The essay deals with what previous research exists within real estate valuation with artificial intelligence as well as the traditional real estate valuation process. Furthermore, it explains how the traditional property valuation process works and then further research on property valuation with artificial intelligence. Consequently, a few behavioral economics theories and the technology acceptance model are explained. Overall, it is being investigated whether they can make the real estate valuation process for commercial real estate more reliable and objective with the help of artificial intelligence. The choice to only investigate commercial properties is based on the expectation that a delimitation to a smaller research area will result in more precise answers. Furthermore, five interviews have been conducted with respondents to contribute with in-depth knowledge of the subject in question. The information that the respondents have contributed supports and mainly agrees with the developed theory. Advantages that have been identified in the paper are that artificial intelligence contributes to making the valuation process more objective and reliable, which in turn opens up more time for property valuers to analyze the values presented. The respondents and their respective companies show a positive attitude and openness to working with AI. Artificial intelligence also means that valuers can take into account more value-influencing factors when making valuations. Something that should be taken into account in the respondents' answers is that there is a risk that the respondents are somewhat biased as AI is a technology that could potentially affect their work. The study mainly shows that the valuation process can become more efficient, objective and reliable if sufficient input data and comparison objects are available. An additional criterion that must be met is that there is a sufficiently well-developed AI system and an openness to AI among all actors in the industry. / Uppsatsen behandlar vilken tidigare forskning som finns inom fastighetsvärdering med artificiell intelligens samt den traditionella fastighetsvärderingsprocessen. Vidare förklaras hur den traditionella fastighetsvärderingsprocessen går till för att sedan forska vidare om fastighetsvärdering med artificiell intelligens. Följaktligen redogörs ett fåtal beteendeekonomiska teorier samt technology acceptance model. Sammantaget undersöks det om de går att göra fastighetsvärderingsprocessen för kommersiella fastigheter mer tillförlitlig och objektiv med hjälp av artificiell intelligens. Valet att enbart undersöka kommersiella fastigheter grundar sig i förväntan av att en avgränsning till ett mindre forskningsområde ska resultera i mer precisa svar. Vidare har fem intervjuer genomförts med respondenter för att bidra med ingående kunskap om ämnet i fråga. Informationen som respondenterna har bidragit med stödjer och stämmer huvudsakligen överens med den framtagna teorin. Fördelar som har identifierats i uppsatsen är att artificiell intelligens bidrar med att göra värderingsprocessen mer objektiv och tillförlitlig, vilket i sin tur öppnar upp mer tid för fastighetsvärderare att analysera de värden som presenteras. Respondenterna samt deras respektive företag visar en positiv inställning och öppenhet till att arbeta med AI. Artificiell intelligens innebär även att värderare kan beakta fler värdepåverkande faktorer vid värderingar. Något som bör beaktas i respondenternas svar är att det finns en risk att respondenterna är något partiska då AI är en teknik som eventuellt kan påverka deras arbeten. Studien visar huvudsakligen att värderingsprocessen kan bli mer effektiv, objektiv och tillförlitlig ifall tillräckligt med indata och jämförelseobjekt finns tillgängligt. Ett ytterligare kriterium som är tvungen att uppfyllas är att det finns ett tillräckligt väl utvecklat AI system samt en öppenhet för AI bland samtliga aktörer inom branschen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hh-48907 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Norrman, Adam, Sandgren, Daniel |
| Publisher | Högskolan i Halmstad, Akademin för företagande, innovation och hållbarhet |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0112 seconds