Trên thế giới, ứng dụng dữ liệu lớn (Big data) và công nghệ AI để xây dựng và quản lý bất động sản đã trở thành xu hướng chung.
Big data và AI trong lĩnh vực Bất động sản
Thuật ngữ “dữ liệu lớn” hay big data đề cập đến dữ liệu quá lớn, nhanh hoặc phức tạp đến mức khó hoặc không thể xử lý bằng các phương pháp truyền thống. Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nghiên cứu với mục đích tạo ra những chương trình và máy móc có những khả năng của con người.
Một hệ thống cơ sở dữ liệu quốc gia đồng bộ về thông tin BĐS cùng với việc khai thác hiệu quả bởi các ứng dụng công nghệ là vô cùng cần thiết cho các hoạch định về chính sách cũng như trong nghiên cứu và kinh doanh.
Hệ thống dữ liệu trong ngành bất động sản (BĐS) là một hệ thống phức tạp và to lớn. Việc lưu trữ, khai thác và phân tích nguồn dữ liệu này ngày càng hiệu quả, giúp minh bạch hóa các dữ liệu của một BĐS một cách nhanh chóng và chuẩn xác trong thời gian thực.
Tương tự với khai thác big data, AI đang dần được mở rộng vào trong lĩnh vực BĐS với nhiều ứng dụng khác nhau. AI được ứng dụng trong khâu quản lý và vận hành dự án, tích hợp qua các ứng dụng di động cho phép giám sát và quản lý dễ dàng từ bên trong lẫn bên ngoài, ứng dụng trong phân phối BĐS bằng cách tạo ra các robot giúp xử lý thông tin và cung cấp các dịch vụ hỗ trợ thông tin cho các đối tượng khách hàng khác nhau.
Thực trạng xây dựng và khai thác cơ sở dữ liệu quốc gia về giá BĐS tại Việt Nam
Ở Việt Nam, thông tin liên quan đến BĐS đang quản lý rời rạc bởi các bộ ngành khác nhau. Cụ thể, thông tin về lĩnh vực đất đai do Bộ Tài nguyên và Môi trường quản lý, lĩnh vực nhà ở và thị trường BĐS thuộc sự quản lý của Bộ Xây dựng, lĩnh vực giá (trong đó có giá BĐS) là phạm vi quản lý của Bộ Tài chính.
Ba hệ thống cơ sở dữ liệu được xây dựng song song bởi ba cơ quan khác nhau dẫn đến sự không tương thích, dữ liệu vừa thiếu vừa trùng lắp. Hệ thống thông tin dữ liệu quốc gia về cả đất đai lẫn nhà ở và thị trường BĐS đến nay đều chưa được hình thành một cách thống nhất, việc tra cứu trên các cổng thông tin chính thức của Bộ Xây dựng, Bộ Tài chính hay Bộ Tài nguyên và Môi trường hiện rất hạn chế. Những thông tin quan trọng về quy hoạch, giá đất gần như chưa có trong các cơ sở dữ liệu hiện có. Việc lưu trữ, cập nhật dữ liệu hiện còn rất manh mún, phân tán theo từng địa phương.
Bên cạnh các cơ quan quản lý Nhà nước, các tổ chức tư nhân (như ngân hàng, các công ty có chức năng thẩm định giá) cũng đã và đang xây dựng cơ sở dữ liệu giá BĐS để phục vụ hoạt động nội bộ và công tác vận hành. Mỗi tổ chức khác nhau lại có cơ sở dữ liệu, hệ thống quản lý, quy trình vận hành và cơ sở hạ tầng dữ liệu khác nhau.
Thực trạng này cho thấy sự cần thiết phải xây dựng một hệ thống thông tin BĐS thống nhất trên cả nước, bao gồm cả cơ sở dữ liệu về đất đai và thị trường BĐS nói chung. Các nền tảng của kỷ nguyên số cung cấp các cơ hội tuyệt vời để biến mong muốn này thành hiện thực.
Ứng dụng big data và AI trong lĩnh vực BĐS – Kinh nghiệm từ Singapore và Úc
Kinh nghiệm của Singapore
Singapore thuộc nhóm các thị trường BĐS đắt đỏ nhất không chỉ ở Châu Á mà còn trên thế giới. Tuy nhiên, việc sở hữu BĐS của người dân Singapore khi tỷ lệ sở hữu nhà ở tại Singapore hiện lên đến 91%, tỷ lệ cao nhất trên thế giới. Đây là kết quả của chính sách quản lý đặc biệt khi mà chính phủ Singapore sở hữu đến 90% đất đai và có những can thiệp trực tiếp vào thị trường BĐS. Cụ thể, quyền kiểm soát quỹ đất lớn giúp chính phủ Singapore có thể quản lý và khai thác quỹ đất một cách nhất quán, hiệu quả, đúng mục đích.
Bản đồ dự báo giá BĐS ở Singapore
Với nền công nghệ hiện đại cùng với định hướng phát triển đô thị hóa được quy hoạch từ rất lâu, Singapore đã xây dựng bộ dữ liệu vô cùng lớn về thị trường BĐS trong một thời gian dài. Dữ liệu về BĐS tại Singapore được công bố công khai và cập nhật liên tục tại các cổng thông tin của chính phủ, trong đó toàn diện nhất là cổng thông tin của Cơ quan tái phát triển đô thị (URA), bao gồm dữ liệu về giá giao dịch BĐS, giá cho thuê, vị trí trống, nguồn cung và số lượng BĐS thương mại và dân cư tư nhân. URA còn cung cấp thông tin về các quy hoạch bao gồm concept plan (giai đoạn dài hạn 40-50 năm) và master plan (giai đoạn trung hạn từ 10-15 năm) cho các khu đất với các mục đích sử dụng khác nhau.
Intergrated Land Information Service (INLIS) là dịch vụ thông tin phải trả phí với các thông tin chi tiết hơn về BĐS, bao gồm thông tin về người sở hữu, thông tin hình ảnh về tài sản, lịch sử giao dịch, quy hoạch hiện hữu. Tương tự, Singapore Land Authority (SLA) giữ vai trò duy trì và phát triển hệ thống dữ liệu về thông tin đất đai của quốc gia, bao gồm các thông tin không gian địa lý phạm vi khu phố và các dữ liệu như quyền sở hữu đất, tiện ích, dữ liệu nhân khẩu học tại khu vực.
Với một hệ thống cơ sở dữ liệu toàn diện, chính phủ Singapore và các đơn vị tư nhân đang khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này trong nhiều hoạt động khác nhau. Điển hình như ERA Realty Network (ERA) đã giới thiệu ứng dụng iERA cho phép nhân viên bán hàng xem các báo cáo xu hướng thị trường theo thời gian thực, giúp họ cung cấp thông tin về BĐS trong thời gian thực chính xác nhất đến khách hàng. Thingking Machines, một công ty tư vấn công nghệ dữ liệu hàng đầu, sử dụng mô hình máy học dựa trên các tính năng không gian địa lý có mã nguồn mở của URA, Openstreetmap để dự đoán giá BĐS ở Singapore với độ chính xác 87%.
Kinh nghiệm của Úc
Chính phủ Úc đã có nhiều chính sách liên quan đến thuế, kiểm soát dự án mới, nhà ở xã hội để có thể điều tiết và ổn định thị trường BĐS. Các thông tin giao dịch của BĐS ở Úc được các cơ quan quản lý về nhà ở và đất đai tổng hợp và hình thành cơ sở dữ liệu lớn BĐS chung của quốc gia và liên bang.
Hiển thị thông tin về BĐS trực quan hoá trên bản đồ của bang New South Wales, Úc.
Dữ liệu sơ cấp về BĐS nhà ở của Úc được hình thành từ ba nguồn chính. Thứ nhất, văn phòng quyền sở hữu đất đai (LTO) ở tất cả các tiểu bang và vùng lãnh thổ nhận dữ liệu về tất cả các giao dịch BĐS dựa trên ngày thanh toán và là nguồn dữ liệu giá BĐS chính tốt nhất. Thứ hai, Viện BĐS Úc (REIA) đã ước tính giá nhà và đơn giá trung bình ở hầu hết các thành phố thủ đô mỗi quý từ năm 1980 và cung cấp những ước tính này cho các thành viên và những người khác vì mục đích phi thương mại. Thứ ba, Ngân hàng khối thịnh vượng chung Úc (CBA) đã ước tính giá nhà trung bình dựa trên doanh số bán mà ngân hàng này cung cấp tài chính ở tất cả các thành phố thủ đô và phần còn lại của mỗi bang.
Nguồn dữ liệu thứ cấp quan trọng nhất về giá nhà là Cục Thống kê Úc (ABS). ABS đã công bố các chỉ số ước tính hàng quý về giá nhà cho tám thành phố thủ đô riêng biệt và kết hợp kể từ năm 1986. Tuy nhiên, ABS không công bố giá nhà thực tế hoặc bất kỳ thông tin giá nào cho các căn hộ.
Từ những năm 1900, Chính phủ Úc đã sử dụng hệ thống Torren để quản lý thông tin BĐS. Thông tin BĐS ở Úc sau này được số hoá và có thể dễ dàng cập nhật thông qua các cơ quan quản lý đất đai ở các tiểu bang. Các thông tin liên quan đến giấy tờ pháp lý, quy hoạch, các thủ tục liên quan đến giao dịch BĐS có thể được tìm thấy bằng số định danh của BĐS (property number).
Nguồn dữ liệu lớn về BĐS tại Úc đang được khai thác hiệu quả bao gồm các thông tin về pháp lý, quy hoạch của tài sản trên website miễn phí hoặc có phí tuỳ theo chất lượng thông tin cũng như chính sách của các bang. Chính quyền bang New South Wales và Victoria đã trực quan hoá các dữ liệu BĐS và được trình bày trực quan qua ứng dụng bản đồ với các thông tin chi tiết được tích hợp thành nhiều lớp quy hoạch khác nhau, bao gồm cả dữ liệu về giá, lịch sử giao dịch,
Trong lĩnh vực về thẩm định giá BĐS, mỗi bang của Úc có cơ quan thẩm định giá (Valuer general) cung cấp dịch vụ thẩm định giá tự động (có thu phí). Ở bang New South Wales, báo cáo thẩm định giá được truy cập miễn phí và với các thông tin về phương pháp thẩm định giá, nguồn dữ liệu được sử dụng. Các mục đích thẩm định giá liên quan đến nhà nước, tính thuế được hướng dẫn cụ thể và có thể ra báo cáo thẩm định giá.
Kết luận
Nhìn chung, các quốc gia phát triển như Úc và Singapore đều đã xây dựng được một hệ thống cơ sở dữ liệu về BĐS đồng bộ và cập nhật liên tục. Điều này tạo điều kiện cho việc khai thác các thông tin được diễn ra dễ dàng và hiệu quả, mang lại lợi ích vô cùng lớn ở cấp độ quản lý, nghiên cứu và kinh doanh. Sự thành công trong việc xây dựng và khai thác big data tại các quốc gia phát triển này là điều không ngạc nhiên, khi thị trường BĐS được hình thành rất sớm với định hướng phát triển quy hoạch rõ ràng và có sự đồng bộ giữa các cơ quan quản lý. Bên cạnh đó, trình độ phát triển cao trong lĩnh vực công nghệ thông tin giúp cho việc lưu trữ, xử lý, phân tích và khai thác nguồn dữ liệu được thực hiện dễ dàng và hiệu quả. Từ kinh nghiệm thực tế các nước cho thấy tính ứng dụng và khả thi của việc xây dựng dữ liệu giá quốc gia về BĐS khi áp dụng tại Việt Nam.
Nhóm tác giả – Trường Kinh tế, Luật và Quản lý Nhà nước UEH