16. detsember 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.

USA kinnisvaraturu andmemassiive analüüsides on Eestis arendatav tehisintellekt jõudnud mitmete huvitavate järeldusteni, mis on aidanud selgitada välja investeerimiseks kõige ahvatlevama kinnisvara.

Kinnisvaraturu areng võib tunduda kohati nagu mehaaniline protsess, mille käigus keskustes asuvad piirkonnad kallinevad, äärelinnad laienevad vähima vastupanu suunas ning tsüklid räsivad varasid täpselt vastavalt nende riskitasemele ehk suures osas asukohale.

Kuid nagu inimtekkelistele nähtustele omane, on need arengutrendid tegelikult reaalelus suure variatsiooniga ja raskesti ennustatavad. Näiteks teatud linnaosade areng võib aastakümneid jääda vaid ühe äritehingu või poliitilise otsuse taha. Kui lumepall aga viimaks veerema hakkab, võib aga areng olla väga kiire.

Tehisintellekt analüüsib keskklassistumist

Ameerika Ühendriikide andmetele tuginedes on Eestis arendatud tehisintellekt asunud uurima nn keskklassistumist ehk gentrifikatsiooni, mis on oma olemuselt sotsiaaldemograafilise protsessina üsna keeruline. Lühidalt kokku võttes tähendab see väheväärtustatud elamurajooni muutumist jõukamaks piirkonnaks.

Keskklassistumine peegeldub nii elanike sissetulekutes, üüri- ja müügihindades kui renoveerimis- ja ehitustegevuses ning need on ka näitajad, mida tehisintellekt oma analüüsiks kasutab. Eestis on keskklassistumise parimaks näiteks ehk Tallinna Kalamaja rajoon. Tagantjärgi tarkusena tundub loogiline, et kesk- ja vanalinna lähistel mere ääres asuv Kadrioru-laadse miljööväärtusega piirkond arenevas Tallinnas varem või hiljem nõutuks muutub. Mõistagi on iga investori unistus sellisest arengust osa saada ning just seetõttu on andmemassiive läbitöötaval tehisintellektil tulevikutrendide ennustamisel eeliseid.

Selleks, et keskklassistumist ette ennustada ja seda teadmist näiteks erinevate ärivaldkondade või investeerimise tarbeks ära kasutada, oleks vaja teooriat, mis nähtuse sotsiaalmajanduslike indikaatoritega seoks. See on tänasel päeval lahendamata küsimus ja kergemaks ei muuda seda ka asjaolu, et keskklassistumist kui fenomeni on raske mõõta.

Küll aga on teada, et gentrifikatsioon on kõige tõenäolisem keskuselähedastes rajoonides, kus on kiirelt tõusev haritud elanike osakaal. Ameerika Ühendriikide näitel aitab seda ennustada muuhulgas näiteks ökopoodide nagu Whole Foods Market ja Trader Joe’s avamine. Ja isegi kui selle ettenägemine on keeruline, tasub jälgida protsessi kulgu lisaks andmetele ka tänavapildis.

Tehisintellekti potentsiaal 3 triljoni dollari suurusel kinnisvaraturul

Tehisintellekti arendav eestlaste meeskond on seadnud endale ambitsiooniks kasvada tänu oma arendatavale lahendusele maailma kõige suuremaks erakinnisvarafondide haldajaks. Investorise fond, mis sisaldab tehisintelligentse fondijuhi poolt vastavalt 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.

Eesti juurtega firma fondi investeeringute analüüsi protsessis on suuresti masinõppe ja muude statistiliste mudelite abil automatiseeritud - see aitab tuua alla fondi valitsemistasud ning pakkuda investoritele turukeskmisest kõrgemat tootlust. Ettevõte on laienemas nii Eestis kui USAs.

Loe ka eelnevaid artikleid samal teemal:

1. Tehisintellekt raputab maailma kinnisvaraturgu

2. Tehisintellekt hindab kinnisvara asukohta