AI ဖြင့် အိမ်ခြံမြေတန်ဖိုး တွက်ချက်ခြင်း 2026 - ၉၇% တိကျမှု ဟုတ်လား၊ ကြော်ငြာစကားလား

AI နည်းပညာနှင့် အိမ်ခြံမြေဈေးနှုန်း ခန့်မှန်းချက်တွေက နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း သိသိသာသာ တိုးတက်လာခဲ့ပါတယ်။ ငါးနှစ်ခန့်က automated valuation model (AVM) တွေဟာ ၁၀-၁၅% လောက် မှားနေခဲ့ပေမယ့် ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာတော့ ပုံမှန်နေထိုင်ရေးအိမ်ခြံမြေအတွက် အမှားနှုန်းက ၂-၃% ပဲ ကျန်တော့တယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီကောင်းလှတဲ့ ကိန်းဂဏန်းရဲ့ နောက်ကွယ်မှာ ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက် အိမ်ခြံမြေတွေအတွက် အမှားနှုန်းက ၁၀-၂၀% အထိ ခုန်တက်သွားတယ်ဆိုတာကို သိထားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒေါ်လာ ၃ သန်းတန် ဖူးခက်ဗီလာတစ်လုံး ဝယ်ယူမယ့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတစ်ဦးအတွက် ဒီကွာဟချက်က ဒေါ်လာ ၃၀၀,၀၀၀ ကနေ ၆၀၀,၀၀၀ အထိ မသေချာမှု ဖြစ်နေနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် algorithm တစ်ခုကို အားကိုးမလုပ်ခင် ဒီကွာဟချက်ကို နားလည်ထားသင့်ပါတယ်။

နည်းပညာက တကယ်ပဲ တိုးတက်လာနေတာ အငြင်းမရှိပါဘူး။ ဒါပေမယ့် အဓိကမေးခွန်းက AI ဟာ လူ့ appraiser နေရာကို ဘယ်လောက်အထိ အစားထိုးနိုင်ပြီးလဲ၊ ဘယ်နေရာမှာ AI ရဲ့ မမြင်နိုင်တဲ့နေရာတွေက သင့်ကို တစ်နှစ်စာ ငှားရမ်းခ ဝင်ငွေလောက် ဆုံးရှုံးစေနိုင်လဲဆိုတာပါ။

အမြန်အဖြေ

• ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ ပုံမှန်နေထိုင်ရေး AVM တွေရဲ့ ပျမ်းမျှအမှားနှုန်း က ၂-၃% ဖြစ်ပြီး ငါးနှစ်ကျော်ကြာက ၁၀-၁၅% ရှိခဲ့တာ ကျဆင်းသွားပါတယ်

• ဇိမ်ခံအိမ်ခြံမြေများ (ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက်) မှာတော့ အမှားနှုန်း ၁၀-၂၀% အထိရှိပြီး အများသုံးဈေးကွက်ထက် ပိုဆိုးပါတယ်

• Multifamily အမျိုးအစားက ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး ကဏ္ဍထဲမှာ အတိကျဆုံးဖြစ်ပြီး တိကျမှု ၉၅-၉၇% ရှိပါတယ်

• ရုံးခန်းအိမ်ခြံမြေ ကတော့ တိကျမှု ၈၈-၉၄% ပဲရှိပြီး AI အတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု နည်းပါတယ်

• အမေရိကန်မှာ အိမ်ခြံမြေ ၁၄.၆ သန်း ဟာ နှစ်စဉ် ရေကြီးအန္တရာယ် ၁% ရှိပေမယ့် AI model တွေက ဒီအချက်ကို ထည့်တွက်လေ့မရှိပါဘူး

• ရေကြီးအန္တရာယ် ထုတ်ပြန်ရမယ့် ဥပဒေမရှိတဲ့ ကမ်းရိုးတန်း ဒေသတွေမှာ စုစုပေါင်းတန်ဖိုး ဒေါ်လာ ၁၂၁-၂၃၇ ဘီလီယံ ပိုမိုတွက်ချက်ထားနိုင်ပါတယ်

အသေးစိတ် အချက်အလက်များ

• ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ ပုံမှန်အိမ်ခြံမြေ AVM တိကျမှု ပျမ်းမျှအမှားနှုန်း ၂-၃% ရှိပြီး ဈေးကွက်ရင့်ကျက်တဲ့ နိုင်ငံတွေမှာ လူ့ appraiser နဲ့ တူညီနီးပါးဖြစ်ပါတယ်

• ဇိမ်ခံအိမ်ခြံမြေအပိုင်းက အဓိက အားနည်းချက်ပါ။ ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက် အိမ်ခြံမြေတွေအတွက် algorithm တွေက ၁၀-၂၀% လွဲတတ်ပါတယ်။ အကြောင်းရင်းကတော့ ထူးခြားတဲ့ အိမ်ခြံမြေတွေမှာ နှိုင်းယှဉ်ရမယ့် ဒေတာ နည်းလွန်းလို့ဖြစ်ပါတယ်။ အန်ဒမန်ပင်လယ်မြင်ကွင်းရှိ ဗီလာတစ်လုံးဆိုရင် အနှုတ်တစ်ခုတည်း ကြောင့်ပါ

• ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး အိမ်ခြံမြေကဏ္ဍမှာ တန်းတူညီမျှမှု မရှိပါဘူး။ Multifamily အိမ်ခြံမြေတွေက ငှားရမ်းခ ဝင်ငွေစီးဆင်းမှု standard ဖြစ်တဲ့အတွက် ၉၅-၉၇% တိကျမှုရှိပါတယ်။ ရုံးခန်းတွေကတော့ ၈၈-၉၄% ပဲရှိပြီး အိမ်ကနေအလုပ်လုပ်မှု (remote work) လိုဟာမျိုးတွေကို AI က ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ခန့်မှန်းလို့ မရသေးပါဘူး

• ရာသီဥတု အန္တရာယ်ဟာ model တွေထဲမှာ တကယ့် အားနည်းချက်ပါ။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ အမေရိကန်တစ်နိုင်ငံတည်းမှာပဲ အိမ်ခြံမြေ ၁၄.၆ သန်းက နှစ်စဉ် ရေကြီးဖြစ်နိုင်ခြေ ၁% ရှိနေပေမယ့် AI valuation tool တွေက ဒီအချက်ကို မကြာခဏ လျစ်လျူရှုတတ်ကာ ကမ်းရိုးတန်းဒေသတွေမှာ ဒေါ်လာ ၁၂၁-၂၃၇ ဘီလီယံ ခန့် ပိုမိုတန်ဖိုးထားမှု ဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်

• ၂၀၂၆ ခုနှစ်အတွက် လုပ်ငန်းအသိုင်းအဝန်းရဲ့ သဘောတူညီချက်က ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပါ - AVM တွေဟာ လုပ်ငန်းစဉ်ထဲက ကိရိယာတစ်ခုသာဖြစ်ပြီး လူ့ကျွမ်းကျင်မှုကို အစားထိုးလို့ မရသေးပါ။ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်က ကျွမ်းကျင်သူ လူကိုသာ ရှိနေပါတယ်

• ထိုင်းနိုင်ငံဟာ အထူးရှုပ်ထွေးတဲ့ အခြေအနေတစ်ခုပါ။ တစ်နိုင်ငံလုံးအတွက် ညီညွတ်တဲ့ လူသိရှင်ကြား ဒေတာဘေ့စ် မရှိသေးပါ။ ဒေတာတွေက ပြည်နယ်အလိုက် မြေစာရင်းဦးစီးဌာနများမှာ ကွဲကွဲပြားပြား ရှိနေပြီး ဖူးခက်မှာ တစ်ချောင်း (soi) တည်းထဲမှာတောင် စတုရန်းမီတာဈေးနှုန်းက ၃-၄ ဆ ကွာခြားနိုင်ပါတယ်

• ဝယ်ယူလိုအားရဲ့ အခြေအနေကလည်း တိကျမှုအပေါ် သက်ရောက်ပါတယ်။ ၂၀၂၆ ခုနှစ် ပထမ ၆ လမှာ နိုင်ငံခြားသားဝယ်ယူသူတွေက ဖူးခက်ရဲ့ Bang Tao နဲ့ Cherng Talay ဒေသတွေက condo ရောင်းချမှု ၆၇% ကို ရယူထားပြီး ထိုင်းလူမျိုးဝယ်ယူသူတွေက ကျန် ၃၃% ရှိပါတယ်။ ဘန်ကောက်မြို့ လယ်ခေါင်တွင်တော့ နိုင်ငံခြားသား ဝယ်ယူမှုက စုစုပေါင်း ရောင်းဝယ်မှု ၃၂% အထိ တက်လာပြီး ယခင်နှစ်တွေမှာ ၁၈% ပဲရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီလို နိုင်ငံတကာလှုပ်ရှားမှု များပြီး ဒေတာနည်းပါးတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာဆိုရင် AVM အမှားနှုန်းက ပိုပိုပြီး ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြစ်တတ်ပါတယ်

စတင်ရန် အဆင့်ဆင့်

1. ပထမဆုံး အိမ်ခြံမြေ အမျိုးအစားကို ခွဲခြားပါ။ ဒေါ်လာ ၅၀၀,၀၀၀ အောက် ပုံမှန် condo တစ်လုံးဖြစ်ရင် AI valuation က ၂-၃% အမှားနှုန်းနဲ့ ကောင်းတဲ့ ရည်ညွှန်းချက် ရနိုင်ပါတယ်။ ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက် ဗီလာတွေအတွက်တော့ တကယ့်လူ appraiser ကိုသာ အားကိုးပါ

2. AVM ဝန်ဆောင်မှု အနည်းဆုံး နှစ်ခုကို တစ်ပြိုင်နက် စစ်ဆေးပါ။ ရလဒ်တွေကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ။ ၅% ကျော် ကွာဟမှုရှိရင် ဒေတာ pool နည်းလွန်းနေတယ်လို့ ယူဆပြီး လက်ဖြင့် စစ်ဆေးဖို့ လိုအပ်တယ်လို့ ယူဆနိုင်ပါတယ်

3. ရာသီဥတု အန္တရာယ်ကို သီးခြားစစ်ဆေးပါ။ AI valuation တွေဟာ ရေကြီးအန္တရာယ်ကို ပုံမှန် ချန်လှပ်ထားလေ့ရှိပါတယ်။ ဖူးခက်၊ ဟွာဟင် (Hua Hin) သို့မဟုတ် ပတ္တရား ကမ်းရိုးတန်း အိမ်ခြံမြေတွေအတွက် ဒေသန္တရ စည်ပင်ရုံးကနေ ရေကြီးဇုန်မြေပုံ တောင်းယူပါ။ ဒါကို အခမဲ့ ရနိုင်ပါတယ်

4. တကယ့်ရောင်းဝယ်မှုများနဲ့ ပြန်စစ်ဆေးပါ။ နောက်ဆုံး ၆ လအတွင်း ပြီးစီးခဲ့တဲ့ ဆင်တူညီမျှသော ရောင်းဝယ်မှု ၃-၅ ခုကို အေးဂျင့်ဆီက တောင်းပါ။ ထိုင်းမှာ ရောင်းဝယ်မှတ်တမ်းတွေကို မြေစာရင်းဦးစီးဌာန (Krom Thi Din) မှာ ထိန်းသိမ်းထားပြီး တောင်းဆိုနိုင်ပါတယ်

5. AI မမြင်နိုင်တဲ့ ဒေသန္တရ အချက်အလက်တွေကို ထည့်တွက်ပါ။ စီစဉ်ထားတဲ့ လမ်းအသစ်၊ မြေအသုံးချမှု ပြောင်းလဲရေး ဆုံးဖြတ်ချက် သို့မဟုတ် အနီးအနားက စျေးဆိုင်တန်းသစ်တစ်ခု ဆောက်လုပ်မယ်ဆိုရင် ဈေးနှုန်းကို ပြောင်းလဲစေပေမယ့် algorithm တစ်ခုမှာ ဒါကို မမြင်နိုင်ပါဘူး

6. ကိုယ်တိုင် သွားရောက်ကြည့်ရှုစစ်ဆေးဖို့ အချိန်ယူပါ။ Model တစ်ခုမှ တကယ့်စစ်ဆေးမှုကို အစားထိုးလို့ မရပါဘူး။ ထိုင်းနိုင်ငံကို သွားရောက်ကြည့်ရှုမယ်ဆိုရင် ၂-၃ ရက်အတွင်း ရွေးချယ်စရာ အိမ်ခြံမြေ အများအပြားကို ကြည့်ရှုနိုင်ဖို့ အနီးအနား ဟိုတယ်ကို ကြိုတင်ဘွတ်ကင်လုပ်ထားပါ

7. ပရော်ဖက်ရှင်နယ် တန်ဖိုးဖြတ်တစ်ခု ငှားရမ်းပါ။ ဘတ် ၁၀ သန်း (ဒေါ်လာ ၂၈၀,၀၀၀+) အထက် အိမ်ခြံမြေတွေအတွက် ထိုင်းလိုင်စင်ရ appraiser တစ်ဦးရဲ့ သီးခြားတန်ဖိုးဖြတ်ခက ဘတ် ၁၀,၀၀၀ ကနေ ၃၀,၀၀၀ ကြားသာ ကုန်ကျပြီး AI အမှားကြောင့် ဒေါ်လာ သိန်းချီ ဆုံးရှုံးနိုင်တာနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် သိပ်နည်းတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ပါ

မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

၂၀၂၆ မှာ AI အိမ်ခြံမြေတန်ဖိုးဖြတ်ခြင်းက ဘယ်လောက် တိကျလဲ။

ပုံမှန်နေထိုင်ရေး အိမ်ခြံမြေအတွက် ပျမ်းမျှအမှားနှုန်းက ၂-၃% ပါ။ ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက် အိမ်ခြံမြေတွေအတွက်တော့ ၁၀-၂၀% အထိ တက်သွားပါတယ်။ တိကျမှုက ဒီဒေသမှာ နှိုင်းယှဉ်ရမယ့် ရောင်းဝယ်မှု ဒေတာ ဘယ်လောက်ရှိလဲဆိုတာအပေါ် အများကြီး မူတည်ပါတယ်။

ထိုင်းဈေးကွက်မှာ AVM model တွေ ကောင်းကောင်း အလုပ်လုပ်လား။

အကန့်အသတ်ရှိပါတယ်။ ထိုင်းနိုင်ငံမှာ MLS system လိုမျိုး တစ်နိုင်ငံလုံးအတွက် ညီညွတ်တဲ့ လူသိရှင်ကြား ရောင်းဝယ်မှု ဒေတာဘေ့စ် မရှိပါဘူး။ ဒေတာက ကွဲကွဲပြားပြားရှိတာကြောင့် automated model ရဲ့ တိကျမှုက ကျဆင်းသွားပါတယ်။ ဘန်ကောက်ရဲ့ ပရောဂျက်ကြီးတွေထဲက condo တွေက ပိုကောင်းပြီး ကျွန်းပေါ်ဗီလာတွေကတော့ ပိုဆိုးပါတယ်။

အိမ်ခြံမြေဝယ်ယူတဲ့အခါ AI က လူ့ appraiser ကို အစားထိုးနိုင်လား။

မရပါဘူး။ ၂၀၂၆ ခုနှစ် လုပ်ငန်းအသိုင်းအဝန်း သဘောတူညီချက်ကတော့ ရှင်းလင်းပါတယ် - AVM တွေဟာ ကူညီပေးတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုသာဖြစ်ပြီး အစားထိုးလို့ မရသေးပါ။ Algorithm တစ်ခုဟာ ဖျောက်ထားတဲ့ ပျက်စီးမှုတွေကို မတွေ့နိုင်ပါဘူး၊ အနီးအနားမြေကွက်ရဲ့ တိုးတက်ရေးစီမံကိန်းတွေကိုလည်း မသိပါဘူး၊ ဥပဒေရေးရာ အန္တရာယ်ကိုလည်း အကဲဖြတ်လို့ မရပါဘူး။

ဘယ် အိမ်ခြံမြေအမျိုးအစားတွေကို AI က အတိကျဆုံး တန်ဖိုးဖြတ်နိုင်လဲ။

Multifamily အိမ်ခြံမြေတွေက တိကျမှု ၉၅-၉၇% ရှိပါတယ်။ ပုံမှန်နေထိုင်ရေးအိမ်ခြံမြေကတော့ ၉၇-၉၈% ရှိပါတယ်။ ရုံးခန်းတွေက ၈၈-၉၄% သာရှိပါတယ်။ ဇိမ်ခံ အိမ်ခြံမြေကဏ္ဍကတော့ အယုံကြည်ရဆုံးအနည်းဆုံးဖြစ်ပြီး အမှားနှုန်း ၂၀% အထိ ရောက်နိုင်ပါတယ်။

AI တန်ဖိုးဖြတ်ခြင်းက ရေကြီးနဲ့ ရာသီဥတု အန္တရာယ်ကို ထည့်တွက်လား။

အများစုက မထည့်တွက်ပါဘူး။ အမေရိကန်မှာ အိမ်ခြံမြေ ၁၄.၆ သန်းက ရေကြီးအန္တရာယ် ရှိနေပေမယ့် valuation model တွေက ဒီအချက်ကို မကြာခဏ လျစ်လျူရှုတတ်ပါတယ်။ ကမ်းရိုးတန်း အိမ်ခြံမြေက ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဈေးကွက်ရဲ့ အဓိက ဒေသတစ်ခုဖြစ်တဲ့ ထိုင်းနိုင်ငံအတွက်တော့ ဒါဟာ အလေးအနက်ထားရမယ့် အားနည်းချက်ပါ။

ထိုင်းမှာ သီးခြား အိမ်ခြံမြေ တန်ဖိုးဖြတ်ခြင်း ကုန်ကျစရိတ်ဘယ်လောက်ရှိလဲ။

ဘတ် ၁၀ သန်းနဲ့ အထက် တန်ဖိုးရှိတဲ့ အိမ်ခြံမြေတွေအတွက် ဘတ် ၁၀,၀၀၀ ကနေ ၃၀,၀၀၀ ကြား (ခန့်မှန်းခြေ ဒေါ်လာ ၂၈၀-၈၄၀) ကုန်ကျပါတယ်။ ငွေပမာဏကြီးမားတဲ့ ကူးသန်းရောင်းဝယ်မှုတွေအတွက်ဆိုရင် AI အမှားရဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေကုန်ကျစရိတ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် သိပ်နည်းတဲ့ ငွေပမာဏပါ။

ထိုင်းအိမ်ခြံမြေမှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံတဲ့အခါ AI valuation ကို သုံးသင့်လား။

သုံးသင့်ပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် အစပြုကြိုးပမ်းမှုအဖြစ်သာ။ ရရှိနိုင်တဲ့ AVM ဝန်ဆောင်မှု ၂-၃ ခုကို ပြေးစစ်ကြည့်ပါ၊ ရလဒ်တွေကို နှိုင်းယှဉ်ပါ၊ ပြီးရင် တကယ့်ရောင်းဝယ်မှု ဒေတာနဲ့ ဒေသန္တရ micro-market ကို ကောင်းစွာနားလည်တဲ့ အေးဂျင့်တစ်ဦးရဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုနဲ့ ပြန်စစ်ဆေးပါ။

AI valuation ဟာ ကနဦး စစ်ထုတ်ရေးအဆင့်မှာ အလွန်အကျိုးရှိတဲ့ filter တစ်ခုဖြစ်ပြီး လက်ဖြင့် လေ့လာစုံစမ်းရမယ့် နာရီပေါင်းများစွာကို ချွေတာပေးပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ထိုင်းဈေးကွက်ထဲက နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်က ဒေသန္တရအနှစ်သာရ နားလည်သူ၊ အိမ်ခြံမြေကို ကိုယ်တိုင်ကြည့်ရှုစစ်ဆေးထားသူ၊ မြေစာရင်းဦးစီးဌာနမှာ စာရွက်စာတမ်းတွေ စစ်ဆေးထားပြီးသူ လူတစ်ဦးလက်ထဲမှာသာ ရှိနေဆဲပါ။ Bang Tao နဲ့ Cherng Talay လို ဒေသတွေမှာ နိုင်ငံခြားသားဝယ်ယူသူတွေက ၂၀၂၆ ခုနှစ် ပထမ ၆ လရောင်းဝယ်မှုရဲ့ ၆၇% ကို ကိုင်ထားပြီဆိုတော့ ဒီလို လူ့ ဆန်းစစ်စစ်ဆေးမှု အဆင့်ဟာ ပိုမို အရေးကြီးလာနေပါတယ်။ ထိုင်းအိမ်ခြံမြေ ကဏ္ဍမှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံဖို့ စိတ်ဝင်စားတယ်ဆိုရင် ထိုင်းအိမ်ခြံမြေ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနဲ့ တိုင်ပင်တာက ဒီလိုအန္တရာယ်တွေကို လျှော့ချနိုင်ပါလိမ့်မယ်။

သတင်းအရင်းအမြစ်: Nation Thailand