Gayrimenkul değerlemede yapay zekâ dönemi: Yerli SADES Türkiye’de kullanılıyor

featured
Gayrimenkul değerlemede yapay zekâ dönemi: Yerli SADES Türkiye’de kullanılıyor
0
Paylaş

Bu Yazıyı Paylaş

veya linki kopyala

Türkiye’de geliştirilen yerli ve millî yapay zekâ destekli SADES altyapısı, gayrimenkul değerleme süreçlerinde veri analizi, belge inceleme ve rapor kontrolüne destek sağlıyor. ARGE Gayrimenkul Değerleme, sistemi bir yılı aşkın süredir operasyonlarında kullanıyor.

Gayrimenkul değerlemede yapay zekâ destekli dönüşüm

Gayrimenkul değerleme sektöründe veri analizi ve raporlama süreçleri, yapay zekâ destekli teknolojilerle dijitalleşiyor. Türkiye’de sektörün ihtiyaçları doğrultusunda geliştirilen Sayısal Akıllı Değerleme Süreç Yönetim Sistemi (SADES), değerleme uzmanlarının çalışmalarına teknoloji desteği sunuyor.

ARGE Gayrimenkul Değerleme tarafından operasyonlara entegre edilen sistem; veri toplama, analiz ve rapor kontrolü gibi aşamalarda kullanılıyor. SADES ile verilerin daha sistematik işlenmesi, rapor kontrollerinin hızlandırılması ve insan kaynaklı hata riskinin azaltılması hedefleniyor.

ABD’de UAD 3.6 için zorunlu geçiş başlıyor

ABD’de Fannie Mae ve Freddie Mac tarafından yürütülen Uniform Appraisal Dataset (UAD) 3.6 çalışması, konut değerleme raporlarındaki veri ve raporlama yapısını yeniliyor.

Yeni düzen kapsamında, ortak rapor iletim portalı UCDP’ye 2 Kasım 2026 ve sonrasında ilk kez sunulacak yeni değerleme raporlarında UAD 3.6 kullanımının zorunlu olması planlanıyor.

Yeni yapı, taşınmazın özellikleri ve inceleme türüne göre şekillenen dinamik raporlama ile standart veri alanlarını esas alıyor. Çalışma kapsamında geliştirilen kontrol araçları da rapor verilerini eksiklik, biçim, veri türü geçerliliği ve makullük açısından incelemeye yardımcı oluyor.

“Sektörün ihtiyacını sahada gördük”

SADES’in geliştirilmesine öncülük eden ARGE Gayrimenkul Değerleme Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Ahmet Cem Gel, sistemin doğrudan değerleme çalışmalarında karşılaşılan ihtiyaçlardan ortaya çıktığını belirtti.

Gel, farklı kaynaklardan gelen bilgilerin birlikte analiz edilmesi, veri tutarlılığının sağlanması ve raporların sistematik şekilde kontrol edilmesi amacıyla mesleki deneyimi teknolojiyle bir araya getirdiklerini ifade etti.

ARGE Gayrimenkul Değerleme’nin SADES’i yaklaşık 1,5 yıldır kullandığını belirten Gel, dijitalleşmeyle operasyonel verimliliğin artırılmasını ve raporlama süreçlerinin daha hızlı, tutarlı ve güvenilir hale getirilmesini hedeflediklerini söyledi.

SADES hangi süreçlerde kullanılıyor?

SADES; değer tahminleme, belge analizi, saha verisi yönetimi ve rapor kontrolü aşamalarını destekliyor.

Sistem, lokasyon ve emsal bilgilerinin analiz edilmesinin yanı sıra tapu, ruhsat ve imar belgelerinin incelenmesine de yardımcı oluyor. Sahadan elde edilen bilgilerin dijital ortamda kayıt altına alınmasını ve raporlardaki eksiklik veya uyumsuzlukların belirlenmesini destekliyor.

“Uzman deneyimini verinin gücüyle buluşturuyoruz”

Dr. Ahmet Cem Gel, gayrimenkul değerlemesinde teknolojinin uzmanların yerini almak yerine onların değerlendirme süreçlerini desteklediğini belirtti.

Gel, sistem tarafından işaretlenen eksiklik veya uyumsuzlukların ne anlama geldiğinin değerlendirilmesi, ek bilgi ihtiyacının belirlenmesi ve bunların taşınmazın değerine etkisinin ortaya konulmasının uzmanların sorumluluğunda olduğunu ifade etti.

ARGE Gayrimenkul Değerleme, yerli teknoloji altyapısını mesleki deneyimiyle birlikte kullanarak değerleme hizmetlerinde hız, tutarlılık ve izlenebilirliği artırmaya odaklanıyor.

Gayrimenkul değerlemede yapay zekâ dönemi: Yerli SADES Türkiye’de kullanılıyor
0

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

0/30 karakter


Giriş Yap

Haberveriyor ayrıcalıklarından yararlanmak için hemen giriş yapın veya hesap oluşturun, üstelik tamamen ücretsiz!

Uygulamayı Yükle

Uygulamamızı yükleyerek içeriklerimize daha hızlı ve kolay erişim sağlayabilirsiniz.

Yapay Zeka Haber Sistemi ile Sohbet Et

Haber Hakkında Sohbet

Yapay zeka asistanı

Yapay zeka yanlış bilgi üretebilir