Real AI · Bostadsvärdering

Om våra bostadsvärderingar

Hur våra AI-baserade värderingar fungerar, när de är som mest träffsäkra, och hur du bäst tolkar resultatet.

Värderingarna bygger på data om sålda bostäder som samlas in från flera olika källor. Värdet räknas fram med en modell som baseras på artificiell intelligens. Hur bra värderingen blir beror på hur många jämförbara försäljningar det finns i närheten.

Den information som används är grundläggande saker som läge, storlek, antal rum och byggår. Det finns mycket som modellen inte tar hänsyn till — exempelvis skick, utsikt, balkong, takhöjd, planlösning, antal badrum, ljusinsläpp och läge i huset. För en mer anpassad värdering rekommenderar vi kontakt med en fastighetsmäklare.

Ibland är det svårt att värdera

Vissa bostäder är svårare att värdera än andra. Det gäller särskilt:

Värderingarna förändras

När modellen tränas om, vilket sker löpande, rör sig värderingarna något. Över längre tid är det främst prisutvecklingen i området som förändrar värdet. Värderingarna påverkas också av att liknande bostäder säljs.

Små rörelser på några procent behöver inte betyda så mycket. Är förändringen större kan det bero på att några grannar nyligen sålt sina bostäder till ett ovanligt högt eller lågt pris. Ibland gör vi också justeringar i modellen och lägger till mer information, vilket kan ge förändringar för vissa bostäder.

Hur ska jag tolka min värdering?

Se värderingen som en indikation. I genomsnitt, och för de flesta bostäder, är precisionen mycket god. Men det finns många skäl till att en statistisk värdering kan avvika från vad du faktiskt skulle få vid en försäljning. Därför rekommenderar vi alltid kontakt med en fastighetsmäklare om du vill känna dig säkrare på din bostads värde.

Hur fungerar värderingsmodellen?

Modellen tränas på ett stort antal tidigare försäljningar. Den aktuella bostaden jämförs med liknande bostäder som sålts, och dessa vägs samman till en uppskattning av marknadsvärdet. Alla historiska priser räknas dessutom om till dagens marknadsläge, så att även äldre försäljningar kan användas.

Till skillnad från enkla tumregler utgår modellen inte från att exempelvis större boyta alltid ger högre värde. I stället lär den sig mönster från verkliga försäljningar, vilket gör att samma egenskap kan påverka priset olika beroende på område och bostadstyp. Modellen fungerar bäst för vanliga bostäder med många jämförbara försäljningar, och är mer osäker för ovanliga eller unika objekt.

Ibland kan modellen ge oväntade resultat — exempelvis att en ökad boyta ger ett lägre pris. Det beror i så fall på att den ändrade boytan får modellen att jämföra med större bostäder som av någon anledning sålts till lägre priser, exempelvis på grund av sämre planlösning eller annan information som modellen inte har tillgång till.

Vill du veta mer om hur värderingen kan användas?

lee@realai.se