Chống gian lận trong thẩm định giá bất động sản

Tương tự với khai thác dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo đang dần được mở rộng vào trong lĩnh vực bất động sản với nhiều ứng dụng khác nhau. AI được ứng dụng trong khâu quản lý và vận hành dự án, tích hợp qua các ứng dụng di động cho phép giám sát và quản lý dễ dàng từ bên trong lẫn bên ngoài, ứng dụng trong phân phối bất động sản bằng cách tạo ra các robot giúp xử lý thông tin và cung cấp các dịch vụ hỗ trợ thông tin cho các đối tượng khách hàng khác nhau.

Nhìn sang Singapore, thuộc nhóm các thị trường bất động sản đắt đỏ nhất không chỉ ở châu Á mà còn trên thế giới chúng ta thấy việc sở hữu bất động sản của người dân về sở hữu nhà ở hiện lên đến 91%, tỷ lệ cao nhất trên thế giới. Đây là kết quả của chính sách quản lý đặc biệt khi mà Chính phủ Singapore sở hữu đến 90% đất đai và có những can thiệp trực tiếp vào thị trường bất động sản.

Cụ thể đó là quyền kiểm soát quỹ đất lớn giúp Chính phủ Singapore có thể quản lý và khai thác quỹ đất một cách nhất quán, hiệu quả, đúng mục đích. Với nền công nghệ hiện đại cùng với định hướng phát triển đô thị hóa được quy hoạch từ rất lâu, Singapore đã xây dựng bộ dữ liệu vô cùng lớn về thị trường bất động sản trong một thời gian dài. Dữ liệu về bất động sản tại Singapore được công bố công khai và cập nhật liên tục tại các cổng thông tin của chính phủ, trong đó toàn diện nhất là cổng thông tin của Cơ quan Tái phát triển đô thị (URA), bao gồm dữ liệu về giá giao dịch bất động sản, giá cho thuê, vị trí trống, nguồn cung và số lượng bất động sản thương mại và dân cư tư nhân. URA còn cung cấp thông tin về các quy hoạch bao gồm concept plan (giai đoạn dài hạn 40-50 năm) và master plan (giai đoạn trung hạn từ 10-15 năm) cho các khu đất với các mục đích sử dụng khác nhau.

Nếu như ở Singapore có dịch vụ Intergrated Land Information Service (INLIS) là dịch vụ thông tin phải trả phí với các thông tin chi tiết về bất động sản (bao gồm thông tin về người sở hữu, thông tin hình ảnh về tài sản, lịch sử giao dịch, quy hoạch hiện hữu...) thì ở Việt Nam hiện chưa có, và có thể phải hàng chục năm nữa mới có thể có dịch vụ hữu ích này đúng nghĩa và đầy đủ thông tin.

Tương tự, Singapore Land Authority (SLA) là tổ chức giữ vai trò duy trì và phát triển hệ thống dữ liệu về thông tin đất đai của quốc gia, bao gồm các thông tin không gian địa lý, phạm vi khu phố và các dữ liệu như quyền sở hữu đất, tiện ích, dữ liệu nhân khẩu học tại khu vực...

Với một hệ thống cơ sở dữ liệu toàn diện, chính phủ Singapore và các đơn vị tư nhân đang khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này trong nhiều hoạt động khác nhau. Điển hình, ERA Realty Network (ERA) đã giới thiệu ứng dụng iERA cho phép nhân viên bán hàng xem các báo cáo xu hướng thị trường theo thời gian thực, giúp họ cung cấp thông tin về bất động sản trong thời gian thực chính xác nhất đến khách hàng. Thingking Machines - một công ty tư vấn công nghệ dữ liệu hàng đầu, sử dụng mô hình máy học dựa trên các tính năng không gian địa lý có mã nguồn mở của URA, Openstreetmap để dự đoán giá bất động sản ở Singapore với độ chính xác đến 87%.

Rõ ràng với việc ứng dụng công nghệ thông tin bài bản từ rất lâu đã xây dựng cho Singapore một cơ sở dữ liệu lớn rất có giá trị thực tiễn. Ngày nay, các thẩm định viên của Singapore dường như “nhàn” hơn và ít rủi ro hơn khi mà họ sẵn sàng sử dụng các dịch vụ về hệ thống thông tin dữ liệu lớn về bất động sản.

Đó chính là cách minh bạch hóa thị trường bất động sản tốt nhất hiện nay, cách mà con người khó hoặc không thể gian lận, che giấu hay có những ý đồ lợi dụng chính sách về đất đai nói chung. Không chỉ dừng lại ở dữ liệu lớn, việc sử dụng các phần mềm tính toán với các thuật toán thông minh, công bằng, không biết dối lừa bản thân, không bị tác động từ các quyền lợi vật chất, tinh thần là một bước tiến đặc biệt quan trọng trong việc sử dụng phương pháp so sánh để thẩm định giá tài sản.

Hoạt động thẩm định giá tài sản có tính thực tiễn rất cao, kết quả của một chuỗi các quy trình nghiệp vụ chuyên sâu này chủ yếu xuất phát từ các thông tin thị trường, trong đó có tập hợp các thông tin về giá thị trường của tài sản. Vì thế việc thống kê tập hợp các thông tin giá thị trường mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với kết quả thẩm định giá ở bất kỳ thị trường nào, quốc gia nào. Ngày nay, hầu hết các thẩm định viên trên toàn thế giới thực hiện thu thập thông tin, thống kê, phân tích tính toán đều sử dụng công nghệ thông tin để tối ưu hóa nhiệm vụ của mình.

Ở Việt Nam việc ứng dụng khoa học công nghệ nói chung còn khá hạn chế và dường như mới chỉ ở bước đầu sử dụng máy tính với các phần mềm phục vụ văn phòng như Microsoft Word, Microsoft Excel. Cũng có một số ít doanh nghiệp thẩm định giá đã xây dựng phần mềm hỗ trợ thẩm định giá, đó rõ ràng là những bước đi đúng; tuy nhiên hiệu quả đạt được vẫn còn hạn chế. Một trong những hạn chế lớn nhất hiện nay trong lĩnh vực thẩm định giá tài sản là chúng ta chưa có một tập hợp dữ liệu đủ lớn về giá tài sản nói chung, giá bất động sản nói riêng có độ phủ rộng toàn quốc.

Ngày nay, để tối ưu hóa và hạn chế sai sót trong thẩm định giá nói chung, trong việc sử dụng phương pháp so sánh nói riêng, việc sử dụng công nghệ thông tin với các giải pháp ứng dụng big data và AI là một tất yếu khách quan, phù hợp với tốc độ phát triển chung của nhân loại. Vì thế, cần phải có giải pháp cụ thể về ứng dụng khoa học công nghệ thông tin, máy tính và big data, AI để tối ưu hóa phương pháp so sánh trong thẩm định giá tài sản.

Hy vọng một ngày không xa, ở Việt Nam cũng sẽ có giải pháp công nghệ thông tin phù hợp, ứng dụng khoa học công nghệ AI để thẩm định giá bằng phương pháp so sánh; trong đó một số hoạt động sau đây của thẩm định viên về giá sẽ được thay bằng phần mềm AI thực hiện 07 bước:

- Thu thập thông tin về bất động sản cần thẩm định giá;

- Thu thập thông tin về tập hợp các bất động sản tương đồng trong cùng một khu vực, vị trí, thị trường;

- Lựa chọn tập hợp các bất động sản tương đồng nhất để so sánh (có thể nhiều hơn 03 thông tin như chúng ta thường làm);

- Tự động chỉ ra các yếu tố khác biệt cần phải so sánh;

- Tính toán số liệu điều chỉnh tuyệt đối, tỷ lệ điều chỉnh tương đối đúng theo thuật toán đã được xây dựng từ thông tin thực của thị trường.

- Đề xuất một tập hợp các mức giá chỉ dẫn và đánh giá mức độ chính xác, tin cậy và mức độ rủi ro của từng mức giá chỉ dẫn.

- Đề xuất mức giá thị trường cho bất động sản cần thẩm định giá một cách khách quan từ thông tin dữ liệu lớn của thị trường bất động sản và độc lập tính toán theo đúng thuật toán và công nghệ AI đã được lập trình.

Dường như với việc sử dụng giải pháp công nghệ thông tin phù hợp, ứng dụng khoa học công nghệ AI để thẩm định giá bằng phương pháp so sánh sẽ làm cho vai trò của thẩm định viên về giá mờ nhạt đi? Có lẽ cũng không nên quan niệm như vậy mà đó chính là sự phát triển bình thường của văn minh nhân loại. Chúng ta không thể bám mãi vào những công cụ thô sơ như cái cuốc, cái cầy để làm việc mà ngày nay chúng ta cần phải điều khiển tự động hóa, sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải phóng sức lao động của con người.

Đặc biệt hơn cả đó chính là cách để giảm sự sai sót của các thẩm định viên, chống lại gian lận trong thẩm định giá, minh bạch hóa thị trường về giá trị của tài sản nói chung, của bất động sản nói riêng. Với tinh thần đổi mới, các doanh nghiệp thẩm định giá, các thẩm định viên về giá ở Việt Nam nếu muốn phát triển bền vững, hạn chế rủi ro thì chắc chắn cần phải nhanh chóng thay đổi cách làm cũ, ứng dụng khoa học công nghệ, big data cùng với AI để thực hiện toàn bộ hay một số nội dung nghiệp vụ của mình. Thật ra điều này tưởng như xa vời nhưng hoàn toàn có thể thực hiện được ngay theo cách của mỗi người; vấn đề là ở chỗ chúng ta có quyết tâm thực hiện hay không mà thôi.