Софтуер за анализ и автоматизирани оценки на недвижими имоти

MPM Soft

Как става една първоначална оценка на жилищно имущество в повечето български банки?

Банката възлага екпертна оценка на оценител. 1

Прави се оглед. 2

Оценителя търси информация за оценката

Разходен (неприложим)

Приходна стойност от Imot.bg

Пазарни аналози от Imot.bg

3

... описва, принтира, подписва, сканира, складира ... 4

... което струва на клиента 100 лв и няколкоседмично чакане,а при нужда от преоценка, целият процес започва отново...

5

● Неточна и оскъдна информация за вземане на решение

● Бавен и трудоемък процес за изготвяне на доклад

● Преоценки най-често веднъж годишно

● Субективни решения и възможност за корупция

Какви са проблемите?

Как ще решим проблемите?

ПАРАМЕТРИ ДАННИ АНАЛИЗИ КРАЙНА ОЦЕНКА

адрес

инфраструктура

квадратура

обзавеждане

изложение

местоположение

ПАРАМЕТРИ ДАННИ АНАЛИЗИ КРАЙНА ОЦЕНКА

АНАЛИЗИПАРАМЕТРИ ДАННИ КРАЙНА ОЦЕНКА

СРЕДЕН СРОК ЗА ПРОДАЖБА

ЦЕНА НА ИМОТ

ПРИВЛЕКАТЕЛНОСТ НА

МЕСТОПОЛОЖЕНИЕТО

СХОДНИ ИМОТИ И ТЕХНИТЕ ЦЕНИ

АНАЛИЗИПАРАМЕТРИ ДАННИ КРАЙНА ОЦЕНКА

ОЦЕНКА

кредит

На каква цена купихте имота?

При сключване на договор за кредит се анкетира кредитополучатела за реалната цена на покупко пордажба.

По всяко време може да се направи преоценка без оглед

Защо това не е просто база от данни?

1. Статистически модели за прогнозиране

2. Алгоритъм изчисляващ привлекателност на региона

4. Най-пълната информация в България

Защо това не е просто база от данни?

3. Готова форма за анализ по трите метода на оценка

…

… 𝛽𝑘Пар+𝛽𝑘+1Пар2+… ln (Пар)𝛽𝑛

1. Статистически модели за прогнозиране

2. Алгоритъм изчисляващ привлекателност на региона

4. Най-пълната информация в България

- Използвайки координатите на имота и цена се определя точно регионът със сходни цени;- На база близката инфрастркутура се определя привлекателност на региона.

Защо това не е просто база от данни?

3. Готова форма за анализ по трите метода на оценка

1. Статистически модели за прогнозиране

2. Алгоритъм изчисляващ привлекателност на региона

3. Готова форма за анализ по трите метода на оценка

4. Най-пълната информация в България

Защо това не е просто база от данни?

1. Статистически модели за прогнозиране

2. Алгоритъм изчисляващ привлекателност на региона

4. Най-пълната информация в България

Защо това не е просто база от данни?

3. Готова форма за анализ по трите метода на оценка

Какво сме постигнали на текущия етап?

1. Демо на база от данни

2. Алгоритъм за изчисляване на привлекателност на имот

3. Алгоритъм за извличане на координати от адрес

4. Модел за прогнозиране на цена

Какво сме постигнали на текущия етап?

2. Алгоритъм за изчисляване на привлекателност на имот

3. Алгоритъм за извличане на координати от адрес

4. Модел за прогнозиране на цена

Какво сме постигнали на текущия етап?

1. Демо на база от данни

2. Алгоритъм за изчисляване на привлекателност на имот

3. Алгоритъм за извличане на координати от адрес

4. Модел за прогнозиране на цена

Какво сме постигнали на текущия етап?

x

y

1. Демо на база от данни

2. Алгоритъм за изчисляване на привлекателност на имот

3. Алгоритъм за извличане на координати от адрес

4. Модел за прогнозиране на цена

Какво сме постигнали на текущия етап?

…

… 𝛽𝑘Пар+𝛽𝑘+1Пар2+… ln (Пар)𝛽𝑛

1. Демо на база от данни

Кои сме ние?

МАРИЯ- Докторант по информационни технологии и факир по програмиране с опит в областта на бизнес приложения.

МИРО- Докторант по информационни технологии и факир по програмиране с опит в областта на бизнес приложения.

ПЛАМЕН- 3 години банков опит, професионален опит в разработка на статистичекси модели и магистър по приложна математика.

Кои сме ние?