1. Введение [1]

В июле 2021 года RICS опубликовала свою дорожную карту по внедрению AVM [2] и впоследствии взаимодействовала с заинтересованными сторонами на основных мировых рынках, чтобы понять текущий уровень внедрения AVM и помочь сформировать свои ответные меры на их внедрение.

С июля по октябрь 2021 года RICS провела форумы, индивидуальные беседы и получила письменные материалы от более чем 120 человек, представляющих членов RICS и фирмы (крупные и малые), поставщиков AVM, государственные учреждения, кредиторов, страховщиков и другие регулирующие органы, устанавливающие стандарты и профессиональные организации.

Авторы были из Северной Америки, Великобритании, Европы, Ближнего Востока и Азиатско-Тихоокеанского региона. Эта статья не была бы написана без их вклада и понимания рынка, и наша первая задача — выразить благодарность всем тем, кто внес свой вклад и сделал эту работу возможной.

Данный документ не является официальным руководством. Он представляет собой краткий обзор текущей ситуации с внедрением AVM для всех типов активов и описывает варианты, которые есть у RICS при формировании своих ответных мер. Как говорит бизнес-стратег Майкл Портер, «суть стратегии заключается в выборе того, чего не следует делать».

В своем ответе RICS должна учитывать ключевую роль, которую она играет в оценке реальных и нематериальных активов, и ее мандат, представляющий общественный интерес, и в то же время границы наших функций по установлению стандартов и регулированию, а также быстро меняющийся и глубоко технический характер самих AVM.

2. Ключевые темы

Как мы увидим, AVM хорошо зарекомендовали себя во многих юрисдикциях для многих типов активов, помимо жилой недвижимости. Как и многие другие достижения в области данных и технологий, AVM представляют как возможности, так и риски для всех заинтересованных сторон, которые создают концепцию ‘стоимости’ или полагаются на нее. RICS признает широкое использование AVM для оказания влияния и информирования об оценке и деятельности, связанной со сделками. Продолжая развиваться и внедряться на различных рынках и в различных типах активов, RICS будет поддерживать все заинтересованные стороны соответствующими стандартами, руководящими указаниями, нормативными актами, образованием и профессиональной подготовкой, а также продолжит пропагандировать ту важную роль, которую члены RICS играют в секторе оценки. Прежде чем мы углубимся в понимание и выбор, с которым сталкивается RICS, давайте кратко остановимся на ключевых темах, затронутых в этой статье:

• RICS должна обеспечить свою неизменную актуальность в качестве разработчика стандартов, поскольку внедрение AVM углубляется и распространяется на все типы активов и юрисдикции.
• Автоматизация и использование цифровых данных влияют на весь процесс оценки практически для всех типов активов и на большинстве мировых рынков.
• Как существующие, так и любые предлагаемые новые стандарты должны быть согласованы с точки зрения влияния данных, технологий и повышения уровня автоматизации.
• Концепция должной осмотрительности как для оценщиков, так и для пользователей оценок должна развиваться и отражать новый ландшафт цифровых данных и автоматизации.
• С ростом зависимости от автоматизации и цифровых источников данных масштабы, уровни и обеспечение ответственности и гарантий при проведении оценок должны изменяться и отражать риски и то, как эти риски распределяются между заинтересованными сторонами.
• Необходима ясность в отношении сферы применения и границ наших стандартов и сферы регулирования, а также необходимость сотрудничества с другими органами по стандартизации и регулированию для выработки общесистемного подхода.
• Необходимо внести ясность в то, какие формы процессов оценки подпадают под рамки стандартов RICS.
• Это имеет значение для самой регулятивной функции RICS в отношении сферы регулирования, навыков, знаний и внедрения данных и технологий для привлечения ресурсов, автоматизации задач и предоставления цифровых удостоверений личности и сертификатов членам RICS и фирмам-участницам.
• Новая группа специалистов по обработке данных и аналитиков данных, работающих в искусственной и природной среде, обладает мощным набором технических знаний и знаний о собственности, но наши текущие пути и компетенции в настоящее время не позволяют нам стать членами RICS.
• Появление этой новой группы в секторе увеличит потребность в том, чтобы профессия охватывала другие демографические группы, и RICS необходимо сосредоточить свое внимание на разнообразии и инклюзивности, чтобы привлечь эти новые и разнообразные группы.
• Как потенциальные, так и действующие члены RICS нуждаются в повышении квалификации, чтобы получить знания для работы с новым ландшафтом науки о данных, больших данных и аналитики данных, начиная с университетов и заканчивая основными компетенциями RICS и предложениями CPD, дополненными обучением без отрыва от производства и опытом работы.
• Внедрение данных, технологий и автоматизации в профессию в целом имеет серьезные последствия для RICS – мы должны быть уверены, что F/MRICS всегда будет в курсе событий!

3. Почему так трудно дать определение термину AVM?

Хотя многие люди, читая термин AVM, представляют себе полностью, на 100% автоматизированный процесс, при котором оценка производится компьютером практически без участия человека, в реальности существует гораздо более широкий спектр гибридов, включающих различные степени автоматизации, цифровые источники данных и различные уровни участия человека. Таким образом, есть основания для переоценки термина AVM и более широкого обсуждения и реагирования на использование автоматизации в целом, рассматривая три ключевые темы, связанные с данными, моделями и автоматизацией и процессами.

В данной статье рассматривается этот более широкий контекст, но при этом по-прежнему учитывается влияние чисто автоматизированных подходов. Дополнительным и решающим фактором является само слово ‘оценка’. Термины «оценка» и «стоимость» широко используются, но часто не относятся к оценке, проводимой в соответствии с Красной книгой/Международными стандартами оценки (IVS) или другими стандартами, такими как Единые стандарты профессиональной оценочной практики (USPAP).

В этой статье термины «оценка» и «стоимость» используются в общем смысле, но нам должно быть ясно, когда оценка должна соответствовать или подпадает под рамки стандартов, таких как Красная книга.

4. Каковы движущие силы рынка?

Причины разработки и все более широкого внедрения подходов типа AVM относительно просты и в основном ориентированы на клиента. Их можно обобщить следующим образом:

• скорость
• затраты
• масштаб и
• согласованность

Скорость и затраты — это очевидные преимущества с точки зрения клиента. Когда мы рассматриваем требование о масштабной оценке как для целей налогообложения, так и для фондов, портфелей ценных бумаг, безнадежных кредитов, недвижимости, для расчета активов, взвешенных с учетом рисков, и для целей секьюритизации, легко понять, что эти часто встречающиеся требования к оценке были бы невыполнимы без некоторой степени автоматизации.

Во многих случаях рынок также рассматривает AVM как обеспечивающие уровень согласованности по сравнению с оценками, проводимыми вручную, и устраняющие человеческие ошибки в процессе оценки.

Часто та или иная форма АВМ рассматривается как полезная проверка или повторное заключение по более традиционному методу оценки. Дополнительным непредвиденным фактором стала пандемия COVID-19, которая ускорила многие существующие тенденции. Что касается физического имущества, то это наложило значительные ограничения на физические проверки и поездки.

5. Какие заинтересованные стороны затронуты?

В дополнение к самой профессии оценщика, это затрагивает широкий круг участников рынка капитала, включая кредиторов, управляющих активами, частные инвестиции, семейные офисы, управляющих фондами и инвестиционные фонды недвижимости (REIT).

Налоговые органы, аудиторские и бухгалтерские фирмы, регулирующие органы, центральные банки, органы финансового надзора и рейтинговые агентства — все они в той или иной степени подвержены влиянию, учитывая размер недвижимости как класса активов и важность надежных оценок для стабильности финансовой системы на макроуровне.

Система профессионального страхования и другие формы гарантий для оценщиков в страховом секторе должны продолжать развиваться, чтобы отражать риски, связанные с автоматизацией.

Сами поставщики AVM являются ключевыми участниками разработки, управления и повышения эффективности своих моделей.

Всем профессиональным организациям по оценке (VPO) необходимо продумать свои действия таким же образом, как это делает RICS в своей дорожной карте и в этом документе.

И последнее, но не менее важное: нам необходимо рассмотреть брокерские услуги и кредитование, а также их влияние на потребителей.

Потребители могут использовать ту или иную форму AVM, чтобы получить представление о стоимости при заключении сделки с недвижимостью, или брокер может использовать AVM для расчета стоимости при продаже недвижимости.

Кроме того, как для целей перезалога, так и для целей выдачи займодавец может использовать AVM для поддержки процесса андеррайтинга в дополнение к другим соображениям, таким как доступность по цене. Во всех этих случаях потребители обязаны четко и прозрачно представлять, как рассчитываются эти значения.

С появлением бизнес-модели мгновенного покупателя (iBuyer), при которой компании приобретают жилую недвижимость напрямую у частных продавцов, чтобы в конечном итоге перепродать ее, возникла острая необходимость в защите прав потребителей и просвещении, чтобы обеспечить справедливость предлагаемых цен по сравнению со стоимостью при перепродаже. Однако в связи с уходом с этого рынка американского оператора Zillow в ноябре 2021 года, со ссылкой на волатильность рынка, долгосрочная устойчивость этой бизнес-модели остается неясной.

6. Для каких типов активов используются AVM?

В общих чертах, AVM лучше всего работают с однородными активами, которые широко продаются, и их эффективность снижается при использовании все более разнородных активов или активов, которые слабо продаются.

Что касается объектов недвижимости, то неудивительно, что жилая недвижимость – особенно для классов недвижимости со схожими характеристиками, которые достаточно часто продаются, – привела к внедрению AVM на развитых рынках с хорошей доступностью данных для кредитования и массовой оценки.

Даже в отношении жилой недвижимости AVM не могут применяться, если объекты не отвечают основным критериям однородности и не являются достаточно ликвидными и прозрачными на рынке.

С точки зрения кредиторов, часто существуют ограничения на использование AVM в зависимости от типа строительства, например, использование современных методов строительства.

Кроме того, несмотря на то, что ведется работа по расширению использования AVM для жилых помещений, такие категории, как дома, сдаваемые в аренду, и дома, в которых проживают несколько человек, широко не используют AVM.

AVM, как правило, эффективны для определенного процента объектов недвижимости; так называемые «крайние случаи», не относящиеся к набору объектов недвижимости, где доверие к системе AVM считается приемлемым, потребуют менее автоматизированного подхода с возрастающей степенью участия человека.

Учитывая масштабы многих проектов социального жилья, подходы типа AVM уже используются для оценки стоимости.

Прежде чем рассматривать коммерческую недвижимость, стоит подчеркнуть, что на многих рынках с использованием AVM все больше оценивается объекты, предназначенные для сдачи в аренду, или «многосемейное строительство», если использовать американский термин.

Различные классы коммерческой недвижимости (CRE), включающие офисы, розничную торговлю, промышленность, логистику и альтернативные объекты, такие как центры обработки данных, жилые помещения для пожилых людей, студенческие общежития, коворкинги и склады самообслуживания, представляют собой гораздо более разнородные и слабо торгуемые активы, чем жилые.

Кроме того, поскольку оценка коммерческой недвижимости часто основывается на приносящих доход характеристиках, которые, в свою очередь, связаны с различными параметрами, такими как условия аренды, сильные стороны соглашения с арендаторами, прогнозы роста арендной платы, уровни пустоты, рыночная доходность, капитальные и эксплуатационные расходы, характер эффективных систем управления рисками и требуемых источников данных они сильно отличаются от жилой недвижимости.

Несмотря на специфику CRE, существует множество примеров разработки и применения AVM на рынках, где торгуются активы с аналогичными характеристиками и достаточно глубоким набором атрибутов собственности и рыночных данных.

Некоторые из этих AVM производят оценку капитала исходя из предположения о наличии свободных площадей в собственности, в то время как другие сосредоточены на прогнозировании рыночной арендной платы.

Еще одной важной функцией автоматизации является создание различных рыночных индексов, связанных с движением и прогнозированием различных рыночных показателей, таких как арендная плата, стоимость капитала и доходность на уровне сектора и подсектора.

На уровне портфеля мы уже наблюдаем внедрение подходов AVM для CRE, хотя и с оговоркой, что эффективность и точность будут снижаться по мере углубления в сегменты, подсегменты и сами отдельные активы.

Еще раз подчеркнем, что при рассмотрении CRE следует обратить особое внимание на использование AVM в гибридной роли.

AVM все чаще используются в качестве входных данных для процесса оценки или в качестве второго мнения.

Существуют примеры оценки фондов с использованием внутренней AVM, когда специалист по оценке проводит проверку и обеспечивает уверенность в роли внешнего независимого оценщика.

В случае со сложными инвестиционными объектами CRE, имеющими высокую стоимость, потребность в детальной оценке, проводимой оценщиками, обладающими глубокими знаниями об активе и местном рынке, сохранится. Однако AVM продолжают разрабатываться и применяться в CRE, и мы должны признать, что их использование будет продолжать расширяться. По мере дальнейшего роста эффективности автоматизации многие функции сбора данных, которые поддерживают эти подробные оценки, будут автоматизированы.

В некоторых юрисдикциях зрелые AVM используются при массовой оценке для целей налогообложения недвижимости, как жилой, так и коммерческой. В мире финансовых инструментов уже существует высокая степень автоматизации, и Международный совет по стандартам оценки уже рассматривает вопрос о включении данных и моделей для этого класса активов в IVS.

Подходы типа AVM также применяются на заводах и в машиностроении, где проблемы масштаба и скорости в очередной раз определяют автоматизированные подходы к созданию крупных портфелей. В качестве примера заинтересованная сторона привела оценку стоимости около 180 000 автомобилей. Во многих случаях оценка производственных мощностей и оборудования проводится в рамках процесса межфирменной передачи, при этом для расчета стоимости используются сложные модели Excel.

В области оценки бизнеса уже существует множество недорогих инструментов для работы с клиентами и внутренних моделей оценки, которые используются для расчета мультипликаторов, ставок дисконтирования и других важных показателей. Большинство инструментов используются для оценки целостных бизнес–структур, хотя также ведется работа по их использованию для оценки нематериальных активов, хотя и в области автоматизации сбора данных.

Использование подходов типа AVM при оценке бизнеса, предоставляемых непосредственно клиентам, вызывает опасения, аналогичные тем, которые возникают при их использовании в отношении жилой недвижимости:

• Используются ли эти оценки для правильной цели?
• Каковы налоговые последствия?
• Какие допущения были сделаны?
• Был ли проведен правильный процесс идентификации активов?

7. Где используются AVM?

Согласно опросам участников рынка по всему миру, использование AVM в той или иной форме в настоящее время приобрело глобальный масштаб. Они по-прежнему используются преимущественно, но не полностью, для жилой недвижимости в целях кредитования, массовой оценки и оценки, ориентированной на потребителя.

Степень внедрения широко варьируется, и лидирующими являются «зрелые» рынки, такие как Северная Америка, Великобритания, Нидерланды, Швейцария и Австралия.

С другой стороны, такие страны, как Индия, начинают рассматривать возможность внедрения, которое уже используется в массовой оценке для налогообложения недвижимости.

По всей Европе наблюдается неоднозначная картина, обусловленная доступностью данных и нормативно-правовой базой, но внедрение наблюдается в Испании, Португалии, Италии, Греции и Турции, а также в Северной Европе, где доступность данных в целом выше.

В Азиатско-Тихоокеанском регионе сообщалось о внедрении AVM в Сингапуре, Гонконге, Китае и Австралии. В других странах также сообщалось об использовании AVM, а также о предложениях по их использованию в Бразилии и в Карибском бассейне.

В то время как AVM широко используются на большей части территории Великобритании, кредиторы не используют их в Северной Ирландии. Однако они хотели бы расширить сферу своего применения, чтобы охватить остров Мэн и Нормандские острова, а также объекты недвижимости с более высокой стоимостью.

AVM распространяется на сектор покупки и сдачи в аренду отдельных активов на основе данных об арендной плате и для оценки домов, в которых проживают несколько человек.

Также стоит отметить, что последствия пожара в Grenfell Tower и последующая необходимость сертификации системы наружных стен (EWS) повлияли на возможность использования AVM для потенциально пострадавших квартир, поскольку в наборах данных, доступных для AVM, отсутствует эта информация.

8. Для каких целей оценки используются AVM?

AVM используются для различных целей оценки, как в рамках стандартов оценки, таких как Красная книга/IVS и USPAP, так и за их пределами. С точки зрения рынка, термин «оценка» применяется очень широко к оценкам стоимости, которые полностью или частично производятся с использованием AVM.

Во многих случаях AVM используются финансовыми учреждениями и другими участниками рынка капитала, где требуется оценка стоимости, в некоторых случаях до официальной оценки в соответствии со стандартом, таким как IVS, для:

• предоставление ипотечных жилищных кредитов и перезалоги, хотя и в рамках склонности кредитора к риску, основанной на соотношении суммы кредита к стоимости и доступности заемщика;
• безнадежные кредиты;
• недвижимость, находящаяся в собственности, часто используется только на начальных этапах кредитных операций, не имеющих обязательной силы;
• расчеты активов с учетом рисков;
• Требования Международного стандарта финансовой отчетности (МСФО) 9;
• оценка обеспечения, например, на основе правил ЕЦБ;
• оценка кредитного портфеля (включая активы CRE) рейтинговыми агентствами и
• фонды открытого типа, позволяющие проводить регулярные расчеты чистой стоимости активов для определения спред-цен (спрос/предложение).

На рынке брокерских услуг/агентств недвижимости AVM обычно используются для предоставления клиентам оценки стоимости в маркетинговых целях, а в формирующейся бизнес-модели iBuyer — для определения цены и ожидаемых предложений.

Центральные и местные органы власти используют AVM для периодической массовой переоценки как жилой, так и нежилой недвижимости.

В рамках существующих процессов оценки AVM все чаще используются для обеспечения гарантии качества, перепроверки, подсчета баллов и выявления сопоставимых доказательств, а также для предоставления более широких консультационных услуг по оценке.

Учитывая размытое и неточное использование термина «оценка» на разных рынках, возникает спор о том, следует ли когда-либо описывать результаты AVM как «рыночную стоимость» на основе определения, содержащегося в IVS и Красной книге, нужна ли нам новая четкая база для определения стоимости AVM или то, должны ли AVM полностью выходить за рамки стандартов оценки.

9. Какие данные нужны AVM?

Одна из старейших фраз в области вычислительной техники, впервые использованная в конце 1950-х годов, звучит так: «мусор на входе, мусор на выходе’.

Хотя тот же принцип применим к данным, лежащим в основе оценки, произведенной без использования AVM, эффективность любой AVM определяется данными, используемыми для ее разработки и эксплуатации.

Чтобы, возможно, пояснить суть, учитывая масштабы использования AVM, нам нужно вспомнить афоризм, придуманный в конце 1960-х годов: «Человеку свойственно ошибаться, но чтобы по-настоящему все испортить, нужен компьютер’.

На простом уровне нам нужны данные высокого качества, поскольку ни одна модель не может справиться с недостатком данных или с ошибками в той или иной форме. Термин «высокое качество» прост в использовании, но что он означает на практике? Качество в контексте AVM означает, что мы должны учитывать следующие факторы, уделяя особое внимание прозрачности каждого аспекта используемых источников данных:

• Свежесть: как давно были собраны данные и какой период они отражают?
• Доступность: Будет ли источник данных доступен в неизменном виде на протяжении всего срока службы AVM в процессе разработки и эксплуатации модели?
• Безопасность, конфиденциальность, владение и этика: Можно ли использовать данные для целей оценки без нарушения правовых, этических норм, требований в отношении защиты данных, лицензирования и владения, и существует ли риск того, что защита конфиденциальности может быть нарушена каким-либо образом?
• Происхождение и родословная: Существует ли четкий контрольный журнал, позволяющий хорошо понять источник и родословную данных?
• Гарантия: Предоставляются ли какие-либо юридические и/или финансовые гарантии в случае возникновения существенных проблем с данными?
• Согласованность: Будут ли данные обеспечивать аналогичный уровень эффективности с течением времени?
• Методология сбора: Как собираются данные и какие методологии, такие как сканирование общедоступных веб-сайтов, используются для сбора, фильтрации и отбора наборов данных, используемых для модели?
• Масштаб и диапазон: Какую глубину и широту охвата представляют данные с точки зрения типа активов, региона и т.д., учитывая, что для получения статистически значимых результатов необходимы репрезентативные размеры выборки, свободные от предвзятости?

Помимо данных, отражающих характеристики оцениваемых активов, решающее значение имеет наличие данных о транзакциях. Однако во многих юрисдикциях эти данные недоступны, имеют низкое качество или заменяются данными о запрашиваемой цене в качестве косвенных данных.

Еще одним соображением, касающимся источников данных для AVM, как, впрочем, и для неавтоматизированных оценок, является растущее разнообразие данных, используемых в рамках процесса оценки. Некоторые из этих показателей можно рассматривать как аналоги более традиционных показателей, таких как уровень преступности для оценки привлекательности того или иного места и региона, рейтинги TripAdvisor/Airbnb, качество воздуха, доступность широкополосной связи и т.д.

В случае CRE все чаще используются характеристики типа местоположения, такие как местные удобства, качество транспортного сообщения и т.д. таким образом, который уже хорошо зарекомендовал себя в жилой недвижимости.

Необходимо соблюдать осторожность при добавлении дополнительных источников данных для использования в AVM, поскольку необходимо измерить их влияние на модели и перекалибровать модели по внешним опорным точкам.

В связи с ростом экологических, социальных и управленческих показателей (ESG) в качестве движущей силы стоимости, как автоматизированные системы оценки, так и неавтоматизированные системы оценки требуют расширения доступа к различным данным, касающимся систем сертификации и аккредитации энергетической эффективности, таким как сертификаты энергетической эффективности (EPC) и метод экологической оценки, разработанный Исследовательским центром зданий (BREEAM).

В идеале эти данные должны включать фактическую энергетическую эффективность в дополнение к сертификатам теоретической производительности, отсутствие которых иногда может привести к проблеме «разрыва в производительности».

Потребность в данных ESG становится критической для всех форм оценки, чтобы точно установить корреляцию и причинно-следственные связи между ESG и стоимостью как для жилых помещений, так и для CRE.

Чтобы оценить как состояние, так и характеристики объектов недвижимости без затрат времени на физический осмотр объекта, изображения собираются и интерпретируются с использованием различных методов искусственного интеллекта (ИИ) для получения данных о наличии плавательных бассейнов, проверки размера объекта и оценки уровня ветхости.

Многие проблемы существуют даже на зрелых, развитых рынках, где ключевые данные либо недоступны в цифровом виде, либо их трудно привязать к нужному активу/региону из-за отсутствия подходящих идентификаторов, помимо почтовых адресов, либо, хотя они доступны в цифровом виде, они все еще хранятся в виде неструктурированного документа, такого как Документ в формате PDF или Word.

Еще одно соображение заключается в том, что соответствующая глубина и объем данных, необходимых для поддержки AVM, могут быть объединены с небольшим числом участников рынка, что повышает барьеры для входа и ограничивает конкуренцию и инновации. Этот эффект «маховика данных» будет способствовать совершенствованию конкретной AVM, но может происходить за счет других AVM, если только источники данных не будут открыты для других участников рынка.

Противоположный эффект может иметь место, если разработчик AVM полагается только на свои собственные источники данных, которые, если не будут полностью отражать ситуацию на рынке, окажут негативное влияние на эффективность AVM из-за этой встроенной предвзятости при выборе.

Возвращаясь к основным принципам, мы должны задаться вопросом, предоставляют ли используемые источники данных достаточные данные для оцениваемых активов, любых совместимых активов и рынка, на котором будут осуществляться операции с активами.

10. Какие модели используются в AVM?

AVM может состоять из одной или нескольких моделей, используемых для анализа оцениваемых активов, обеспечивающих оценку стоимости, достоверность самой оценки и модель контроля, а также поддерживающих другие функции, такие как калибровка, сравнительный анализ и обратное тестирование на основе других оценок и данных о ценообразовании.

Кроме того, для поддержки различных типов активов и различных регионов некоторые AVM создаются с использованием набора микромоделей, которые ориентированы на определенный набор активов.

Необходимость постоянной калибровки моделей в соответствии с реальным миром является ключевым требованием, которое необходимо выполнять путем постоянной калибровки по транзакционным данным, оценки без использования AVM и других подходов к обратному тестированию.

Многие модели разработаны для работы на уровне портфеля, и, поскольку они не учитывают сопоставимые данные на уровне отдельных активов, статистическое распределение получается иным.

Некоторые участники рынка выразили обеспокоенность по поводу того, что разработка модели AVM проводится без тщательного понимания методологий и подходов, используемых оценщиками. Это, несомненно, является аргументом в пользу того, что оценщики и специалисты по недвижимости должны играть ключевую роль в разработке, эксплуатации и управлении AVM.

Несмотря на то, что AVM на многих рынках имеют доступ к постоянно растущему объему наборов данных, многие фирмы, которые разработали модели для тестирования и оценки эффективности используемых AVM, отметили, что продолжает действовать небольшое число ключевых факторов создания стоимости, максимум от четырех до пяти, которые варьируются в зависимости от рынка и типа активов.

Однако процесс добавления новых наборов данных к существующей модели фактически создает новую модель, увеличивая риски, связанные с согласованностью, стабильностью и необходимостью постоянной калибровки для повторной проверки моделей.

Сами модели принимают различные формы и – если учесть весь спектр автоматизации, представленный на рынке – варьируются от моделей Excel с использованием относительно простых компьютерных алгоритмов до хорошо зарекомендовавших себя статистических инструментов, использующих регрессионный анализ (многие многоуровневые) и различные формы искусственного интеллекта, такие как контролируемое и неконтролируемое машинное обучение (ML), нейронные сети и простая свертка графов.

Многие AVM используют различные типы моделей как часть своей общей архитектуры.

Во многих моделях используется гедонистический метод, который представляет собой метод регрессии, основанный на гипотезе о том, что активы можно рассматривать как совокупность характеристик и что к этим характеристикам можно привязать стоимости.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на этой довольно технической таксономии различных типов моделей, возможно, лучше рассмотреть концепцию целого ряда моделей — от «белого ящика» (модели, которые легко поддаются аудиту и пониманию) до «черного ящика» (модели, в которых единственные наблюдаемые данные состоят из входных и выходных данных; отсутствуют видна часть внутренней работы).

Хотя такие технологии, как ML и нейронные сети, по своей сути, скорее всего, представляют собой «черный ящик», мы должны признать, что многие модели Excel и другие относительно простые алгоритмы также могут быть достаточно сложными, плохо документированными и вести себя как «черные ящики».

Существует также точка зрения, согласно которой человеческий мозг во многих случаях ведет себя как черный ящик, когда ему задают вопрос о причинах, лежащих в основе того или иного решения.

Эта концепция от моделей «белого ящика» к моделям «черного ящика» подводит нас к фундаментальному вопросу, который необходимо понять и решить всем участникам рынка при разработке, эксплуатации и использовании результатов AVM: как мы можем оценить, объяснить, интерпретировать и провести аудит производительности и действенности AVM?

Даже для моделей «черного ящика» существуют методики, позволяющие оценить эффективность. Однако они предполагают компромиссы, которые необходимо учитывать в контексте воздействия и рисков, связанных с использованием конкретного AVM для целей оценки.

Система управления активами должна обеспечивать прозрачность по нескольким аспектам своей деятельности, чтобы можно было ответить на следующие типы вопросов и получить доступ к некоторым формам аудиторского контроля:

• Для каких типов активов подходит система управления активами? Например, он может подходить не для всех объектов жилой недвижимости; он может подходить для домов, но не для квартир.
• Для каких целей оценки подходит AVM?
• Для каких периодов времени и/или рыночных условий подходит AVM?
• Какой уровень достоверности доступен для выходных данных и как он определяется и рассчитывается?
• В каких случаях использовались конкретные сопоставимые данные, как они были скорректированы и взвешены?
• Насколько обширная область использовалась для получения сопоставимых данных? Для некоторых нишевых типов активов может потребоваться широкая географическая протяженность или могут подойти сопоставимые данные из других регионов с аналогичными характеристиками.
• Каковы ключевые факторы создания стоимости, выявленные моделью, и какова чувствительность модели к их изменениям?
• Какие источники данных используются для обучения и/или эксплуатации AVM?
• Когда AVM дает сбой для конкретного актива? Необходимо определить эти крайние случаи, чтобы можно было использовать другие подходы, не связанные с AVM.

Поскольку различные подходы к AI и ML, разрабатываемые и используемые в AVM, поддерживают эту концепцию интерпретируемости или «объяснимости», мы увидим дальнейшее внедрение этих более сложных технологий и отход от более традиционного регрессионного анализа.

Поскольку платформам анализа больших данных доступно все больше и больше данных, могут возникнуть ситуации, когда сам масштаб данных, анализируемых с помощью моделей AVM, будет слишком динамичным, изменчивым и сложным для понимания человеком, и потребуется принять решение о том, соответствует ли баланс риска и выгоды использованию AVM-моделей. Эти подходы приемлемы, учитывая потенциальную необъяснимость этого явления.

Каким образом любая система стандартов, будь то оценка или что-либо иное, может быть применена к системе, которая таким образом непознаваема, остается открытым вопросом.

Есть основания включить в это обсуждение множество существующих программных решений для оценки, которые в настоящее время используются для оценки активов CRE. Эти продукты могут работать со сложными моделями типа дисконтированных денежных потоков, в которых различные исходные данные, настройки, допущения и т.д. оказывают существенное влияние на результаты оценки. Существует риск того, что эти модели не позволят дать четкое объяснение влияния и чувствительности изменений на эти исходные данные и полученную в результате оценку.

11. Какие виды процессов и степени автоматизации мы наблюдаем с помощью AVM?

Точно так же, как мы видим такое разнообразие в типах моделей, используемых в AVM, существует аналогичный диапазон, когда мы рассматриваем степень автоматизации и процессы, используемые для реализации AVM.

На одном конце спектра мы видим 100% автоматизацию, хотя и с процессами отбора активов для оценки и управления активами, которые выпадают из AVM в качестве крайних случаев, либо из-за низкого уровня достоверности, либо из-за других характеристик, которые предполагают, что для проведения оценки требуется подход, не основанный на AVM.

Архитектура процесса, связанного с полностью автоматизированным подходом, должна поддерживать выбор и сортировку соответствующих активов, подлежащих полной, частичной или тотальной оценке вне AVM, а также возможность обработки исключений, когда активы выходят за рамки эффективности AVM на любом этапе процесса.

С другой стороны, мы считаем, что AVM поддерживает процесс оценки либо как механизм контроля качества, либо как один из множества входных данных для оценки, либо для предоставления сопоставимых доказательств.

Между этими крайностями мы видим различные гибриды, когда результаты AVM дополняются оценщиками, которые проводят оценку на рабочем месте или на выезде, используют ту или иную форму удаленной или виртуальной инспекции, проводят физические проверки или используют информацию, собранную на месте специалистами, не являющимися оценщиками, с использованием структурированного процесса сбора данных.

Там, где мы видим специалистов по оценке, работающих с результатами AVM, стоит обратить внимание на потенциальный риск того, что при чрезмерной централизации таких функций персоналу может не хватать необходимых региональных знаний, чтобы иметь возможность применять надлежащие суждения.

На каждом этапе этого спектра нам необходимо понимать, подтверждаются ли оценки, производимые и потребляемые клиентом, профессионалом в области оценки в соответствии с какой-либо системой стандартов, и какой уровень гарантий и ответственности при этом повышается.

Если один специалист эффективно проводит значительные объемы оценок в течение короткого периода времени, нам необходимо рассмотреть вопрос о том, как выполняется такая надзорная функция с надлежащим уровнем должной осмотрительности, чтобы защитить все стороны.

Для многих физических активов определенная оценка состояния будет оставаться ключевым критерием в процессе оценки. Существует веский аргумент в пользу того, что любой процесс, использующий AVM, должен четко описывать, как обрабатывается этот атрибут, и методологию (если таковая имеется), используемую для оценки состояния.

На чисто техническом уровне некоторые поставщики имеют прямой интерфейс прикладной программы (от машины к машине) с AVM для высокоавтоматизированного подхода, в то время как другие используют более ручной процесс для использования выходных данных AVM.

12. Каковы риски, связанные с использованием AVM?

AVM предоставляют рынку множество возможностей, но разумно перечислить потенциальные риски, чтобы убедиться в их понимании и количественной оценке, а также – при необходимости – в принятии мер по управлению и смягчению их последствий.

На самом фундаментальном уровне существует потенциальная опасность того, что мы расширим использование AVM без полного понимания этих рисков и принятия надлежащих мер по управлению и смягчению последствий. Оценки имеют значение, поскольку с ними связаны большие объемы производных инструментов на рынках капитала.

Заинтересованные стороны отметили следующее:

• Предвзятость может вызвать серьезные проблемы – общий риск, связанный со многими алгоритмами и подходами к AI.
• На рынках, где небольшое число специалистов выполняют несколько функций, как в разработке, так и в качестве пользователей AVM, возможны конфликты интересов.
• Результаты AVM используются в качестве ориентировочных показателей для определения ценности, особенно для потребителей.
• Многие AVM разрабатываются в юрисдикциях и/или для классов активов, где уровень зрелости данных и моделей недостаточен для получения надежных и точных результатов.
• Результаты AVM, предназначенные в качестве инструмента оценки рисков, рассматриваются как оценки стоимости.
• Существует особый риск, связанный с оценками обесцененных затрат замещения, которые автоматически корректируются с использованием индексов затрат строительства.
• Существуют общие риски, связанные с использованием рыночных индексов для автоматической оценки портфеля, которые не отражают влияния на отдельные активы.
• Пользователи в сфере аудита и бухгалтерского учета могут рассматривать результаты AVM как эквивалентные традиционным оценкам.
• Специалисты по оценке недостаточно эффективно управляют и контролируют результаты AVM, подготовленные менее квалифицированным персоналом.  
• Существует неопределенность в отношении того, как AVM будут реагировать на рыночные корректировки (как повышающие, так и понижажающие), периоды неопределенности на рынке с ограниченным количеством сделок и периоды крайней волатильности рынка, а также в отношении того, что они не способны заглядывать в будущее.
• Существует опасение, что AVM могут способствовать волатильности рынка и/или действовать как маркет–мейкеры, создавая, а не отражая рынок.
• Без регулярной и систематической калибровки по эталонным данным, таким как ручные вычисления, существует риск того, что AVM могут стать циклическими и самоподкрепляющимися в своих выходных данных.
• Если AVM основывается на неполном представлении о рынке и на данных, которыми располагает конкретный участник рынка, может возникнуть риск врожденной предвзятости при выборе.
• Существует опасность того, что эффект «маховика данных» приведет к концентрации и консолидации данных по конкретному рынку в одном или небольшом количестве агрегаторов данных, что ограничит конкуренцию и инновации и создаст барьеры для входа.
• В условиях растущего разнообразия моделей и подходов, используемых для разработки AVM, отсутствие стандартизации может негативно сказаться на согласованности и способности рынка оценивать их эффективность и применение на разных рынках и типах активов.
• Потребители могут быть недостаточно осведомлены об использовании AVM и последствиях их использования по сравнению с оценками, произведенными вручную.
• Существует обеспокоенность в связи с тем, что страховой сектор реагирует на риски, связанные с андеррайтингом обязательств и гарантий, предоставляемых оценщиками с использованием AVM, поскольку внедрение AVM растет на различных рынках и типах активов.
• Многие участники высказывают опасения по поводу того, что специалисты по оценке и управлению недвижимостью недостаточно вовлечены в проектирование, разработку, эксплуатацию и управление системами автоматизированного управления, учитывая специфический характер многих оцениваемых типов активов.

Эти риски и другие проблемы, описанные выше, предполагают, что было бы полезно разработать всеобъемлющую систему должной осмотрительности для использования AVMS, которая поддерживала бы всех затронутых участников рынка.

13. Как AVM должна обеспечивать ответственность и гарантии?

Широкий круг клиентов в той или иной степени полагается на оценки, которые они получают как предприятия, государственные органы или потребители, и часто принимают решения, имеющие значительные финансовые последствия, основываясь на них. Правила поведения RICS гласят:

Следующие обязательства являются обязательными для фирм, деятельность которых регулируется RICS […]

2. Фирмы должны гарантировать, что вся предыдущая и текущая профессиональная деятельность покрывается адекватным профессиональным страхованием, соответствующим стандартам, утвержденным RICS.

Точно так же, как мы видим значительную неопределенность в отношении того, предоставляют ли AVM оценку в рамках системы стандартов, такой как IVS/Red Book, рынку также необходима ясность в отношении объема и предоставления ответственности и гарантий клиентам по оценке.

В тех случаях, когда поставщик данных и технологий предоставляет AVM в качестве услуги фирме, предоставляющей услуги по оценке, должна быть ясность в отношении того, какая сторона или стороны предоставляют ответственность и гарантии, если таковые имеются, чтобы конечный заказчик оценки понимал, в чем заключается риск.

Основываясь на отзывах рынка, остается неясным, какие AVM используются в рамках стандартов, предусмотрены ли ответственность и гарантии, на каком уровне и какие заинтересованные стороны несут часть или все связанные с этим риски. Поскольку большая часть ответственности и гарантий в дальнейшем обеспечивается страховым сектором, необходимо четкое понимание рисков, связанных с использованием AVM.

Учитывая поднятые выше проблемы, связанные с прозрачностью и объяснимостью, представляется, что при тестировании AVM либо в претензионном, либо в юридическом плане, AVM должна быть защищена таким же образом, как и при оценке без использования AVM. Чтобы уравновесить потенциальные риски, некоторые участники рынка считают, что использование AVM дает положительный эффект благодаря использованию прозрачных и более качественных данных, а также исключению человеческих ошибок. Кроме того, автоматизация сбора данных позволяет специалисту-оценщику тратить больше времени на сам процесс оценки, когда проводится та или иная форма гибридной оценки с поддержкой AVM.

14. Что должна охватывать система due diligence для AVM?

Участники рынка, такие как оценщики, пользователи оценок, регулирующие органы/частные лица, страховщики и поставщики услуг AVM, должны стремиться к общему пониманию, чтобы обеспечить прозрачность, последовательность и управление рисками, а также защитить доверие рынка к оценке активов.

Любая система оценки должна носить предписывающий характер, но при этом допускать ее применение в различных юрисдикциях и типах активов. Многие вопросы и темы, обсуждаемые в этом документе, отражают действующие стандарты оценки, но их следует еще раз подчеркнуть в контексте AVM и автоматизации в целом. Целью любой системы комплексной оценки для AVM будет обеспечение доверия и прозрачности для всех заинтересованных сторон за счет полного раскрытия информации об автоматизации процесса оценки.

Ниже приведен неполный список тем и вопросов, которые следует учитывать в любой предлагаемой системе:

• Является ли оценка стоимости, основанная на AVM, подходящей для целей оценки, или это должна быть независимая оценка в соответствии со стандартными принципами, одобренная профессиональным оценщиком с надлежащими гарантиями?
• Какие базы стоимости (IVS), допущения, специальные допущения, предпосылки стоимости, ограничения и т.д. учитываются AVM и сопутствующими процессами?
• Для каких целей оценки подходит AVM или автоматизированный процесс, и будут ли результаты использоваться для удовлетворения внутренних и/или внешних, потенциально регулируемых, требований?
• Подходит ли AVM для типа актива, региона/местности/юрисдикции и текущих рыночных условий?
• Почему для оценки были выбраны AVM и правильно ли был соблюден процесс идентификации активов?
• Подходит ли AVM для использования на уровне портфеля и/или отдельных активов?
• Свободна ли AVM от рисков, связанных с предвзятостью и дрейфом, и как управляются эти риски?
• Проводится ли стресс-тестирование AVM в периоды рыночной волатильности и/или неопределенности?
• Ясны ли происхождение, родословная, методология сбора, манипулирование и эффективность всех используемых источников данных, и являются ли они законными, этичными, уместными, свободными от предвзятости при отборе, последовательными и доступными на устойчивой долгосрочной основе для поддержки AVM?
• Какую информацию может предоставить AVM для объяснения и обоснования полученных оценок?
• уровни достоверности
• отобранные сопоставимые данные и внесенные корректировки
• анализ чувствительности
• данные о факторах, определяющих ценность, и ранжирование их важности в качестве факторов, определяющих ценность
• возможность объяснить процесс оценки аналогично процессу ручной оценки
• описание и пояснение моделей, используемых в AVM
• методологии, используемые для калибровки и обратной проверки на соответствие внешним критериям, таким как ручные оценки, ценообразование и транзакционные данные.
• Каков процесс отбора активов для оценки с использованием AVM, в отличие от ручного подхода, и как действовать в крайних случаях, когда уверенность в оценке низкая или характер актива указывает на менее автоматизированный подход?
• Какие существуют различные степени автоматизации и где требуется вмешательство человека, какие задачи выполняются и какими навыками, опытом и квалификацией обладает этот персонал?
• Есть ли у организаций, предоставляющих и эксплуатирующих AVM, общая система управления использованием алгоритмов?
• Какие организации предоставляют обязательства и гарантии, на каком уровне и на кого они распространяются?
• В полной ли мере условия контракта и другие документы, регламентирующие положения и условия, отражают использование автоматизации в процессе оценки?
• Что касается материальных активов, то какой уровень физического осмотра был проведен или какие косвенные источники данных использовались, если таковые имелись, для оценки состояния актива?

15. Как RICS могла бы сформировать свой подход к AVM и автоматизации процесса оценки?

RICS располагает целым рядом инструментов для поддержки членов RICS, фирм-участниц и всех других заинтересованных сторон, которых затрагивают AVM и автоматизация.

С точки зрения стандартов оценки, IVS и внесение их в Красную книгу RICS будут продолжать развиваться, чтобы отразить влияние AVM и автоматизации, а также других тем, таких как ESG.

Одним из фундаментальных вопросов, который необходимо рассмотреть в IVS и других аналогичных стандартах, является четкое определение того, какие процессы типа AVM должны подпадать под нормативную базу, предоставляемую такими стандартами. При таком широком спектре степеней автоматизации и при том, что люди по-прежнему отвечают за проектирование, разработку, техническое обслуживание, эксплуатацию и управление системами автоматизированного управления, есть основания полагать, что организации, использующие системы автоматизированного управления в любой форме для проведения внешних независимых оценок, должны работать в рамках стандартов, обеспечивающих доверие рынка. Хотя рынок может рассматривать этот подход как подтверждение принципа использования RICS AVM, рынок стимулирует разработку и внедрение этих инструментов, и роль RICS и других частных инвесторов должна по-прежнему охватывать все инструменты и методологии, используемые для проведения оценок.

На самом деле существует очень веский аргумент в пользу того, чтобы иметь «человека в курсе» процессов проектирования, разработки, технического обслуживания, эксплуатации и управления AVM, и что этот человек должен быть специалистом по оценке и управлению недвижимостью.

Специалистам по оценке и управлению недвижимостью необходимо сотрудничать со специалистами в области технологий для разработки этих инструментов, а также для сохранения и развития их роли и функций при проведении оценки вручную и консультировании по вопросам оценки, когда AVM не подходят или неэффективны.

Отдельный стандарт для AVM и автоматизации как таковой может оказаться не лучшим подходом.

Сочетание предлагаемой системы должной осмотрительности, разработанной в виде руководства, в сочетании с образовательным, методическим и обучающим контентом может стать наилучшим подходом для обеспечения необходимого доверия рынка и прозрачности.

Многие участники рынка заявили о необходимости той или иной формы аккредитации AVM такими организациями, как RICS. Уже существуют организации, предоставляющие услуги по валидации AVM, особенно в США, и, хотя есть аргументы в поддержку процесса аккредитации RICS, следующие проблемы указывают на то, что этот подход может оказаться непрактичным или неуместным:

• Учитывая разнообразный, быстро меняющийся и технический характер многих моделей, подходов и источников данных, используемых в AVM, предоставление подробной и последовательной технической аккредитации, которая была бы эффективной в различных юрисдикциях и типах активов, может рассматриваться как нереалистичное.
• Любая аккредитация может рассматриваться как подразумевающая определенную степень уверенности и ответственности, что повлечет за собой юридические последствия, связанные с рисками и страхованием для любого аккредитующего органа, такого как RICS.

Однако эти опасения не должны мешать RICS предоставлять информацию о состоянии рынка и примеры передовой практики в области применения и эффективности систем автоматизированного управления (AVM) и автоматизации применительно к различным типам активов на нескольких рынках. Существует очевидная потребность в образовательном контенте для всех заинтересованных сторон, чтобы преодолеть элементарную неосведомленность в области AVM и автоматизации оценки в целом, а также помочь разобраться в неизбежном жаргоне, связанном с любой новой и развивающейся областью технологий и профессиональной практики.

Учитывая распространенность статистических подходов, используемых в AVM, базовые знания в этой области помогут заинтересованным сторонам понять такие понятия, как уровни достоверности, корреляция и стандартные отклонения. Эти навыки позволят специалистам по оценке и клиентам работать с учеными, занимающимися обработкой данных, и быть способными уверенно участвовать и при необходимости оспаривать результаты.

Таким организациям, как RICS, также следует повысить осведомленность потребителей об использовании AVM, особенно учитывая их использование в брокерской деятельности, маркетинге и ипотечном кредитовании. Возросшие темпы и широта применения данных и технологий в сфере оценки и в секторе недвижимости в целом поднимают серьезную проблему, связанную с образованием и профессиональной подготовкой, предоставляемыми членам RICS.

Начиная с университета и заканчивая оценкой профессиональной компетентности (APC) и далее, это должно гарантировать, что нынешние и будущие специалисты в области недвижимости обладают необходимыми навыками для работы или даже разработки технологических решений для данного сектора.

Эти навыки включают, но не ограничиваются ими, науку о данных в целом, SQL и проектирование баз данных, статистические модели и подходы, а также принципы ML и других инструментов искусственного интеллекта. Существуют веские основания для того, чтобы компетенции RICS развивались такими темпами, чтобы отражать эти навыки, знания и опыт; чтобы это нашло отражение в существующих подходах; а также для создания нового подхода к анализу данных о недвижимости. RICS следует продолжать подчеркивать необходимость большей стандартизации данных о собственности, хранящихся в цифровой форме, и важность соответствия базовых измерений соответствующим стандартам, таким как IPMS, для обеспечения единообразной обработки источников данных, таких как измерения площади. Автоматизированные системы управления активами и автоматизация в целом в настоящее время являются неотъемлемой частью процесса оценки во многих юрисдикциях и применяются ко многим типам активов, помимо их первоначальных применений для ипотечного кредитования жилья и массовой оценки. RICS, как и другие VPO, должны признать этот новый и быстро меняющийся ландшафт и обеспечить, чтобы наши стандарты, нормативные акты, квалификация, обучение, CPD и интеллектуальное лидерство отражали эту новую реальность.

---

[1] RICS (2022), Automated Valuation Models (AVMs): Implication for the Profession and their Clients (Global), 1st edition, Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), April 2022, https://www.rics.org/content/dam/ricsglobal/documents/standards/april_2022_automated_valuation_models_insight.pdf

[2] RICS (2021), Automated Valuation Models. Roadmap for RICS members and stakeholders. Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), June 2021, https://www.rics.org/content/dam/ricsglobal/documents/standards/rics_avm_roadmap.pdf