Avtomatlashtirilgan baholash modellarining (AVM) evolyutsiyasiSoliq jadvallaridan tushuntiriladigan sun’iy intellektgacha

AVMning ilk o‘tmishdoshlari soliq inspektorlari tomonidan yer maydonini bir xil tartibda baholash uchun ishlatilgan statistik jadvallar shaklida bo‘lgan. Tipik misol — «4-3-2-1 qoidasi»: uchastka qiymati chuqurligi bo‘yicha to‘rt qismga bo‘lingan va ko‘chaga eng yaqin qism eng qimmat hisoblangan.

Bu hali zamonaviy ma’nodagi model emas, lekin asosiy g‘oya aynan shu yerda paydo bo‘ldi: baholashni barcha ob’ektlarga bir xil qo‘llaniladigan qoida bilan ta’riflash mumkin.

Nazariy uyg‘onish 1960-yillarga kelib sodir bo‘ldi: iqtisodchilar doimiy xarajatlar va o‘zgaruvchan bozor o‘rtasidagi farqni kamaytirish uchun kompyuterlardan foydalanish g‘oyasini ilgari surdilar. Bu gedonik narxlash nazariyasining tug‘ilishiga olib keldi: ob’ekt narxi uning xususiyatlari narxlaridan tashkil topadi.

• Ko‘p omilli regressiya tahlili (MRA). Yirik meynfreym kompyuterlari baholovchilarga turli tenglamalar tuzish imkonini berdi. Bunda uyning maydoni kabi har bir xususiyatga aniq pul koeffitsiyentlari biriktirildi.
• Kompyuter yordamida ommaviy baholash (CAMA). Soliq tizimidagi noroziliklar sababli mahalliy hokimiyatlar shahar miqyosida matematik jihatdan aniq va adolatli baholashni ta’minlash uchun ushbu tizimlarni joriy qildi. Bunda bir hudud uchun yagona narxlar chiqarilar edi.
• SOLIR loyihasi. 1980-yillarning boshida baholash dasturlari kichik mikrokompyuterlarga ko‘chirildi. Bu esa jarayonni yirik ma’lumotlar markazlaridan olib chiqib, chekka hududlardagi mutaxassislarga ham yetib borishini ta’minladi.

• Takroriy sotuvlar usuli. Karl Keys va Robert Shiller bitta mulkning vaqt o‘tishi bilan narxi qanday o‘zgarishini kuzatish orqali unikallik muammosini hal qilishdi va narx indekslarini yaratishdi.
• Arxivlardagi qog‘oz hujjatlarning (kadastr va ipoteka ma’lumotlari) ommaviy ravishda raqamli shaklga o‘tkazilishi har bir mulkni talabga qarab individual baholash uchun poydevor bo‘ldi.

• Avtomatlashtirilgan anderrayting (kredit xavfini baholash). Fannie Mae va Freddie Mac kabi tashkilotlar kredit xarajatlarini kamaytirish va tasdiqlashni tezlashtirish uchun avtomatlashtirilgan baholashdan keng foydalana boshladi.
• OCR. Idoralar insonlar tomonidan yozilgan izohlardan (masalan, «oshxonasi ta’mirlangan» kabi) aniq ma’lumotlarni ajratib olish uchun optik belgilarni aniqlash (OCR) texnologiyasini qo‘lladi.
• Kaskadli (zanjirsimon) modellar. Kredit beruvchilar turli hududlarda aniqlikni oshirish uchun bir nechta modellarni ketma-ket ishlatadigan «waterfalls» tizimlardan foydalanishga o‘tdi.

GSE (government-sponsored enterprises) — ipoteka kreditlarini sotib oladigan va shuning uchun garovni baholashga talablarni belgilaydigan davlat ko‘magidagi korxonalar.

• 2006-yil: Zillow. Platforma baholarni hamma uchun ochiq qildi. Bu xaridor va sotuvchilar uchun psixologik «tayanch narx» vazifasini o‘tay boshladi.
• 2008-yil inqirozi. U avtomatlashtirilgan modellar narxlar tushayotgan bozorda ortda qolganini va qimmatli qog‘ozlarga aylantirish (sekyuritizatsiya) jarayonida qat’iy tekshiruvlarni chetlab o‘tish uchun ishlatilganini ko‘rsatdi.
• Tartibga solish. Dodd-Frank qonuni tahriridagi FIRREA qonunining 1125-bo‘limi AVM sifat nazorati talablarini belgilab berdi, ammo ularni to‘liq joriy etish yillar talab qildi.

• Chiziqli bo‘lmagan modellar. Soha oddiy chiziqli hisob-kitoblardan murakkab bog‘liqliklarni topuvchi Random Forests va XGBoost kabi ilg‘or usullarga o‘tdi.
• Chuqur o‘qitish (Deep Learning). 2021-yilda Zillow millionlab ma’lumotlarni tahlil qiluvchi neyron tarmoqli tizimini ishga tushirdi.
• Kompyuter ko‘rishi (Computer Vision). Modellar sun’iy yo‘ldosh va e’lonlardagi suratlar orqali mulkning holatini, ya’ni shikastlar yoki qimmatbaho pardozlash ishlarini «ko‘rishni» boshladi.

• Tarafkashlik. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatdiki, tarixiy ma’lumotlarga tayangan modellar ko‘pincha afro-amerikalik guruhlarga qarashli uylarni tizimli ravishda past baholagan.
• Tartibga solish choralari. 2025-yil 1-oktabrdan kuchga kirgan qoidalar moliyaviy tashkilotlarni AVM bo‘yicha siyosat va sifat nazoratini joriy etishga majbur qiladi: baholarga yuqori ishonch, ma’lumotlar manipulyatsiyasidan himoya, manfaatlar to‘qnashuvidan qochish, tanlama tekshiruv va kamsitishga qarshi qonunlarga rioya.
• Tushuntiriladigan sun’iy intellekt (XAI). Modellar endi baholash natijasi qanday kelib chiqqanini tushuntirib beruvchi «shaffof quti» (glass box) tuzilmalariga va SHAP qiymatlariga (hisob-kitobga ta’sir qilgan omillar ko‘rsatkichi) o‘tmoqda.

Bular bashoratlar, ro‘y bergan faktlar emas:

• Iqlim xavfi ko‘rsatkichlari. Kompaniyalar har bir mulk uchun tabiiy ofat xavfini bashorat qiluvchi batafsil modellarni ishlab chiqdi.
• Tavsiflovchi baholash (Narrative AVMs). Tizimlar shunchaki bitta bahoni ko‘rsatmasdan, generativ sun’iy intellekt yordamida narxning sabablarini tushuntiruvchi bir qancha sahifalik hisobotlar tayyorlaydi.
• Avtonom markazlashmagan tashkilotlar (DAO). Ko‘chmas mulk savdosi kelajakda butunlay avtomatlashgan platformalar orqali amalga oshirilishi mumkin. Bunda tizimning o‘zi avtomatik takliflar beradi va hisob-kitoblar smart kontraktlar orqali yopiladi.

AVM tarixi shuni ko‘rsatadiki, algoritm yonida doim uchta narsa turadi: ma’lumotlar, qoidalar va ishonch. Quyida — bozor rivojining bashorati emas, bizning o‘qishimiz.

• Ma’lumotlar modeldan muhimroq. Avtomatik baholashning gullab-yashnashi arxivlar raqamlashtirilib, ob’ektlarga bog‘langanda boshlangan. Kadastr va bozor ma’lumotlari tarqoq bo‘lgan joyda asosiy mehnat algoritm tanlash emas, ob’ektlarning yagona reyestrini yig‘ishdir.
• Tushuntirishsiz model ishonchga loyiq emas. Soha oddiy regressiya koeffitsiyentlaridan SHAP va «shaffof quti»ga aynan banklar va tartibga soluvchilar raqam qayerdan kelganini tushunishi kerakligi uchun keldi.
• Tarafkashlikni tekshirish kerak, uning yo‘qligini taxmin qilish emas. Tarixiy ma’lumotlar eski burilishlarni olib keladi; sifatli AVM o‘z xatosini hududlar va ob’ekt turlari bo‘yicha o‘lchaydi.
• Inson jarayonda qoladi. Milliy baholash standartlari ham shu haqda: avtomatlashtirish — yordamchi tizim, kasbiy xulosa o‘rnini bosuvchi emas.

Sharh tanishtiruvchi xarakterga ega. Tasvirlangan me’yoriy hujjatlar AQShga tegishli va jahon tajribasi sifatida keltirilgan, O‘zbekistonda amal qiladigan normalar sifatida emas.