El desarrollo del sistema de valoración automática, AVM en sus siglas en inglés (Automated Valuation Model), es fruto de la alianza que mantienen Instituto de Valoraciones (IV), tasadora homologada por el Banco de España, e Indra para dar respuesta a las nuevas necesidades del sector financiero que demanda tener que retasar cada vez con mayor recurrencia inmuebles de grandes carteras de colaterales de préstamos hipotecarios o activos adjudicados.
Este tipo de sistemas, más desarrollados en países como Dinamarca, Alemania o Reino Unido, permite la valoración automática de carteras a un coste muy reducido. Por este motivo, son considerados en la práctica la forma más viable desde el punto de vista económico de realizar retasaciones de forma masiva, recurrente y con un alto grado de fiabilidad.
Para ello, se apoyan en la utilización de grandes bases de datos de testigos comparables similares al inmueble objeto de valoración, valiéndose de algoritmos matemáticos que aplican distintos pesos a parámetros del inmueble estrechamente relacionados con el valor por metro cuadrado (ubicación, superficie, tipología constructiva o antigüedad, entre otros).
Estos modelos han ganado preferencia con relación a los sistemas estadísticos muestrales y de índices, que se basan en extrapolaciones a partir de muestras o en actualizaciones de tasaciones históricas mediante índices de evolución de precios medios.
Desde la perspectiva de riesgos de una entidad, la solución de Indra e IV permite valorar con mayor periodicidad el nivel de exposición “al ladrillo” así como utilizar el sistema como herramienta de contraste.
Asimismo, ayuda al área inmobiliaria a desarrollar la estrategia comercial y facilita la geolocalización y segmentación de carteras, la localización comparada con las carteras de la competencia o la calificación de zonas geográficas de mayor o menor potencial para el desarrollo inmobiliario.
Las grandes bases de datos y capacidades en el ámbito de análisis estadísticos de Indra y el conocimiento especializado de IV han permitido incorporar un modelo de clusterización espacial para todo el territorio nacional que dota al sistema de capacidad para discriminar testigos que, aun estando físicamente muy próximos, pertenecen a zonas heterogéneas desde el punto de vista inmobiliario (por ejemplo, no es lo mismo el precio por metro cuadrado de un piso en Alcobendas que de un chalet en La Moraleja, aunque la distancia entre los inmuebles no sea mayor a 500 metros). Es decir, permite diferenciar los testigos que son verdaderamente comparables de aquellos que no lo son.
Las capacidades y aportaciones del sistema han sido muy valoradas en el sector y han facilitado que varias entidades financieras estén realizando los primeros pilotos.
