Автоматические модели оценки (AVM) стали привычным инструментом на рынке недвижимости Великобритании. Они используются для пенсионных расчётов, ипотечных оценок, онлайн-порталов и многого другого. Однако опросы, проведённые в 2025 году, показывают, что риелторы всё чаще выражают обеспокоенность тем, что эти инструменты искусственного интеллекта занижают стоимость домов в сельской местности и на окраинах городов. Технология, сделавшая возможными сделки XXI века, теперь искажает рыночные значения за пределами мегаполисов? Этот вопрос стал центром обсуждения. Последние данные, ценовая статистика и мнения экспертов объясняют, почему это происходит.
Модели AVM опираются на большие массивы данных о недавних продажах, географию и характеристики объектов. Однако, согласно исследованию Alto 2025 года среди 250 британских риелторов, 87 % считают, что ИИ-оценки не отражают реальную рыночную стоимость жилья, а 20 % уверены, что AVM особенно занижают стоимость сельской недвижимости. Разница в цене для уникальных домов или районов с малым числом сопоставимых продаж может достигать десятков тысяч фунтов. Агентства сообщают, что оценки AVM нередко оказываются на 15 000–30 000 £ (≈ 17 500–35 000 €) ниже реальных цен сделок.
Разрыв между алгоритмами и реальным рынком
AVM основываются на прошлых продажах и статистических моделях. В городах с насыщенной базой данных система работает неплохо, но в сельской Британии часто даёт сбои. В деревнях и малонаселённых районах мало недавних аналогичных продаж, и алгоритмы вынуждены использовать устаревшие или нерелевантные сведения. Когда уровень уверенности модели падает, она выдаёт осторожные, заниженные оценки.
Уникальные сельские объекты усложняют ситуацию ещё больше. Конверсии амбаров, фермерские дома с пристройками, старинные коттеджи с землёй — всё это включает индивидуальные реконструкции и ландшафтные особенности, которые трудно формализовать. Человек-оценщик способен учесть качество отделки, виды из окон и близость к историческим зонам — аспекты, недоступные для алгоритма. Кроме того, некоторые банки проявляют дополнительную осторожность при использовании AVM в малоликвидных регионах, ещё сильнее снижая итоговые оценки.
Исследование Future of Real Estate Initiative Оксфордского университета (2022) показало, что точность моделей резко падает, когда сопоставимых данных мало или объект обладает уникальными характеристиками. В отчёте описывается «гибридное будущее» оценок, сочетающее машинный анализ и профессиональный человеческий контроль.
Контекст цен и масштаб расхождений
Последствия этих расхождений могут быть значительными. С середины 2025 года цены на жильё в Великобритании стабилизировались. Nationwide оценивает среднюю стоимость в 271 995 £ (≈ 316 000 €), Halifax — 299 331 £ (≈ 348 000 €), а ONS — 270 000 £ (≈ 314 000 €). В таких условиях дом, недооценённый всего на 6–10 %, теряет 18 000–30 000 £ (≈ 21 000–35 000 €) стоимости — а крупные загородные поместья ещё больше.
Особенно востребованы объекты в Котсуолдсе, Нортумберленде и сельском Уэльсе, где историческая архитектура сочетается с обширными землями. Здесь разница между оценкой AVM и ценой, которую готовы заплатить покупатели, может быть поразительной. Продавцы сообщают, что покупатели используют «ИИ-оценку» как аргумент для снижения цены, утверждая, будто она отражает предел доступности, даже если рынок подтверждает более высокие предложения.
Эксперты призывают к балансу, а не отказу
Профессиональные организации выступают за баланс, а не запрет технологий. RICS рекомендует не отказываться от AVM, а применять их совместно с осмотром на месте для сложных или дорогих объектов. Институт отмечает, что AVM дают лучшие результаты для стандартизированных объектов в насыщенных данными рынках, но их точность снижается на разнородных и малоликвидных территориях. В сельской среде человеческий опыт остаётся незаменим.
Академики из Оксфорда разделяют это мнение. Их доклад 2022 года гласит: «Алгоритмические оценки быстры и масштабируемы, но лишены нюансов». Будущее автоматизации, по их мнению, в гибридных системах, сочетающих аналитическую мощь и локальные знания.
Эксперты ипотечного сектора предупреждают, что чрезмерная зависимость от AVM может искажать решения о кредитовании. Слишком осторожная оценка снижает размер ипотеки, уменьшает объёмы сделок и несправедливо наказывает продавцов в сельской местности. Некоторые кредиторы уже внедряют «коэффициенты доверия», которые указывают на уровень неопределённости и автоматически инициируют ручную проверку.
Последствия для владельцев и покупателей
Тем, кто продаёт сельскую или нестандартную недвижимость, не стоит полагаться исключительно на онлайн-оценки. Профессиональная оценка RICS способна учесть улучшения, стоимость земли и уникальные особенности, которые алгоритмы пропускают. Продавцам следует готовить подтверждающие документы — счета за реконструкции, энергетические сертификаты, фото, подчёркивающие ценность объекта.
Покупатели, в свою очередь, могут просить банки пересмотреть результаты AVM, особенно если речь идёт о необычной архитектуре или выдающемся местоположении. Ручная оценка нередко корректирует заниженные цифры и лучше отражает реальную рыночную ситуацию.
Специалисты рекомендуют банкам и финтех-платформам внедрять «гибридные процессы»: использовать AVM как эффективный инструмент первичного анализа, но обязательно сохранять человеческую экспертизу там, где данные неполны или объект слишком индивидуален.
Итоговые выводы
Инструменты оценки, основанные на искусственном интеллекте, меняют способ определения стоимости жилья, но пока не умеют учитывать сложности сельского рынка Великобритании. Опросы показывают, что AVM часто занижают цены загородных домов на 5–10 %, а иногда и больше. Эксперты сходятся во мнении: технологии должны помогать, а не заменять человеческое суждение. Для владельцев вне городских центров ИИ-оценки должны служить лишь ориентиром. Наиболее точные результаты достигаются тогда, когда цифровая точность сочетается с профессиональным опытом — обеспечивая эффективность данных, справедливость и реальную ценность.
