Reforma evaluarii imobiliare pentru auditorii financiari utilizand IA: o explorare aprofundata a metodelor actuale si a directiilor viitoare
Autor:
Silviu-Ionut BABTAN
JEL:
R30, C40, M40
DOI:
10.20869/AUDITF/2025/177/005
Cuvinte cheie:
inteligenta artificiala; evaluare imobiliara; audit; metode si tehnici automate de evaluare;
Abstract:
Inteligenta artificiala (IA, din eng. Artificial Intelligence) schimba evaluarea imobiliara cu abordari inovatoare. Acest articol examineaza mai multe metode de IA – Modele de Regresie, Arbori de Decizie, Random Forest, Retele Neuronale Artificiale (ANN, din eng. Artificial Neuronal Network) si XGBoost –, explorand aplicarea acestora pentru imbunatatirea acuratetei si eficientei evaluarii proprietatilor, cu implicatii pentru alte profesii conexe, precum auditul. Autorul incepe prin a investiga limitarile metodelor traditionale de evaluare, cum ar fi constrangerile determinate de date si subiectivitatea, si prezinta modul in care tehnicile de IA analizate, care sunt implementate in domeniul evaluarii proprietatilor ca metode automate de evaluare, abordeaza aceste provocari. Modelele de Regresie cuantifica atributele, Arborele de Decizie ofera perspective clare, Random Forest imbunatateste predictiile, Retelele Neuronale Artificiale creeaza relatii elaborate, iar XGBoost furnizeaza tehnici avansate de stimulare pentru performante mai ridicate. Subliniind ca IA este menita sa sprijine, nu sa inlocuiasca evaluatorii umani, lucrarea prezinta modul in care aceste metode pot imbunatati procesele de evaluare, pot furniza rapoarte de evaluare mai fiabile si pot reduce erorile, explorand in acelasi timp recomandari viitoare de cercetare si tendintele in evolutie in inteligenta artificiala pentru industria imobiliara si profesiile conexe.
Abstract(198KB)
Articol(592KB)