La metodología de Valuación Masiva Automatizada (VMA) de inmuebles usando machine learning fue desarrollada por la Universidad Nacional de Córdoba en conjunto con el Gobierno de la Provincia de Córdoba, con el objetivo de actualizar las valuaciones catastrales de inmuebles urbanos y rurales. La metodología se basa en el uso de algoritmos de aprendizaje computacional y se utiliza para cobrar impuestos territoriales más justos. El proceso antes llevaba cerca de 3 años y ahora se ejecuta en 10 meses.
En el marco del proyecto del Centro de Estudios Territoriales de la FCEFyN, relacionado a Machine Learning aplicado a fenómenos territoriales en la Provincia de Córdoba, se desarrolló una metodología innovadora que utiliza algoritmos de aprendizaje computacional y un Observatorio del Mercado Inmobiliario para determinar las valuaciones catastrales de los más de dos millones de inmuebles urbanos y rurales en la provincia de Córdoba, logrando procesos más eficientes y justos. Además, el nivel de calidad de los resultados se puede medir y comunicar, y a través de la filosofía de “conocimiento abierto”, se puede acceder a ellos en el geoportal provincial Mapas Córdoba.
Innovación: La VMA es una metodología innovadora que utiliza algoritmos de aprendizaje computacional para actualizar las valuaciones catastrales de los inmuebles en la provincia de Córdoba. La metodología se basa en el uso de Random Forest, Support Vector Machine y Redes Neuronales y se utiliza para cobrar impuestos territoriales más justos.
Aplicaciones: La VMA se utiliza para determinar las valuaciones catastrales de los más de dos millones de inmuebles urbanos y rurales que conforman todo el territorio provincial. La metodología se ha utilizado para actualizar los impuestos patrimoniales sobre los inmuebles (el impuesto inmobiliario provincial, el impuesto a los bienes personales, incluso otros tributos vinculados, como las tasas municipales sobre los inmuebles).
