TW202139124A - 不動產估價方法及不動產估價裝置 - Google Patents

Abstract

一種不動產估價方法由一不動產估價裝置執行，該不動產估價裝置包含一的官方地籍伺服器、一實價登錄伺服器、一全球地圖伺服器，及一估價伺服器，該不動產估價方法為該估價伺服器根據多筆使照、建照資料、多筆建物價值、多筆地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊相關於每一不動產建物所的高度，該估價伺服器接收一指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值查詢，該估價伺服器以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照、建照資料、地理資訊進行運算並產生對應的評估價值。

Description

不動產估價方法及不動產估價裝置

本發明是有關於一種商業目的的數據處理方法及裝置，特別是指一種關於不動產估價的方法及裝置。

現有不動產建物的價值評估是以該不動產建物為中心，其周圍的一特定區域範圍的平面區段為基礎，並配合相關估價參數，例如：不動產屋齡、坪數、該不動產建物所在地理位置的生活機能、環境品質、未來發展…等，進而產生該不動產建物對應的評估價格。

然而，有鑑於特定區域範圍無法完全表彰該不動產建物的精確坐標位置，因而不動產建物的價格估計將有所誤差，再者，臺灣現有的不動產建物主要是以公寓大廈型態為主，而不動產建物所在的樓層高度又影響其價值甚鉅，現有的不動產建物估價模式顯然無法將此等變數納入估價考量，將使其對應的評估價格有所誤差，因此有改善的必要。

因此，本發明的一目的，即在提供一種可改善先前技術至少一個缺點的不動產估價方法

於是，本發明不動產估價方法，由一不動產估價裝置執行，該不動產估價裝置包含一記錄多筆分別對應於多筆不動產建物的使照資料，及多筆分別對應於該等不動產建物的建照資料的官方地籍伺服器、一記錄多筆分別對應於該等不動產建物的交易價格的實價登錄伺服器、一記錄多筆分別對應於該等不動產建物的地理資訊的全球地圖伺服器，及一與該官方地籍伺服器、該實價登錄伺服器，該全球地圖伺服器通訊連接的估價伺服器，該不動產估價方法包含一步驟（A）、一步驟（B），及一步驟（C）。

該步驟（A）為該估價伺服器根據該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊各自相關於每一不動產建物所對應的高度。

該步驟（B）為該估價伺服器接收一查詢，該查詢指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值。

該步驟（C）為該估價伺服器以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及地理資訊進行運算，並產生一對應於該不動產建物的評估價值。

又，本發明的另一目的，即在提供一種可改善先前技術至少一個缺點的不動產估價裝置。

於是，本發明不動產估價裝置包含一官方地籍伺服器、一實價登錄伺服器、一全球地圖伺服器，及一估價伺服器。

該官方地籍伺服器記錄多筆分別對應於多筆不動產建物的使照資料，及多筆分別對應於該等不動產建物的建照資料。

該實價登錄伺服器記錄多筆分別對應於該等不動產建物的交易價格。

該全球地圖伺服器記錄多筆分別對應於該等不動產建物的地理資訊。

該估價伺服器與該官方地籍伺服器、該實價登錄伺服器，及該全球地圖伺服器通訊連接。

該估價伺服器根據該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊各自相關於每一不動產建物所對應的高度。

該估價伺服器接收一查詢，該查詢指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值。

該估價伺服器以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及地理資訊進行運算，並產生一對應於該不動產建物的評估價值。

本發明的功效在於：藉由該估價伺服器根據機器學習演算法對該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等與不動產建物的高度有關的地理資訊的相關資料進行運算以產生對應的價值評估模型，進而可據以對待估價的不動產建物進行準確的價值評估。

近年來國內外皆推動三維地理資訊系統（GIS: Geographic Information System）管理，本發明以三維數碼城市管理為出發點，以原二維不動產數據倉儲點位為底進行區塊多邊形建置，該資料亦與國家及地政三維資料發展方向媒合，其區塊所建立之數據將可深化三維空間分析，充分展示各不動產水平及垂直間之關聯，改善原以二維方式進行不動產等級鑑定之模式，建構更完善之風險管理評估作業，以下接著以一實施例來詳細說明本發明的具體實施態樣。

參閱圖1，本發明不動產估價裝置的一實施例，包含一官方地籍伺服器2、一實價登錄伺服器3、一全球地圖伺服器4，及一估價伺服器5。

該官方地籍伺服器2記錄多筆分別對應於多筆不動產建物的使照資料、多筆分別對應於該等不動產建物的建照資料，其中，該官方地籍伺服器2可例如為營建署，及各縣市建管處，而使照資料、建照資料則具體包括年份、樓層、地號等資料。

該實價登錄伺服器3記錄多筆分別對應於該等不動產建物的交易價格。

該全球地圖伺服器4記錄多筆分別對應於該等不動產建物的地理資訊。

該估價伺服器5與該官方地籍伺服器2、該實價登錄伺服器3，及該全球地圖伺服器4通訊連接。

參閱圖2，為該實施例執行的一不動產估價方法，包含一模型產生步驟（A）、一資料查詢步驟（B）、一價值評估步驟（C），及一更新模型步驟（D）。

該模型產生步驟（A）為該估價伺服器5根據該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊各自相關於每一不動產建物所對應的高度，其中，該機器學習演算法具體為XGBoost、LightGBM其中之一。

配合參閱圖3，進一步詳細說明該模型產生步驟（A）的細部運作流程，具體包括一產生區域輪廓子步驟（A1）、一建立三維圖資子步驟（A2），及一運算建立模型子步驟（A3）。

該產生區域輪廓子步驟（A1）為該估價伺服器5根據該等使照資料、該等建照資料產生多個分別對應於該等不動產建物的平面範圍，配合參閱附件1，為本實施例產生對應於多個不動產建物的平面範圍後，顯示於顯示器輸出之畫面，每一平面範圍具體以一紅色輪廓線標示，須再補充說明的是，當使用者介由滑鼠點選其中一平面範圍時，顯示器還可顯示對應於該平面範圍對應的住宅社區名稱、樓層、日期等相關資訊。

該建立三維圖資子步驟（A2）為該估價伺服器5根據該等平面範圍，及該等地理資訊產生多個分別對應於該等不動產建物的三維資訊。

該運算建立模型子步驟（A3）為該估價伺服器5對該等三維資訊與該等建物價值執行機器學習演算法以產生該價值評估模型。

該資料查詢步驟（B）為該估價伺服器5接收由一使用者輸入的查詢，該查詢指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值。

該價值評估步驟（C）為該估價伺服器5以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及地理資訊進行運算，並產生一對應於該不動產建物的評估價值。

該更新模型步驟（D）為該估價伺服器5對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及評估價值及地理資訊的相關資料，與該步驟（A）中該等不動產建物對應的該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法以更新該價值評估模型。

當該實施例執行上述該模型產生步驟（A）~該更新模型步驟（D）後，使用者可透過價值評估模型取得每一不動產建物的樓層歷史分布，得知該待估價的不動產建物與其他不動產建物價格分布情形，亦可進行區塊抗跌分析，該實施例所執行的機器學習演算法另外還納入專家鑑價成果、地理、社會經濟變數等政府、民間開放之參考數據，另外還導入由使用者建立的其他參考變數，例如ATM分布、刷卡消費熱區、建商信用評比…等，進而產生更精準的價值評估模型。

綜上所述，本發明不動產估價裝置藉由該估價伺服器5基於官方地籍伺服器2中所記錄對應於多筆不動產建物的使照資料、建照資料、該實價登錄伺服器3記錄對應於該等不動產建物的交易價格、該全球地圖伺服器4記錄對應於該等不動產建物的地理資訊執行機器學習演算法，進而產生對應的價值評估模型，當該估價伺服器5接收由使用者輸入的查詢後，即可據以產生對應的評估價值，其中，由於該價值評估模型已將多筆不動產建物對應的高度納入運算，因此價值評估模型將可更精準運算產生對應的評估價值，進而提升不動產相關應用及管理之廣度，故確實達成本發明的創作目的。

惟以上所述者，僅為本發明的實施例而已，當不能以此限定本發明實施的範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋的範圍內。

2:官方地籍伺服器 3:實價登錄伺服器 4:全球地圖伺服器 5:估價伺服器 A:模型產生步驟 A1:產生區域輪廓子步驟 A2:建立三維圖資子步驟 A3:運算建立模型子步驟 B:資料查詢步驟 C:價值評估步驟 D:更新模型步驟

本發明的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是一方塊圖，說明本發明不動產估價裝置的一實施例； 圖2是一流程圖，說明該實施例執行的一不動產估價方法；及 圖3是一流程圖，輔助說明該不動產估價方法的一模型產生步驟（A）的細部流程

2:官方地籍伺服器

3:實價登錄伺服器

4:全球地圖伺服器

5:估價伺服器

Claims (10)

1. 一種不動產估價方法，由一不動產估價裝置執行，該不動產估價裝置包含一記錄多筆分別對應於多筆不動產建物的使照資料、多筆分別對應於該等不動產建物的建照資料的官方地籍伺服器、一記錄多筆分別對應於該等不動產建物的交易價格的實價登錄伺服器、一記錄多筆分別對應於該等不動產建物的地理資訊的全球地圖伺服器，及一與該官方地籍伺服器、該實價登錄伺服器，及該全球地圖伺服器通訊連接的估價伺服器，該不動產估價方法包含： （A）該估價伺服器根據該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊各自相關於每一不動產建物所對應的高度； （B）該估價伺服器接收一查詢，該查詢指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值；及 （C）該估價伺服器以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及地理資訊進行運算，並產生一對應於該不動產建物的評估價值。
2. 如請求項1所述的不動產估價方法，其中，該步驟（A）包含以下子步驟： （A1）該估價伺服器根據該等使照資料、該等建照資料產生多個分別對應於該等不動產建物的平面範圍， （A2）該估價伺服器根據該等平面範圍，及該等地理資訊產生多個分別對應於該等不動產建物的三維資訊，及 （A3）該估價伺服器對該等三維資訊與該等建物價值執行機器學習演算法以產生該價值評估模型。
3. 如請求項1所述的不動產估價方法，其中，該機器學習演算法為XGBoost。
4. 如請求項1所述的不動產估價方法，其中，該機器學習演算法為LightGBM。
5. 如請求項1所述的不動產估價方法，還包含一步驟（D）：該估價伺服器對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及評估價值及地理資訊的相關資料，與該步驟（A）中該等不動產建物對應的該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法以更新該價值評估模型。
6. 一種不動產估價裝置，包含： 一官方地籍伺服器，記錄多筆分別對應於多筆不動產建物的使照資料，及多筆分別對應於該等不動產建物的建照資料； 一實價登錄伺服器，記錄多筆分別對應於該等不動產建物的交易價格； 一全球地圖伺服器，記錄多筆分別對應於該等不動產建物的地理資訊；及 一估價伺服器，與該官方地籍伺服器、該實價登錄伺服器，及該全球地圖伺服器通訊連接， 該估價伺服器根據該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法產生一與該等不動產建物相關的價值評估模型，每一地理資訊各自相關於每一不動產建物所對應的高度， 該估價伺服器接收一查詢，該查詢指示對應於一待估價的不動產建物的評估價值， 該估價伺服器以該價值評估模型對該待估價的不動產建物對應的使照資料及建照資料，及地理資訊進行運算，並產生一對應於該不動產建物的評估價值。
7. 如請求項6所述的不動產估價裝置，其中， 該估價伺服器根據該等使照資料，與該等建照資料產生多個分別對應於該等不動產建物的平面範圍， 該估價伺服器根據該等平面範圍，及該等地理資訊產生多個分別對應於該等不動產建物的三維資訊， 該估價伺服器對該等三維資訊與該等建物價值執行機器學習演算法以產生該價值評估模型。
8. 如請求項6所述的不動產估價裝置，其中，該機器學習演算法為XGBoost。
9. 如請求項6所述的不動產估價裝置，其中，該機器學習演算法為LightGBM。
10. 如請求項6所述的不動產估價裝置，其中，該估價伺服器對該待估價的不動產建物對應的使照資料、建照資料，及評估價值及地理資訊的相關資料，與該等不動產建物對應的該等使照資料、該等建照資料、該等建物價值，及該等地理資訊的相關資料執行機器學習演算法以更新該價值評估模型。

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