The author analyzes various real estate classifications, including the application of the experience of foreign colleagues in the implementation of classifications in software products for the real estate valuation. The research purpose was to develop a unique complementary classification of real estate objects for further application in artificial intelligence. This article presents the developed real estate classification and an example of displaying this classification with the code of a real estate object depending on price-determining factors. The real estate classification is designed to solve the problem of analyzing the market information of real estate objects (including data set), to display almost any object presented on the market, to allow to supplement and expand the information depending on the available data. The possibility of a synchronized system of interdepartmental interaction for each specific real estate object is presented. The presented classification is aimed at creating unified electronic passports of real estate objects and data systematization. This classification is a fundamental basis for further research and development of artificial intelligence, for analysis of indicators of real estate price-determining factors, price dynamics, changes in supply and demand on the market of residential and commercial real estate, including decision-making for credit institutions and development companies.
Автором проведен анализ разнообразных классификаций объектов недвижимости, в том числе применение опыта иностранных коллег по внедрению классификаций в программные продукты по оценке объектов недвижимости, где целью исследования является разработка уникальной взаимодополняющей классификации объектов недвижимости для дальнейшего применения в искусственном интеллекте. В данной статье представлена разработанная классификация объектов недвижимости и пример отображения данной классификации с кодом объекта недвижимости в зависимости от ценообразующих факторов. Классификация объектов недвижимости разработана таким образом, что решает проблему анализа рыночной информации объектов недвижимости (в том числе массива данных), отображает практически любой объект, представленный на рынке, позволяет дополнять и расширять информацию в зависимости от имеющихся данных. Отображена возможность синхронизированной системы межведомственного взаимодействия по каждому конкретному объекту недвижимости. Представленная классификация направлена на создание единых электронных паспортов объектов недвижимости, систематизацию данных. Данная классификация является фундаментальной основой для дальнейших исследований и разработок искусственного интеллекта для анализа показателей ценообразующих факторов объектов недвижимости, динамики цен, изменения спроса и предложения на рынке жилой и коммерческой недвижимости, в том числе и принятия решений для кредитных организация и девелоперских компаний.