瘋狂的首爾樓巿:AI+地產數據為城巿把脈 │PropTech・下

撰文:伍振中
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2020年,韓國首爾樓價大幅飆升,陷入瘋狂狀態,惹來國際關注。《香港01》去年底專門就韓國樓市狂潮,探討文在寅政府適得其反的「辣招」、疫情下熱錢流入,以及韓國獨特房屋租賃制度等深層次因素。今年已過一半,首爾樓價升勢未止,增速仍為全球之最。
高樓價問題是很多發達經濟體正面臨的困局。PropTech(房地產科技),可以為此提供一些破局的靈感嗎?

根據萊坊《全球住宅城市指數》(Knight Frank Global Residential Cities Index)2021年第一季數據,首爾樓價過去一年的漲速遙遙領先全球各大城市,遠超莫斯科、紐約、邁亞密、悉尼等大都會。根據《經濟學人》統計,首爾自2017年第一季起至2020年末的樓價大幅上升四成。

《香港01》去年關於首爾樓巿的專題報道:

上樓寄生族.一|韓國年輕人觸不到的海市蜃「樓」

上樓寄生族.二|樓價升幅冠全球 為首爾樓市亂象尋因

上樓寄生族.三|韓式「傳貰」制度本助圓置業夢 反淪為炒樓神器

上樓寄生族.四|締造平等起跑線:文在寅撼動財金霸權有心無力?

韓國總統文在寅自2017年上任以來,先後逾20次推出「辣招」冀打擊樓價,包括提高房產持有稅、頻密交易利得稅、向名下持有多個房產的業主加徵額外物業稅等,原意是提高業主的房屋持有成本,令業主主動拋售房屋,增加市場供應,為樓市降溫,並藉此協助降低首次置業者的上車門檻。

可是,文在寅的如意算盤根本打不響。實情是:像首爾這些土地機能價值穩定高企的大都會,房屋需求不會無緣無故地放緩,那麼,業主便有討價還價的籌碼,將政府重稅「辣招」帶來的房屋持有成本,直接轉移到首次置業者或租客身上,最簡單的方法就是直接提高房屋售價或租金,將因課稅而要多繳的金額轉嫁。最終,沒有房產的人成為了樓市「辣招」最大的受害者。

樓價問題,令不少首爾人頭痛不已。(Getty Images)

「(過去一兩年)韓國政府似乎做得太多了,它直接引致了樓市管控的大失敗……政府往往沒有基於一些很簡單的供求法則去制定樓市政策,強行祭出一些無謂的管制,卻產生了反效果,最終還令到更多人無法負擔愈加沉重的樓價。」韓國PropTech初創企業XAI Land創辦人林東俊(Raymond Chetti)向《香港01》說道。

首爾樓市亂象,正正反映了非業主在現實房地產市場上身處的被動劣勢。林東俊認為,有意首次置業者往往缺乏宏觀的房地產資訊,去全面認知整個大都會區的實際樓市情況。

這不是說韓國坊間沒有足夠的樓市資訊數據,情況恰恰相反:就是因為資訊數據極多,一般市民沒有合適的資訊彙編工具,去消化海量房產資訊,當然更不用說要去自行消化有關測量及估價數據等專業知識。

林東俊希望自己成立的PropTech公司,可以嘗試填補這個缺口。

文在寅過去兩年的房屋政策令人大失所望,其「辣招」本意雖好,惟卻被證明不切合現實。(AP)

「大海撈針」

韓國政府過往投資了大量金錢去建立政府資訊數據庫,確保所有數據公開透明。一般市民亦可以利用這些數據庫去生產一些有價值的資訊。XAI Land彙整的大部分資訊數據,都是來自公開資料,然後來利用自己團隊研發的「自動化估價模型」(Automated Valuation Models,AVMs),按用家要求整合排列出合適的指定房地產項目。

而且,由於該模型嘗試使用人工智能(AI)完成物業估價工作,省卻很多以往需由人力完成的文書及行政工作,壓縮時間成本,同時亦令系統數據庫可更為貼近最新樓市實況。該公司現時主要幫助銀行進行物業估價。

XAI Land創辦人林東俊(Raymond Chetti)認為,AI處理海量房地產數據有助一般市民了解最貼近現實的樓市實況。(受訪者提供)
XAI Land彙整的大部分資訊數據,都是來自公開資料,然後來利用自己團隊研發的自動化估價模型(Automated Valuation Models,AVMs),按用家要求整合排列出合適的指定房地產項目。(XAI Land)

「無疑,首爾市中心樓價高得驚人,尤其是江南區,這就恰似紐約的曼哈頓。但要理解到首爾並不是每一個區都像江南區那般昂貴……我希望XAI Land的AI數據庫能讓用戶自行尋找自己最能負擔、估值最合理的物業。我們擔當的是一個「開眼人」(eye-opener)角色。用戶只是需要知道怎樣去分析可視化的區域數據,從而按自己的能力,學懂該從哪個地區入手。

(香港01製圖)

「而且,在韓國,我們有眾多不同房地產資產類別,最受歡迎的固然是新建成的公寓,但還有其他更便宜的類別,例如Officetel(辦公式公寓)、Studio(個人工作室),亦有五、六層樓高而沒有升降機的房子。不同投資需求和能力的用戶可有不同選擇。」林東俊說。

首爾是亞洲數一數二的大都會區,整體樓價高企,惟較偏遠的市郊地區,樓價則沒有那麼誇張。(Getty Images)

亞洲的「地產數據潛力」

林東俊小時候搬到美國居住,直至大學時期才再次回到首爾,才首次感受到亞洲城市與歐美城市的大不同。

「我感覺到亞洲城市的城市規劃一般都比較有效率……背後主要原因是因為人口稠密,去到哪裏都很多人。你可以很快買到日用品,在不同地方遊走都不需要自行駕車。」林東俊認為,這種密集式城市規劃,跟土地偌大和人口密度較低的歐美城市差別很大。基於這特性,亞洲城市得以在土地利用方面想像多些不同變化。

譬如,如果發展商要覓地建造一個購物中心,它需要預先做區域人口分析(如方圓十分鐘車程內究竟住着多少人?)、公共運輸網絡評估、鄰近同業競爭對手比較等等。那麼,這就有很大的空間去利用軟件和數據繪製精密的社區人口及位址地圖。

林東俊就是看準了韓國在地產數據處理這塊業務上尚有很大發展空間,才毅然創業,成立XAI Land。

每個城市的房地產問題皆根深柢固,貿然欲收短效而祭出「辣招」,或會惹來同等強力的反作用──文在寅政府在過去數年已碰着不少釘子。

如要在健全市場體制下實現房地產及土地最大化利用,依賴AI、數據科學和數理分析實現資料彙合的房地產科技,也許不失為一條可供探討、啟發靈感的新出路。

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