摘要：人工智能技术的快速发展为房地产评估领域带来了革新性的变化，旨在解决传统评估方法的主观性强、评估周期长等问题。然而，人工智能在房地产评估领域的应用也面临一系列挑战，包括数据质量和完整性不足、技术普及和应用不均衡、数据安全风险较大。针对这些问题，本文提出了相应的对策，包括提高数据质量和完整性、加强技术教育和培训，提高技术普及度、加强跨界合作，保护数据安全。这些对策旨在推动人工智能在房地产评估领域的广泛应用和健康发展。

关键词：人工智能；房地产评估；数据质量；数据安全

前言

随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到各个行业领域，包括房地产评估。房地产作为我国经济的重要支柱，其评估工作的准确性、高效性对于市场的稳定发展具有重要意义。传统的房地产评估方法受限于人力、时间等因素，难以满足日益增长的市场需求。因此，探索人工智能在房地产评估领域的应用，成为了行业发展的必然趋势。

1.人工智能在房地产评估领域中应用的作用

1.1提升评估的准确性

人工智能于数据处理方面优势显著，其系统可自动收集、整理并分析大量涵盖房地产市场价格、地理位置、建筑特征等的数据以确保数据的准确性与完整性，与此同时，其在预测模型方面的应用亦极大提升评估的准确性，像人工神经网络这类人工智能系统还能学习与模拟复杂的非线性关系从而更准确地预测房地产价值。

1.2提升评估的效率

在房地产评估领域，人工智能技术的应用使评估效率得到显著提升，传统房地产评估过程依赖人工收集、整理和分析数据，既耗时耗力又易出错，而人工智能技术能以自动化和智能化方式处理这些数据从而大大提高评估的效率。

2.人工智能在房地产评估领域应用面临的挑战

2.1数据质量和完整性存在不足

在房地产评估领域，人工智能的应用受限于数据质量和完整性存在不足的状况，具体表现如下。其一，数据来源的多样性导致数据质量参差不齐。因房地产评估涉及多维度数据如房价、地理位置、房屋结构、周边环境等且数据来源于政府机构、房地产中介、网络平台等不同渠道，各渠道的数据采集标准、更新频率、数据准确性有差异，致使数据来源的多样性导致整合后的数据质量难以保证。其二，数据完整性不足影响评估结果的全面性。鉴于房地产评估需综合考虑各种因素以得准确评估结果，而数据缺失或不完整会使人工智能系统无法捕捉所有关键信息，进而影响评估结果的全面性导致数据完整性不足影响评估结果。

2.2技术普及和应用不均衡

在房地产评估领域，人工智能技术的普及和应用呈现出不均衡态势，具体体现于地区差异、行业内部以及不同评估机构之间。其一，地区差异。大城市及发达地区经济实力雄厚、科技人才聚集、对新技术新方法接受能力强，所以人工智能技术在其房地产评估中广泛应用，相比之下，中小城市和欠发达地区经济基础相对薄弱、科技人才匮乏、引进和应用新技术困难重重，致使人工智能技术在这些地区的普及和应用程度有限。其二，行业内部的不均衡明显。部分中小型评估机构受资金、技术等方面限制难以跟上人工智能技术发展步伐，从而导致行业内部在技术应用上存在明显差距。

2.3数据安全风险问题较大

在人工智能技术实际应用中数据安全风险较大且时常暴露给相关利益方带来潜在威胁的情况表现为。其一，数据泄露风险增加。因人工智能系统中数据需在数据采集、存储、分析和应用等多个环节传输和处理，任何环节有漏洞都可能致数据泄露，如黑客利用系统漏洞或恶意软件攻击数据库窃取敏感信息。其二，数据篡改风险提升。房地产评估过程中数据真实性和完整性至关重要但人工智能系统面临此风险，外部攻击者可能篡改数据干扰评估结果达不正当目的，系统内部错误或缺陷也可能致数据在传输或处理中无意被篡改，这会严重影响评估结果准确性和可信度进而损害相关利益方权益。其三，数据滥用风险加剧。人工智能时代数据成重要资源有极高商业价值，但也致使数据滥用风险加剧，一些机构或个人可能出于商业利益或其他不正当目的滥用房地产评估数据。

3.人工智能在房地产评估领域应用的对策

3.1提高数据质量和完整性

关于提高数据质量和完整性，需从两方面着手。其一，建立严格的数据采集和校验机制。在数据采集阶段要确保来源可靠与数据准确，可通过与权威数据源合作或采用多渠道数据对比验证的方式达成，且应设立专门的数据校验环节来对采集到的数据进行清洗整理，剔除错误或无效数据以保证数据的准确性与一致性。其二，加强数据标准化和规范化工作。鉴于房地产评估涉及大量不同类型的数据，所以要制定统一的数据标准和规范便于数据整合与分析，涵盖数据格式统一、数据单位标准化以及数据属性明确等方面，通过数据标准化和规范化既能提高数据质量，又能为后续数据分析和挖掘提供便利。

3.2加强技术教育和培训，提高技术普及度

对于加强技术教育和培训以提高技术普及度，可从如下两点开展。其一，针对房地产评估专业人员，应开展系统性的人工智能技术教育和培训。培训的内容包括但不限于机器学习、深度学习、数据挖掘等关键技术的原理与应用，通过此类培训可使专业人员更好地理解人工智能对房地产评估的助力作用，进而提升其在实际工作中的技术应用能力。其二，教育和培训的内容需紧密结合房地产评估实践。通过案例分析、模拟演练等方式让专业人员亲身体验人工智能在房地产评估中的具体应用，如自动化估值、风险评估等，这种实践导向的培训方法有助于加深专业人员对技术的理解与应用，提高其在实际工作中运用人工智能的熟练度与准确性。

3.3加强跨界合作，保护数据安全

为保护数据安全而着力加强跨界合作，其具体体现如下。其一，借助跨界合作来促进不同行业间的资源共享与信息交流。例如，房地产行业同信息技术、数据安全等领域展开深度合作，便可共同研发出更为先进的数据保护技术，例如通过与网络安全公司携手合作，开发专门针对房地产评估数据的加密技术，以此确保数据在传输、存储以及使用过程中的安全性。其二，凭借跨界合作可建立起完善的数据安全管理体系。房地产行业可借鉴其他行业在数据安全管理方面的经验教训并结合自身业务特点，制定出一套切实可行的数据安全管理制度，其中涵盖但不限于数据的分类存储、访问权限的设置、数据备份与恢复策略等内容。其三，培养数据安全专业人才。依靠跨界合作可以共同培育既懂房地产业务又懂数据安全的专业人才，这类人才在房地产评估过程中能够更好地理解并应对数据安全挑战，进而提升整个行业的数据安全意识与能力。

4.小结

本文着重对人工智能在房地产评估领域应用所面临的挑战及应对策略展开了研究。伴随人工智能技术的持续进步以及房地产市场的日趋成熟，深信人工智能将会在房地产评估领域发挥更为广泛且深入的作用。与此同时，随着诸多挑战不断被克服以及各项对策逐步得以实施，人工智能的应用将会更加稳健、高效且安全，这不但会推动房地产评估行业实现创新发展，而且会为整个社会的智能化进程贡献力量。

参考文献：

[1]王仁雷. 房地产评估常见问题与应对策略探析[J]. 投资与创业， 2024， 35 （17）： 137-139.

[2]张宝云. 房地产交易管理工作中房地产评估策略探究[J]. 中国科技投资， 2024， （22）： 38-40.

[3]刘红妮. 房地产评估公司评估业务优化思考[J]. 商讯， 2023， （24）： 100-103.

作者简介 ：崔乐（1990年12月-），男，汉族，山东省枣庄市，本科学历。研究方向：房地产评估。