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在抵押行业收集2024年2月27日，抵押银行家协会（MBA）1感谢有机会参加今天的工作会议，以教育该小组在抵押过程中使用算法技术，尤其是使用自动估值模型（AVM）和房地产数据收集器。抵押贷款行业出于多种原因仔细而故意引入了AI，算法和其他技术，包括提高效率，降低人为错误的风险和改善消费者的体验。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。 这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。 AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。 这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。 AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。 在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。这些GSE在全国范围内购买了大部分抵押贷款，为银行和独立抵押银行提供了流动性，以继续贷款。某些AVM模型是在房利美（Fannie Mae）或房地美（Freddie Mac）内开发的，例如，可以使用现在称为“价值接受”的评估豁免，这使消费者能够在不进行评估的情况下完成再融资交易，而无需评估费用而更重要的是。价值接受的津贴完全取决于GSES对该特定数据集的可靠性的风险分析。风险分析将考虑消费者是否拥有GSES已证券的贷款，是否通过以前的评估在房屋上可用的数据，以及是否有足够的数据可用
使用算法，自动估值模型和属性数据
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