TWM530994U - 不動產估價系統 - Google Patents
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Description
本揭露文件係關於一種估價系統,特別係關於一種不動產估價系統。
不動產之估價是企業放款極重要的參考要件,然而不動產估價價格將隨著房價、利率、通膨率等市場因素而不停變動,故需隨時檢視並更新不動產估價資訊。傳統上對於不動產之估價係由不動產估價師蒐集與不動產價格有關之各項資訊以進行評估。隨著現今法令規範及資訊的易於取得,實價登錄網站提供了方便的資料取得入口。然而,實價登錄網站提供之資訊相當繁雜,故需一套有效率之整理系統以加速作業流程。
本揭露文件係揭露一種不動產估價系統,可預先分析及整理自實價登錄網站取得之資料,以供進一步之估價。其中實價登錄網站可例如為我國內政部不動產交易實價查詢服務網、臺北市不動產資訊與居住服務整合入口網或其
他任何可供存取之政府或民間實價登錄網站等。
在本揭露文件之一實施例中,不動產估價系統包含處理模組及人工智慧估價模組。處理模組係用以對應於待估價不動產讀取複數筆不動產交易紀錄、分析不動產交易紀錄之特徵資訊、根據過濾條件篩選不動產交易紀錄每一者、以及預先處理篩選後之不動產交易紀錄之特徵資訊。人工智慧估價模組與該處理模組電性連接,用以依據篩選後的不動產交易紀錄以及其預先處理的特徵資訊來估算待估價不動產的市場價值。
100‧‧‧估價系統
110‧‧‧輸入/輸出介面
120‧‧‧處理模組
130‧‧‧儲存模組
140‧‧‧通訊模組
150‧‧‧人工智慧估價模組
200‧‧‧流程圖
S210、S220、S230、S240、S250‧‧‧步驟
第1圖為本揭露文件之一實施例之不動產估價系統架構。
第2圖為本揭露文件之一實施例之不動產估價系統運作流程圖。
下文係舉實施例配合所附圖式作詳細說明,但所描述的具體實施例僅僅用以解釋本新型,並不用來限定本新型,而結構操作之描述非用以限制其執行之順序,任何由元件重新組合之結構,所產生具有均等功效的裝置,皆為本新型揭示內容所涵蓋的範圍。
請參閱第1圖,其繪示本揭露文件之一實施例之
不動產估價系統100之架構。估價系統100包含一輸入/輸出介面110、處理模組120、儲存模組130、通訊模組140、人工智慧估價模組150。處理模組120分別與輸入/輸出介面110、儲存模組130、通訊模組140、人工智慧估價模組150電性連接。通訊模組140可為有線或無線之具有收發功能的裝置,用以連接至網際網路以進行通訊。處理模組120可透過通訊模組140連接至網際網路以存取實價登錄網站提供之資料。儲存模組130可儲存自實價登錄網站下載之不動產交易紀錄。
使用者可以透過輸入/輸出介面110來輸入欲估價值之不動產(勘估標的),並至實價登錄網站及/或內部鑑價資料取得與此欲估價值之不動產相關的不動產(比較標的)交易紀錄,例如鄰近區域中的不動產交易紀錄。其中實價登錄網站提供之不動產交易紀錄包括交易年月、交易價格、建物移轉總面積、車位總價、屋齡及樓別等特徵資訊。接著,處理模組120於將此些不動產交易紀錄送至人工智慧估價模組150之前先針對此些不動產交易紀錄進行初步的的分析及整理。其中,為了使估價更具參考價值,處理模組120可先濾除歸類為特殊交易的不動產交易紀錄,此處所指特殊交易可能為親友間買賣、預定契約或共有人之間權利移轉等價格偏離市場行情或不依市場機制訂定價格的不動產交易。
舉例來說,實價登錄網站於各不動產交易紀錄中設有記載不動產交易紀錄性質的備註欄位,而處理模組
120可優先濾除備註欄位中包含有預設之關鍵字詞的不動產交易紀錄。其中預設之關鍵字詞可例如為'父'、'母'、'兄'、'弟'、'特殊關係'等等由使用者決定之不期望的字詞。
此外,若欲估價值之不動產為住宅型態,則亦可設定排除不同型態之交易紀錄,例如處理模組120亦可透過預先設定來濾除建物型態為辦公大樓、工廠、店面等等的交易紀錄,僅保留建物型態為公寓、華廈、住宅大樓及套房之交易紀錄。
一般來說,房價受自然、政治、社會、經濟、生活水平等種種因素影響,將隨著時間發生變動。因此,鑑價流程須先將比較標的之價格作調整以貼近勘估日期之等效價值。於本揭示文件中,處理模組120可根據政府公告及/或自行建構之房價指數,以適當變動率將比較標的之交易價格調整為勘估日期的價格。然而房價指數因係基於實價登錄網站之資料來建置,因此常存在有時間上的落差,故本揭露技術更輔以多個參考資料、判斷依據和規則來修正及調整比較標的之交易價格,此將於下文中做更詳細地描述。
因實價登錄網站提供之交易紀錄通常涵蓋車位因素,而使用者可能期望依據不包含車位之建物的原始建物面積及交易價格來輔助預估價標的物之估價,以避免高估或低估實際市場價值。因此,實務上鑑價之過程,通常將房屋與車位分別估價。而在本揭露文件之一實施例中,處理模組120可將實價登錄網站提供之相關的不動產分成涵蓋”土地及建物”、”土地及建物及車位”、”純建物”等類別,並進一
步自含括車位之不動產中移除車位因素(車位價格及車位所占面積坪數),以計算不動產的建物交易價格。
此外,處理模組120可事先排除所在樓層位於一樓或地下室等不動產的交易紀錄。因為影響一樓或地下室之交易價格的因素眾多,例如面寬、路寬、門前停車效應等,並不適合作為估價參考。因此,本揭露文件係以非一樓或地下室之樓層(即二樓以上)的不動產交易紀錄為參考標的,以計算出更具有參考價值的市場價格。
一般而言,建物之屋齡是影響建物之市場價值的重要指標之一,當房屋越老舊,房價將降低。因此,處理模組120亦須分析各不動產交易紀錄中各建物之屋齡,其中處理模組120須將屋齡小於0之不動產(於完工之前已預先交易之建物)剔除,而僅以實際交易完成之不動產作為比較標的。
在本揭露文件之一實施例中,不動產之估價亦可將建物所在地之生活機能及交通便利程度納入考量。舉例來說,處理模組120可以例如根據經緯度來計算勘估標的或比較標的與感興趣點(POI)之間的距離,其中感興趣點例如為捷運站、學校、百貨公司等,而經緯度資訊可經由例如TWD97之大地座標系統來轉換。當建物越接近感興趣點,表示生活或交通機能越優越,則房價越高。處理模組120更可進一步根據所計算出的勘估標的或比較標的與各感興趣點間的距離來計算對應於勘估標的或比較標的之POI加權分數。POI加權分數可用來修正比較標的之交易價格或作為
勘估標的之估價參考。
除了將感興趣點納入參考外,嫌惡設施亦可是估價時的考量之一。例如住宅通常不希望鄰近寺廟、神壇、變電所、殯儀館等。越鄰近嫌惡設施,房價則相對下跌。處理模組120可例如根據經緯度來計算勘估標的或比較標的與嫌惡設施之間的距離,計算對應於勘估標的或比較標的之嫌惡加權分數。嫌惡加權分數可用來修正比較標的之交易價格或作為勘估標的之估價參考。
在本揭露文件之一實施例中,更可藉由處理模組120分析各不動產之歸屬村里。其中,處理模組120可依據透過通訊模組140連接至網際網路搜尋之村里分界圖或自輸入/輸出介面110輸入之村里分界圖,與各不動產之經緯度作比對,藉以判斷各不動產之歸屬村里。
待處理模組120針對此些不動產交易紀錄之初步的的分析及整理結束後,可將處理後之此些不動產交易紀錄轉換成所需之資料格式或形態,以供人工智慧估價模組150進一步針對待估價之不動產來進行估價。其中,可例如將各不動產之特徵資訊轉換成數值型態,例如將地址轉換成三碼或五碼郵遞區號以及將不動產之總樓層及移轉樓層轉換成數值等。人工智慧估價模組150依據整理後之各比較標的之各項特徵資料,分析及計算出待估價之不動產的目前市場價格。
於一實施例中,人工智慧估價模組150可以根據加強行決策樹回歸模型、貝式線性回歸模型、線性回歸模
型、其他具有相似性之模型/演算法或是上述模型/演算法之組合進行市場價格的估算。
此外,人工智慧估價模組150採用的模型亦可採用模型評估數值來衡量模型是否合適,例如平均絕對誤差值(Mean Absolute Error,MAE)及平均絕對誤差百分比(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)用以說明預測值與目標值多靠近、均方根誤差值(Root Mean squared error,RMSE)描述模型誤差並計算預測值與實際值殘差的平方值的總合、相互絕對誤差(Relative absolute error,RAE)預測值與實際值的絕對誤差除以平均值、相互均方根誤差值(Relative squared error,RSE)描述預測值與目標值參差的平方除以目標值與目標值平均值的誤差平方、決定係數(Coefficient of determination)表示模型的預測能力、以及命中率(Hit Rate)顯示誤差範圍的分佈比例等等。於一實施例中,人工智慧估價模組150可透過商用的機器學習平台(例如Microsoft Azure ML)或企業內部建置之平台將訓練好的模型封裝成網路操作介面,供使用者進行估價查詢。
第2圖繪示本揭露文件之一實施例之不動產估價系統運作流程圖200。步驟S210中,不動產估價系統自實價登錄網站上讀取對應預估價不動產之交易紀錄。於步驟S220,系統開始分析及識別各項交易紀錄包含之特徵資訊。接著,於步驟S230,系統依據預設之關於特殊交易關鍵字、樓層、屋齡和交易類型等的過濾條件來篩選交易紀
錄。於步驟S240,系統將篩選後的交易紀錄進行預先處理,此預先處理例如資料整理、分類及價格調整等。最後,於步驟S250,人工智慧估價模組依據處理後的交易紀錄來估算預估價不動產的價格。
藉由本揭露文件揭示技術之實施,可使鑑價過程更迅速,故亦適於大量待估測不動產資料之分析及處理。且根據本揭露文件揭示之針對比較標的之交易紀錄的預先處理作法,待估測不動產之估價將能更貼近真實價格、更具有參考價值。
雖然本新型之實施例已揭露如上,然其並非用以限定本新型,任何熟習此技藝者,在不脫離本新型之精神和範圍內,當可做些許之更動與潤飾,因此本新型之保護範圍當以後附之申請專利範圍所界定為準。
100‧‧‧估價系統
110‧‧‧輸入/輸出介面
120‧‧‧處理模組
130‧‧‧儲存模組
140‧‧‧通訊模組
150‧‧‧人工智慧估價模組
Claims (12)
- 一種不動產估價系統,用以估算一待估價不動產的一市場價值,該不動產估價系統包含:一處理模組,用以執行下列功能:對應於該待估價不動產讀取複數筆不動產交易紀錄;分析該些不動產交易紀錄之特徵資訊;根據一過濾條件篩選該些不動產交易紀錄每一者;以及預先處理篩選後之該些不動產交易紀錄之特徵資訊;以及一人工智慧估價模組,與該處理模組電性連接,用以依據篩選該些不動產交易紀錄以及其預先處理的特徵資訊來估算該待估價不動產的該市場價值。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,更包含一通訊模組與該處理模組電性連接,該通訊模組用以與一實價登錄網站通訊連結,該不動產估價系統透過該通訊模組由該實價登錄網站讀取該些不動產交易紀錄。
- 如請求項2所述之不動產估價系統,其中該待估價不動產具有複數個待估價特徵,根據該些待估價特徵由該實價登錄網站中讀取相對應的該些不動產交易紀錄。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該過濾條件包含一特殊交易關鍵字,篩選該些不動產交易紀錄之步驟包含:判斷該些不動產交易紀錄之特徵資訊是否包含該特殊交易關鍵字;以及若其中一筆不動產交易紀錄包含該特殊交易關鍵字,將該其中一筆不動產交易紀錄濾除。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該過濾條件包含一所在樓層,篩選該些不動產交易紀錄之步驟包含:判斷該些不動產交易紀錄之特徵資訊是否包含該所在樓層;以及若其中一筆不動產交易紀錄包含該所在樓層,將該其中一筆不動產交易紀錄濾除。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該過濾條件包含一屋齡條件,篩選該些不動產交易紀錄之步驟包含:判斷該些不動產交易紀錄之特徵資訊是否符合該屋齡條件;以及若其中一筆不動產交易紀錄不符合該屋齡條件,將該其中一筆不動產交易紀錄濾除。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該過濾條件包含一交易類型條件,篩選該些不動產交易紀 錄之步驟包含:判斷該些不動產交易紀錄之特徵資訊是否符合該交易類型條件;以及若其中一筆不動產交易紀錄不符合該交易類型條件,將該其中一筆不動產交易紀錄濾除。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中預先處理篩選後之該些不動產交易紀錄之特徵資訊之步驟包含:判斷該些不動產交易紀錄的一交易標的是否包含一車位;以及若其中一筆不動產交易紀錄包含該車位,針對該車位修正該其中一筆不動產交易紀錄之一交易價格及一交易面積。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該複數個預處理程序包含依據該些不動產交易紀錄各自的一交易日期、一當前估價日期以及一房價指數計算該些不動產交易紀錄之各者的一等效交易價格。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該複數個預處理程序包含透過村里分界圖及該些不動產交易紀錄各自的經緯度來判斷該些不動產交易紀錄之各者所歸屬之村里。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該複數個預處理程序包含依據該些不動產交易紀錄之各者與複數個興趣點之距離來計算該些不動產交易紀錄之各者的一興趣點加權分數。
- 如請求項1所述之不動產估價系統,其中該複數個預處理程序包含依據該些不動產交易紀錄之各者與複數個嫌惡設施之距離來計算該些不動產交易紀錄之各者的一嫌惡加權分數。
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TW (1) | TWM530994U (zh) |
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TWI719411B (zh) * | 2019-02-26 | 2021-02-21 | 第一商業銀行股份有限公司 | 建物鑑價方法及系統 |
TWI744299B (zh) * | 2017-03-22 | 2021-11-01 | 僑馥建築經理股份有限公司 | 不動產估價用途的交易標的價格估算方法 |
TWI780641B (zh) * | 2020-06-30 | 2022-10-11 | 大陸商浙江網商銀行股份有限公司 | 授信額度處理方法及裝置、作物識別方法及裝置 |
-
2016
- 2016-05-16 TW TW105207089U patent/TWM530994U/zh unknown
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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TWI744299B (zh) * | 2017-03-22 | 2021-11-01 | 僑馥建築經理股份有限公司 | 不動產估價用途的交易標的價格估算方法 |
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