Metod ... 8

2.1 Intervjumetod ... 8

2.2 Urvalsstrategi ... 9

2.3 Tillvägagångssätt ... 9

2.4 Reliabilitet, validitet och objektivitet... 9

2.5 Kritisk diskussion kring metodval ... 10

3. Fastighetsvärdering ... 11 3.1 Värde ... 11 3.2 Värdeteori ... 11 3.3 Värderingsteori ... 12 3.4 Fastighetsvärderingsprocessen... 12 3.4.1 Utbildning... 15 3.5 Automatiserade värderingsverktyg ... 16

3.6 Fastighetsvärderingsprocessen med artificiell intelligens ... 17

3.6.1 Egenskaper hos artificiell intelligens ... 17

3.6.2 Artificiella neurala nätverket ... 18

3.7 TAM (Technology Acceptance Model) ... 20

3.8 Sammanfattning av tidigare forskning... 21

4 Empiri ... 23

4.1 Beskrivning av respondenterna ... 23

4.2 Traditionella värderingsprocessen ... 24

4.3 Användning av artificiell intelligens vid fastighetsvärdering... 24

4.4 Risker med artificiell intelligens ... 26

4.5 Framtiden ... 28

5. Analys ... 30

5.1 Traditionella värderingsprocessen ... 30

5.2 Användning av AVM och AI vid fastighetsvärdering ... 31

5.3 Risker med artificiell intelligens ... 32

5.4 Framtiden ... 33

6. Slutsats ... 35

Egna tankar och förslag på framtida forskning ... 37

(6)

Bilagor ... 42 Bilaga 1: Intervjuguide ... 42

(7)

1. Inledning

Dagens fastighetsvärderingsprocess och den auktoriserade fastighetsvärderares yrke är komplext. Den kommersiella fastighetsmarknaden är heterogen och det finns många faktorer som påverkar en värdering, allt från informationsmängden, syftet med värderingen men även värderarens kunskap och kompetens (Mooya, 2016).

Frågan är om värderingsprocessen går att göra mer objektiv och korrekt med hjälp av artificiell intelligens. Detta hjälpmedel ska efterlikna ett mänskligt beteende kompletterat med en mycket stor och relevant informationsmängd. Förhoppningen är att det ska göra värderingsprocessen mer objektiv med en lägre osäkerhetsmarginal. Följande uppsats diskuterar därmed vilka för- och nackdelar det finns med artificiell intelligens kopplat till fastighetsvärderingsprocessen samt hur framtiden kan komma att se ut om detta hjälpmedel får ett genombrott.

Fastighetsvärdering genom bedömning av marknadsvärdet innebär att jämförelser görs med jämförbara försålda fastigheter samt att det oftast, vad gäller kommersiella fastigheter, kompletteras med att ekonomiska kalkyler görs. Jämförelsen med andra fastigheter benämns ortsprismetoden och kalkylerna benämns som avkastningsmetod. För att kunna utföra dessa kalkyler på ett korrekt sätt är det en förutsättning att fastighetsvärderare har en mängd information och möjligheten att hantera denna information på ett effektivt och organiserat vis som resulterar i ett värderingsutlåtande. För att möjliggöra detta ska en fastighetsvärderare kunna bedöma fastighetens egenskaper i form av standard och skick men även dess ekonomiska förutsättningar. I uppdraget ingår även att göra en göra en analys över omvärlden och marknaden. Denna analys ska baseras på all den information som påverkar värdet, vilket i praktiken är begränsas av vilken information som finns tillgänglig för värderaren i den aktuella värderingen (Persson, 2015). Med tekniska hjälpmedel som artificiell intelligens kan en betydligt större mängd information bearbetas. Sådan information kan vara villkor och förutsättningar i samhället, marknadsförutsättningar lokalt och globalt, konjunkturbedömningar mm. Med väl fungerande tekniska hjälpmedel kan värderingar göras med tätare intervall vilket skulle ge kreditinstitut och banker ett mer tillförlitligt underlag vid kreditgivning och tryggare investeringar för både investerare och samhället (Kok, Koponen och Martinez-Barbosa, 2017)

(8)

1.2 Problemområde

Tidigare studier visar på att det finns både fallgropar och brist på objektivitet som fastighetsvärderare. Rollen som auktoriserad fastighetsvärderare är en komplex roll och kräver både erfarenhet och kompentens för att kunna utföra en korrekt fastighetsvärdering med hänsyn till alla påverkade faktorer. Den mänskliga faktorn kan komma att påverka en fastighetsvärdering genom intryck och egna värderingar om den berörda fastigheten. Detta kan resultera i stor felmarginal vid fastighetsvärdering som i sin tur kan resultera i att transaktioner görs på bristfälliga grunder. Systematisk tidsfördröjning tillsammans med otillgänglig och otillräcklig information kan även bidra till större samhällsrisker och felbedömningar (Kok, Koponen och Martinez-Barbosa, 2017). Med artificiell intelligens kan möjligtvis fastighetsvärdering genomföras mer likartat och följande studie kommer undersöka hur fastighetsvärdering kan komma att förändras om värderingsprocessen genomförs med hjälp av artificiell intelligens.

1.3 Syfte & frågeställning

Syftet med uppsatsen är att undersöka hur fastighetsvärdering kan komma att förändras med artificiell intelligens och vilka konsekvenser det då skulle medföra. Studien kommer fokusera på hur fastighetsvärdering går till idag och hur personer med systemteknisk kunskap i branschen tror att det kommer förändras.

Frågeställningen som ska besvaras är:

- Hur kan dagens fastighetsvärdering komma att förändras med utgångspunkt att artificiell intelligens får ett genombrott?

- Vilka fördelar och nackdelar finns det med artificiell intelligens kopplat till fastighetsvärdering?

1.4 Avgränsning

Studien kommer endast att fokusera på hur fastighetsvärdering av kommersiella fastigheter utförs och hur värderingsprocessen skulle kunna komma att förändras om artificiell intelligens får ett genombrott. De tekniska egenskaperna hos artificiell intelligens kommer utelämnas och fokus kommer istället ligga på hur marknaden och fastighetsvärderares yrke kommer kunna förändras.

(9)

2. Metod

För att kunna undersöka hur fastighetsvärdering kan komma att förändras med artificiell intelligens samt vilka för- och nackdelar som finns har en kvalitativ metod använts. Valet av metod bestämdes utifrån de olika regler och möjligheter som följer respektive metod. En kvalitativ metod grundar sig i att förstå individens beteende, åsikter och värderingar som den berörda studien behandlar. Vid användandet av en kvantitativ metod är syftet att generalisera en större grupp människor. Informationen i en kvalitativ metod analyseras djupare än i en kvantitativ metod (Bryman 2011). Vid en bred studie kan det vara mer lämpligt att använda sig av en kvantitativ metod för att summera en större mängd data istället för att analysera mindre information djupare (Björklund & Paulsson 2012). Den kvalitativa metoden har använts för att uppnå uppsatsens syfte med hänseende till både frågeställning och syfte. Eftersom uppsatsens problemområde grundar sig i tankar och värderingar krävs en kvalitativ metod för att uppnå uppsatsens syfte och frågeställning. Under uppstartsfasen bearbetas relevant litteratur för frågeställning, på så sätt blir det möjligt att förbereda intervjuer med teoretisk grund.

2.1 Intervjumetod Kvalitativ intervju

För att få ut en nyttomaximering av intervjun är det viktigt att vara väl förberedd (Kvale 1997). Kvale (1997) presenterar sju steg för en kvalitativ forskningssituation och med hjälp av dessa steg blir det enklare att strukturera upp arbetet inför uppsatsen samt underlätta förberedelserna inför intervjuerna. För att uppnå en bra struktur i uppsatsen används därför dessa sju steg. Innan en intervju genomförs bör syftet vara klargjort samt val av metod för genomförandet av uppsatsen. För att uppnå ett gott resultat för uppsatsen samt intervjuerna är planering en viktig byggsten i processen enligt Kvale (1997). Intervjun genomförs efter planering och det material som intervjun ger skall sedan omvandlas till en utskrift vilket innebär att intervjun ändras från talspråk till skriftspråk. Informationen skall sedan bearbetas och analyseras för att sedan inkluderas i syftet och frågeställningen. Steg nummer sex innefattar verifiering av resultaten som intervjun har gett och resultatets validitet undersöks, hur bra intervjuerna har uppnått syftet. Sedan presenteras resultaten från intervjuerna ur ett etiskt perspektiv (Kvale, 1997).

Respondenterna informerades angående uppsatsen syfte och frågeställning samt tillhandahöll de frågor som skulle diskuteras på intervjun i förväg (Bilaga 1). Anledningen till det var för att de berörda personerna skulle få möjligheten att förbereda sig. Respondenterna valdes strategiskt

(10)

för att få den specifika kunskap som efterfrågas för att uppnå uppsatsens syfte. I empirin förblir respondenterna anonyma och numreringen av respondenterna är utan inbördes ordning.

2.2 Urvalsstrategi

Empirin i denna studie kommer baseras på intervjuer med respondenter som har en nisch inom teknikutveckling i relation till värdering och värderingssystem. Respondenterna är strategiskt utvalda för att finna de mest lämpade för studien. De utvalda respondenterna har olika befattning och erfarenhet, den gemensamma nämnaren är att alla har erfarenhet inom värdering i fastighetsbranschen samt kunskap om artificiell intelligens kopplat till ämnet. Antalet personer med den rätta kompetensen är begränsade och därför har endast de fyra som anses ha betydande kunskap inom området valts för studien.

2.3 Tillvägagångssätt

För att skapa den konkreta bas som krävs till en kandidatuppsats har det gjorts en litteraturstudie för att få en uppfattning om forskning och tidigare studier kopplat till ämnet. Denna litteratur ligger sedan till grund för att utforma en lämplig frågeställning. Den litteratur som har använts i uppsatsen ligger till grund för att kunna besvara frågeställningen. Till det empiriska avsnittet har det samlats in information genom att tillämpa en kvalitativ intervjustudie där fyra personer, som har kunskaper om fastighetsvärdering kopplat till artificiell intelligens har intervjuats. Intervjupersonerna kontaktades via e-post där en kortare presentation om studien framgick samt frågan om de var intresserade att ställa upp på en intervju. Sedan genomfördes intervjuerna genom ett fysiskt möte på respektive respondenters arbetsplats. Frågorna som ställdes vid intervjun grundar sig i uppsatsens frågeställningar och har därefter vidareutvecklas för att uppnå uppsatsens syfte. Intervjufrågorna syftar även till att täcka de områden inom ämnet som inte presenterats i det teoretiska avsnittet. Intervjuerna varade mellan 30 - 60 minuter och spelades in samt transkriberades för att sedan göra det möjligt att analysera samtliga intervjuer. Det insamlade materialet sattes sedan i perspektiv till litteraturstudien som ligger till grund för uppsatsen. Efter att ha genomgått dessa steg blev det möjligt att börja analysera.

2.4 Reliabilitet, validitet och objektivitet

För att mäta trovärdigheten i uppsatsen används reliabilitet, validitet och objektivitet. Validitet mäter i vilken utsträckning det som undersökts var tänkt att mätas. Vid användning av flera olika perspektiv, t.ex. vid en intervju där respondenterna får besvara samma frågor ökar validiteten. För att uppnå både god validitet och reliabilitet krävs det ett bra och varierat val av respondenter med olika perspektiv på det som ska mätas. Till sist mäts objektiviteten i

(11)

uppsatsen vilket innebär att författarens personliga värderingar och hur dessa i sin tur påverkar resultatet mäts. För att öka objektiviteten bör författaren motivera de olika valen som görs i studien för att läsaren ska kunna ta ställning till uppsatsens resultat. Det är viktigast att göra dessa motiveringar i avgränsningar och i studiens utformning. Det är viktigt för att läsaren ska kunna bilda sin egen uppfattning (Björklund och Paulsson 2012).

För att öka validiteten av intervjuerna, har en intervjuguide sammanställts inför intervjuerna. Detta har bidragit till att alla intervjuer haft samma utgångspunkt och respondenterna har diskuterat samma frågor. Utöver intervjuguiden har intervjuerna kompletterats med följdfrågor som har skiljt sig mellan de olika respondenterna för att ge en bättre bas till ämnet och se till att alla intervjuer täcker de ämnen som diskuteras i uppsatsen. Denna metod ger i det här fallet bättre data och ökar validiteten då intervjufrågorna i slutändan kommer skilja sig mellan de olika intervjuerna för att beröra alla delar som förväntas från intervjuerna. Samtliga personer som identifierats anses ha tillräckligt med kunskaper inom uppsatsens berörda område har intervjuats. Reliabiliteten hade därför med största sannolikhet inte blivit högre om fler personer inkluderats i studien. Reliabiliteten hade eventuellt påverkats negativt i ett sådant fall då mindre kunniga och insatta personer hade intervjuats. Objektiviteten i uppsatsen blir något nedsatt då respondenterna inte förblir helt anonyma. Samtliga respondenter föredrog en kortare presentation om deras bakgrund samt yrke men ville inte bli citerade i uppsatsen. Risken med att respondenterna inte är helt anonyma är att de kan ha en vilja att försköna bilden. Det anses dock inte vara något problem i den här studien, då respondenterna inte bör ha något personligt intresse av studiens resultat och slutsatser.

2.5 Kritisk diskussion kring metodval

Det finns flera olika metoder för att utforma denna typ av studie och en kvalitativ metod valdes då de berörda respondenternas fördjupade kunskap efterfrågades. Även den faktorn att det finns få personer med tillräcklig kunskap inom ämnet påverkade val av metod. Vid en kvantitativ metod hade det varit möjligt att få flera personers kunskap men inte med den fördjupande kunskapen som en kvalitativ metod ger. En kvalitativ metod i form av en intervjustudie har även sina brister då intervjusituationen kan skilja sig åt beroende på när den utförs och samt hur intervjuaren tolkar intervjusituationen. Felaktig tolkning kan resultera i att framställning av informationen inte valid vilket kan leda till felaktiga slutsatser ((Holme och Solvang, 1996, s. 94). Därför har det försökts uppnå en transparens i tillvägagångssättet vid samtliga intervjuer.

(12)

3. Fastighetsvärdering

Följande kapitel utgör studiens teoretiska ramverk och berör områden samt ämnen som anses relevanta utifrån studiens syfte. Kapitlet är utformat för att ge läsaren en stabil grund till ämnet för att sedan ha möjligheten att förstå helheten med studien.

3.1 Värde

Begreppet värde kan ha ett flertal betydelser och uppfattas på olika sätt av människor eftersom personliga åsikter och referenser spelar en stor roll (Persson, 2015). Enligt Persson (2015) kan värde summeras till ”en funktion av framtida nyttor”. Beroende på fastighetsvärderingens syfte och vilken form av värde man vill se måste man särskilja parametrar och begrepp inom fastighetsvärdering. Det finns tre huvudkategorier inom fastighetsvärdering, avkastningsvärdesrelaterande, kostnadsrelaterande och marknadsvärdesrelaterande. Marknadsvärde är det som vanligen används för fastighetsvärdering på dagens marknad för kommersiella fastigheter. Borg et al. (2018) förklarar begreppet som ”det pris som sannolikt skulle betalas/erhållas om fastigheten bjöds ut på en fri och öppen marknad med tillräcklig marknadsföringstid, utan partsrelationer och utan tvång”. Den problematik som finns kring fastighetsvärdering är att det bedömda värdet förändras konstant (Persson, 2015).

3.2 Värdeteori

Värdeteori baseras på en matematisk formel som visar hur mycket olika faktorer påverkar värdet på en fastighet och hur värden uppstår genom olika påverkande faktorer. Utbud och efterfrågan har en central plats i den ekonomiska teorin. Formeln består av flera faktorer som tillsammans skapar ett värde för fastigheten (Mäklarsamfundet & Lantmäteriet, Fastighetsvärdering, 2010).

Det krävs fem grundläggande faktorer för att värde ska uppstå.

Nedanstående punkter bildar det som vanligen kallas för värdeteorins kärna. - Fastigheten är möjlig att överlåta

- Fastigheten kan bara disponeras av den som äger/använder fastigheten

- Behov finns hos en användare som tillfredsställs genom användningen av fastigheten - Fastigheten finns bara i en begränsad omfattning

(13)

För att ett värde ska uppstå krävs det först och främst att det är en unik fastighet som inte finns i ett obegränsat antal. Det är på grund av de unika egenskaperna vi finner hos fastigheten en betalningsvilja uppstår. Individer har olika “nyttofunktioner” vilket kommer innebära att den individ som ger fastigheten största individuella värdet kommer förvärva fastigheten. För att ett förvärv ska vara möjligt krävs det att en överlåtelse av fastigheten anses möjligt och att det är den rätte ägaren som har dispositionsrätten för fastigheten.

När de grundläggande faktorerna är uppfyllda kan fastighetens värde bedömas utifrån formeln för värdeteori där de olika faktorerna som berör fastigheten appliceras. Utan de grundläggande faktorerna kan varken köpare eller säljare finna ett värde i fastigheten (Mäklarsamfundet & Lantmäteriet, Fastighetsvärdering, 2010).

3.3 Värderingsteori

Värderingsteorin kan ses som en fördjupning av värdeteorin. Värderingsteorin delar upp värderingen i olika situationer och beskriver två beslutssituationer som utgör två olika typer av värderingar. De två olika situationerna är överlåtelse och innehav. I överlåtelsesituationen bedöms marknadsvärdet som kan användas vid en eventuell försäljning. I innehavssituationen är det istället innehavarens preferenser som är avgörande.

Både avkastningsvärde och marknadsvärde är två värdebegrepp som kan sammankopplas med både överlåtelsesituationen och innehavssituationen. Vid en överlåtelse är det vanligt att prata om marknadsvärdet. Avkastningsvärdet är som är mest intressant vid innehavssituationen, för att bedöma en framtida nettointäkt (Mäklarsamfundet & Lantmäteriet, Fastighetsvärdering, 2010).

3.4 Fastighetsvärderingsprocessen

Den traditionella fastighetsvärderingsteorin innebär att fastighetsvärderaren samlar in statistik, datateknik och geografisk informationsteknik för att skapa en modell att arbeta efter. Det kan ses som en systematisk bedömning av en viss fastighetsgrupp och används för att bedöma marknadsvärdet (Zhou och Ji, 2018). DCF-modellen (discounted cashflow) är idag den vanligaste modellen för att bedöma marknadsvärdet i kombination med jämförbara objekt (Brunes, 2015). Modellen kan översiktligt förklaras genom att studera kassaflöden som fastigheten genererar årligen. Exempel på utflöden är drift- och underhållskostnader, exempel på inflöden är hyra (Geltner, Miller, Clayton, Eichholtz, 2014).

(14)

Genom marknadsanalysen fastställer fastighetsvärderaren ett marknadsvärde som grundar sig på objektets direkta omgivning och staden där objektet är beläget. Statistisk data avseende utbildningsnivå, pendlingsavstånd, befolkningstillväxt, bekvämligheter, etc. beaktas eftersom det kan påverka det bedömda värdet (Brunes, 2015). Vid en bedömning av en fastighets marknadsvärde behöver dess egenskaper studeras både internt och externt. Den externa bedömningen kan göras genom webbplatser men vissa egenskaper kan vara svåra att studera utan att fysiskt ha sett, hört, luktat eller känt (Brunes, 2015). Den interna bedömningen genomförs därmed för att kontrollera att den information som finns till kännedom om fastigheten är korrekt (Lind och Persson, 2015). Tidigare transaktioner med egenskaper som liknar fastigheten som ska bedömas och studeras som vägledning för vad investerare kan vara villiga att betala (Brunes, 2015).

Persson (2015) beskriver hur viktig beställarens information angående fastigheten är, både den direkta och den indirekta informationen. Beställarens information ligger till grund för att kunna utföra en bedömning och ett marknadsvärde på den berörda fastigheten. Vid en fastighetsvärdering behövs intäkts- respektive kostnadsrelaterade faktorer beaktas samt de fysiska faktorerna. Dessa faktorer kan vara både fastighetsrelaterade, omvärlds- eller marknadsanknutna. För att kunna utföra en fullständig värdering är det en förutsättning att beställaren ger fastighetsvärderaren information om fastigheten. Utifrån den information som ges från beställaren analyserar fastighetsvärderaren informationen för att sedan göra en marknads- och omvärldsanalys. Beställarens uppgifter om fastigheten är viktiga för att kunna utföra en korrekt bedömning och den insamlade och bearbetade informationen ger ett värdeutlåtande om fastighetens bedömda marknadsvärde. Det finns två typer av felkällor med hänsyn till den mänskliga faktorn och det är att fastighetsvärderaren antingen tolkar informationen fel eller att beställaren lämnar felaktiga uppgifter (Persson 2015).

(15)

Figur 1: Värderingsprocessens miljö, egen bearbetning av modeller med ursprung från Chen och Yu (2009) samt Levy och Shuck (1999, 2005).

Fastighetsvärderare är individer och individer fattar beslut beroende på hur de uppfattar verkligheten samt hur deras tankemönster är konstruerade. Erfarenhet och utbildning är två faktorer som har bevisats påverka hur en värdering utförs. För att göra det möjligt att fatta ett bra beslutsunderlag krävs det att miljön är komplex samt att fastighetsvärderaren har en förmåga att hantera integrerad komplexitet (Bellman och Öhman, 2017). Vid bedömningsprocessens sista skede är det viktigt att värderaren har instinktiv känsla, erfarenhet och expertis (Persson, 2015).

Oavsett om värderaren använder sig av ett manuellt värderingssystem eller ett expertsystem bör alltid deras kompetens och intuitiva känsla beaktas enligt Persson (2015). Vid användandet av schabloner är det viktigt att värderaren har tillräckligt med erfarenhet och kunskap för att bedöma om fastigheter har kvaliteter som är genomsnittliga, överlägsna eller otillräckliga (Brunes, 2015). Persson (2015) presenterar att det skett en ökning av företag som använder sig av standardiserade marknadsvärden som tillhandahålls av expertsystem. Det anses riskfyllt eftersom det bidrar till otillräckliga värderingar som inte är anpassade till fastighetens enskilda egenskaper och specifika förutsättningar. Om en sådan typ av värdering har genomförts menar Persson på att det bör framgå i värderingsutlåtandet. Genom att presentera informationskällor och beskriva den analys som ligger till grund för det bedömda värdet uppnår värderingsutlåtandet trovärdighet och öppenhet dock förklaras sällan denna information på grund av tid- och konkurrensaspekter (Persson, 2015).

Två beteendemässiga problem som utmärker sig i den traditionella fastighetsvärderingen är ”förankring” och ”klientinflytande”. Förankring hänvisar till att värderare lägger en stor vikt i den första information som finns tillgänglig och grundar ett marknadsvärde utifrån den

(16)

informationen. Klientinflytande avser det problem att värderingar kan svänga beroende på kundernas åsikter och därmed påverka marknadsvärdet. En fastighetsvärderare ska utföra en värdering utan fördom eller yttre inflytande och det är därför dessa två problem kan bidra till att en marknadsanalys blir mindre objektiv.

Ett annat problem som finns med den traditionella fastighetsvärderingen är att en värderare inte alltid kan uppskatta marknadsvärdet med precision och rimlig noggrannhet (Persson, 2015).

Det finns en stor skillnad mellan värdering av bostadshus och kommersiella fastigheter då det är ett mer heterogent bestånd. Kommersiella fastigheter har funktioner och egenskaper som är mer eller mindre unika, t.ex. vakansgrad, plats, utvecklingsmöjligheter och omgivning. Marknaden för kommersiella fastigheter är präglad av låg likviditet i jämförelse med bostadsmarknaden, det innebär att det vanligtvis finns få transaktioner lämpade för jämförelse med det objekt som ska värderas (Lind och Lundström 2009, Persson 2015).

3.4.1 Utbildning

En fastighetsvärderare skolas under sin utbildning för att sedan lära sig applicera teorin i praktiken och vidareutvecklas på sin arbetsplats. Två individer som arbetar på olika arbetsplatser kan komma att utvecklas olika eftersom företag har olika företagskultur och arbetssätt som påverkar en nyanställd. Olika universitet påverkar även hur individen utövar sina lärdomar från utbildningen i praktiken eftersom universitet har olika mål, historisk utveckling, olika forskningsintressens samt filosofi (Hofstede och Minkov, 2010).

Utbildningsprogram skiljer sig åt beroende på lärosäte och studenternas utveckling under utbildningen. Studier visar på att det finns vissa skillnader gällande värderares tankemönster men att det inte finns en större skillnad mellan olika lärosäten (Hofstede och Minkov, 2010). Tankesättet beroende på vilket universitet man studerat vid skiljer sig eftersom exempelvis KTH erbjuder ingenjörsprogram med tydlig kvantitativ tradition, vilket innebär att de lär sig saker mer svart eller vitt. Det kan leda till färre dimensioner i deras tankemönster och det skiljer sig från samhällsvetenskapliga fastighetsvärderingsprogram som ger utrymme för mer tolkningar och fler dimensioner (Bellman och Öhman, 2017). KTH-studenternas tankemönster kan resultera i en förenklad verklighet genom kognitiva genvägar. Det innebär att de mer eller mindre följer instruktioner som berör informationskällor, analysmetoder och beslutshantering. De studenter som studerat en samhällsvetenskaplig utbildning inom området kan därför ha en

(17)

djupare förståelse för hur komplex en värdering är och vilka variabler som bör beaktas (Bellman och Öhman, 2017).

3.5 Automatiserade värderingsverktyg

Automatiserade värderingsmodeller (AVM) är indelade i fem kategorier som består av hedoniska prismodellen, ekonometrisk prognos, intelligenssystem, husprisindex samt en skattebaserad modell. Där den vanligaste modellen är den hedoniska prismodellen. En förutsättning för att använda denna modell är att priset (värdet) är en funktion av fastighetens beståndsdelar. Marknadspriset kan betraktas som en summering av beståndsdelarna, såsom storlek, plats/placering, byggår/nybyggnadsår osv. Dessa egenskaper påverkar värdet på fastigheten. Den hedoniska prismodellen använder vanligtvis regressionstekniker för att uppskatta fördelning av varje egenskap och hur dessa påverkar det totala värdet på fastigheten. Alla värderingstekniker som bygger på jämförelser av tidigare transaktioner och objekt bygger på variationer i hedoniska-typmätningar, de bestämmer värdet av de olika komponenterna. Det resulterar i att hedoniska prismodeller gör det möjligt att placera AVM och mänskliga värderare i samma teoretiska ram. Likt traditionella metoder för fastighetsvärdering är den hedoniska prismodellen baserad på de ekonomiska principerna för nyttjande, utbud och efterfrågan (Mooya, 2016)

AVM kan snabbt hantera stora mängder komplex data och är överlägset i förhållande till det som mänskliga värderingar kan erbjuda genom traditionell värdering. AVM kan enkelt hantera en prisfunktion med stora oberoende variabler, vilket kan bli svårt för en människa. Mooya (2016) hävdar att fördelarna med AVM i jämförelse med traditionella värderingar är objektivitet, logisk följd och den ökade effektiviteten.

Fastigheter besitter heterogena egenskaper och det finns relativt få transaktioner på fastighetsmarknaden vilket bidrar till ineffektivitet. En huvudorsak till denna ineffektivitet är informationsproblem som fastighetsvärderare möter. Det måste finnas tillräckligt med information på marknaden, både om fastighetens specifika egenskaper och jämförande priser på tidigare gjorda transaktioner för att prissättningsfunktionen ska kunna fungera. Med hänsyn till AVM måste det finnas tillräckligt med information för att kunna bestämma prisimplikationer av marginella skillnader hos fastigheters egenskaper (Mooya, 2016).

(18)

För att AVM ska vara tillämpligt för fastighetsvärdering krävs det även att marknaden är konkurrenskraftig. På en konkurrenskraftig marknad är AVM överlägsen eftersom det är effektivare och noggrannare i teorin enligt Mooya (2016). Den eventuella bristen av marknadsinformation som överväger en fastighets enskilda faktorer finns det en gräns för hur mycket AVM kan användas i praktiken. Författaren menar på att den kommersiella fastighetsmarknaden är mycket heterogen och innehåller marknader där informationen är otillräcklig och därför de mänskliga fastighetsvärderarna bättre (Mooya, 2016).

RICS förutspår att värderingsyrket kommer behöva genomgå en stor förändring för att anpassa sig efter övriga marknaden. RICS är en global yrkesorganisation som delvis tillämpar de högsta internationella standarderna för värdering. Automatiseringen kommer enligt rapporten bidra till följande:

- En ökning av transaktionernas kontinuitet, öppenhet och aktualitet - Minskade kostnader för hantering av fastighetsportföljer

Politiska, lagstiftande och geografiska gränser kan utgöra hinder för innovation.

Kok, Koponen och Martinez-Barbosa (2017) presenterar den ineffektivitet de manuella stegen vid kommersiell fastighetsvärdering bidrar till. Tidsfördröjning och kostnader kan minskas genom ett automatiserat värderingsverktyg, baserat på AI. Genom att minimera tidsfördröjningen kan banker och kreditinstitut få mer effektiva värden som återspeglar den rådande marknadssituationen. Systematisk tidsfördröjning tillsammans med otillgänglig och otillräcklig information kan bidra till större samhällsrisker och felbedömningar. Helt automatiserad AVM kan underlätta processen för att utvärdera marknadsvärden internt för kommersiella fastighetsägare som i sin tur kan leda till mer korrekta balansräkningar. (Kok, Koponen och Martinez Barbosa, 2017).

3.6 Fastighetsvärderingsprocessen med artificiell intelligens 3.6.1 Egenskaper hos artificiell intelligens

På grund av den snabba tekniska utvecklingen av datateknik och artificiell intelligens har de konstgjorda neurala nätverken börjat ta större plats på marknaden och är på väg att bli de mest kraftfulla maskinlärningsalgoritmerna (Zhou och Ji, 2018).

(19)

ANN är en inlärningsalgoritm som liknar den mänskliga hjärnans funktion. Programmet tränas för att lära sig lösa problem och känna igen mönster. Den inre processen i ANN är mer komplex än de traditionella värderingsmetoderna och är inte lika enkel att reproducera och förklara. Till skillnad från de traditionella metoderna fungerar ANN mer som en ”svart låda”, programmet löser problemen men man ser inte hur det går till (Chaphalkar och Sandbhor 2013). ANN är utformat för att efterlikna strukturen hos den mänskliga hjärnan och efterlikna funktionerna (Zhou och Ji, 2018).

ANN kan automatiskt upptäcka, lära in och användas inför framtida värderingar. Förmågan att vara självlärande och självanpassade är några av orsakerna till att ANN anses vara effektivt vid fastighetsvärdering. Författarna Ho och Tay (1991) identifierar att det finns många situationer där fastighetsvärderare har svårt att identifiera och följa reglerna för att lösa problem som uppstår i en värdering och därför kan användning av ANN vara effektiv vid fastighetsvärdering.

3.6.2 Artificiella neurala nätverket

Dessa algoritmer kan användas vid fastighetsvärdering och benämns som artificiella neurala nätverket (ANN). Systemet utvecklades med nervsystemet som förebild och det är avvikelsen från det rätta resultatet som används för att justera inställningarna till rätt resultat uppnås. Olika neurala nätverk har utvecklats för att förbättra prestandan hos de ursprungliga standardmodellerna (Zhou och Ji, 2018). Artificiell intelligens kan användas som ett verktyg för att generera exakta värden på fastigheter med hjälp av ANN (Boluwatife, Chan 2018). ANN används främst för återuppbyggnad och variation av data. Det som är utmärkande för ANN är att den har stark icke-linjär kartläggningsförmåga och en flexibel nätverksstruktur (Zhou och Ji, 2018).

Ett automatiserat värderingssystem baserat på AI menar Kok, Koponen och Martinez-Barbosa (2017) kan innebära fördelar vid värdering av kommersiella fastigheter. De hävdar att ett AI-baserat system kan bearbeta mycket mer information och beakta fler variabler än vad människor kan. Dessutom talar de för ett AI-baserat system eftersom en värdering då kan genomföras på endast några sekunder. RICS (2017:2) förespråkar med Kok, Koponen och Martinez-Barbosa om att AI har gjort stora framsteg på grund av den ökade data som finns att tillgå. Med hjälp av bättre och större mängd data kommer utvärderingsalgoritmerna i AI-system säkerställas och förbättra resultaten över tiden. Kok, Koponen och Martinez-Barbosa menar på att det kommer

(20)

ske en förändring, men inte över en natt. Genom ett ökad förtroende för AI kommer det kunna implementeras och accepteras i högre grad.

(21)

3.7 TAM (Technology Acceptance Model)

Informationsteknik utvecklas konstant och marknadsförs allt mer i samhället som blir mer digitaliserat med tiden. Ny teknik skapar nya möjligheter och verktyg för användaren. Med ny teknik och nya digitala möjligheter ställs ett ställningstagande till användarna i fokus. Användaren kan ta till sig den nya tekniken av egen vilja eller tvingas till att använda sig av nya tekniska lösningar. Beroende på hur den nya tekniken accepteras kommer upplevelsen och resultatet skilja sig mellan individer. I takt med detta har teoretiska modeller tagits fram för att förklara teknikens adoptionsprocess. Technology acceptance model (TAM) som ursprungligen skapades av Fred D Davis under 1980-talet är en av de mest använda modellerna för att förklara en slutanvändares accepts av informationsteknik. Modellen skapades för att bedöma och förutsäga vilken acceptans det fanns hos användarna (Davis och Venkatesh, 1996). Modellen har sedan utvecklats i flera steg och kan användas med olika variabler.

Det fanns ursprungligen två påverkande faktorer som ansågs påverka attityd och avsikt att använda sig av ny teknik och det var; (Davis, 1989)

- Upplevd nytta

- Upplevd användbarhet

Användarens uppfattning av ovanstående faktorer påverkar i sin tur attityden till användning, inventionen att använda tekniken och slutligen den faktiska användningen.

Sambandet går att utläsa i Figur 2.

Figur 2 TAM (Egen översättning av variabler i originalmodellen TAM (Legris, Inham och Collerette 2003, s. 193.))

TAM försöker utläsa och förklara en individs beteende i mötet med ny teknologi och en huvuduppgift är att se hur olika externa variabler får genomslag på de interna variablerna attityd och avsikt (Legris, Ingham & Collerette 2003). Den upplevda nyttan och användbarheten påverkar attityden till ny teknik och avsikten till att använda den nya teknologin, vilket påverkar den slutliga användningen. Davis (1989) menar på att en användare som i sitt arbete gagnas av

(22)

teknologin i större utsträckning har viljan att använda sig av ny teknik. Det är först när användaren ser att tekniken positivt förstärker deras arbete, tekniken fyller sin funktion. Om den nya tekniken anses svårhanterlig och svåranvänd kommer användningen ses som negativ oavsett vilken nytta den har. Därför påverkar användbarheten den uppfattade nyttan för användaren. En teknisk applikation som användaren i förväg tycker verkar enkel att använda kommer tas emot på ett mer tillfredställande sätt enligt författaren. Grundläggande för modellen är de externa variablerna vilket främst påverkar den upplevda användbarheten samt den upplevda nyttan och systemets funktion är grundläggande för hur dessa faktorer upplevs av användaren (Davis 1989, s.320).

Upplevd nytta innebär till vilken grad användaren bedömer att ett specifikt tekniskt system påverkar individens arbete positivt. När användaren upplever en större nytta ökar viljan att använda teknologin. En hög grad av upplevd nytta skapas när användaren ser ett positivt mönster mellan användning och prestation (Davis 1989, s. 320).

Upplevd användbarhet innebär till vilken grad användaren bedömer sig använda tekniken utan en större ansträngning eller svårighet. Teknik som anses enkel att använda anser Davis ha större möjlighet att få acceptans hos användarna (Davis 1989, s.320). Desto högre användbarhet teknologin har, desto mer kommer användaren se intentioner att fortsätta använda teknologin vilket även medför att större acceptans uppnås (Zhang & Wei 2011).

3.8 Sammanfattning av tidigare forskning

Värde är det som driver fastighetsbranschen framåt och värde skapas inte endast av vad marknaden är villig att betala utan även av en fastighets unika egenskaper kopplat till vad dessa egenskaper skapar för värde hos en potentiell köpare. Värdet kan summeras som ”en funktion av framtida nyttor” enligt Persson (2015). Det är på grund av de unika egenskaperna som går att finna hos en fastighet en betalningsvilja uppstår och det är den som uppnår det största individuella värdet som kommer förvärva fastigheten. Idag är kassaflödesmodellen den vanligaste för att värdera kommersiella fastigheter. Modellen redovisar det bedömda marknadsvärdet och utgår i huvudsak från in- och utflöden fastigheten genererar årligen. I bedömningen beaktas orten, området och objektet. Det är viktigt med jämförelseobjekt vid en sådan bedömning och därför studeras tidigare transaktioner med egenskaper som liknar den berörda fastigheten. Beställarens information är viktig eftersom de vanligaste felkällorna är

(23)

kopplat till att fastighetsvärderaren tolkar informationen fel eller att fastighetsägaren lämnar felaktiga uppgifter. Människor tolkar uppgifter och verkligheten på olika sätt beroende på hur deras tankemönster är konstruerade. Utbildning är en faktor som har bevisats påverka värderares tankemönster och komplexitet.

Hedoniska prismodellen som är ett automatiserat värderingssystem är den som vanligtvis används vid värdering av kommersiella fastigheter. Modellen bygger på jämförelser av tidigare transaktioner och variationer av typmätningar vilket bestämmer värdet av de olika komponenterna. Det möjliggör samspel mellan AVM och mänskliga värderare. Forskare hävdar att AVM är överlägset i förhållande till de traditionella värderingarna eftersom AVM kan hantera en större mängd komplexa data. Det gäller även för AI kopplat till fastighetsvärdering med skillnaden att AI kan lära utifrån den information den matas med. Algoritmen liknar den mänskliga hjärnans funktion vilket skiljer sig från AVM som inte kan lära sig lösa problem eller känna igen mönster. Enligt forskare anses AI vara mer effektiv än AVM vid fastighetsvärdering då AI är självlärande och självanpassande. I förhållande till de traditionella värderingarna kan AI hantera en betydligt större mängd information och beakta fler variabler. Det är även betydligt mer tidseffektivt då en värdering kan utföras på ett antal sekunder.

All den nya teknik som utvecklas i samhället kräver även en acceptans hos användarna för att det ska vara lönsamt. TAM (Technology Acceptance Model) utvecklades för att beskriva användares acceptans av informationsteknik. De två huvudsakliga faktorerna som påverkar användarnas acceptans är den upplevda nyttan och den upplevda användbarheten. Dessa två faktorer påverkar vilken attityd och vilja användaren har till den nya tekniken. Om tekniken anses påverka användaren positivt i dennes arbete finns det enligt modellen en större chans att användaren ser det som positiv nytta. För att den andra faktorn ska vara uppnådd krävs det att tekniken kan användas utan större ansträngning. Teknik som är enkel att använda skapar i regel högre grad av acceptans. Om dessa två faktorer är uppfyllda är chansen större att användarna som i detta fall är fastighetsvärderare kommer se fördelarna att använda sig av AVM eller AI i sin värderingsprocess.

(24)

4. Empiri

Studiens empiriska del består av material inhämtat från de intervjuer som genomförts med de fyra personer som anses ha tillräckligt med kunskap inom uppsatsens ämne. Inledningsvis presenteras respondenterna och sedan är kapitlet uppdelat i fyra underrubriker med hänsyn till att göra arbetet tydligt för läsaren.

4.1 Beskrivning av respondenterna Magnus Svantegård

Utbildning från KTH, Civilingenjör inom väg och vatten och tog examen 1997. Sedan dess har han arbetat med fastigheter kombinerat med teknik och har mer än 20 års erfarenhet inom IT kopplat till fastigheter. Respondenten har erfarenhet från att ha byggt 300 värderingssystem men har aldrig arbetat med traditionell värdering. Respondentens svar kommer grunda sig utifrån en tech-leverantör.

Christina Gustafsson

Civilingenjörsutbildning från KTH med examen 1986. Respondenten har en lång erfarenhet inom värdering och har arbetat med traditionell värdering samt utvecklingen av det svenska fastighetsindexet. Sedan 2016 har hon forskat på KTH inom avdelningen Bygg- och fastighetsekonomi.

Agneta Jacobsson & Michael Dellstad

Agneta Jacobsson har en bakgrund från KTH och började arbeta med fastighetsvärdering när hon tog examen 1981. Hon har en lång erfarenhet inom värdering men det var länge sedan hon utförde traditionella värderingar. Idag arbetar hon på företaget FIA. Michael Dellstad tog examen från KTH för ett år sedan och har en masterutbildning i maskininlärning (AI). Under sitt examensarbete forskade han om hur och vilka algoritmer som var lämpade för värdering. Han arbetar idag delvis på FIA med utveckling av AI kopplat till fastighetsvärdering. FIA utvecklar för tillfället ett system baserat på AI för att kunna utföra fastighetsvärdering.

Per Svensson

Examen från kandidatprogrammet Fastighetsföretagande på dåvarande Malmö Högskola (nu Malmö Universitet). Han har sedan 2012 varit verksam i branschen och i huvudsak arbetat med transaktionsrådgivning. Han är idag VD för fastighetskonsultbolaget Croisette och ordförande i SF Invest som arbetar med digitaliserade kringtjänster i fastighetsbranschen.

(25)

4.2 Traditionella värderingsprocessen

En av respondenterna som länge arbetat med fastighetsvärdering menar på det viktigaste mänskliga värderare besitter är känslan för marknaden och objektet på marknaden. De besitter kunskap om kapitalströmmar, intressenter och lämpliga köpare. En mänsklig värderare vet vilka som kan köpa och hur dessa intressenter tänker.

Insamling av information om den specifika fastigheten och uträkningarna tar idag upp en stor del av fastighetsvärderarnas tid. Tanken om det genereras ett acceptabelt värde tar upp en mindre del menar en av respondenterna. Dagens fastighetsvärderare gör ett utlåtande, det ges en rapport där beställaren får ett argument varför priset är som det. Respondenterna är överens om att det även är möjligt för ett AI-system att generera något liknande i framtiden om vi sammankopplar den data som finns. Två av respondenterna menar på att fastighetsvärderare idag sitter med sina egna ”excel-snurror” och använder sig av olika typer av modeller för att utföra en värdering. Det innebär att datan inte kan sammankopplas då den inte hanteras på samma sätt.

En människa tolkar och gör egna uppfattningar och en av respondenterna berättar att det gjorts värderingar av fiktiva fastigheter där värderingsutlåtandet ser mycket olika ut beroende vem det är som har värderat fastigheten. Respondenten menar på människan det därför finns risk för felaktiga värderingar när de mänskliga intrycken väger in. Det finns nackdelar med den mänskliga kunskapen eftersom de kan tänka fel eller glömma någon viktig parameter i en värdering, det kan även grunda sig i felaktiga tolkningar och uppfattningar angående den information som förmedlats. En av respondenterna talar utifrån erfarenhet att hen aldrig arbetat med ett fastighetsföretag som inte haft några fel i sina databaser med information kopplat till fastigheterna.

4.3 Användning av artificiell intelligens vid fastighetsvärdering

Artificiell intelligens kan bearbeta en stor mängd datamaterial. Det AI-baserade systemet matas med information för att sedan bearbetas. En av respondenterna menar på att AI kan se det ur ett större perspektiv och inte bara på en liten delmarknad. Omkringliggande faktorer om vad som händer i världen och i andra fastigheter kan tas med i värderingen. Med AI kan en hel delmarknad analyseras och det kan innebära en bättre prognos för en specifik fastighet.

(26)

”Det är på något sätt en funktion av vilken data man har. Tekniskt sätt skulle man kunna få en värdering, ett värde för vilken byggnad som helst. Det är frågan om

man litar på den och det är frågan om den är korrekt. Man kan fråga sig om tjänsten värdering är större än bara en siffra.”(Respondent 2).

AI genererar i sitt tidigaste skede en siffra, ett värde. Om man anser att en värderingstjänst endast är att generera ett värde går det att utföra en värdering med AI och utesluta de stegen som idag görs av en människa. Ett av de kritiska momenteten anser respondenterna är den okulära besiktningen av fastigheten. De är samtidigt överens om att med den tekniska utveckling vi ser idag finns det inte några hinder att besiktningen skulle kunna utföras med drönare, kameror och sensorer som ett AI-system sedan analyserar och utvärderar, även om en av respondenterna tror att det kommer dröja innan vi ser den typen av utveckling på marknaden. Om kommersiella lokaler och gemensamma utrymmen i framtiden kommer vara kameraövervakade ser en av respondenterna inte några problem att utföra en besiktning utan en människa inblandad. En av respondenterna menar på att det redan idag finns massor av information att hämta om fastigheten utan att behöva besöka den och utföra en okulär besiktning. Den typen av information går enkelt att implementera i ett AI-baserat system menar respondenten.

Om ett AI-baserat system går att rationalisera kommer det gå att utläsa en mer konsekvent och rationell värdering. Ett AI-baserat system kan beakta och hantera betydligt fler parametrar i förhållande till en människa som har en begränsad förmåga att hantera data. En AI-baserad värdering kan komma att effektivisera processen och respondenterna hoppas på att det kommer bli en mer tillförlitlig process om det finns tillräckligt med bra information om fastigheten, marknaden och dess jämförelseobjekt.

Den känslan som diskuterades i tidigare exempel tror två av respondenterna kan ersättas med AI. Det går att lära ett AI-baserat system genom att ge den en parameter som kallas exempelvis ”skick”. I ett sådant fall är det möjligt att låta en människa bestämma vad som anses vara icke acceptabelt, acceptabelt och bra skick.

(27)

”Så länge snickaren bakom AI-systemet kan förmedla alla parametrar på ett konkret sätt kan den ta hänsyn till allt. Tekniskt sätt kan man säga att väggarna är

orangea och utifrån den informationen kan det påverka värdet som AI-systemet räknat ut. Det är möjligt att mata den med vad som helst och den kommer kolla på

alla parametrar. Det är något en människa inte är kapabel till att göra.” (Respondent 2).

Ett AI-baserat system kan således tekniskt sätt beakta alla parametrar i en fastighet men två av respondenterna presenterar AI som en ”svart låda”. Den matar ut ett värde men presenterar inte vad värdet grundar sig i, vilka parametrar det är som har påverkat och i vilken utsträckning. Respondenten menar på att värderare alltid vill kunna se alla formler men att det handlar om en mognadsgrad hos både leverantör och användare. En av respondenterna menar på att detta är extra viktigt för utländska investerare som ofta kräver en mer teknisk beskrivning, fler jämförelser och en tydlig motivering till valda värden. Som leverantör är det viktigt att bygga upp en trovärdighet om att det är ett tillförlitligt system.

”Problemet är att med AI kan man inte motivera värdet på samma sätt eftersom det är så många faktorer som har påverkat. Det kan vara något i Italien som har

påverkar med en promillesandel. Det går inte att förklara för uppdragsgivaren varför det ges ett värde en dag och ett annat värde en annan dag. För att AI ska

få ett större genombrott tror jag det krävs att denna funktion utvecklas.” (Respondent 3).

Respondenten menar på att AI kopplat till fastighetsvärdering behöver vidareutvecklas för att kunna förklara det värde som presenteras. Det tror respondenten är viktigt för att skapa en trovärdighet för systemet och det värde som presenteras.

4.4 Risker med artificiell intelligens

Majoriteten av respondenterna är överens om att den största svårigheten för att fastighetsvärdering skulle kunna utföras med AI är bristen på indata. Övriga tror att det finns tillräckligt med indata men att den inte är digitaliserad. Kommersiella fastigheter är mycket heterogena och unika vilket gör att det finns få jämförelseobjekt. En av respondenterna poängterar även att de få transaktionerna som görs på fastighetsmarknaden som en av

(28)

svårigheterna för att använda sig av AI vid kommersiell fastighetsvärdering. De få transaktionerna bidrar till att det inte finns några ”bevis” utan istället endast en egen uppfattning om marknaden. En av respondenterna poängterar att det nu är möjligt att lämna in årsredovisningar digitalt i endast ett format, vilket möjliggör att kunna gå ”baklänges” för att se var alla bolagstransaktioner gjorts. Det gör det möjligt att se all indata.

En av respondenterna som har träffat många fastighetskonsulter har sett att det är väldigt få som tar hand om sin egen data på ett systematiskt sätt. Respondenten anser att det är steg ett i den tekniska utvecklingen, bli bättre på att ta hand om sin egen data. En av respondenterna menar på att det är ett mycket stort steg att gå till ett AI-baserat system om man inte tar hand om sin egen data på rätt sätt. Med hjälp av bättre strukturerad data menar en av respondenterna på att man kan förutse och lära sig av trender genom AI, vilket en människa inte kan.

En av respondenterna poängterar hur viktigt det är att man stoppar in homogen data i AI-systemet för annars finns risken att det inte blir ett korrekt värde och att det dras fel slutsatser. De mänskliga värderarna kommer därmed fortfarande spela en stor roll för kvalitetsgranskning av värderingsutlåtandet gjorda med AI. Frågan om det finns tillräckligt bra indata kvarstår, utan tillräckligt med indata finns det stora risker med att utföra fastighetsvärderingar baserat på AI. Den data som finns idag är inte publik och det menar en av respondenterna är den ”stora nöten” för fastighetsvärdering med AI, men respondenterna tror att vi är på väg in i ett skifte. Aktörer börjar förstå hur viktigt det är att behålla och ta hand om sin data på ett systematiskt sätt. Om alla hanterade sin data på samma sätt tror en av respondenterna att fastighetsvärdering med AI endast hade varit några veckor bort.

Två av respondenterna tror att värderingar med AI kommer resultera i fler ned- och uppgångar på marknaden. Om AI-systemet är matad med parametrar som anses påverka låg- respektive högkonjunktur kommer den kunna förutse dessa svängningar innan ”beviset” kommer. Idag väntar fastighetsvärderare på ”beviset” innan de agerar på det.

”Avgörande för ett AI-system ska kunna förutspå en hög- respektive lågkonjunktur är att den lärt sig vilka som är de utlösande faktorerna som gör att

en person eller ett bolag börjar oroa sig eller blir jätteintresserad.” (Respondent 4).

(29)

En mer komplicerad och unik fastighet försvårar möjligheten att utföra värderingen med hjälp av AI. I en tom fastighet måste det finnas en idé och en tanke om vad köparen har för idé om fastigheten. Det skiljer sig från att värdera säkerheten för en banks 10 000 fastigheter vilket respondenten tror kan utföras med AI utan problem.

Det finns en risk att använda sig av ett AI-baserat system om man har en övertro till den som levererar värdet. Respondenten menar på att människor är lata och ofta tänker att om ett system utfört värderingen är det korrekt, de kontrollerar inte in-datan. En av respondenterna tror att fastighetsvärderaren fortfarande kommer behöva granska det värde en AI presenterar och signera med sitt godkännande att det är ett lämpligt värde som presenterats.

”Det spelar ingen roll hur mycket man utbildar folk, människor vill ta innerkurvan. Det finns en risk att man har för mycket tillit till en extern part som

inte kan leverera det som utlovas, det kan gälla både en maskin eller en människa.” (Respondent 1)

Det finns parametrar en av respondenterna tror kommer bli en större utmaning att ersätta med AI och det är köpbeteenden. Ofta beror köpbeteenden på en trend och innan trenden har etablerats är det enligt respondenten svårt för det AI-baserade systemet att förutspå trenden. Det krävs i sådant fall att systemet är matat med tidigare trendskiften och kan utläsa vad det är som orsakat trenden från början. Det kan även bli svårt för en AI att förutspå räntan som idag styr ett värde i hög grad. Eftersom räntan idag styrs av mänsklig kunskap kan det bli svårt för ett AI-system att förutspå om räntan kommer höjas, sänkas eller vara oförändrad. Det innebär att AI-systemet inte kan ha helt rätt och en av respondenterna menar således att det finns mänskliga hinder för AI kopplat till fastighetsvärdering.

4.5 Framtiden

Alla respondenterna är övertygande om att AI kommer påverka i framtiden men de har olika åsikter om i vilken grad det kommer påverka fastighetsvärderingen. En av respondenterna är osäker på om det är bättre data eller bättre AI som kommer göra att AI får ett genomslag inom fastighetsvärdering. Han tror att de verktyg som finns för värdering idag kommer bli bättre om det finns bättre indata. Med tanke på att fler förstår vikten i att behålla och ta hand om sin data tror tre av respondenterna att det inom tio år kommer finnas betydligt bättre samlad data, vilket gör det möjligt att utföra värderingar med AI.

(30)

Samtliga respondenter tror att dagens värderingsyrke kommer förändras radikalt om tekniken och AI får ett större genomslag inom fastighetsvärdering. Istället för att mata in all information och räkna i den utsträckning en fastighetsvärderare gör idag tror respondenterna att de kommer fungera mer som expertrådgivare. I en process som uppnår effektivitet och där det finns tillgång till bättre information blir det enklare att analysera värdet och på så sätt fungera som experter. En av respondenterna förespråkar att värderarnas yrke kommer bli roligare och de kommer fokusera mer på analys och trender. Han tror att värderare under några år framöver kommer behöva besiktiga fastigheterna och mata AI-systemet med den informationen, men att vi i framtiden kommer se att besiktningar automatiseras.

Om det i framtiden finns bättre indata är en av respondenterna är övertygad om att AI kommer förbättra många värderingar. Den tekniska utvecklingen kommer förändra värderarnas roll men respondenterna är inte överens om det är AI-baserade system eller annan teknisk utveckling som kommer vara orsaken till förändringen.

(31)

5. Analys

I det här kapitlet sammanknyts det utformade teoretiska ramverket med det material som framkommit i empirin. Kapitlet är utformat med samma rubriker som i empirin för att få en logisk följd samt underlätta för läsaren.

5.1 Traditionella värderingsprocessen

För att kunna göra en värdering av en kommersiell fastighet krävs det stora mängder indata och jämförelseobjekt. Eftersom det sker relativt få transaktioner av kommersiella fastigheter försvårar det för marknaden att fastställa ett korrekt värde på dessa fastigheter. Därför krävs det tillförlitliga värderingssystem samt en systematisk hantering av data, vilket alla respondenterna poängterar. Fastighetsvärdering av kommersiella fastigheter sker vanligtvis genom bedömning av marknadsvärdet vilket kräver att det finns lämpliga jämförelseobjekt och att fastighetsvärderaren har den tillräckligt med information som kan hanteras på ett effektivt och organiserat vis. Ett värdeutlåtande baserat på marknadsvärdet är ”det pris som sannolikt skulle betalas/erhållas om fastigheten bjöds ut på en fri och öppen marknad med tillräcklig marknadsföringstid, utan partsrelation och utan tvång” (Persson, 2015). Det som främst påverkar värdet är utbudet och efterfrågan på marknaden samt vilket individuellt värde en potentiell köpare upplever.

Persson (2015) och respondenterna belyser hur viktig informationen som vanligtvis kommer från beställaren är. För att kunna göra en fullständig värdering är en förutsättning av beställaren ger information om fastigheten, såväl direkt och indirekt information. I detta stadie kan det uppstå fel då risken finns att beställaren lämnar felaktig information angående fastigheten eller att fastighetsvärderaren tolkar informationen som ges fel. Denna information kan tolkas olika beroende på kompetens och känsla, vilket en av respondenterna poängterar är den viktigaste förmågan den mänskliga värderaren besitter. De vet även vilka som är potentiella köpare och hur dessa intressenter tänker. Både kompetens och den känsla om marknaden och olika objekt fastighetsvärderaren besitter kan grunda sig i utbildning där deras tankemönster konstrueras. Vilket resulterar i att vissa fastighetsvärderare har färre dimensioner i sitt tankemönster och andra har en djupare förståelse för hur komplex en värdering är. Fastighetsvärderare oberoende av utbildning och erfarenhet kan dock påverkas av klientinflytande vilket gör att värderingar kan svänga beroende på beställarens åsikter vilket i sin tur resulterar i mindre objektiva värderingar.

(32)

Respondenterna är överens om att den mänskliga värderaren endast kan beakta ett begränsat antal parametrar vid en fastighetsvärdering. Det kan vara en av anledningarna till att ”förankring” är ett vanligt beteendemässigt problem i den traditionella fastighetsvärderingen. Fastighetsvärderaren lägger en stor vikt i den första informationen om fastigheten som finns tillgänglig och grundar därmed sitt värderingsutlåtande utifrån den informationen (Persson, 2015). En av respondenterna poängterar att en människa kan tänka fel eller glömma en viktig parameter som i sin tur påverkar värderingsutlåtandet i negativ märkning. Fastighetsvärderares tankemönster skiljer sig åt beroende på lärosäte och utbildning poängterar Bellman och Öhman (2017). En utbildning med mer kvantitativ tradition kan leda till att fastighetsvärderare får färre dimensioner i deras tankemönster vilket kan resultera i att de endast beaktar de parametrar de lärt sig beakta. Det skiljer sig från en samhällsvetenskaplig utbildning menar Bellman och Öhman (2017), då dessa fastighetsvärderare kan ha en djupare förståelse för vilka parametrar som bör beaktas. Detta skapar skillnader mellan fastighetsvärderare vilket påverkar tillförlitligheten av traditionella värderingar.

5.2 Användning av AVM och AI vid fastighetsvärdering

Automatiska värderingssystem har börjat etablera sig på marknaden och kan presentera ett marknadsvärde med hjälp av regressionstekniker som uppskattar fördelningen av varje egenskap och hur dessa egenskaper påverkar värdet i en kommersiell fastighet. Likt den traditionella värderingsprocessen bygger tekniken på jämförelser av tidigare transaktioner. Det som skiljer sig från den traditionella värderingsprocessen är att AVM kan hantera en större mängd komplex data i förhållande till en mänsklig värderare (Mooya, 2016). Respondenternas uttalande om att den data som finns måste börja hanteras på ett strukturerat sätt är därför viktigt i även denna process. För att möjliggöra användningen av AVM måste det därför finnas tillräckligt med information om både fastighetens specifika egenskaper och jämförbara värden på tidigare transaktioner. På en marknad där det finns konkurrenskraft och tillräckligt med information är automatiska värderingssystem att föredra då de enligt teorin både är noggrannare och effektivare. Respondenterna och Kok, Koponen och Martinez Barbosa (2017) menar på att kostnader och tidsfördröjning kan minskas genom ett automatiserat värderingsverktyg, baserat på AI. Den minskade tidsfördröjningen kan ge banker och kreditinstitut mer effektiva värden som återspeglar den rådande marknadssituationen. Med automatiska värderingsverktyg blir det en enklare process att utföra interna marknadsvärden för kommersiella fastighetsägare som leder till mer korrekta balansräkningar.

(33)

På grund av den snabba tekniska utvecklingen i samhället och kopplat till automatiska värderingsverktyg och artificiell intelligens har dessa värderingsverktyg börjat ta större plats på marknaden. AVM är en algoritm som matas med information och det skiljer sig från AI som är en lärande algoritm. AI kan därför anses mer effektiv då den automatiskt kan upptäcka och känna igen mönster. Eftersom den är självlärande och självanpassade anses den vara effektiv vid fastighetsvärdering (Chaphalkar och Sandbhor 2013). Majoriteten av respondenterna tror att en värdering baserat på ett AI system kommer kunna generera en mer konsekvent och rationell värdering som kan utföras mer effektivt än vad den görs idag. De hoppas på att det blir en mer tillförlitlig process med förutsättningen att det finns bra information om fastigheten, marknaden och dess jämförelseobjekt.

Tidigare forskning från Chaphalkar och Sandbhor (2013) och två av respondenterna beskriver AI som en ”svart låda”. Systemet matar ut ett värde men beskriver inte vad värdet grundar sig i, och i vilken utsträckning olika parametrar har påverkat. I dagsläget tror en av respondenterna att detta skulle kunna innebära vissa problem då både leverantörer och användare måste uppnå en viss mognadsgrad och tillförlitlighet till AI. Leverantörer av AI-system kopplat till fastighetsvärdering behöver därför bygga upp en trovärdighet om tillförlitligheten till systemet. Risken finns att man har en övertro till den som levererar värdet. Respondenten menar på att människor är lata och vill ofta ta ”innerkurvan” och det kan innebära att man litar på att en värdering är korrekt om den utförts med AI, därför kontrolleras inte in-datan. Respondenten tror därmed att en mänsklig fastighetsvärderare kommer behöva granska det värde som presenteras för att beställaren ska känna en tillförlitlighet till att det värde som presenteras är korrekt. Risken att fastighetsvärderare får en för stor tillförlitlighet till systemet kan först uppstå när det finns en teknisk acceptans till systemet (TAM). Det är först när fastighetsvärderare upplever en nytta och en användbarhet till systemet de kommer börja använda sig av det i sitt arbete. Det kan i sin tur resultera i en övertro och för hög tillförlitlighet till det AI-baserade systemet.

5.3 Risker med artificiell intelligens

Bristen på indata är det som majoriteten av respondenterna tror kommer bli den största utmaningen för AI kopplat till fastighetsvärdering. Mooya (2016) och respondenterna poängterar att kommersiella fastigheter är mycket heterogena och att det finns relativt få transaktioner årligen. Det kan innebära att det finns få jämförelseobjekt på marknaden och en

Figure

Figur 1: Värderingsprocessens miljö, egen bearbetning av modeller med ursprung från Chen och Yu (2009) samt  Levy och Shuck (1999, 2005)
Figur 2 TAM (Egen översättning av variabler i originalmodellen TAM (Legris, Inham och Collerette 2003, s

References

Related documents

Men människan är nog fortfarande bättre på att avgöra subjektiva saker, som till exempel tycke och smak, eller att resonera sig fram kring frågor som inte bara har ett rätt eller

Frågeställningarna denna studie har utgått från är, vilka faktorer kan ge en positiv och/eller negativ upplevelse av rekryteringsprocesser enligt jobbsökande och jämföra vad

Med hänsyn till teknikens effektivitet och den mycket snabba utvecklingen inom området diskuteras även några specifika frågeställningar som ofta nämns i

En annan skillnad är att man inte kan ge direkt respons under tiden någon formulerar sitt yttrande på hemsidan (i alla fall inte i detta chattformat). Dessa skillnader tycker

Dels för att se hur tekniken fungerar och kan implementeras i olika verksamheter men även om de vill skapa en förståelse och få en nulägesanalys för hur artificiell

Hon menar att det är viktigt att undersöka anledningarna till detta, men anser det inte vara en uppgift för KAST då de personer som söker sig dit faktiskt upplever sig ha ett

Möjligheten till att applicera maskininlärning eller artificiell intelligens är god men det är viktigt med extremt stora mängder tränings- och testdata för att kunna

Kontroll är något som den tidigare forskningen inte har identifierat men som flera informanter lyfter och informant 6 väljer att tydligt markera att kontroll är oerhört viktigt