AI nabízí širokou škálu nástrojů a technik, které mohou zásadně ovlivnit každou fázi odhadcovského procesu.
1. Automatizovaná rešerše a zpracování dat: Jednou z největších časových úspor přináší AI v oblasti shromažďování a analýzy dat. AI systémy dokáží efektivně prohledávat a parsovat obrovské objemy nestrukturovaných dat z různých zdrojů, jako jsou:
Realitní inzerce: Automatické extrahování klíčových informací (lokalita, typ nemovitosti, rozloha, cena, vybavení, počet pokojů, stáří nemovitosti, energetická náročnost budovy) z online portálů, novin a databází. Namísto manuálního pročítání stovek inzerátů AI identifikuje a strukturalizuje relevantní data.
Katastrální výpisy a data z veřejných rejstříků: Rychlá extrakce informací o vlastnictví, věcných břemenech, zástavních právech a historických změnách.
Zpravodajství a socioekonomické ukazatele: Analýza zpráv o plánované výstavbě, infrastrukturních projektech, demografických změnách, ekonomickém vývoji regionu a dalších faktorech, které mohou ovlivnit hodnotu nemovitosti.
2. Pokročilá analýza externích dokumentů: AI je neocenitelným pomocníkem při zpracování komplexních právních a technických dokumentů:
Kupní smlouvy: AI dokáže automaticky identifikovat a extrahovat klíčové údaje, jako jsou kupní cena, datum prodeje, smluvní strany, přesný popis nemovitosti, nabývací tituly, podmínky převodu a případná specifická ujednání (např. věcná břemena, právo stavby). To umožňuje rychlé porovnání s tržními daty a efektivní identifikaci relevantních srovnávacích prodejů.
Územní plány a stavební předpisy: Analýza územních plánů, regulačních plánů a místních stavebních vyhlášek. AI dokáže rychle identifikovat klíčové informace o funkčním využití pozemku (např. plocha bydlení, komerční zóna, zeleň), stavebních omezeních (např. výšková regulace, koeficient zastavěnosti, minimální odstupy), ochranných pásmech (např. památková ochrana, hygienické limity) a dalších faktorech ovlivňujících potenciál a hodnotu nemovitosti.
Technická dokumentace: Zpracování půdorysů, plánů sítí, revizních zpráv a posudků pro identifikaci klíčových parametrů nemovitosti (např. dispozice, typ konstrukce, stáří rozvodů, energetická náročnost).
3. Prediktivní analýza a optimalizace modelů:
Predikce tržních trendů: AI dokáže analyzovat historická i aktuální tržní data, identifikovat sezónní výkyvy, cyklické trendy a predikovat budoucí vývoj cen v konkrétních lokalitách a segmentech trhu. To odhadci umožňuje předkládat relevantnější a časově přesnější odhady.
Optimalizace oceňovacích modelů: Strojové učení (Machine Learning) umožňuje neustálé zlepšování oceňovacích modelů. AI může analyzovat výsledky minulých odhadů a jejich porovnáním se skutečnými prodejními cenami identifikovat faktory s největším vlivem na hodnotu a dynamicky upravovat jejich váhy v modelech. Může tak odhalit i skryté korelace, které by lidské oko přehlédlo.
4. Generování a strukturování textů:
Komentáře k odhadům: AI může na základě extrahovaných dat a vstupních kritérií generovat návrhy standardizovaných formulací, popisů nemovitostí, vysvětlení použitých metodik nebo shrnutí klíčových zjištění. To šetří čas a zajišťuje konzistenci a úplnost odhadů. Odhadce pak pouze provede finální revizi a případné úpravy.
Popisy nemovitostí pro marketing: Pro případy, kdy je odhad spojen s prodejem, může AI generovat atraktivní a přesné popisy nemovitostí pro realitní portály.
Při využívání AI, zejména velkých jazykových modelů (LLM), je klíčovým pojmem token.
Co je token? Token je základní jednotka, na kterou AI model rozděluje text pro zpracování. Může to být slovo, část slova, interpunkční znaménko nebo i mezera. Pro češtinu platí, že 1 token odpovídá zhruba 4 znakům.
Množství tokenů při zpracování dokumentů: Rozsah a složitost dokumentu přímo ovlivňují počet potřebných tokenů a tím i náklady na zpracování.
Typická kupní smlouva (5 normostran, cca 10 000 znaků): Vyžaduje zhruba 2 500 tokenů.
Komplexní územní plán (50+ stran): Může vyžadovat desítky tisíc tokenů, v závislosti na detailnosti a obsahu.
Analýza stovek inzerátů: Zde se počítají stovky tisíc až miliony tokenů, jelikož AI musí zpracovat text každého inzerátu, byť by šlo o extrakci jen několika klíčových informací.
Cena za využívání AI v závislosti na tokenech: Poskytovatelé AI služeb (např. OpenAI, Google AI) si obvykle účtují poplatky na základě počtu zpracovaných tokenů. Ceny se liší v závislosti na konkrétním modelu (např. GPT-4 je dražší než GPT-3.5), jeho výkonu a dostupnosti. Existují obvykle dva typy poplatků:
Input tokens (vstupní tokeny): Cena za tokeny, které jsou do modelu zaslány ke zpracování (např. samotný text dokumentu).
Output tokens (výstupní tokeny): Cena za tokeny, které model vygeneruje jako odpověď (např. extrahované informace, souhrny, komentáře). Ceny se typicky pohybují v řádu jednotek až desítek dolarů za milion tokenů, přičemž výkonnější modely jsou dražší. Pro profesionální využití, kde se zpracovávají obrovské objemy dat, se tak mohou měsíční náklady pohybovat od desítek po stovky i tisíce dolarů v závislosti na rozsahu a intenzitě využití. Je proto klíčové optimalizovat dotazy a extrakce tak, aby se minimalizoval zbytečný počet tokenů.
Optimalizace nákladů a "prompty" pro efektivitu: S rostoucí zkušeností a hlubším pochopením fungování AI se v praxi odhadcovských kanceláří časem ustálí tzv. "prompty". Prompt je specifický textový vstup, který uživatel poskytne AI modelu, aby jasně a precizně formuloval požadovaný úkol nebo otázku. Efektivně navržené prompty jsou klíčové pro optimalizaci spotřeby tokenů a dosažení co nejlepších výsledků.
Příklady optimalizovaných promptů: Namísto obecného dotazu typu "Shrň mi tuto smlouvu" se odhadce naučí formulovat specifické prompty jako: "Z následující kupní smlouvy extrahuj: kupní cenu (pouze číslo), datum uzavření smlouvy (formát DD.MM.RRRR), přesnou adresu nemovitosti a jména prodávajícího a kupujícího."
Význam pro úsporu tokenů: Precizní prompty minimalizují redundanci a navádí AI přímo k požadovaným informacím, čímž se snižuje množství jak vstupních (prompt je kratší a cílenější), tak především výstupních tokenů (AI generuje pouze relevantní data, nikoli rozsáhlý text). To vede k významným finančním úsporám a zároveň k rychlejšímu a přesnějšímu zpracování úkolů. Vývoj interní knihovny ověřených a optimalizovaných promptů se tak stane standardní součástí odhadcovské praxe.
Pro maximální efektivitu a využití plného potenciálu AI je klíčová její plynulá integrace do stávajících odhadových systémů a pracovních postupů. Tato integrace může probíhat na několika úrovních:
1. Hlasové zadávání a automatické vyplňování dat: Jedním z nejvíce časově úsporných a praktických aplikací je integrace hlasového ovládání s AI pro vyplňování zadávacích formulářů. V průběhu prohlídky nemovitosti může odhadce jednoduše hlasově diktovat zjištěné parametry (např. "rozloha pozemku 850 metrů čtverečních", "stavba z roku 1985", "tři pokoje plus kuchyně", "stav objektu dobrý, rekonstrukce koupelny před pěti lety"). AI technologie pro rozpoznávání řeči (Speech-to-Text) tyto hlasové poznámky okamžitě přepíše do textu a následně je inteligentně analyzuje a automaticky doplní do příslušných polí v zadávacím formuláři v odhadovacím softwaru (např. INEM). Tím odpadá časově náročné ruční přepisování naměřených a zjištěných údajů, což výrazně zrychluje a zefektivňuje terénní práci odhadce.
2. Preciznější předvýběr nemovitostí ke srovnání a role rádce: AI má díky svým pokročilým analytickým schopnostem mnohem hlubší porozumění pro komplexnější data, než jsou jen rigidní číselné parametry. Dokáže analyzovat nejen standardní údaje z inzertních záznamů (např. rozloha, počet pokojů, lokalita), ale i kontextuální informace z textových popisů (např. "slunný byt s výhledem", "klidná lokalita v zeleni", "potřebuje rekonstrukci", "luxusní provedení"). Díky tomu může AI provést preciznější a relevantnější předvýběr srovnávacích nemovitostí z rozsáhlé databáze prodejů.
Identifikace skrytých vazeb: AI může rozpoznat, že například určitý typ vytápění nebo specifická kvalita provedení (např. dřevěná okna vs. plastová) má výraznější vliv na cenu, než by se zdálo z pouhých čísel.
Upozornění na výrazné odlišnosti: Systém může aktivně upozornit odhadce na výrazné odlišnosti mezi srovnávanými nemovitostmi a oceňovanou nemovitostí, které by mohly ovlivnit cenu (např. "vybraná srovnávací nemovitost má novou střešní krytinu, oceňovaná nikoliv", nebo "tato nemovitost je v záplavové zóně").
Působení v roli inteligentního rádce: AI tak funguje nejen jako datový analytik, ale i jako inteligentní rádce, který navrhuje nejvhodnější srovnávací data, doporučuje úpravy a pomáhá odhadci vyvarovat se potenciálních chyb nebo opomenutí důležitých faktorů.
3. API rozhraní a specializované platformy:
Většina AI modelů nabízí API (Application Programming Interface), které umožňuje programové propojení s vlastními interními systémy odhadce nebo softwaru. To umožňuje automatizaci procesů, kdy AI zpracovává data na pozadí a výsledky se přímo promítají do odhadcovského programu.
Vznikají i specializované AI platformy pro nemovitostní sektor, které nabízejí předpřipravené nástroje a modely pro odhadce, často s intuitivním uživatelským rozhraním.
AI systémy mohou být integrovány do databází dokumentů a umožnit sémantické vyhledávání, kdy uživatel zadá dotaz přirozeným jazykem (např. "najdi všechny kupní smlouvy na byty 3+kk v Brně-Žabovřeskách z posledních 6 měsíců s cenou nad 8 milionů Kč") a AI mu vrátí relevantní dokumenty a extrahované informace.
4. Automatizace workflow: AI může být součástí komplexního automatizovaného workflow, které zahrnuje nahrání dokumentů, jejich zpracování AI, extrakci dat, porovnání s tržními daty a generování části odhadu. Odhadce pak plní roli supervizora a finalizuje výstup.
V naší praxi jsme nedávno provedli demonstraci, která jasně ukázala transformační potenciál AI v odhadcovské činnosti. Čelili jsme výzvě analyzovat obrovské množství PDF dokumentů, které obsahovaly nespočet kupních smluv, katastrálních výpisů, energetických štítků a dalších relevantních dokumentů. Tyto dokumenty byly často naskenované, nejednotné ve formátu, struktuře a kvalitě, což by při manuálním zpracování představovalo obrovskou, neúnosnou časovou zátěž.
Naším cílem bylo z těchto nestrukturovaných dat vypreparovat klíčové informace pro potřeby komparativní metody odhadu. Využili jsme pokročilý AI model (konkrétně kombinaci optického rozpoznávání znaků - OCR a velkého jazykového modelu) k tomu, aby nám z těchto PDF souborů vytáhl následující údaje:
Kupní ceny: AI dokázala spolehlivě identifikovat a extrahovat konečné kupní ceny nemovitostí z jednotlivých smluv, i když byly uvedeny v různých formách (čísly, slovy) a na různých místech v dokumentu. AI byla schopna rozlišit mezi zálohou, kupní cenou a dalšími finančními údaji.
Datum prodeje: S vysokou přesností AI určila datum, kdy k prodeji došlo, což je klíčové pro časové srovnání a následné úpravy hodnoty v rámci odhadu.
Identifikace nemovitosti: AI analyzovala popis nemovitosti a extrahovala relevantní detaily, jako je adresa, číslo popisné/evidenční, parcelní číslo, číslo jednotky, typ budovy (byt, dům, pozemek), rozloha pozemku/užitná plocha. Byla také schopna rozpoznat specifika jako spoluvlastnické podíly nebo příslušnost k pozemkům.
Další relevantní informace: V závislosti na dokumentu AI dokázala extrahovat i informace o věcných břemenech, omezeních vlastnického práva, způsobu využití, či případné energetické náročnosti budovy z energetických štítků.
Výsledky byly ohromující. AI dokázala zpracovat tisíce dokumentů v řádu hodin, nikoliv týdnů či měsíců, které by si vyžádalo manuální zpracování. Získali jsme strukturovaná data ve formátu tabulky, která nám posloužila jako neocenitelný základ pro detailní analýzu trhu, určení srovnávacích prodejů a aplikaci porovnávací metody odhadu s výrazně vyšší mírou spolehlivosti a komplexnosti.
Potřebuji vypracovat znalecký posudekPoptejte cenovou nabídku znaleckého posudku
AI není pro odhadcovskou činnost hrozbou, ale spíše strategickým partnerem a katalyzátorem inovací. Její schopnost zpracovávat obrovské objemy dat, identifikovat skryté vzorce, automatizovat rutinní úkoly a generovat podklady pro rozhodování posouvá odhadcovskou praxi na zcela novou úroveň. Odhadci se tak mohou více soustředit na expertní úsudek, kritickou analýzu, interpretaci složitých dat a budování vztahů s klienty, zatímco repetitivní a časově náročné úkoly převezme umělá inteligence. Integrace AI do oceňování nemovitostí je tak přirozeným a nezbytným krokem směrem k modernější, efektivnější a přesnější budoucnosti v této dynamické oblasti.