AVM(Automated Valuation Model自動估價模型)是指利用機器學習技術建立的模型,可以根據不同特徵預測物品的價格,例如房屋、二手車等。
例如房屋的售價、坪數、所在地區、周邊環境、屋齡...等。
將原始數據轉換為機器學習算法可以處理的特徵。
使用多種機器學習算法,驗證評估模型的預測準確性。
模型訓練後,需對模型進行評估和優化。
經過訓練和優化的估價模型可在實際應用中不斷監控和調整模型,確保模型的準確性和穩定性。
自動鑑價可以幫助買家和賣家快速地了解房屋價值,從而更好地進行房屋買賣和談判。
自動鑑價可以幫助銀行和貸款人快速地進行貸款審批和估價,從而提高貸款效率和準確性。
自動鑑價可以幫助政府部門對房產進行稅務評估,從而更好地進行稅收管理和調控。
總之,AVM自動鑑價是一種高效、精確、可靠的房產估價方法,可以幫助用戶快速地了解房產價值,從而進行各種房地產相關的商業活動。企業得以建構專屬的估價模型,不受限人員的異動,金融業則可讓債權價值定期進行資產重估,維持一定的資本適足率,作為金管單位評估一家金融機構的風險管理和財務穩健性。