30. november 2018
Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.
Investorise tehnoloogiajuht Gert Stahl
Foto: Kalev Lilleorg

Kuidas tehisintellekt parima asukohaga kinnisvara leiab?

Eestlaste loodud tehisintellekt on töötanud välja süsteemi, mis paneb erinevate näitajate põhjal paika investeerimiseks kõige ahvatlevama kinnisvara. Täna veel arendusjärgus oleva platvormi abil loodetakse vallutada USA 3 triljoni suurune kinnisvaraturg, selgitab Investorise tehnoloogiajuht Gert Stahl.

Kinnisvaramaaklerite mantra “asukoht, asukoht, asukoht” võib tihti tekitada tunde, et silmas peetakse eeskätt linnakeskusi, mis on ka paratamatu - seniks kuni eksisteerib piisav hulk inimesi, kes on nõus maksma lisatasu lühema distantsi eest taristuni. Samas on Eestis loodud tulevikutehnoloogia platvorm selgitanud välja linnade ruumilises struktuuris mitmed teisedki märkimisväärsed korrapärasused, mida tasub investoritel kinnisvarasse investeerimisel arvestada.

Tehisintellekti analüüs: kallis asukoht ei ole alati investeerimiseks tulus

Analüüsides tehisintelligentse fondijuhi abil Ameerika Ühendriikide andmetele tuginedes erinevate piirkondade kinnisvarahindade kasvu ja turuhinna kasvu vahet selgub, et see on tõepoolest koondunud peamiselt linnasüdamikesse ja väheneb kontsentriliste ringidena perifeeria suunas. Muster on läbiv pea igas USA suurlinnas.

Mõõtes aga sama tarkvaratehnoloogia abil liigtulusust läbi erinevate majandustsüklite võib näha, mil määral mingi piirkond suudab pikaajaliselt investoritele turust kõrgemat tulusust pakkuda. Ja siin on Investorise platvormi tulemused näidanud, et kuigi linnasüdamikes on kinnisvarahinnad kõrged, kasvavad need seal siiski kaugemal asuvatest piirkondadest rohkem ning muutuvad seega veel kallimaks. See on ka paratamatu, sest just linnakeskused on geograafiliselt piiratud, pigem juba välja arendatud ning langevad seega rahvaarvu kasvades nõudlussurve alla.

Ja kuigi eelneva põhjal võib tunduda, et investeerida tasub vaid südalinnadesse, siis tootluse määr nendes piirkondades toimib hoopis vastupidiselt. Nimelt on see pideva nõudluse ja tiheda konkurentsiga keskustes väga väike ning mõnel juhul isegi negaiivne. Seevastu kõrgema vakantsus- ja administratiivse riskiga piirkondades, nn perifeerias, on üüri- ja ostuhindade suhted tehisintellektse investeerimisplatvormi analüüside kohaselt investoritele märksa atraktiivsemad.

Eesti hinnaanalüüs kattus USA omaga

Kuigi eelnev üldistus on põhineb arendatava platvormi analüüsi, mis on tehtud USA kinnisvaraturgude põhjal, siis tuginedes näiteks portaalis kv.ee Eesti kinnisvara hinnastatistikale võib väita, et ka Tallinna eri linnaosade lõikes on kõrgeim liigtulusus seotud pigem väiksema üüritootlusega. Nii on väärtuskasv koondunud selgelt mereäärsetesse piirkondadesse, mille seas paistavad enim silma Haabersti (keskmine üüritootlus ca 5,5%) ja Põhja-Tallinn (keskmine üüritootlus ca 6,9%). Ka Ameerika Ühendriikides on veeäärsete linnade südamik just rannajoone lähedal. Tallinna nn perifeersemad linnaosad paistavad silma kõrgema üüritootluse, aga samas madalama hinnakasvu poolest. Nende seas on erandiks vanalinn, mille pakkumishinnad buumi tipus ilmselt eriti ratsionaalsed ei olnud.

Tasakaalu leidmise keerukus

Kokkuvõttes võib seesugune kasvupotentsiaali ja tootluse vaheline tasakaalupunkti leidmine teha investeeringu hindamise keeruliseks. Seda eeskätt olukorras, kus investoril on juba olemas märkimisväärne portfell, sest siis tuleb kaaluda ka erinevate profiilide kombineerimist: nt nii südalinna madala tootluse aga suure kasvupotentsiaaliga kui ka äärelinna riskantsemaid varasid, mis võivad majanduslanguse ajal suure osa oma väärtusest kaotada. Suure portfelli puhul muutub see paljude sisenditega keerukaks matemaatiliseks optimeerimisülesandeks.

Just seetõttu keskendubki eestlaste arendatav platvorm keerukale väljakutsele ning pakub lahendust eeskätt insitutsionaalsetele investoritele, kellele kuuluvadki just taolised suured portfellid, mille tasuvuse määrajaks ja haldajaks on täna veel finantseksperdid ja maaklerid. Suur osa fondi investeeringute analüüsi protsessist toimib masinõppe ja muude statistiliste mudelite baasil ning on automatiseeritud - see aitab vähendada valitsemistasusid ning pakkuda investoritele turukeskmisest kõrgemat tootlust.

Tehisintellekti potentsiaal 3 triljoni dollari suurusel kinnisvaraturul

Tehisintellekti arendav eestlaste meeskond on seadnud endale ambitsiooniks kasvada tänu oma lahendatavale arendusele maailma kõige suuremaks erakinnisvarafondide haldajaks. Investorise fond, mis sisaldab tehisintelligentse fondijuhi poolt vastavalt meile seatud tingimustele välja valitud kinnisvara, tegutseb täna mitukümmend aastat ajast maha jäänud Ameerika erakinnisvara sektoris. Seega on võimalused kiireks kasvuks igati reaalsed - fondi ootab ees üle 3 triljoni dollari suurune erakinnisvaraturg.

Kui täna suudab fondijuht miljonite korterite seast algoritmide abil parimad välja valida, siis kinnisvara soetamise protsess toimub osalt veel käsitsi ja personaalsete kohtumiste teel. Küll aga käib juba täna intensiivne töö selle nimel, et ka need protsessid automatiseerida ning tagada, et tehis-IQ-ga iseseisvalt tegutsev fondijuht sealjuures vaid soovitud kriteeriumidele vastavaid tehinguid sõlmiks.

Järgneb: kuidas mõjutab tehisintellekti abil kinnisvarasse investeerimist inimeste ümberlinnastumine?

Loe ka seda: Tehisintellekt raputab maailma kinnisvaraturgu

Liitu ITuudiste uudiskirjaga!
Liitumisega nõustud, et Äripäev AS kasutab sinu e-posti aadressi sulle uudiskirja saatmiseks. Saad nõusoleku tagasi võtta uudiskirjas oleva lingi kaudu. Loe oma õiguste kohta lähemalt privaatsustingimustest
Indrek KaldITuudised.ee toimetajaTel: 511 1112
Anne WellsReklaami projektijuhtTel: 5880 7755