Nordmenn har tilsynelatende en umettelig interesse for eiendom. 98 % av nordmenn eier egen bolig i løpet av livet, og eiendom er den største enkeltinvesteringen man gjør. Det profesjonelle markedet er en milliard-industri, og selskaper både oppstår og går under i kjølevannet av markedsutviklingen. Eiendom er hot!
Det er enorme summer og viktige avgjørelser involvert i eiendom – både for privatpersoner og for selskaper. Da er det merkelig at avgjørelser stort sett tas på et svært begrenset datagrunnlag. Skal man investere i eiendom i dag, kreves det betydelig innsats for å tilegne seg innsikt og kunnskap. For den enkelte resulterer dette i at man bruker mer tid på å undersøke ørepropper før et kjøp enn hva man brukte når man valgte ut boligen sin. Avgjørelser tatt på begrenset datagrunnlag kan i ytterste konsekvens medføre store økonomiske tap både for deg som privatperson og for bedrifter. Dette mener vi i Alva Technologies er ulogisk og direkte farlig.
Våre ansatte brenner alle for en visjon om å skape et mer transparent og effektivt boligmarked. Vi mener at treffsikre algoritmer vil bidra til å skape et smartere og mer transparent marked for alle. Og vi mener at selve grunnsteinen i et slikt marked er en pålitelig, tilgjengelig og automatisk verdsettelse av bolig - og så vidt vi vet er Alvas verdiestimat Norges mest treffsikre.
Hva er så dette automatiske verdiestimatet?
I Alva samarbeider utviklere, data scientists og forretningsutviklere agilt for å videreutvikle Norges mest treffsikre, automatiske verdiestimat. En av hovedgrunnene til at det ikke har eksistert tilfredsstillende modeller for automatisk verdiestimering skyldes kompleksiteten i markedet; hver av de ca 2.5 millionene boligene i Norge er unike, og markedsdynamikken varierer i stor grad fra sted til sted. Denne variasjonen har tradisjonelle matematiske fremgangsmåter for mange begrensninger til å takle. Maskinlæring derimot er perfekt egnet, da en slik modell er dynamisk, lærende og tilpasningsdyktig over tid. Ja, om man faktisk gjør det riktig da!
Maskinlæringsmodellen som Alva har utviklet har over 30 ulike forklaringsvariabler (inkludert fysiske egenskaper ved en bolig, infrastrukturen i boligens område, samt demografiske variabler), og nye variabler legges stadig til. Hvor godt estimatet treffer måles kontinuerlig mot de faktiske salgsprisene - da målt som absoluttverdien av differansen mellom estimert og faktisk solgt pris, samt andelen av estimatene som havner innenfor 10 % og 20 % avvik. For å finne tilstrekkelig matching har vi sett oss nødt til å gå utenlands, og sammenligner derfor vår treffsikkerhet med ledende, internasjonale aktører på feltet som Zillow og Redfin. Det er en anerkjennelse for teamet å se at vi allerede nå evner å oppnå minst like bra treffsikkerhet som disse internasjonale kjempene.
Hvordan kan jeg og min bedrift bruke verdiestimatet?
Automatisk verdiestimering av bolig har en rekke ulike anvendelser - tilnærmet uavhengig av hvilken industrivertikal bedriften tilhører. Eksempelvis har Alva kunder på tvers av vertikaler som bank, inkasso, forsikring, eiendomsutvikling, eiendomsmegling, markedsføring og media. Finansinstitusjoner trenger nøyaktige verdiestimater i forbindelse med boliglån, og eiendomsmeglere bruker verdiestimat som kvantitativt underlag før boligen sjekkes for kvalitative egenskaper. Et stadig økende antall aktører tilbyr også verdiestimat av bolig som interessevekker og beslutningsstøtte for privatpersoner. Nøyaktig, automatisk verdiestimering av bolig er i økende grad definerende også for fremvoksende forretningskonsepter som snur opp ned på tradisjonelle modeller; automatisk rentejustering basert på boligverdi (f.eks. Bulder Bank), automatisk innvilgelse av lån, iBuyers (f.eks. Opendoor, Zillow, Knock) med mer.
Eksempler på andre anvendelser inkluderer:
- Boligens markedsverdi i online oppslag
- Friverdiberegning
- Automatisk verdiestimering i boliglånsprosesser
- Porteføljevask (bank, forsikring, kredittopplysningsinstitusjoner)
- B2C-tjenester (f.eks. for genering av boliglåns- og eiendomsmeglingsleads)
- Observere markedsutvikling
Hvordan kan verdiestimatet leveres til min bedrift?
Alva har stor fleksibilitet for å tilpasse oss behovene til akkurat deg og din bedrift, og således kan verdiestimatet tilbys på flere ulike måter. Mulige uttak inkluderer APIer med punktoppslag (feks. 3.000.000 MNOK) eller intervalloppslag (feks. 2.900.000 – 3.100.000 MNOK) på enhetsnivå, polygoner eller områder, eller som fullstendige uttrekk av boligdatabasen med mer. Hvert verdiestimat påføres også en usikkerhetsindikator som predikerer verdiestimatets treffsikkerhet. Skulle man være interessert i boligens verdiutvikling, tilbyr vi også historisk utvikling av den estimerte verdien av boligen.
Hvilke andre tjenester og mulige samarbeid tilbyr Alva?
Alvas kompetanse ligger i å utvikle innovative data- og analysetjenester basert på eiendomsdata. I tillegg til automatisk verdiestimering tilbyr vi en rekke ulike tjenester og datamodeller, samt konsulenttjenester og tjenester på skreddersøm etter bestilling fra deg som kunde. Blant de andre tjenestene vi tilbyr finnes blant annet en rekke APIer og rapportuttrekk som:
- Nabolagsprofiler (infrastruktur, detaljerte boligprisstatistikker, demografi, flyttekart mm.)
- Data om enkeltboliger (sammenlignbare boligsalg, prisforslag utleie, forecasting av boligverdi, omsetningshistorikk)
- Diverse grensesnitt og widgets bestående av boligdata til bruk på mobilbank, nettbank, spareapper og sosiale medier.
Ambita bruker Alva Technologies som leverandør av automatiske verdiestimater av bolig. Tjenesten inngår som en verdiøkende variabel i ulike tjenester fra Ambita, og kommer både eksisterende og nye kunder av Ambita til gode.
Om du ser muligheter for at verdiestimatet og/eller noen av de andre tjenestene vi tilbyr kan verdiøke nettopp ditt selskap inviterer vi gjerne til en uforpliktende samtale over en kaffekopp eller to. Ser frem til å høre fra deg!
--------------------------
Alva Technologies er et 3 år gammelt oppstartsselskap bestående av 12 høyt utdannede og erfarne ansatte, hvor Ambita er hovedaksjonær. Nylig mottok en av våre data scientists, Aslak, prisen for beste masteroppgave innen matematikk og informatikk ved UiO i forbindelse med sin PhD. De ansatte deler en brennende interesse for boligmarkedet, og har flere års erfaring fra blant annet Apple, Stanford, Accenture og Yara