Khám phá vai trò của công nghệ trong các kỹ thuật thẩm định giá hiện đại | 4768

Bạn đang ở đây

Khám phá vai trò của công nghệ trong các kỹ thuật thẩm định giá hiện đại

22/01/24 Lượt xem: 78

khám phá vai trò của công nghệ trong kỹ thuật thẩm định giá hiện đại

Trong thị trường phát triển nhanh chóng ngày nay, kỹ thuật thẩm định giá đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định giá trị của tài sản. Từ bất động sản đến cổ phiếu và hàng hóa, việc định giá hợp lý là điều bắt buộc để đưa ra quyết định chính xác. Tuy nhiên, các phương pháp thẩm định truyền thống không còn đủ khả năng để theo kịp sự phức tạp và năng động của thị trường hiện đại. Sự ra đời của công nghệ đã cách mạng hóa ngành thẩm định giá, cho phép các thẩm định viên tận dụng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến để nâng cao quy trình định giá của họ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá vai trò của công nghệ trong các kỹ thuật thẩm định giá hiện đại. Chúng ta sẽ đi sâu vào sự phát triển của các phương pháp thẩm định, tác động của công nghệ và các xu hướng mới nổi khác nhau đang định hình tương lai của ngành. Bằng cách xem xét lợi ích, thách thức và tiềm năng của các kỹ thuật đánh giá dựa trên công nghệ, chúng ta có thể hiểu biết toàn diện về tác động của chúng trên thị trường.

Nội dung bài viết

1. Sự phát triển của kỹ thuật thẩm định giá

Sự phát triển của kỹ thuật thẩm định giá

Qua nhiều năm, kỹ thuật thẩm định giá đã phát triển đáng kể để đáp ứng với sự thay đổi của động lực thị trường và tiến bộ công nghệ. Các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như phân tích thị trường so sánh, chủ yếu dựa vào các quy trình thủ công và nguồn dữ liệu hạn chế. Tuy nhiên, với sự ra đời của công nghệ, các thẩm định viên giờ đây có thể truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ và các công cụ phân tích mạnh mẽ.

Để bắt đầu, chúng ta hãy xem công nghệ đã biến đổi ngành thẩm định giá như thế nào bằng cách nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các kỹ thuật thẩm định giá.

Tăng hiệu suất:

- Thu thập và xử lý dữ liệu tự động giúp tăng tốc đáng kể quá trình thẩm định.

- Nền tảng kỹ thuật số và phần mềm hợp lý hóa giao tiếp giữa thẩm định viên, khách hàng và các bên liên quan khác.

- Cơ sở dữ liệu trực tuyến cung cấp thông tin sẵn có cho nghiên cứu và phân tích.

Độ chính xác cao:

- Các thuật toán và mô hình thống kê tiên tiến giúp thẩm định viên đánh giá xu hướng thị trường và dự đoán giá trị trong tương lai.

- Quyền truy cập vào bộ dữ liệu toàn diện cho phép người đánh giá đưa ra quyết định sáng suốt và dựa trên dữ liệu.

- Cập nhật thị trường theo thời gian thực thông qua công nghệ cho phép định giá chính xác hơn.

Ví dụ, việc áp dụng các mô hình định giá tự động (AVM) đã cách mạng hóa ngành thẩm định bất động sản. AVM sử dụng thuật toán để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm đặc điểm tài sản, xu hướng thị trường và doanh số bán hàng tương đương, để ước tính giá trị tài sản. Những mô hình này đã được chứng minh là hiệu quả và chính xác hơn trong việc dự đoán giá thị trường so với các phương pháp truyền thống.

Với sự phát triển của công nghệ, các kỹ thuật thẩm định giá đã tiến bộ đáng kể, mở đường cho các quy trình định giá dựa trên dữ liệu và phức tạp hơn.

2. Tổng quan về lịch sử phát triển

Tổng quan về lịch sử phát triển

Để thực sự đánh giá được tác động của công nghệ đến việc định giá, điều cần thiết là phải khám phá quá trình phát triển lịch sử của nó. Những tiến bộ công nghệ đã định hình ngành thẩm định giá, cho phép các thẩm định viên vượt qua những hạn chế truyền thống và áp dụng các phương pháp định giá mới.

Cùng đi sâu vào dòng thời gian lịch sử ảnh hưởng của công nghệ đến kỹ thuật thẩm định.

Điện toán hóa (1980s-1990s):

- Sự ra đời của máy tính để bàn cho phép người thẩm định tự động tính toán và hợp lý hóa các quy trình ghi chép.

- Phần mềm bảng tính cơ bản hỗ trợ việc tổ chức và phân tích dữ liệu.

- Truy cập vào cơ sở dữ liệu điện tử cho phép nghiên cứu và thu thập dữ liệu nhanh hơn.

Cách mạng Internet (2000s):

- Việc áp dụng internet rộng rãi giúp người thẩm định dễ dàng truy cập vào dữ liệu tài sản, xu hướng thị trường và tài nguyên của ngành.

- Nền tảng niêm yết trực tuyến và cơ sở dữ liệu tài sản đã mở rộng nguồn thông tin của người định giá và cải thiện tính chính xác của dữ liệu bán hàng so sánh.

- Giao tiếp qua email đã cải thiện sự hợp tác giữa người thẩm định, người cho vay và khách hàng.

Dữ liệu lớn và phân tích (thập niên 2010 trở đi):

- Những tiến bộ trong công nghệ và sự sẵn có của lượng dữ liệu khổng lồ cho phép các thẩm định viên tận dụng phân tích dữ liệu lớn để định giá.

- Dữ liệu thị trường theo thời gian thực, thông tin trên mạng xã hội và dữ liệu nhân khẩu học trở nên cần thiết trong việc xác định xu hướng giá trị tài sản.

- Các thuật toán mô hình hóa dự đoán và học máy đã nâng cao tính chính xác và chính xác của các đánh giá.

Tổng quan lịch sử ở trên đã cho thấy sự tích hợp tiến bộ của công nghệ vào các kỹ thuật thẩm định. Từ tính toán cơ bản đến việc sử dụng dữ liệu lớn và phân tích nâng cao, công nghệ đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình thẩm định, giúp các thẩm định viên đưa ra những đánh giá chính xác và sáng suốt hơn.

>> Tìm hiểu thêm: Cách Công ty Thẩm định giá Châu Á AVC - Triển khai phần mềm quản lý nghiệp vụ Thẩm định giá 

3. Khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn

Khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn

Sự phát triển của công nghệ và sự phổ biến của các nền tảng kỹ thuật số đã dẫn đến sự bùng nổ về dữ liệu. Thẩm định viên hiện có quyền truy cập vào lượng thông tin khổng lồ có thể được khai thác để cải thiện tính chính xác và độ tin cậy của việc thẩm định giá. Lượng dữ liệu dồi dào này, thường được gọi là dữ liệu lớn, đang cách mạng hóa ngành thẩm định.

Vậy, việc tận dụng dữ liệu lớn trong thẩm định giá sẽ nâng cao quá trình định giá như thế nào? Hãy cùng khám phá những lợi ích và thách thức tiềm ẩn liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lớn.

Lợi ích của Dữ liệu lớn trong thẩm định giá:

- Phân tích thị trường nâng cao: Phân tích dữ liệu lớn cho phép thẩm định viên tiến hành phân tích thị trường toàn diện hơn, xem xét nhiều yếu tố như nhân khẩu học, chỉ số kinh tế và xu hướng xã hội.

- Cải thiện phân tích Doanh số bán hàng có thể so sánh: Việc truy cập vào dữ liệu bán hàng theo thời gian thực và lịch sử phong phú cho phép người thẩm định xác định các đối tượng so sánh chính xác và phù hợp hơn, dẫn đến việc định giá chính xác hơn.

- Đánh giá rủi ro tốt hơn: Dữ liệu lớn cung cấp thông tin chuyên sâu về biến động thị trường, các chỉ số kinh tế và các yếu tố rủi ro khác mà người thẩm định có thể kết hợp vào việc định giá để đánh giá chính xác hơn các rủi ro tiềm ẩn.

- Mô hình dự đoán: Các thuật toán nâng cao và mô hình thống kê được hỗ trợ bởi dữ liệu lớn có thể dự đoán xu hướng giá trong tương lai, tối ưu hóa độ chính xác khi thẩm định.

Những thách thức của dữ liệu lớn trong thẩm định giá:

- Chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu: việc đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu thu được từ nhiều nguồn khác nhau có thể là một thách thức. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến việc đánh giá sai lệch.

- Xử lý và phân tích dữ liệu: Xử lý khối lượng lớn dữ liệu đòi hỏi cơ sở hạ tầng và công cụ phân tích mạnh mẽ. Thẩm định viên cần đầu tư vào công nghệ có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

- Mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật: Người thẩm định phải điều hướng cẩn thận các quy định về quyền riêng tư và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm được thu thập và lưu trữ trong quá trình thẩm định.

- Chuyên môn và đào tạo: Thẩm định viên cần phát triển kỹ năng phân tích và giải thích dữ liệu để tận dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Đào tạo liên tục và phát triển chuyên môn là điều cần thiết để theo kịp bối cảnh công nghệ đang phát triển.

Bất chấp những thách thức, việc tận dụng dữ liệu lớn trong thẩm định giá mang lại tiềm năng to lớn để nâng cao độ chính xác của việc định giá và thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt hơn. Các thẩm định viên nắm bắt được sức mạnh của dữ liệu lớn và đầu tư vào cơ sở hạ tầng cũng như đào tạo cần thiết có thể đạt được lợi thế cạnh tranh trong ngành.

4. Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật thẩm định giá hiện đại

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật thẩm định giá hiện đại

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau và việc thẩm định giá cũng không ngoại lệ. Các công cụ và thuật toán được hỗ trợ bởi AI đang cách mạng hóa cách các thẩm định viên tiếp cận việc định giá, cho phép thực hiện các quy trình hiệu quả hơn và tăng độ chính xác.

Hãy cùng đi sâu vào vai trò của AI trong các kỹ thuật thẩm định giá hiện đại và khám phá cách nó đang thay đổi ngành.

Mô hình định giá tự động:

- Các thuật toán được hỗ trợ bởi AI, kết hợp với bộ dữ liệu khổng lồ, cho phép thẩm định viên tạo ra các mô hình định giá tự động (AVM) để định giá tài sản nhanh chóng và chính xác.

- AVM sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, đặc điểm tài sản và xu hướng thị trường để ước tính giá trị tài sản.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:

- Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích thông tin văn bản, chẳng hạn như mô tả tài sản, báo cáo thị trường và tài liệu quy định.

- Thuật toán NLP được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, trích xuất thông tin liên quan và xác định xu hướng, cho phép người thẩm định đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Phân tích hình ảnh và video:

- Thuật toán AI có thể phân tích hình ảnh và video của bất động sản để trích xuất thông tin liên quan, chẳng hạn như đặc điểm, tình trạng và tiện nghi của bất động sản.

- Các công cụ phân tích trực quan được hỗ trợ bởi AI có thể giúp thẩm định viên xác định sự khác biệt giữa mô tả tài sản và tình trạng thực tế, cải thiện tính chính xác của việc định giá.

Phân tích dự đoán:

- Thuật toán AI tận dụng dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường để dự đoán biến động giá trong tương lai, cho phép thẩm định viên đánh giá các rủi ro và cơ hội tiềm ẩn với độ chính xác cao hơn.

- Các mô hình dự đoán được hỗ trợ bởi AI giúp thẩm định viên đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chiến lược định giá, cơ hội đầu tư và xu hướng thị trường.

Kiểm soát chất lượng nâng cao:

- Hệ thống hỗ trợ AI có thể tự động hóa việc kiểm tra kiểm soát chất lượng, đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành trong quá trình thẩm định.

- Thuật toán AI có thể xác định những khác biệt, ngoại lệ và các lỗi tiềm ẩn trong dữ liệu, giảm nguy cơ sai sót trong định giá.

Việc tích hợp AI vào các kỹ thuật thẩm định giá mang lại nhiều lợi ích, bao gồm tăng hiệu quả, nâng cao độ chính xác và cải thiện việc ra quyết định. Những người đánh giá sử dụng AI và tận dụng khả năng của nó có thể đạt được lợi thế cạnh tranh trong ngành.

>> Đọc thêm: Phần mềm cung cấp giải pháp Quản lý thẩm định giá cho doanh nghiệp

5. Hợp lý hóa quy trình để đạt hiệu quả

Hợp lý hóa quy trình

Tự động hóa đã trở thành nền tảng của các kỹ thuật thẩm định giá hiện đại, giảm thiểu nỗ lực thủ công, tăng hiệu quả và giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi của con người. Từ thu thập và phân tích dữ liệu đến tạo báo cáo, nhiều khía cạnh khác nhau của quy trình thẩm định có thể được tự động hóa, từ đó hợp lý hóa quy trình làm việc và giải phóng thời gian của người thẩm định cho các nhiệm vụ quan trọng hơn.

Hãy cùng tìm hiểu cách tự động hóa đang biến đổi quy trình thẩm định giá, cung cấp cho người thẩm định những công cụ họ cần để làm việc thông minh hơn chứ không vất vả hơn.

Thu thập và xác minh dữ liệu:

- Hệ thống tự động có thể thu thập dữ liệu tài sản và thị trường từ nhiều nguồn khác nhau, loại bỏ nhu cầu nghiên cứu thủ công.

- Tích hợp với nhiều cơ sở dữ liệu, nền tảng trực tuyến và API cho phép người thẩm định truy cập thông tin tài sản mới nhất chỉ bằng vài cú nhấp chuột.

- Quy trình xác minh dữ liệu tự động có thể đảm bảo tính chính xác và nhất quán, giảm nguy cơ sai sót.

Phân tích thị trường và so sánh doanh số:

- Các thuật toán được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích xu hướng thị trường và xác định các đối tượng có thể so sánh có liên quan, tiết kiệm thời gian và công sức.

- Hệ thống tự động có thể so sánh các đặc điểm tài sản, vị trí, lịch sử bán hàng và các yếu tố khác để tạo ra danh sách các giao dịch bán có thể so sánh để đánh giá của người thẩm định.

- các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp người thẩm định xác định xu hướng thị trường và mô hình giá trị tài sản, hợp lý hóa hơn nữa quá trình phân tích.

Tạo báo cáo:

- Công cụ tạo báo cáo tự động có thể lấy dữ liệu thẩm định và tạo ra các báo cáo chuyên nghiệp, chuẩn hóa.

- Các mẫu, biểu mẫu điền sẵn và tính toán tự động có thể tăng tốc đáng kể quá trình viết báo cáo mà vẫn đảm bảo tính nhất quán.

- Tích hợp với nền tảng chữ ký điện tử cho phép ký và gửi tài liệu liền mạch.

Quản lý quy trình làm việc:

- Nền tảng và phần mềm quản lý dự án cho phép người thẩm định tự động hóa việc phân công nhiệm vụ, theo dõi tiến độ và hợp lý hóa việc liên lạc với khách hàng, người cho vay và các bên liên quan khác.

- Lời nhắc và thông báo tự động đảm bảo hoàn thành kịp thời các nhiệm vụ thẩm định và giảm nguy cơ trễ thời hạn.

Kiểm soát chất lượng:

- Quy trình kiểm soát chất lượng tự động có thể phát hiện các lỗi tiềm ẩn, sự không nhất quán và các vấn đề tuân thủ trong đánh giá, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành.

- Các thuật toán học máy có thể học từ dữ liệu đánh giá trong quá khứ để xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra đề xuất cải tiến.

Tự động hóa trong thẩm định giá không chỉ giúp tăng hiệu quả mà còn giảm khả năng xảy ra lỗi của con người, cải thiện tính nhất quán và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thẩm định viên có thể tập trung vào các khía cạnh quan trọng của quá trình định giá, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, diễn giải thị trường và giao tiếp với khách hàng.

6. Học máy

Học máy

Học máy, một nhánh con của trí tuệ nhân tạo, đã trở thành một thành phần quan trọng của kỹ thuật thẩm định giá hiện đại. Bằng cách tận dụng các thuật toán và mô hình thống kê mạnh mẽ, người đánh giá có thể rút ra những hiểu biết có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ và nâng cao tính chính xác của việc định giá.

Hãy cùng khám phá tầm quan trọng của máy học trong việc thẩm định giá và cách nó cho phép người thẩm định thực hiện phân tích dự đoán và đạt được độ chính xác cao hơn.

Mô hình dự đoán:

- Thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực để xác định các mẫu và mối quan hệ.

- Bằng cách học hỏi từ dữ liệu định giá trong quá khứ, các thuật toán này có thể đưa ra dự đoán về biến động giá trong tương lai, cho phép thẩm định viên dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá các cơ hội đầu tư.

Điều chỉnh định giá:

- Thuật toán học máy có thể tự động hóa quá trình điều chỉnh định giá dựa trên các yếu tố thị trường và đặc điểm tài sản.

- Các thuật toán này học hỏi từ dữ liệu thẩm định trong quá khứ để xác định các mẫu trong giá trị điều chỉnh và áp dụng chúng một cách nhất quán trên các tài sản tương tự, giảm tính chủ quan và tăng độ chính xác.

Xác định doanh số so sánh:

- Thuật toán học máy có thể phân tích một số lượng lớn các đặc điểm tài sản, lịch sử bán hàng và xu hướng thị trường để xác định các tài sản có thể so sánh phù hợp nhất để định giá.

- Bằng cách xem xét nhiều yếu tố, các thuật toán này có thể tạo ra danh sách các đối tượng so sánh gần giống với tài sản chủ thể, đưa ra định giá chính xác hơn.

Đánh giá rủi ro:

- Thuật toán học máy có thể giúp thẩm định viên xác định những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến quá trình định giá.

- Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, các thuật toán này có thể xác định các mô hình cho thấy rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như biến động thị trường, điều kiện kinh tế và những thay đổi về pháp lý/quy định.

Cập nhật thị trường theo thời gian thực:

- Các thuật toán học máy có thể tận dụng dữ liệu thời gian thực để cung cấp cho người đánh giá thông tin thị trường cập nhật.

- Bằng cách liên tục phân tích và học hỏi từ dữ liệu thị trường, các thuật toán này có thể giúp thẩm định viên đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên các xu hướng thị trường gần đây nhất.

Học máy mang đến cho người đánh giá khả năng phân tích các tập dữ liệu quy mô lớn, phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. Bằng cách tận dụng sức mạnh của thuật toán học máy, người thẩm định có thể cải thiện độ chính xác của việc định giá, dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra quyết định sáng suốt trong môi trường thị trường năng động.

7. Ưu điểm và thách thức của điện toán đám mây

Ưu điểm và thách thức của điện toán đám mây

Điện toán đám mây đã thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp và ngành thẩm định cũng không ngoại lệ. Bằng cách tận dụng các công nghệ dựa trên đám mây, người đánh giá có thể truy cập, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ mọi nơi trên thế giới. Cơ sở hạ tầng ảo này mang lại nhiều lợi ích đồng thời đặt ra những thách thức riêng cần phải giải quyết.

Hãy cùng đi sâu vào những lợi thế và thách thức của điện toán đám mây trong việc thẩm định giá và khám phá xem nó đang định hình lại ngành như thế nào.

Ưu điểm của Điện toán Đám mây trong Thẩm định giá:

- Khả năng truy cập: Người thẩm định có thể truy cập phần mềm, dữ liệu và tài liệu thẩm định của họ từ bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet, cho phép sắp xếp công việc linh hoạt và cộng tác từ xa.

- Khả năng mở rộng: Các hệ thống dựa trên đám mây cho phép người đánh giá mở rộng cơ sở hạ tầng và lưu trữ khi cần, đảm bảo họ có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả.

- Bảo mật và sao lưu dữ liệu: Các nhà cung cấp đám mây thường cung cấp các biện pháp bảo mật, sao lưu và giao thức khắc phục thảm họa mạnh mẽ, giảm nguy cơ mất dữ liệu và đảm bảo tính liên tục của hoạt động kinh doanh.

- Cộng tác và chia sẻ: các nền tảng dựa trên đám mây hợp lý hóa sự cộng tác giữa người đánh giá, khách hàng và các bên liên quan khác bằng cách cho phép chia sẻ thông tin đánh giá theo thời gian thực và tạo điều kiện minh bạch.

- Tiết kiệm chi phí: Điện toán đám mây loại bỏ nhu cầu về cơ sở hạ tầng và bảo trì tại chỗ tốn kém, cho phép các thẩm định viên giảm chi phí chung.

Thách thức của Điện toán đám mây trong Thẩm định giá:

- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Người đánh giá phải đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm của khách hàng được bảo vệ đầy đủ trên đám mây và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan.

- Tích hợp và tương thích: Việc di chuyển dữ liệu và ứng dụng hiện có sang đám mây có thể phức tạp và người đánh giá có thể gặp phải thách thức trong việc tích hợp các giải pháp dựa trên đám mây với hệ thống hiện có của họ.

- Giới hạn băng thông: Việc tải lên, xử lý và tải xuống các tệp thẩm định lớn có thể bị cản trở do băng thông internet hạn chế, có khả năng làm chậm quá trình thẩm định.

- Phụ thuộc vào kết nối Internet: Người đánh giá chủ yếu dựa vào kết nối Internet ổn định để truy cập các hệ thống dựa trên đám mây và bất kỳ sự gián đoạn nào trong kết nối đều có thể làm gián đoạn quy trình đánh giá.

Bất chấp những thách thức, điện toán đám mây mang lại những lợi thế đáng kể cho người đánh giá, bao gồm khả năng truy cập, khả năng mở rộng và khả năng cộng tác nâng cao. Người thẩm định phải đánh giá cẩn thận các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và đảm bảo khả năng tương thích với các hệ thống hiện có của họ để tận dụng tối đa lợi ích của điện toán đám mây trong quá trình thẩm định.

8. Minh bạch và tin cậy - Công nghệ Blockchain

Công nghệ Blockchain, thường được liên kết với các loại tiền điện tử như bitcoin, có tiềm năng đáng kể trong ngành thẩm định. Hệ thống sổ cái phân tán của Blockchain cung cấp tính minh bạch, bất biến và tin cậy, có thể giải quyết một số thách thức mà các thẩm định viên và các bên liên quan phải đối mặt trong quá trình định giá.

Hãy cùng khám phá cách công nghệ blockchain đang định hình lại việc định giá và những lợi thế mà nó mang lại cho ngành.

Tính toàn vẹn dữ liệu nâng cao:

- Hệ thống sổ cái phân tán của Blockchain ghi lại và xác minh tất cả các giao dịch một cách minh bạch và bất biến.

- Dữ liệu thẩm định được lưu trữ trên blockchain có khả năng chống giả mạo, đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của thông tin.

- Việc xác minh dữ liệu tài sản và thị trường trở nên hiệu quả và đáng tin cậy hơn, giảm nguy cơ định giá gian lận hoặc không chính xác.

Tính minh bạch và tin cậy:

- Blockchain cho phép tạo ra lịch sử giao dịch tài sản minh bạch và có thể kiểm toán được.

- Tất cả các bên liên quan tham gia vào quá trình thẩm định, bao gồm người thẩm định, người cho vay, người mua và người bán, đều có thể truy cập và xác minh thông tin được lưu trữ trên blockchain, nâng cao niềm tin và loại bỏ tranh chấp.

- Hợp đồng thông minh, thỏa thuận lập trình được thực hiện trên blockchain, có thể tự động hóa một số khía cạnh nhất định của quy trình thẩm định, chẳng hạn như giải quyết thanh toán và kiểm tra tuân thủ.

Đơn giản hóa việc lưu giữ hồ sơ:

- Blockchain loại bỏ nhu cầu về hệ thống lưu trữ hồ sơ tập trung bằng cách cung cấp sổ cái phi tập trung, an toàn và chia sẻ.

- Người thẩm định có thể lưu trữ báo cáo thẩm định, dữ liệu tài sản và các tài liệu liên quan khác trên blockchain, đơn giản hóa việc lưu trữ hồ sơ và đảm bảo dễ dàng truy cập để tham khảo trong tương lai.

Giao dịch tài sản hợp lý:

- Blockchain có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao quyền sở hữu tài sản một cách an toàn, giảm nhu cầu về trung gian cũng như các chi phí và sự chậm trễ liên quan.

- Thông qua nền tảng dựa trên blockchain, người mua và người bán có thể trực tiếp tham gia giao dịch, đơn giản hóa quy trình và giảm nguy cơ gian lận.

Token hóa tài sản:

- Công nghệ Blockchain cho phép sở hữu một phần và giao dịch tài sản thông qua mã thông báo.

- Trong ngành bất động sản, token hóa cho phép các nhà đầu tư mua cổ phiếu lẻ

9. Vtranet giải pháp Quản lý Thẩm định giá cho doanh nghiệp

Chức năng chính

10. Lợi ích của phần mềm Quản lý thẩm định giá

11. Liên hệ tư vấn:

Thông tin khác

Bình luận