Wykorzystanie zdjęć satelitarnych do wyceny nieruchomości

goldfrapp/pixabay.com

Coraz częściej do oceny stanu nieruchomości wykorzystuje się zdjęcia satelitarne, lotnicze oraz uliczne. Dzięki tej technologii można ocenić konstrukcję budynków. Obecnie jest to proces kosztowny i dość powolny, jednak dzięki nowemu polskiemu start-upowi analiza ta ma być zautomatyzowana, trwać zdecydowanie krócej i być zdecydowanie tańsza.

Wycena nieruchomości to dziedzina wiedzy, w której cena i wartość nieruchomości ma bardzo duży związek z jej lokalizacją. Przydatność prezentacji różnych informacji wydaje się oczywista.

Rewolucyjna baza danych firmy TensorFlight może stać się prawdziwą perłą na rynku i być wykorzystywana na całym świecie. Globalna baza danych o budynkach komercyjnych i rezydencyjnych ma zostać zbudowana na podstawie różnych informacji, jakie można znaleźć w internecie. Zaliczają się do nich np. zdjęcia wizualne, satelitarne, lotnicze, pionowe, pod kątem, zdjęcia widoku z ulicy i z samochodów Google StreetView.

Program wykorzystuje rozwiązania machine learning, czyli podstawę sztucznej inteligencji. Wykorzystuje ona automatykę do rozpoznawania i uczenia się. Dzięki tej metodzie istnieje możliwość automatycznej i bardzo precyzyjnej analizy, która jest niezbędna przy wycenie polisy przez towarzystwa ubezpieczeniowe.

Dzięki tej metodzie można ocenić nie tylko ryzyko hipoteczne, ale także monitorować budynek objęty hipoteką. Informacje dotyczące budynku są szczególnie ważne dla firm ubezpieczających budynki. Ważne jest, jakie jest przeznaczenie danej nieruchomości, geometria budynku, nachylenie dachu oraz najbliższa okolica. Informacje takie są bardzo ważne szczególnie w miejscach, które są podatne na różne katastrofy naturalne.

Dzięki wykorzystaniu zdjęć satelitarnych proces oddawania i sprzedaży nieruchomości będzie krótszy. Pozwoli na wykrycie potencjalnych błędów przy ocenie ryzyka, ewentualnych oszustw ze strony właścicieli, czy zatajeniu istotnych informacji na temat nieruchomości.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany.