အဓိကအချက်: AI က ထိုင်းအိမ်ခြံမြေကို ဘယ်လိုပြောင်းနေသလဲ
အရှေ့တောင်အာရှရှိ ဖွံ့ဖြိုးရေးကုမ္ပဏီကြီးသုံးခုတွင် တစ်ခုသည် ၂၀၂၆ တွင် ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ ဝယ်လိုအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အိမ်ခြံမြေစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် AI ကို အသုံးပြုနေကြပြီ ဖြစ်သည်။ ဒါဟာ ခန့်မှန်းချက်မဟုတ်ဘဲ ၂၀၂၆ ခုနှစ် အချက်အလက်အစစ်ပါ။ ထိုင်းနိုင်ငံ၊ အထူးသဖြင့် ဖူးခက်နှင့် ဘန်ကောက်တွင် ပုံမှန်အိမ်ခြံမြေစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်း၏ ၃၀% ခန့်ကို AI က အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်ပါသည်။ ထိုင်းအိမ်ခြံမြေတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံလိုသူများအနေဖြင့် ဤအပြောင်းအလဲကို နားလည်ထားခြင်းသည် အထောက်အကူများစွာ ဖြစ်စေမည် ဖြစ်ပါသည်။
SAP နှင့် Oxford Economics တို့ ပူးတွဲစစ်တမ်းတစ်ခုကို ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဇူလိုင်လ ၃၁ ရက်နေ့တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့ရာ နိုင်ငံ ၁၃ နိုင်ငံမှ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် ၂,၆၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့ပါသည်။ အဓိကတွေ့ရှိချက်မှာ AI ကို လုပ်ငန်းစဉ်အဓိကများထဲသို့ ပေါင်းစပ်လာသည်နှင့်အမျှ ROI (ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကျိုးအမြတ်) မြင့်တက်လာနေသည်ဆိုသောအချက်ဖြစ်သည်။ အိမ်ခြံမြေကဏ္ဍသည် ဤပြောင်းလဲမှု အမြန်ဆုံးဖြစ်ပေါ်နေသည့် ကဏ္ဍများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ထိုင်းနိုင်ငံသည် အရှေ့တောင်အာရှတွင် စတင်လက်ခံသုံးစွဲသူများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။
AI က ဘယ်လုပ်ငန်းတွေကို လွှမ်းမိုးထားသလဲ
ထိုင်းအိမ်ခြံမြေဈေးကွက်တွင် AI သည် အဓိကနယ်ပယ်သုံးခုတွင် အလုပ်လုပ်နေသည်ဆိုနိုင်ပါသည်။
- ဈေးနှုန်းခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက် - ဖူးခက်နှင့် ဘန်ကောက်တွင် ကွန်ဒိုမီနီယမ်ဈေးနှုန်း ၆-၁၂ လကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုကို ၈၂-၈၇% တိကျမှုရှိသည်
- အလိုအလျောက် အိမ်ခြံမြေစီမံခန့်ခွဲမှု - DDproperty၊ Hipflat ကဲ့သို့သော ပလက်ဖောင်းများပေါ်ရှိ ကြေညာချက်ရာနှင့်ချီပေါင်းစွာကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်
- ကိုက်ညီသည့်ဝယ်ယူသူရှာဖွေမှု - Chatbot များက ကွန်ဒိုဝယ်လိုသူ ကနဦးစုံစမ်းမှု ၆၀-၇၀% ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးနေပါပြီ
ထိုင်းရှိ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် AI ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အိမ်ခြံမြေရှာဖွေချိန်ကို ရက်သတ္တပတ် ၂-၃ ပတ်မှ ရက် ၂-၃ ရက်အထိ လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ Automated Valuation Model (AVM) များကလည်း ဘန်ကောက်နှင့် ဖူးခက်ရှိ တူညီသော ကွန်ဒိုအရောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး ဈေးနှုန်းအမှား ၃-၅% အတွင်းသာ ရှိစေနိုင်ပါသည်။ AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသုံးသည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် လက်ဖြင့်စစ်ဆေးသူများထက် ဝယ်ယူဆုံးဖြတ်ချက်ကို ၄၀% ပိုမြန်စွာ ချမှတ်နိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။
နောက်ကွယ်မှ အနောက်ဆုံးအချက်အလက်များ
- Oxford Economics စစ်တမ်းသည် နိုင်ငံ ၁၃ နိုင်ငံမှ အချက်အလက်များကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ယနေ့ခေတ် AI လုပ်ငန်းအကျိုးသက်ရောက်မှုအားလေ့လာသော အကြီးမားဆုံးလေ့လာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်
- အဖွဲ့အစည်းများသည် စမ်းသပ်စီမံကိန်းများမှ အပြည့်အဝကျင့်သုံးမှုသို့ ကူးပြောင်းလာသည်နှင့်အမျှ AI ကို ပိုမိုတိုးမြှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံလာကြသည်
- အဓိက အတားအဆီးများမှာ ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်မှု၊ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်၊ လုပ်သားများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုပြောင်းလဲရေးနှင့် တာဝန်ယူမှုရှိသော ချဲ့ထွင်မှုတို့ ဖြစ်သည်
- Computer Vision စနစ်များသည် ဂြိုဟ်တု ဓာတ်ပုံများနှင့် အိမ်ခြံမြေဓာတ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဆောက်အအုံအခြေအနေနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အခြေခံအဆောက်အအုံကို အကဲဖြတ်ပေးသည်
- AI ဈေးနှုန်းအကဲဖြတ်စနစ်အချို့သည် parameter ၂၀၀ အထိ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ၃ စက္ကန့်အတွင်း အိမ်ခြံမြေအကဲဖြတ်ချက် ပြီးစီးနိုင်သည် (လက်ဖြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလျှင် ၂ ရက်ခန့် ကြာသည်)
- တည်နေရာအမှတ်ပေးအယ်လဂိုရီသမ်များသည် BTS/MRT ဘူတာများနှင့် အနီးအနားမှုမှသည် စားသောက်ဆိုင်ထူထပ်မှုနှင့် ဆူညံသံအထိ parameter ၄၀-၅၀ ကို ထည့်တွက်သည်
- နိုင်ငံခြားသားဝယ်ယူသူများသည် ယခုအခါ ဘန်ကောက်မြို့ လယ်ဗဟို ကွန်ဒိုအရောင်းများ၏ ၃၂% ကို ကိုင်စွဲထားသည် (၅ နှစ်ခန့်က ၁၈% မှ တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်)။ ဖူးခက်တွင်မူ ၂၀၂၆ ပထမနှစ်ဝက်အတွင်း ၆၇% အထိရှိပြီး ဘန်တောနှင့် ချန်တလေးဒေသများတွင် အထူးစုစည်းလျက်ရှိသည်
လက်တွေ့စတင်ရန် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်
- ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရသည့်ရည်ရွယ်ချက်ကို သတ်မှတ်ပါ။ ငှားရမ်းဝင်ငွေရှာမည်၊ ပြန်ရောင်းမည် သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင်နေထိုင်မည်ဆိုသည်ပေါ်မူတည်ပြီး AI ကိရိယာများ၏ အသုံးဝင်မှုကွာခြားပါသည်။ နှစ်စဉ် ၅-၇% အမြတ်ရရှိမှု ကဲ့သို့ ရည်မှန်းချက်ရှင်းရှင်းလင်းလင်း၊ ဒေသတိကျတိကျနှင့် ဘတ်ဂျက်ကို သတ်မှတ်ထားပါ။
- ဈေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ရနိုင်သော AI ကိရိယာများကို သုံးပါ။ ChatGPT သို့မဟုတ် Claude ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် ထိုင်းအိမ်ခြံမြေပလက်ဖောင်းများမှ ထုတ်ယူထားသည့်ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ကြေညာစာရင်းဈေးနှုန်းများကို spreadsheet ပြုစုပြီး ဒေသတွင်းလမ်းကြောင်းများကို မေးမြန်းကြည့်ပါ။
- AI အကဲဖြတ်ချက်ကို ကိုယ်တိုင်ပြန်လည်စစ်ဆေးပါ။ Automated estimate သည် အစပိုင်းအချက်ပေးမှုသာဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်မဟုတ်ပါ။ ထိုင်းမြေယာဌာန (Krom Thidin) မှတဆင့်ရရှိနိုင်သော ကွန်ဒိုတည်ဆောက်ငွေနှင့်ကိုက်ညီသည့် လွန်ခဲ့သော ၆ လအတွင်း အရောင်း ၃-၅ ခု နှင့် ချိန်ညှိစစ်ဆေးပါ။
- ကိုယ်တိုင်လာရောက်ကြည့်ရှုမည့် ခရီးစဉ်ကို စီစဉ်ပါ။ မည်သည့် algorithm ကမျှ တကယ့်အကြည့်ခရီးကို အစားထိုးမပေးနိုင်ပါ။ ရည်မှန်းထားသည့် အိမ်ခြံမြေများအနီးတွင် ၃-၅ ရက်ခန့် နေရာယူပြီး အိမ်ခြံမြေ ၈-၁၂ ခုကို ကိုယ်တိုင်လျှောက်လှမ်း ကြည့်ရှုပါ။
- လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို ဆက်သွယ်ပါ။ AI သည် အစပိုင်းစစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့တွင် ထူးချွန်သော်လည်း၊ ဥပဒေရေးရာစုံစမ်းစစ်ဆေးမှု၊ Chanote (မြေရှင်စာချုပ်) အတည်ပြုခြင်းနှင့် နိုင်ငံခြားသားအတွက် ဝယ်ယူမှုကို ဖွဲ့စည်းပေးရန်တို့တွင် လိုင်စင်ရ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်တစ်ဦး လိုအပ်ပါမည်။
- ဝယ်ယူပြီးနောက် AI ဖြင့် စောင့်ကြည့်စနစ် ချမှတ်ပါ။ သင့်ကွန်ဒိုအတွက် ဈေးနှုန်းသတိပေးချက်၊ ငှားရမ်းဈေးနှုန်းစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် နေထိုင်မှုအခြေအနေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းများကို ရိုးရှင်းသော script များ သို့မဟုတ် ပလက်ဖောင်းများဖြင့် စီစဉ်နိုင်ပါသည်။
- သင့်နည်းဗျူဟာကို သုံးလတစ်ကြိမ် ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ ၂၀၂၆ Oxford Economics ဒေတာအရ အကျိုးအမြတ်အများဆုံးရသူများမှာ AI ကို တစ်ကြိမ်တစ်ခါသုံးစွဲသူများထက် ဆက်တိုက်လုပ်ငန်းစဉ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းအသုံးပြုသူများဖြစ်သည်။
နိဂုံးချုပ်
AI သည် ထိုင်းအိမ်ခြံမြေဈေးကွက်၏ ကစားနည်းစည်းမျဉ်းများကို ပြောင်းလဲနေပါသည်။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် ဤကိရိယာများကို ကျွမ်းကျင်စွာ အသုံးချနိုင်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သုံးသပ်မှုအမြန်နှုန်း၊ ဈေးနှုန်းအကဲဖြတ်တိကျမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်အရည်အသွေးတို့တွင် သာလွန်ချက်ရရှိကြမည်ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော် အဓိကမူသည် မပြောင်းလဲပါ - နည်းပညာသည် ကျွမ်းကျင်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည်သာဖြစ်ပြီး အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ။ ထိုင်းအိမ်ခြံမြေတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် စိတ်ဝင်စားပါက ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များက အကူအညီပေးရန် အသင့်ရှိပါသည်။
သတင်းရင်းမြစ်: Bangkok Post