Mỗi ngành công nghiệp đều tự nhận mình là "được hỗ trợ bởi AI," và ngành bất động sản cũng không phải là ngoại lệ. Từ việc đánh giá tự động đến chatbot thông minh, lời hứa nghe có vẻ không thể cưỡng lại: cung cấp cho một cỗ máy đủ dữ liệu, và nó sẽ dự đoán giá bất động sản với độ chính xác cao.
Nhưng đây là sự thật mà hầu hết mọi người không dám nói ra—ngay cả với những GPU tốt nhất, nhà khoa học dữ liệu, và thuật toán, AI không thể dự đoán chính xác giá bất động sản, đặc biệt là trong những thị trường động như Dubai. Hãy cùng khám phá lý do tại sao.
1. Vấn Đề Xác Thực: Quá Khứ Không Theo Quy Tắc
Bạn không thể kiểm tra một mô hình trên một tương lai chưa xảy ra. Cách giải quyết thông thường—kiểm tra lại trên dữ liệu lịch sử thất bại trong bất động sản.
Khác với thị trường chứng khoán, thị trường bất động sản là không tĩnh: các quy tắc liên tục thay đổi. Sự thay đổi chính sách của chính phủ, sự gia tăng di cư, hoặc cú sốc toàn cầu có nghĩa là một mô hình được đào tạo trên dữ liệu từ 2015–2019 sẽ vô dụng vào năm 2020.
Vấn đề không chỉ là vòng phản hồi chậm; mà là quá khứ không phải là hướng dẫn đáng tin cậy cho tương lai. Triển khai một mô hình như vậy giống như lái xe về phía trước trong khi nhìn vào gương chiếu hậu.
2. Cú Sốc Cung Không Thể Dự Đoán: Ví Dụ Năm 2024
Xem xét các dự án bất động sản chưa hoàn thành của Dubai. Năm 2023, thị trường đã chứng kiến 89,290 đơn vị mới được ra mắt. Bất kỳ ai đào tạo một mô hình dự đoán trên dữ liệu lịch sử vào thời điểm đó sẽ không có cơ sở nào để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Năm 2024, các dự án mới tăng vọt lên 167,588 đơn vị, tăng 88% trong một năm.
Một số người có thể lập luận rằng các dự án không bằng việc hoàn thành, nhiều đơn vị chưa hoàn thành sẽ không được bàn giao trong 3–5 năm. Đúng. Nhưng điều đó hoàn toàn bỏ qua vấn đề. Vấn đề không phải là dự đoán thời gian bàn giao; mà là dự đoán hành vi của nhà phát triển và tâm lý thị trường. Không có thuật toán nào có thể dự đoán được sự gia tăng này vì nó được thúc đẩy bởi sự tự tin của nhà phát triển, các thay đổi quy định và dòng vốn—tất cả đều không theo các mẫu lịch sử.
Các động lực phía cung ở Dubai đi ngược lại với việc suy diễn lịch sử.
3. Ngay Cả Những Gã Khổng Lồ Cũng Thất Bại: Bài Học Từ Zillow và Opendoor
Các nhà lãnh đạo toàn cầu như Zillow và Opendoor đã chi hàng trăm triệu để xây dựng các công cụ dự đoán giá. Họ có dữ liệu khổng lồ, tài năng xuất sắc và vốn sâu rộng.
Kết quả? Hàng tỷ đô la thua lỗ. Zillow đã đóng cửa đơn vị mua nhà "Zestimate" sau nhiều lần định giá sai.
Các nhà phê bình có thể nói rằng sự thất bại của Zillow liên quan đến iBuying (thực sự mua nhà), không chỉ là dự đoán. Nhưng sự phân biệt đó củng cố lập luận: ngay cả khi có hàng tỷ đô la trên bàn và mọi động lực để có được dự đoán đúng, họ vẫn không thể. Nếu các công ty có mối liên hệ trực tiếp thất bại trong định giá (định giá một ngôi nhà hiện tại) trong các thị trường minh bạch, trưởng thành, thì ai có thể dự đoán dự báo (định giá một ngôi nhà vào năm sau) trong một thị trường chuyển động nhanh như Dubai?
4. Yếu Tố Con Người: Vấn Đề Hộp Đen
Ngay cả những thuật toán tinh vi nhất, như XGBoost, Gradient Boosting Machines, Random Forests, cũng phụ thuộc vào các giả định của con người về cung, lãi suất và nhu cầu. Nếu các giả định đó sai, đầu ra sẽ sụp đổ.
Nhưng AI mang đến một rủi ro sâu sắc hơn: hộp đen.
Các mô hình có thể học được những mối tương quan giả, ẩn giấu logic sai lầm của chúng khỏi chính những người tạo ra chúng. AI không thấy thực tế; nó thấy các mẫu thống kê. Nó không phải là một quả cầu pha lê, mà là một tấm gương phản ánh những thiên kiến và điểm mù của dữ liệu và những người tạo ra nó.
5. Thiếu Chi Tiết Nhân Khẩu Học
Dự đoán hiệu quả đòi hỏi những hiểu biết chi tiết về nhân khẩu học, phân phối tuổi tác, sở thích lối sống, mẫu hình tiêu dùng và cấu trúc hộ gia đình. Thiếu những đầu vào chi tiết này, các mô hình AI sẽ đánh mất những sắc thái quan trọng của thị trường.
Tại Dubai, dữ liệu nhân khẩu học như vậy thường bị phân mảnh hoặc không có sẵn. Các mô hình không thể phân biệt giữa nhu cầu của những chuyên gia trẻ đang tìm kiếm căn hộ studio với các gia đình đang tìm kiếm biệt thự, hoặc giữa người sử dụng cuối và nhà đầu tư. Sự mù quáng về nhân khẩu học này dẫn đến những dự đoán sai lầm một cách cơ bản.
6. Quy Tắc "Rác Vào, Rác Ra"
Không có mô hình nào vượt trội hơn dữ liệu của nó.
Tại Dubai, dữ liệu bị phân mảnh giữa các nhà phát triển, các dự án chưa hoàn thành, và các hồ sơ bán lại tư nhân. Thiếu sự thật xác thực, dữ liệu giao dịch thực tế, không phải giá yêu cầu, các mô hình bắt đầu phát hiện các mẫu trong tiếng ồn.
Kết quả là độ chính xác mà không có độ tin cậy: một con số được tính toán đến sáu chữ số thập phân mà chẳng có nghĩa gì cả.
7. Thiếu Hiểu Biết Về Thu Nhập và Khả Năng Mua Sắm
Thị trường bất động sản Dubai thiếu dữ liệu chính thức, tập trung về mức thu nhập của người mua, tình trạng việc làm, và khả năng mua sắm tổng thể. Ngoài ra, không có sự theo dõi minh bạch về số lượng người mua nhà lần đầu, các khoản vay thế chấp bị vỡ nợ, tỷ lệ nhà đầu tư không cư trú, hay thậm chí là quốc tịch của người mua. Những thiếu sót này tạo ra những điểm mù đáng kể cho bất kỳ mô hình AI nào:
Các Chỉ Số Người Mua Lần Đầu Không Rõ Ràng
Người mua nhà lần đầu ảnh hưởng đến mẫu cầu khác so với các nhà đầu tư lặp lại hoặc có kinh nghiệm. Thiếu số liệu về bao nhiêu người đang tham gia vào thị trường, các thuật toán AI gặp khó khăn trong việc dự đoán hành vi của người mua một cách chính xác.
Không Có Sự Rõ Ràng Về Các Khoản Vỡ Nợ
Các khoản vỡ nợ có thể làm ngập thị trường bằng các tài sản bị tổn thương, ảnh hưởng đến giá cả. Tuy nhiên, sự thiếu hụt dữ liệu thế chấp vỡ nợ công khai có nghĩa là các dự đoán của AI có thể bỏ lỡ các áp lực giảm giá tiềm năng đối với giá trị bất động sản.
Nhà Đầu Tư Không Cư Trú Không Được Theo Dõi
Nhiều giao dịch bất động sản tại Dubai liên quan đến người mua quốc tế. Tuy nhiên, không có sự phân bổ chính thức về số lượng nhà đầu tư không cư trú mỗi năm, làm cho việc đánh giá sự biến động cầu bên ngoài trở nên khó khăn.
Dữ Liệu Quốc Tịch Người Mua Thiếu
Một hiểu lầm phổ biến: nhiều người giả định rằng Dubai công bố dữ liệu quốc tịch của người mua. Thực tế không phải vậy. Những gì tồn tại là dữ liệu quốc tịch của người thuê từ các hợp đồng cho thuê Ejari, một tập dữ liệu hoàn toàn khác. Các yếu tố văn hóa và quy định khác nhau theo quốc tịch, ảnh hưởng đến sở thích bất động sản. Thiếu các hồ sơ chính thức về quốc tịch người mua, bất kỳ phân khúc cầu nào hay mô hình nhân khẩu học nào đều không hoàn chỉnh về bản chất.
Không Có Cơ Sở Dữ Liệu Về Thu Nhập/Tình Trạng Việc Làm
Mức thu nhập và tỷ lệ việc làm, các chỉ số cốt lõi trong nhiều thị trường bất động sản, đơn giản là không có sẵn công khai ở Dubai, tạo ra thêm thách thức cho việc phân tích khả năng chi trả chính xác.
8. Bất Ngờ Về Sự Gián Đoạn Của AI
Có một sự mỉa mai sâu sắc ở đây: trong khi chúng ta tranh luận về khả năng của AI trong việc dự đoán giá bất động sản, chúng ta đang theo dõi xem các ứng dụng AI sẽ định hình thị trường việc làm như thế nào.
AI sẽ tạo ra việc làm mới hay thay thế những việc hiện có? Các nhà kinh tế bất đồng ý kiến, và kết quả vẫn chưa được xác định. Nhưng tại Dubai, một thành phố có nền kinh tế dịch vụ và lực lượng lao động lớn từ nước ngoài, rủi ro là rất lớn. Nếu AI thay thế một phần lớn của lực lượng lao động, cầu về bất động sản giá rẻ có thể thay đổi một cách mạnh mẽ. Nếu nó tạo ra các vai trò cao cấp mới, cầu về bất động sản cao cấp có thể tăng vọt.
Sự phụ thuộc vòng tròn này—nơi công nghệ mà chúng ta yêu cầu dự đoán thị trường có thể đồng thời định hình nó—tạo ra một biến số khác mà không mô hình hiện tại nào có thể tính đến. Đó không phải là sự chắc chắn; đó là một quân bài bất ngờ. Và quân bài bất ngờ, theo định nghĩa, sẽ phá vỡ các mô hình dự đoán.
9. Nghịch Lý Xác Thực: Tốc Độ Thấp, Rủi Ro Cao
Các giao dịch bất động sản có tốc độ vốn thấp một cách tự nhiên so với các thị trường tài chính. Một bất động sản có thể thay đổi chủ sở hữu một lần trong mỗi 5–10 năm, có nghĩa là vòng phản hồi được đo trong năm, không phải trong ngày.
Hãy xem xét một phép tương tự: các công ty phần mềm doanh nghiệp không nâng cấp lên phiên bản cơ sở dữ liệu Oracle mới cho đến khi phiên bản phát hành đã được chứng minh là ổn định trong môi trường sản xuất. Họ chờ đợi. Họ kiểm tra. Họ xác thực. Chi phí thất bại quá cao để tin tưởng vào một hệ thống chưa được chứng minh.
Một số có thể lập luận rằng xác thực phần mềm khác với dự đoán thị trường. Nhưng nguyên tắc cơ bản là giống nhau: các quyết định có rủi ro cao yêu cầu hồ sơ đã được chứng minh. Một sự cố cơ sở dữ liệu có thể tốn hàng triệu; một khoản đầu tư bất động sản sai có thể khiến một gia đình mất tất cả tài sản tích lũy của họ.
Vậy, chúng ta nên tiếp cận một mô hình AI lần đầu tiên đưa ra dự đoán về một loại tài sản mà việc xác thực mất nhiều năm như thế nào? Chúng ta không thể xác nhận xem dự đoán năm 2024 của một mô hình có chính xác hay không cho đến năm 2027 trở đi, thời điểm mà điều kiện thị trường đã thay đổi hoàn toàn.
Nghịch lý xác thực này cho chúng ta nhiều lý do hơn để nghi ngờ các dự đoán của AI hơn là để tin tưởng chúng. Chính hành động chờ đợi để xác thực đã đánh mất mục đích của việc dự đoán.
10. Lập Luận Thị Trường Trưởng Thành: Định Giá ≠ Dự Đoán
Các nhà phê bình có thể nói, "Nhưng ở Úc hoặc Mỹ, các dự đoán giá của AI khá chính xác."
Điều đó nhầm lẫn định giá (một cái gì đó có giá trị hôm nay) với dự báo (nó sẽ có giá trị như thế nào vào năm tới). Như ví dụ của Zillow đã chứng minh, ngay cả việc định giá quy mô lớn cũng rất khó khăn.
Các thị trường trưởng thành với nhiều thập kỷ dữ liệu chuẩn hóa cho phép các mô hình ổn định hơn, nhưng tâm lý, sự thay đổi chính sách và tâm lý của nhà đầu tư vẫn điều khiển giá—những lực lượng mà không một thuật toán nào có thể học hoặc dự đoán hoàn toàn.
11. Không Phải Tất Cả AI Đều Tuyệt Vọng, Chỉ Là Áp Dụng Sai
Để rõ ràng, AI đã mang lại giá trị trong nhiều lĩnh vực của bất động sản:
• Cải thiện hình ảnh và nhận diện nội dung
• Mô tả bất động sản tự động từ hình ảnh
• Tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên hiểu các truy vấn của con người
• Phân bổ khách hàng thông minh và theo dõi hiệu suất của đại lý
Những ứng dụng này làm cho bất động sản thông minh hơn, chứ không phải là tiên tri, và sự phân biệt đó là quan trọng.
12. Điều Gì Hoạt Động Tốt Hơn Dự Đoán
Tại DXBinteract, chúng tôi tin rằng con đường thông minh hơn không phải là dự đoán tương lai, mà là hiểu hiện tại với độ rõ nét vô song.
Khung Thông Tin Thị Trường của chúng tôi tập trung vào:
• Phân tích giao dịch theo thời gian thực
• Các tín hiệu giảm lợi suất
• Phân kỳ giá thuê
• Số ngày trên thị trường (DOM)
• Các chỉ số yếu điểm đấu giá
Những điều này không dự đoán giá cả. Chúng tiết lộ sức mạnh và hướng đi của thị trường, giúp các nhà đầu tư hành động dựa trên bằng chứng, không phải suy đoán.
13. Lợi Thế Của Nhà Đầu Tư Trung Thực
Trong khi những người khác theo đuổi những giấc mơ dự đoán, các nhà đầu tư thành công vẫn giữ vững trong những nguyên tắc không bao giờ thay đổi:
• Đất đai là hữu hạn.
• Dân số đang tăng lên.
• Cung cấp mất thời gian để điều chỉnh.
Hiểu những điều không đổi này, không ủy thác sự phán xét cho một hộp đen, tách biệt nhà đầu tư chiến lược khỏi nhà đầu tư đầu cơ.
Suy Nghĩ Cuối Cùng
AI đang chuyển mình trong ngành bất động sản, nhưng không như những người tiên tri đã hứa hẹn. Sức mạnh thực sự của nó nằm ở hiệu quả, sự minh bạch và sự hiểu biết, không phải là sự tiên đoán.
Tại DXBinteract, chúng tôi không bán những dự đoán. Chúng tôi xây dựng sự hiểu biết.
Chúng tôi trao quyền cho các nhà đầu tư với sự rõ ràng, sự thật và sự tự tin dựa trên dữ liệu.
Thông minh thực sự không phải là nhân tạo—nó được bộc lộ.