換言之，政府實價登錄資料可能有少部分並非成交價格，如此登錄不實的成交價，將誤導房價資訊，進而影響人民對實價登錄的信心。政府雖然訂定查核機制及相關罰則，但受限於人力資源，只能人工隨機抽樣查核，惟因太多實價登錄案件，其成效有限。政府應如何有效率的面對解決此可能的作假行為？
最簡單的方式便是利用大數據資料，以經濟估價模型及人工智慧方式，建立一個房地產大量自動估價模型。例如美國有「Zillow」自動估價系統模型，台灣目前也已有「好時價（House+）」自動估價的公益平台。未來每筆資料申報，若都必須經過此大數據模型檢查過濾，如果發現異常，可立即以人工進一步查核，如此一來，才能真正有效的解決實價登錄可能造假問題。國外實價登錄經驗與一般國稅局稽查逃漏稅的方式，也都如此。期待政府能積極改善此一弊端，建立民眾對實價登錄的信心。
除了實價登錄可能作假外，實價登錄的真實成交個案仍存在許多「備註欄」，包括親友交易、違建、改建等「非正常交易」案例價格，一般人應有基本認知，有備註欄的成交價應更審慎看待，不宜視為正常交易價格的參考。
除此備註欄的問題之外，實價登錄的房價應注意公設面積所佔的比例，以及是否包括停車位面積等問題。然而即便絕大絕大多數實價登錄的價格是真實成交個案，且沒有備註欄，也注意到公設比及停車面積，是否實價登錄就能顯示市場的真實房價訊息？
江穎慧、谷元、劉峰和我2019年最近在《International Real Estate Review 》學術期刊發表《社區價格分散之分析》。我們利用2012～2017年社區管委會登記及實價登錄兩個資料庫，取得同一社區有4個以上成交案例的台北市1274個社區樣本，然後透過特徵價格模型，調整相同社區成交個案的交易時間、樓層及面積等差異，形成幾乎完全相同的類似房屋產品價格。我們進一步檢視這些相同社區相同類似個案的成交單價都還存在有平均9.54%差異。
當然這有少部分可能是因個案不同的室內裝潢、家具設備及保養維護所造成，但更可能顯示背後這些個案的真實成交價涉及買賣雙方以及仲介人員三方議價能力（討價還價）所造成的差異。換言之，本文研究成交價可能是「買貴或買便宜」的結果所導致，因此買賣雙方立場不同，高低成交價就各取所需了。
根據實證研究結果，我們發現越便宜低單價、越大居住面積、越老舊屋齡的房屋、同一社區越多交易案件、越大型多戶數社區、位於市中心地區，越容易產生相同社區類似產品有較大的價格分散情況；反之，越貴高單價的房屋、政府興建的國宅、上市櫃建商興建的社區，其相同社區類似產品價格分散的情況較小。上述這些產品特徵可以提供消費者進一步認識成交價除客觀產品、區位與時機因素外，還應包括買賣及仲介三方的主觀議價能力。
希望社會大眾能夠清楚認知實價登錄的房價資訊，其登錄的成交價訊息有其局限，必須要經過審慎的評估判斷，才不會產生偏差，造成錯誤的決策行為。當然，除參考實價登錄資訊外，消費者更需要透過大數據及人工智慧的科學方式，利用「好時價」免費自動估價的公益平台，了解個案價格，同時也可以在「好時價」網站上，獲得相同社區成交案例、附近相似個案、附近相關鄰里設施及過去到現在的房價趨勢等相關資訊，作為個人掌握房價的參考依據。