Praktik Penilaian

Model Penilaian Otomatis (AVMs) dan Penilai Properti: Kolaborasi atau Konflik?

August 24, 2023

1232

Model Penilaian Otomatis (AVMs) dan Penilai Properti: Kolaborasi atau Konflik? Integrasi Kecerdasan Buatan (AI) dalam Model Penilaian Otomatis (Automated Valuation Models) membuka era baru dalam industri penilaian properti, memicu diskusi penting yang di antara para profesional, klien, dan regulator. Diskusi ini menimbulkan pertanyaan: Apakah AVMs akan menggantikan Penilai atau apakah AVMs akan bertindak sebagai alat yang malah meningkatkan kemampuan Penilai dalam hal meningkatkan akurasi, efisiensi, dan wawasan Penilai? Pertanyaan ini tidak hanya perihal kemajuan teknologi semata, namun juga mencakup aspek etika, kepercayaan, inovasi, dan profesionalisme Penilai itu sendiri.

Di tahun 2017, RICS (Royal Institute Chartered Surveyors) mempublikasikan paper dengan tema besar The Future of Valuations. Di sana dibahas mengenai gambaran prediksi penggunaan teknologi dalam proses penilaian, yang dapat dilihat pada gambar berikut ini:

Ada dua pendapat mengenai bagaimana pengaruh AVM kepada Penilai.

Opini 1: Integrasi AI dalam Model Penilaian Otomatis (AVMs) akan menggantikan Penilai

Opini 2: Integrasi AI dalam Model Penilaian Otomatis (AVMs) akan membantu Penilai

Sekarang mari kita diskusikan masing-masing Opini.

Opini 1: Integrasi AI ke AVMs akan Menggantikan Penilai

Argumen:

Efisiensi: AVM yang didukung AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat, memberikan penilaian dalam waktu yang sangat singkat yang mungkin bisa dilakukan oleh Penilai.
Efektivitas Biaya: Otomatisasi mengurangi biaya tenaga kerja, berpotensi membuat penilaian properti lebih terjangkau.
Konsistensi: Algoritme AI dapat memberikan hasil yang seragam di berbagai properti, menghilangkan bias atau variabilitas manusia.

Kekhawatiran/Concern:

Hilangnya Nuansa: Model otomatis kemungkinan tidak memiliki kemampuan untuk memahami aspek unik seperti aspek kualitatif suatu properti, sehingga menyebabkan penilaian dapat menjadi kurang akurat.
Kehilangan Pekerjaan: Jika sepenuhnya diotomatisasi, peran Penilai tentunya akan dapat berkurang, sehingga menyebabkan hilangnya pekerjaan dalam profesi Penilai.
Ketergantungan pada Kualitas Data: Keakuratan AVM yang disempurnakan dengan AI sangat bergantung pada kualitas dan kelengkapan data yang dimasukkan ke dalamnya.

Opini 2: Integrasi AI ke AVMs akan Membantu Penilai

Argumen:

AVMs dapat menjadi alat untuk Penilai: Daripada menggantikan penilai, AVM yang disempurnakan dengan AI dapat berfungsi sebagai alat yang canggih, yang dapat membantu dalam analisis dan interpretasi data yang kompleks.
Meningkatkan Akurasi: Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan analisis data, Penilai dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam, sehingga menghasilkan penilaian yang lebih tepat dan terinformasi.
Meluangkan Waktu untuk Keahlian: Otomatisasi tugas-tugas rutin memungkinkan Penilai untuk fokus pada aspek-aspek yang memerlukan penilaian manusia, intuisi, dan keahlian, seperti menganalisis tren pasar atau fitur properti unik.
Kustomisasi: Penilai dapat menyesuaikan algoritma AVM untuk properti atau pasar tertentu, dengan menggabungkan pengetahuan dan keahlian lokal.

Kekhawatiran/Concern:

Penilai mungkin perlu beradaptasi dan mempelajari keterampilan baru agar dapat memanfaatkan AVM yang disempurnakan dengan AI secara efektif.
Pertimbangan Etis: Memastikan bahwa algoritma AI transparan dan tidak memihak akan sangat penting untuk menjaga kepercayaan dan integritas dalam proses penilaian.

Dampak AVMs yang disempurnakan dengan AI di masa depan terhadap Penilai kemungkinan besar terletak di antara kedua pendapat tersebut, bergantung pada faktor-faktor seperti kemajuan teknologi, kerangka peraturan, dinamika pasar, kebutuhan spesifik klien dan yang terpenting kemauan profesional untuk beradaptasi dan mengintegrasikan alat-alat atau teknologi baru.

Sehingga, akan lebih baik apabila melihat hal tersebut tidak sebagai hitam dan putih, namun lebih memadukan kedua opini tersebut. Keputusannya bukan hanya tentang apakah AVM akan menggantikan penilai atau membantu mereka. Terdapat beragam kemungkinan di antara keduanya, dan penerapan yang berbeda dapat menimbulkan dampak yang berbeda-beda. Bisa dilihat bahwa:

AVM Menggantikan Penilai:

Perspektif ini menekankan efisiensi, konsistensi, dan pengurangan biaya. Namun, hal ini mungkin mengabaikan nuansa, konteks, dan penilaian manusia yang disampaikan oleh penilai profesional.

AVM yang Membantu Penilai:

Pandangan ini berfokus pada sinergi antara keahlian manusia dan alat yang digerakkan oleh AI. Perusahaan ini memandang teknologi sebagai suatu peningkatan, yang memungkinkan penilai memberikan wawasan yang lebih akurat dan berdasarkan data serta fokus pada aspek-aspek yang memerlukan intuisi dan pemahaman manusia.

Untuk itu, keseimbangan antara otomatisasi dan keahlian manusia tetap diperlukan, dimana pemanfaatan AI dan AVM untuk menangani tugas-tugas yang dapat diotomatisasi, sekaligus menjaga penilaian manusia untuk aspek penilaian yang lebih kompleks dan berbeda.