随着科技的不断发展，人工智慧技术（AI）正深刻地改变着我们的生活和工作方式，房地产估值也不例外。随着技术发展，大数据配合人工智慧技术分析在房地产估值领域正逐渐普及和重要。
房地产估值最重要的两个环节，就是资料收集和分析。传统的房地产估值方法，通常依赖于经验丰富的估价师根据收集到的市场资料（如成交或出租数据）再根据物业特征（如地点、周边环境、建筑质素、楼龄等）作出分析来估算房产的价值。然而，这种方法存在局限性。首先，它容易受到主观因素的干扰，不同的估价师可能会得出不同的估值结果。比方说，在一个商场中位于人流密集地点的商铺价值或租值往往比人流稀疏的商铺高，但合理差距应为多少，估价师或业主往往只能靠经验和观察作出主观的大概判断。其次，传统估值方法需要大量的时间和人力，需知道影响一个物业价值的因素多不胜数，在快节奏的商业社会，单靠人力工作，往往未能每宗估值个案都能巨细无遗且准确地考虑所有因素。
大数据是指大量的数据集合，它们可以包含结构化数据（例如数字和表格）和非结构化数据（例如文本和图像）。大数据的重要性在于它们可以提供更全面的信息，并发现隐藏的模式和趋势。在房地产估值中，大数据可以包括历史房价数据、土地使用规划、人口统计数据、地理信息系统（GIS）数据等。这些数据可以用于改善估值模型的精确性和预测能力。AI技术的应用可以快速处理大量资料，并从中提取相关和有用的关键资讯。它可以通过分析历史销售或出租资料、甚至通过分析市场经济数据、土地使用规划和人口统计资讯等，以预测未来的房产价值或现金流收入。这种基于大数据的方法比传统的估值方法更快速准确，因为它可以考虑到更多的因素。比如上述商场店铺例子，现在不少商场都引入了各种系统收集顾客人流动线以至消费模式等数据，配合人工智能分析便能更准确地根据人流情况和消费行为来判断合理的租金水平以至租户组合设计。
虽然大数据和AI技术能够有效提高房地产估值的效率，但在某些大数据未能触及的地方仍然需要估值师的亲身观察和专业判断。比如笔者曾视察某住宅单位，由于楼宇设计和管理缺陷导致窗外的天井位置垃圾污水堆积却长期无法清理而构成居住卫生问题，对市值做成负面影响，这些特殊问题大数据和AI技术便未必能够触及而需要估值师的判断了。此外，大数据和AI技术依赖于高质量的原始数据，而且对技术供应商的过份依赖也可能构成潜在风险和隐私问题，这些都是现时推行人工智慧和大数据需要解决的潜在问题。