Academic Journal

APPLICATION OF DIGITAL METHODS AT THE STAGES OF ANALYSING THE USE OF REAL ESTATE OBJECTS

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: APPLICATION OF DIGITAL METHODS AT THE STAGES OF ANALYSING THE USE OF REAL ESTATE OBJECTS
Πηγή: Экономика и предпринимательство. :1149-1152
Στοιχεία εκδότη: INTERECONOM Publishing, 2023.
Έτος έκδοσης: 2023
Θεματικοί όροι: analysis, real estate, best best best use (BEST), оценщик, лучшее наиболее эффективное использование (ЛНЭИ), appraiser, value, цифровые методы, анализ, оценка, недвижимость, valuation, стоимость, digital methods
Περιγραφή: Применение цифровых методов на этапах анализа использования объектов недвижимости становится всё более распространенным и востребованным в современной индустрии недвижимости. Их использование позволяет сократить трудозатраты и время, улучшить точность и объективность оценки, а также обеспечить более полную и надежную информацию о рыночной стоимости и конкурентоспособности объекта. В данной статье рассматриваются цифровые методы, такие как географические информационные системы (ГИС), интеллектуальные ГИС (ИГИС), публичная кадастровая карта (ПКК) и искусственный интеллект (ИИ), их возможности и преимущества на различных этапах анализа использования объектов недвижимости. На начальных этапах анализа, ГИС позволяют осуществлять географическую привязку объектов недвижимости и анализировать окружающую инфраструктуру, транспортную доступность, расположение вблизи объектов социальной инфраструктуры и других факторов, влияющих на использование данного объекта. ИГИС, в свою очередь, предоставляет более широкий спектр возможностей для анализа и использования геоданных. За счет использования искусственного интеллекта, ИГИС обеспечивает автоматический анализ больших объемов данных, проведение сравнительного анализа с другими объектами недвижимости и постановку прогнозов трендов на рынке. Данное исследование позволит оценщикам и специалистам в области недвижимости использовать современные цифровые методы для эффективного анализа и принятия взвешенных решений относительно использования объектов недвижимости. Комбинированное использование этих цифровых методов позволяет экспертам в области оценки недвижимости проводить более глубокий и объективный анализ использования объекта, что способствует принятию правильных решений относительно его использования и определению рыночной стоимости. The use of digital methods at the stages of analysing the use of real estate objects is becoming more and more widespread and in demand in the modern real estate industry. Their use allows to reduce labour and time, improve the accuracy and objectivity of the valuation, and provide more complete and reliable information on the market value and competitiveness of the property. This article discusses digital methods such as Geographic Information Systems (GIS), Intelligent GIS (IGIS), Public Cadastral Map (PCM) and Artificial Intelligence (AI), their capabilities and advantages at different stages of analysing the use of real estate objects. At the initial stages of analysis, GIS allows to geo-reference real estate objects and analyse the surrounding infrastructure, transport accessibility, location near social infrastructure and other factors affecting the use of the object. GIS, on the other hand, provides a wider range of possibilities for analysing and using geodata. Through the use of artificial intelligence, IGIS provides automatic analysis of large volumes of data, comparative analysis with other properties and forecasts of market trends. This research will enable valuers and real estate professionals to use modern digital methods to effectively analyse and make informed decisions regarding the use of real estate assets. The combined use of these digital methods allows property valuation experts to conduct a deeper and more objective analysis of a property's use, which helps to make sound decisions regarding its use and determine its market value.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
ISSN: 1999-2300
DOI: 10.34925/eip.2023.160.11.219
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........003ece50470625b0f437a9aaba803bdd
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
Περιγραφή
ISSN:19992300
DOI:10.34925/eip.2023.160.11.219