由於地政機構多年來的努力，結合實價登錄系統的台灣不動產「自動估價模型」（AVM）在亞洲已經非常先進，現在又得到生成式AI技術的加持，等於如虎添翼。
在不動產估價系統導入AI，首先，可以解決估價師長期不足的問題。全聯會主委陳碧源2024年透露，全台估價師有676人，開業人數僅498人；與此同時，2024年辦理土地登記有362萬筆、辦理建物有209萬棟。不動產估價師人力明顯缺乏。
內政部地政司長林家正表示，內政部在107年（2018年）推動地價查估技術精進及實價登錄資料應用發展計畫，開始研究地價工作導入AI技術應用，並透過ANN（類神經網路）技術工具協助公部門估價。
林家正說，長期以來，地價工作需要靠估價人員的經驗與專業，工作相當燒腦、負擔重，因此AI的運用與技術導入，極具前瞻性且很有意義。此外，地政機關登記審查的工作也相當耗時，也需要人力，近年地政人力比較吃緊，因此，內政部目前也正積極研究運用導入AI技術來協助審查，節省人力。
林家正指出，運用AI輔助來查估地價時，可能會面對民眾詢問「地價怎麼算出來的」？如何清楚「解釋」AI計算方式，以及如何讓地政同仁更熟悉AI技術，這些都是要再精進的地方；而更重要的是，如何精進利用AI輔佐搭配人的智慧，達到更SMART、有效率的地價查估工作，都是未來的挑戰、也是展望。
內政部統計處長饒志堅指出，建置不動產估價的AI系統要秉持「數據為基、AI為器、治理為綱」的三大原則：首先，由政府建構的數據資料是AI估價的燃料和基石，而政府資料的核心優勢在於擁有高品質、全面性的大數據；其次，AI是強大的工具，而非取代專業的萬靈丹，鑑別式AI負責精準預測，生成式AI負責提效輔助，兩者皆需人類專家的監督與引導；第三，健全的資料治理是通往信任的唯一途徑，沒有治理的AI應用，將是高風險的空中樓閣，效率、正確、公平，缺一不可。
台北市估價師公會理事長鐘少佑就提到國際不動產估價公司因忽略AI治理而失敗的案例；美國不動產估價公司Zillow 推出的iBuying系統，原本利用算法快速評估房屋價值，24小時之內就能提供現金報價，然後，業主可透過簡單翻新快速轉售，依賴規模化及速度優勢，快速搶占美國不動產銷售市場。
但2021年11月，在損失50億美元後，Zillow關閉了經營iBuying的部門，並裁員25%員工，最慘的是，公司市值因此減損300億美元。
探討iBuying系統失敗的原因，鐘少佑指出，Zillow在建置iBuying系統時，大量聘用資訊人員，忽略估價師的作用，因此，接手的不動產都是市場不容易賣掉的建案；為了很快把建案轉手，出售前只做簡單的翻新，形成「劣幣逐良幣」的趨勢，結果就是消費者不再買單。
所以，鐘少佑從iBuying失敗案例中得到的啟發是：技術不能完全取代人工判斷；算法模型有其局限性；需要理解市場激勵機制；速度與準備性難以兼得。
政大不動產研究中心主辦的「AI時代的地價革新：電腦大量估價於公部門的應用與展望」論壇，26日在台北舉行，台灣不動產界的產官學專家群集分享交流，探討AI導入地價評估流程的必要性及可行性。
政大不動產研究中心主任楊松齡表示，AI運用與電腦大量估價的影響、作用，以及如何更為公平與客觀，都是產官學界很關心的部分，透過這次論壇的機會，主辦方特地邀請產官學界代表來討論與交流，找出未來更清晰的不動產估價發展方向。