Ejendomsvurdering med AI
BoIQs AI-baserede ejendomsvurderingsmodel bygger på moderne maskinlæringsteknologier, udviklet i Python og konstrueret oven på gennemtestede ML-rammeværk som TensorFlow.
Modellen er trænet på samtlige historiske ejendomshandler i Danmark siden 1992. Den benytter en lang række bolig- og geodata, indsamlet via vores søsterplatforme DinGeo.dk og Boliga.dk. Modellen identificerer statistiske mønstre og sammenhænge mellem en bred vifte af inputvariabler såsom beliggenhed, boligtype, størrelse, energimærke og nærområdets karakteristika.
Modeludvikling og træning foregår på en cloud-baseret ML-platform, hvilket muliggør skalerbar databehandling og automatiseret hyperparameter-optimering. Det sikrer både robusthed, vedligeholdelse og mulighed for løbende gen-træning i takt med nye bolighandler, ændrede markedsforhold og opdaterede bolig- og geodata. Vi arbejder desuden løbende med at forbedre modellens præcision ved at teste nye variable og datakilder.
Vurderingerne genereres automatisk og konsistent – uden menneskelig indblanding – hvilket gør modellen særligt velegnet til benchmarking, markedsanalyse og brugerspecifik indsigt. Med BoIQs AI-vurderingsmodel kan man desuden simulere effekten af potentielle ændringer på en given bolig. Det kan eksempelvis være:
- Hvor meget vil boligens værdi stige ved energioptimering, der forbedrer energimærket?
- Hvilken betydning har oversvømmelsesrisiko for boligens markedsværdi?
- Hvad betyder trafikstøj (eller fraværet af trafikstøj) for prissætningen?
Vi understøtter også såkaldte batch predictions, hvor tusindvis af adresser kan vurderes samtidigt. Det gør det muligt at analysere f.eks. værdipotentialet for hele boligmassen i en kommune, hvis trafikstøj reduceres (f.eks. via støjskærme), eller hvis oversvømmelsesrisiko minimeres (f.eks. gennem kystsikring).