ចម្លើយសង្ខេបជាមុន
ប្រសិនបើលោកអ្នកកំពុងសួរថា តើត្រូវជឿលើការព្យាករណ៍តម្លៃអចលនទ្រព្យដោយ AI ដែរឬទេ ចម្លើយគឺ ៖ ជឿបានលើការប្រៀបធៀបតម្លៃបច្ចុប្បន្ន ប៉ុន្តែកុំជឿពេញលេញលើការព្យាករណ៍រយៈពេលវែង ៣-៥ ឆ្នាំ។ ការសិក្សា AGILE-GISS (Volume 7) ដែលចេញផ្សាយក្នុងខែមិថុនា ២០២៦ បង្ហាញថា ម៉ូដែល AI ដែលមានភាពត្រឹមត្រូវលើសពី ៩០% នៅពេលសាកល្បងលើទិន្នន័យអតីតកាល (in-sample) បែរជាធ្លាក់ចុះមកនៅត្រឹម ៦០-៧០% ឬទាបជាងនេះ នៅពេលសាកល្បងលើទិន្នន័យអនាគតពិតប្រាកដ។ នេះជាចំណុចសំខាន់ដែលអ្នកទិញផ្ទះខ្មែរនៅភូកេតគួរដឹងមុននឹងសម្រេចចិត្តផ្អែកលើលេខទាយអនាគតណាមួយ។
តើអ្វីជាបញ្ហាពិតប្រាកដនៃការសិក្សានេះ?
ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវនៃសាកលវិទ្យាល័យ TU Wien នៅទីក្រុងវីយែន បានពិនិត្យលម្អិតលើម៉ូដែល AI ដែលប្រើទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ (spatially-aware) សម្រាប់ព្យាករណ៍តម្លៃអចលនទ្រព្យ។ បញ្ហាមិនមែនស្ថិតនៅលើក្បួនដោះស្រាយ (algorithm) ខ្លួនឯងទេ ប៉ុន្តែស្ថិតនៅរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើតេស្ត ឬ 'validate' ម៉ូដែលទាំងនោះ។ ចំពោះអ្នកវិនិយោគអចលនទ្រព្យថៃ រួមទាំងអ្នកខ្មែរដែលកំពុងសិក្សាទីផ្សារភូកេត នេះមានផលប៉ះពាល់ផ្ទាល់ទៅលើលុយក្នុងហោប៉ៅ។
ការសិក្សានេះមានឈ្មោះថា 'When Today's Accuracy Fails Tomorrow' សរសេរដោយលោក Christopher Kmen, Gerhard Navratil និង Ioannis Giannopoulos ចេញផ្សាយក្នុងទស្សនាវដ្តី peer-reviewed ឈ្មោះ AGILE-GISS, Volume 7 កាលពីខែមិថុនា ២០២៦។ ការរកឃើញស្នូលរបស់ពួកគេគឺ ម៉ូដែល spatiotemporal ជួបបញ្ហា 'temporal validation bias' មានន័យថា ម៉ូដែលទាំងនោះនាំគ្នា 'លួចមើល' ទិន្នន័យអនាគតកំឡុងពេលហ្វឹកហាត់ (training) ដោយមិនដឹងខ្លួន ដែលធ្វើឲ្យលទ្ធផលមើលទៅត្រឹមត្រូវហួសហេតុ។
ម៉ូដែល AI មួយណាដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាងគេ?
ក្នុងចំណោមវិធីសាស្ត្រ AI ដែលបានសាកល្បង XGBoost និងម៉ូដែលបែប ensemble ត្រូវបានគេចាត់ទុកថាមានលទ្ធផលល្អបំផុត។ ទោះជាយ៉ាងណា អ្នកនិពន្ធនៃការសិក្សានេះបានសង្កត់ធ្ងន់ថា ដោយគ្មានការធ្វើតេស្តលើទិន្នន័យក្រៅសំណាក (out-of-sample) លើអនាគតពិត ម៉ូដែលទាំងនេះនៅតែមិនអាចទុកចិត្តបានពេញលេញឡើយ។
ឧបសគ្គមួយទៀតគឺកង្វះទិន្នន័យប្រតិបត្តិការគុណភាពខ្ពស់។ បញ្ហានេះកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរនៅប្រទេសថៃ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងទ្វីបអឺរ៉ុប ព្រោះកំណត់ត្រាប្រតិបត្តិការអចលនទ្រព្យនៅថៃមានតម្លាភាពទាបជាង។ លើសពីនេះ ការធ្វើតេស្តលើរយៈពេលខ្លី (១ ដល់ ៦ ខែ) បង្កើតនូវរូបភាព 'ត្រឹមត្រូវ' ក្លែងក្លាយ ដែលនៅពេលពង្រីកទៅដល់ ២-៥ ឆ្នាំ កំហុសក្នុងការព្យាករណ៍កើនឡើងជាច្រើនដង។
តើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅភូកេត និងបាងកកកំពុងប្រើ AI ដែរឬទេ?
ពិតជាប្រើមែន។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធំៗនៅបាងកកនិងភូកេត ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI សម្រាប់កំណត់តម្លៃលក់ និងវិភាគតម្រូវការទីផ្សារ។ ប៉ុន្តែគ្មានក្រុមហ៊ុនណាមួយពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើម៉ូដែលម៉ាស៊ីនសម្រាប់ធ្វើការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយឡើយ។
របាយការណ៍ស្រាវជ្រាវរបស់ Goldman Sachs ចេញនៅខែកក្កដា ២០២៦ បញ្ជាក់ថា AI កំពុងផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធការងារវិស័យអចលនទ្រព្យ មិនមែនដោយកាត់បន្ថយការងារនោះទេ ប៉ុន្តែដោយរៀបចំវាឡើងវិញ។ ភ្នាក់ងារនិងអ្នកវិនិយោគដែលទទួលយកឧបករណ៍ AI ទំនងជាទទួលបានចំណូលច្រើនជាងអ្នកដែលនៅប្រកាន់វិធីសាស្ត្រចាស់។
គួរបញ្ជាក់ថា នៅភូកេតតែម្នាក់ឯង មានការសាកសួរពិតប្រាកដចំនួន ៥៤,៦២៨ ត្រូវបានកត់ត្រារវាងខែធ្នូ ២០២៥ ដល់ខែឧសភា ២០២៦ ក្នុងនោះ ៧១% ជាការសាកសួរជួល និង ២៩% ជាការសាកសួរទិញ ដែលបង្ហាញថា ការវិភាគតម្រូវការតាមរយៈ AI កំពុងជះឥទ្ធិពលដល់ការសម្រេចចិត្តជាក់ស្តែងនៅក្នុងទីផ្សារដ៏ចាស់ទុំបំផុតតំបន់នេះ។
គន្លឹះជាជំហានៗសម្រាប់អ្នកវិនិយោគខ្មែរ
ប្រសិនបើលោកអ្នកចង់ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ដោយឆ្លាតវៃសម្រាប់វាយតម្លៃអចលនទ្រព្យថៃក្នុងឆ្នាំ ២០២៦ សូមអនុវត្តតាមលំដាប់ជាក់ស្តែងខាងក្រោម ៖
១. កំណត់ច្បាស់ថាតើត្រូវការវិភាគ AI ប្រភេទណា
មានកម្រិតបីយ៉ាង ៖ ការស្ទង់ទីផ្សារ (រកទីតាំងមានសក្តានុពល), ការវាយតម្លៃទ្រព្យសម្បត្តិឯកត្តជន (ការវិភាគប្រតិបត្តិការប្រៀបធៀប), និងការព្យាករណ៍ផលចំណេញ (yield forecasting)។ AI ធ្វើបានល្អសម្រាប់ពីរដំបូង ប៉ុន្តែសម្រាប់ដំបូន្មានទីបី វានៅមិនទាន់អាចទុកចិត្តបានទេ។
២. ត្រួតពិនិត្យឡើងវិញជាមួយទិន្នន័យបើកចំហ
វេទិកាដូចជា DDproperty និង Hipflat បោះពុម្ភសន្ទស្សន៍តម្លៃតាមតំបន់។ ប្រៀបធៀបលទ្ធផលដែល AI ផ្តល់ជូន ជាមួយនឹងចលនាតម្លៃពិតប្រាកដក្នុងរយៈពេល ៣ ឆ្នាំចុងក្រោយ។ បើគម្លាតលើសពី ១៥% កុំជឿលើម៉ូដែលនោះ។
៣. ទាមទារឲ្យមានការធ្វើតេស្តលើទិន្នន័យក្រៅសំណាក
ការសិក្សា AGILE-GISS ២០២៦ បញ្ជាក់ច្បាស់ថា ម៉ូដែលដែលបានតេស្តតែលើទិន្នន័យអតីតកាល (in-sample) មិនសមនឹងទទួលបានការទុកចិត្តរបស់លោកអ្នកឡើយ។ សូមសួរអ្នកដែលផ្តល់ការព្យាករណ៍ AI ថា តើម៉ូដែលនោះត្រូវបានតេស្តលើទិន្នន័យដែលវាមិនធ្លាប់ 'ឃើញ' កំឡុងពេលហ្វឹកហាត់ដែរឬទេ។
៤. ប្រមូលទិន្នន័យផ្តោតលើទីតាំងគោលដៅជាក់លាក់
ម៉ូដែល AI ធ្វើការបានប្រសើរជាងនៅតំបន់ដែលមានទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់។ សម្រាប់ភូកេត (Bang Tao, Laguna), បាងកក (Sukhumvit, Silom) និងផាតាយ៉ា (Wongamat) ទិន្នន័យមានលក្ខណៈគ្រប់គ្រាន់។ ចំណែកតំបន់ដែលមិនសូវមានទិន្នន័យលម្អិត ដូចជាក្រាប៊ី ឬកោះសាមុយ ម៉ូដែលទាំងនេះកាន់តែមិនត្រឹមត្រូវឃើញច្បាស់។
៥. កក់សំបុត្រយន្តហោះទៅមើលអចលនទ្រព្យផ្ទាល់ជាមុន
ការមើលអចលនទ្រព្យផ្ទាល់ភ្នែកនៅតែជាកត្តាមិនអាចជំនួសបានឡើយ។ AI អាចបង្ហាញលេខតួលេខ ប៉ុន្តែមិនអាចពណ៌នាគុណភាពសំណង់ ស្ថានភាពហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពិតប្រាកដ ឬអារម្មណ៍នៃសង្កាត់នោះបានទេ។
៦. ស្វែងរកអ្នកជំនាញក្នុងស្រុកសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យចុងក្រោយ
AI គ្រាន់តែជាតម្រងកម្រិតទីមួយ។ វាជួយកាត់បន្ថយជម្រើសពី ២០០ ទៅ ១០ ប៉ុណ្ណោះ។ ការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយត្រូវជាកម្មសិទ្ធិរបស់អ្នកដែលយល់ដឹងអំពីច្បាប់ក្នុងស្រុក ភាពជាទីទុកចិត្តរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងលក្ខណៈពិសេសនៃគម្រោងនីមួយៗ។
៧. ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យរៀងរាល់ ៣-៦ ខែម្តង
ទីផ្សារថៃមានចលនាលឿនណាស់។ ម៉ូដែលដែលហ្វឹកហាត់ដោយប្រើទិន្នន័យដើមឆ្នាំ ២០២៥ អាចខកខានគម្រោងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធថ្មីៗ ដូចជាការពង្រីកខ្សែរថភ្លើង BTS នៅបាងកក ឬការផ្លាស់ប្តូរគោលនយោបាយទិដ្ឋាការ។
មេរៀនចុងក្រោយសម្រាប់អ្នកវិនិយោគខ្មែរ
មេរៀនស្នូលពីការសិក្សា AGILE-GISS ២០២៦ គឺសាមញ្ញណាស់ ៖ AI ក្នុងវិស័យអចលនទ្រព្យ ជាឧបករណ៍វិភាគដ៏មានឥទ្ធិពល ប៉ុន្តែជាអ្នកទាយអនាគតដ៏ខ្សោយ។ សូមប្រើវាសម្រាប់អ្វីដែលវាធ្វើបានល្អ គឺដំណើរការទិន្នន័យធំៗ និងស្វែងរកលំនាំ រួចធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រដោយផ្អែកលើការវិភាគរបស់អ្នកជំនាញ ការយល់ដឹងអំពីទីផ្សារក្នុងស្រុក និងសុភវិនិច្ឆ័យធម្មតា។ ក្រុមអ្នកជំនាញនៃ អចលនទ្រព្យថៃ ត្រៀមខ្លួនជួយលោកអ្នកបញ្ចូលគ្នារវាងទិន្នន័យ AI និងបទពិសោធន៍ជាក់ស្តែងលើទីផ្សារភូកេត។
ប្រភព ៖ Thaiger