Andersonの視点
AIはイギリスにおけるオフショア不動産所有権の追跡を改善する

イギリスの2つの大学からの新しい研究は、イギリス、特にロンドンの高級不動産市場における不動産ベースのマネーロンダリングの潜在的な状況についてより多くの光を当てることを目的としています。
プロジェクトの結果によると、ロンドンだけで「非伝統的な」国内不動産(所有者または賃借者によって長期にわたって居住されていない不動産)の総数は約138,000件です。
この数字は、イギリス政府によって提供され、定期的に更新される公式の数字よりも44%高いです。
研究者は、イギリス政府が提供するオフショア企業によって所有されるイギリスの不動産に関する限られた公式情報を拡張するために、さまざまな自然言語処理(NLP)技術と追加データおよび補足研究を使用しました。
研究では、イギリスのオフショア、低使用率、Airbnbスタイル(「カジュアルな居住」)の不動産の総額は、約144,000〜164,000の不動産にわたって145〜174億ポンドの価値があることがわかりました。
また、オフショアの不動産は通常より高価であり、イギリスにおけるその位置に特徴的なパターンがあることもわかりました。
研究者は、オフショア所有の「非伝統的な国内不動産」(UDP)が国内不動産の総価値の7.5%を占め、推定56億ポンドの価値が42,000の住宅に限定されていると推定しています。
論文では次のように述べられている。
‘個々のオフショア不動産は、すでにUDPの基準で非常に高価であり、さらにロンドン中心部に集中しています。’
‘一方、入れ子になったオフショア不動産は、中央ロンドンに集中している程度は低いですが、一般的により集中しています。また、ほとんどの空間相関はありません。’
…(以下、翻訳を続ける)
問題に対処する
著者は、イギリスにおける不動産のマネーロンダリング目的での使用を制御するための数十年の努力の後、2015年にイギリスの出版物「Private Eye」によって漏洩したオフショア所有のイギリス不動産のリストの公開によって、イギリス政府はイギリスのほとんどの地域でオフショア所有の不動産の定期的に更新されるリストを公開するようになったと述べています。
研究者は、OCOD(Overseas companies that own property in England and Wales)は、海外所有と潜在的なマネーロンダリングに関する研究と分析のための進歩であるが、データにはいくつかの限界があると指摘しています。
‘これらの住所は不完全である可能性があり、複数の不動産が単一の行またはタイトル番号内に存在する可能性があり、また、不動産が住宅、事業、またはその他のものであるかどうかについての情報はありません。 ‘
‘このような低品質のデータは、イギリスのオフショア所有不動産の分布と特性を理解することを困難にします。’
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データの収集と接続
個々の国では、住所の形式は通常予測可能で一貫性があり、イギリスの住所にも適用されます。したがって、OCODによって提供される「平坦な」テキストベースの住所データに直面した場合、住所を他のデータソースと照合するためのオープンソースの住所パーサー解決策が登場しています。
しかし、これらの多くは、Open Street Mapデータを使用してトレーニングされており、実際には数十または数百の入れ子になったサブアドレス(アパートメントブロックの広範な住所など)をホストする可能性のある住所を生成する可能性があります。したがって、libpostalなどの高評価のアドレスパーサーでも、不完全な住所を解析する際に困難が生じる可能性があります。
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分析
精度のテストのために、著者は、事前に作成されたGROUND TRUTHセットを使用しました。このセットは、一般的な分析から除外され、予測と分析の精度をテストするためにのみ使用されました。
GROUND TRUTHの手動チェックには、地図ソフトウェアの使用と、保持されたセットに含まれる不動産の写真の分析、および不動産の種類を評価するためのインターネット検索が含まれました。その後、データのパフォーマンスは、精度、リコール、F1スコアで測定されました。
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著者は次のように述べています。
‘すべてのUDPは、平均的な従来の不動産価格の600,000ポンドよりもはるかに高価です。’
このような改善されたデータは、イギリスにおける不動産投機としてのマネーロンダリングに対抗するために必要となる可能性があります。著者は、改善されたデータがAML不動産投機に対抗するのに役立つという研究と一般的な文献の増加するボディを指摘し、次のように結論付けます。
‘このデータは、社会学者、経済学者、政策立案者が、不動産のマネーロンダリングと高価な不動産価格の削減を試みることが、実際の状況を反映した詳細なデータに基づいていることを保証するために使用できます。’












