一种AIAVM商业自动评估方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及自动评估技术领域，尤其涉及一种AIAVM商业自动估价方法和系统，通过调取房子所在位置以及周边电子地图构建房子周围环境信息，包括绿化率、公园、交通、学校、超市、医院、便利店等，筛选出所在小区硬件设施，结合大数据分析找出同一小区和附近小区的平均房价和同楼层之间的价格差异比，根据房子的户型以及装修风格和装修建材以及居住年限进行综合评分，预估房子的价值，本发明专利技术通过结合大数据以及综合评分对欲出售的房子进行预估价，为售房者以及买房者对所出售的房子价值进行提供参考，减少买卖双方的经济损失。减少买卖双方的经济损失。减少买卖双方的经济损失。

【技术实现步骤摘要】
一种AIAVM商业自动评估方法和系统


[0001]本专利技术属于自动评估
，尤其涉及到一种AIAVM商业自动估价方法和系统。

技术介绍

[0002]AIAVM，俗称人工智能自动估价模型，是通过大数据比对以及周边环境以及以往同期成交量分析得出的最新估值方式方法， 随着全球疫情的客观影响，全球整体经济放缓，越来越多的房贷一族因为经济收入问题不能及时还清房贷，而将房屋转卖成为二手房，而买卖双方由于没有完整的预估平台以及方法，会使用剩余法、市场比较法以及收益还原法三种方法进行房子的预估，得出来的数据不准确、误差较大、不够严谨，尤其是对于一些经过精装修后的房屋，由于户型、装修风格以及使用建材的不同，无法准确估值。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的问题是现有的二手房交易中没有完整的预估平台以及方法能够精确得出二手房屋的具体价格。
[0004]为解决上述问题，本专利技术提供一种AIAVM商业自动估价方法，包括以下步骤:查找房子所在的地理位置、周边和本地区的电子地图；根据所述电子地图获取所述房子所在小区的外部因素，根据大数据获取本小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层，获取所述房子本体的信息；分析所述房子所在小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层的价格差异，找到价格差异原因；根据所述房子的地理位置、所述房子的外部因素、房子的本体的信息等进行综合评价，给出所述房子总体平均分；通过所述房子的总体平均分乘以本区域内现房成交价的平均价得出所述房子的每平方售价，再根据所述房子的面积最终得出房屋整体售价。
[0005]可选的，所述房子本体的信息包括：所述房子的购买年限、所述房子的面积大小、所述房子的具体户型、所述房子的整体朝向和光照时间、房子内部装修程度以及所使用的建材品牌。
[0006]可选的，所述房子的电子地图包括所述房子所在小区的整体图、所述房子的周围小区、周围小区的道路以及所述房子所在小区相对于整个地区的具体位置。
[0007]可选的，所述房子所在小区的绿化率、消防设施、防汛设施等硬件设施和配套的物业服务等软件设施，所述房子周围的交通、学校、医院、商超、公园以及空气质量等。
[0008]可选的，所述价格差异原因包括:所述房子所在单元、所述房子所在楼层，以及楼层布局和单元布局。
[0009]可选的，所述综合评价包括所述房子的地理位置、所述房子所处位置的繁华程度、所述房子所在的楼层、所述房子的外部因素、所述房子的本体信息。
[0010]可选的，所述房子的每平方售价为结合大数据找到近期本小区和周围小区成交房
价和成交量，计算近期成交房价的平均值。
[0011]优选的，一种AIAVM商业自动估价的系统包括：查找单元，用于查找房子所在的位置、周边和本地区的电子地图。
[0012]获取单元，用于根据所述电子地图获取所述房子所在小区的周围环境信息和所在小区硬件设施；本小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层；所述房子的本体的信息。
[0013]分析单元，用于根据大数据找出房子所在的小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层的价格差进行对比找到价格差异原因。
[0014]评价单元，用于对所述房子的地理位置的繁华程度、周围环境信息、平均房价以及不同楼层之间的价格差、房子的本体等进行综合评分，得出房子的综合平均分。
[0015]计算单元，用于通过所述房子的综合平均得分乘以本区域内现房成交价的平均价得出所述房子的每平方售价，再根据所述房子的面积最终得出房屋整体售价。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果:通过AIAVM智能评估系统，先将房子所在的具体小区名称输入系统中，系统将具体的小区名称进行准确查找，并获取房子所在小区和周边以及本地区的电子地图信息。通过大数据获取房子所在小区的周围环境信息和所在小区的硬件设施；本小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层；所述房子的本体的信息。再通过分析找到小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层的价格差进行对比找到价格差异原因。再通过评价单元对所述房子的地理位置的繁华程度、周围环境信息、人均消费情况、平均房价以及不同楼层之间的价格差、房子的本体等进行综合评分，得出房子的综合平均分。最后经过计算单元经过房子的综合平均得分乘以本区域内现房成交价的平均价得出所述房子的每平方售价，再根据所述房子的面积最终得出房屋整体售价最后精确计算出房子的具体价值。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例的方法流程框图；图2为本专利技术的房子整体影响评价图；图3为本专利技术的房子本体的影响评价图；图4为本专利技术实施例的系统结构框图。
实施方式
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。
[0019]在本说明书的描述中，参考术语“实施例”、“一个实施例”和“一个实施方式”等的描述意指结合该实施例或实施方式描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本专利技术的至少一个实施例或示实施方式中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实施方式。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或实施方式以合适的方式结合。
[0020]下面将结合附图，对本专利技术实施例的技术方案进行描述和详细说明。
[0021]实施例1，如图1所示，一种AIAVM商业自动估价方法，包括：
S1、查找需要评估的房子所在位置以及周边电子地图，例如百度、高德等，建立专用的电子地图数据库，根据电子地图数据库中的房子的具体位置信息，判断房子所在区域的繁华程度以及周边繁华程度，以及房子的具体的位置相对于整个地区的位置。
[0022]S2、根据所述电子地图获取所述房子周围的环境信息，包括学校、医院、交通、地铁站口、商超，筛选出所在小区硬件设施和小区物业等软件服务，例如小区绿化率、物业以及公园等，以及通过大数据等获取近期在本小区或者附近小区买卖房子的信息，包括房子所在楼层、房子所在单元、房子的均价，以及房子的购买年限，内部的整体面积、户型等等S3、分析同楼层的房子在交易过程中的价格差，不同单元房子交易的价格差，找到价格差异原因，包括房子的整体朝向、房子所在楼层、单元格局、单元格局等。
[0023]S4、根据房子在本地区、本城市的具体地理位置和房子的周边（例如靠近一些主要商业区、经济区、工业区聚集区等对房子居住需求大的地区）、房子所处的地段的繁华程度和所述房子的外部因素、房子的本体的信息等进行综合评价，给出所述房子总体评价的平均分。
[0024]S5、通过综合平均得分乘以近期本区域内现房成交价的平均价得出所述房子的每平方售价再乘以房子的面积最终得出房屋整体售价。
[0025][0026]表1实施例2，如图2所示结合以上图表1为例，计算得到的评价方法为：分为五组评分，对地理位置进行评价最后得到地理位置的平均得(A1+A2+A3+A4+A5)/本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AIAVM商业自动估价方法，其特征在于，包括以下步骤:查找房子所在的地理位置、周边和本地区的电子地图；根据所述电子地图获取所述房子所在小区的外部因素，根据大数据获取本小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层，获取所述房子本体的信息；分析所述房子所在小区和附近小区近期成交的房子价格以及房子所处的楼层的价格差异，找到价格差异原因；根据所述房子的地理位置、所述房子的外部因素、房子的本体的信息等进行综合评价，给出所述房子总体平均分；通过所述房子的总体平均分乘以本区域内现房成交价的平均价得出所述房子的每平方售价，再根据所述房子的面积最终得出房屋整体售价。2.根据权利要求1所述的一种AIAVM商业自动估价方法，其特征在于，所述房子本体的信息包括：所述房子的购买年限、所述房子的面积大小、所述房子的具体户型、所述房子的整体朝向和光照时间、房子内部装修程度以及所使用的建材品牌。3.根据权利要求1所述的一种AIAVM商业自动估价的方法，其特征在于，所述房子的电子地图包括所述房子所在小区的整体图、所述房子的所述房子的周围小区、周围小区的道路以及所述房子所在小区相对于整个地区的具体位置。4.根据权利要求1所述的一种AIAVM商业自动估价方法，其特征在于，所述的外部因素包括：所述房子所在小区的绿化率、消防设施、防汛设施等硬件设施和配套的物业服务等软件设施，所述房子周围的交通、学校、医院、商超、公园以...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞中宏，胡艺，赵士民，
申请(专利权)人：深圳房讯通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：