الذكاء الاصطناعي
علم العقارات: المطابقة والشراء
بياناتك تعرفك جيدًا ، دعها تجد منزل أحلامك. تعتمد صناعة العقارات على أطنان من البيانات التي لا يتم استخدامها كل عام. في هذه المقالة ، نناقش كيف تساعد التقنيات المتقدمة المستثمرين العقاريين والوسطاء والشركات على الاستفادة من الكم الهائل من المعلومات داخل الصناعة لمساعدة الأشخاص في العثور على منازل أحلامهم.
في 2017، إلى تقارير علوم الإجراءات الميدانية البند يتناول تأثير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية على قطاع العقارات:
"إن ممارسة التحليلات الحضرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تنطلق في صناعة العقارات. علم البيانات والمنطق الحسابي قريبان من طليعة ممارسات التنمية الحضرية الجديدة. كيف قريبة؟ هو السؤال - يتوقع الخبراء أن الرقمنة ستتجاوز أنظمة إدارة المباني الذكية. ستؤثر الأدوات التحليلية الجديدة ذات القدرات التنبؤية بشكل كبير على مستقبل التنمية الحضرية ، وإعادة تشكيل صناعة العقارات في هذه العملية ".
تقدم سريعًا حتى عام 2020: المغادرة فخاخ الضجيج في الخلف ، نعترف بالآثار التحويلية لمحو أمية البيانات ، واستراتيجيات الرقمنة ، والتقدم التكنولوجي. لا تزال التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي والتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقود الابتكار في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما يتجاوز قطاع العقارات. من أكثر تطبيقات ML مملة إلى الأكثر إثارة للاهتمام البرمجة اللغوية العصبية و OCR جهود الأتمتة ، تعلم قادة الصناعة الاستفادة من هذه الأدوات القوية لصالحهم.
نلحق اليوم بثلاث حالات استخدام عقاري. تهدف إلى توضيح كيفية تفاعل مكدسات البرامج الحديثة والواجهات البديهية مع التعلم الآلي وهندسة البيانات لإنشاء منتجات وخدمات فريدة.
علم العقارات: بياناتك تعرفك بشكل أفضل ، دعها تجد لك المنزل المثالي.
عمليات شراء المنزل
يفرض سوق العقارات اليوم تحديًا مثيرًا للاهتمام للتعلم الآلي: هل هناك صيغة لمطابقة مشتري المنازل المناسبين بالعقارات المناسبة بالأسعار المناسبة؟ السعي لبناء خدمات مطابقة واكتشاف دقيقة للمنازل هو ما يبقي الباحثين والمتخصصين في الصناعة على أهبة الاستعداد. مع وجود كميات ضخمة من البيانات المتاحة لهم ، ومستوحاة من الدقة العالية لأنظمة التوصية عبر الإنترنت (Netflix ، أي شخص؟) ، تشهد محركات المطابقة المنزلية تطورًا مستمرًا ، حتى في قطاع العقارات غير المائل تقنيًا.
بستان هي وسيط يستفيد من أدوات التكنولوجيا الحديثة لتحسين خدمات اكتشاف المنازل. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ، توصلوا إلى إجابة على السؤال الأكثر إلحاحًا الذي يطرحه مشترو المنازل: "كيف يبدو منزل أحلامي؟" بالإضافة إلى ذلك ، قد تساعدهم الخوارزميات في الإجابة على سؤال المتابعة: "ما هي التنازلات التي (لست) على استعداد لتقديمها؟".
يوضح الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي للمنتجات والتسويق ، فيل ديجيسي:
"Home Match هي أول خوارزمية بحث منزلية على الإطلاق تتيح للأشخاص اختيار الميزات الأكثر أهمية بالنسبة لهم. نطرح على المشترين سلسلة من الأسئلة حول ما يقدّرونه ونعتبرهم "الأشياء الضرورية" و "الأشياء اللطيفة" في المنزل - مثل جزيرة المطبخ ، وحوض السباحة في الفناء الخلفي ، ووقت التنقل في غضون ثوانٍ. يخصص Orchard نتيجة مباراة شخصية لكل منزل في منطقة البحث. "
على هذا النحو ، يتم مطابقة المشترين مع فرص شراء منزل مشروعة وتصبح العملية برمتها أسهل لجميع الأطراف المعنية.
يتمتع مستخدمو أنظمة مطابقة المنازل بتجربة تتميز بها زيادة التخصيص و قابليتها للاستخدام. يتم تصنيف نتائج البحث وفقًا لملفات التعريف الخاصة بها ، كما تحل الواجهات التفاعلية سهلة الاستخدام محل كتالوجات العقارات القديمة البسيطة.
طورت Orchard أيضًا ميزةً أخرى رائدةً في هذا المجال، وهي Photo Switch، التي تجمع نتائج البحث المُخصصة وتعرضها بطريقةٍ أكثر ملاءمةً بصريًا وشخصية. ولتحقيق ذلك، ابتكرت Orchard نموذجًا للتعلم الآلي لمسح صور كل منزل معروض للبيع وتحديد الغرف في كل صورة. تُعد هذه الميزة الأولى من نوعها، وتُتيح للمستخدمين مقارنة جميع "المستلزمات" التي يحتاجونها بسهولة وفي آنٍ واحد. سواءً كان مطبخًا صغيرًا، أو فناءً خلفيًا مُسوّرًا، أو غرفة معيشة مريحة، يُمكن لمشتري المنازل الآن عرض كل غرفة جنبًا إلى جنب في متصفح واحد، بنقرة زر واحدة.
هذه الوظيفة ممكنة فقط بسبب التفاعل السلس لأدوات التكنولوجيا الحديثة. تساهم منصات الويب ومجموعات SDK للواقع الافتراضي وخوارزميات معالجة الصور بالإضافة إلى أطر التعلم الآلي في إنشاء تجربة عقارية فريدة من نوعها.
تثمين العقارات التجارية
خطوة حاسمة أخرى في العقارات التجارية هي تثمين الممتلكات. تعد نماذج التقييم الآلي قديمة قدم الصناعة نفسها ، نظرًا لمهمة تقييم العقارات ووضع خطط التسعير. تقليديا ، كانت هذه النماذج تعتمد في الغالب على بيانات المبيعات التاريخية. ومع ذلك ، فإن النماذج التي تعتمد على السلوك السابق فقط تفقد الكثير من مصادر البيانات الأخرى.
التحليلات التنبؤية وجمع البيانات الحديثة البنية التحتية تم تصميمها لدمج مصادر البيانات الخارجية وتدريب الخوارزميات بناءً على أنواع البيانات غير المتجانسة. بدلاً من استخدام نوع بيانات واحد يوفر منظورًا محدودًا للممتلكات ، توفر هياكل البيانات الموحدة عرضًا بزاوية 360 درجة وتدمج مصادر البيانات الخارجية: طلب السوق ، وبيانات الاقتصاد الكلي ، وقيم الإيجار ، وأسواق رأس المال ، والوظائف ، وحركة المرور ، وما إلى ذلك منذ ذلك الحين لا توجد حدود صارمة للبيانات التي يمكن أن يستخدمها نموذج تقييم الممتلكات ، والتحليلات التنبؤية هي أداة قوية متاحة لوكالات العقارات.
سمارت كابيتال يقدم مثل هذا الحل الحديث لتقييم الممتلكات. يستخدمون التحليلات التنبؤية لتقييم العقارات ويتعهدون بتقديم تقرير كامل في غضون يوم عمل واحد. رئيسهم التنفيذي ، لورا كراشاكوفا ، يقدم بعض الأفكار حول كيفية تحقيق ذلك.
"تتيح هذه التقنية معالجة البيانات وتقييم الممتلكات في الوقت الفعلي وتمنح الأفراد إمكانية الوصول إلى البيانات التي كانت متاحة سابقًا للوسطاء المحليين فقط. أصبحت الرؤى المحلية مثل شعبية الموقع ، ووسائل الراحة في المنطقة ، وجودة النقل العام ، والقرب من الطرق السريعة الرئيسية ، وحركة المرور على الأقدام متاحة الآن بسهولة وتم تسجيلها لسهولة المقارنة."
هناك جانبان يجعلان مثل هذه الخدمة ممكنة في المقام الأول: سهولة الوصول وإمكانية التسليم رؤى في الوقت الفعلي. تسهل الأنظمة الأساسية للجوال والويب على العملاء الوصول إلى بياناتهم وتحميلها وتصورها ، بغض النظر عن موقعهم. كل ما هو مطلوب هو اتصال بالإنترنت. في الوقت نفسه ، تعمل أطر التحليلات التنبؤية على معالجة البيانات في الوقت الفعلي بسرعة مللي ثانية. بمجرد حدوث أحداث البيانات الجديدة ، يتم جمعها وتضمينها في تقرير التحليل الأخير. لا داعي لانتظار عمليات حسابية مكثفة تستغرق وقتًا طويلاً ، نظرًا لأن كل هذه الحسابات يمكن أن تحدث الآن على الفور تقريبًا ، في السحابة.
مرة أخرى ، يتيح التفاعل بين التقنيات الحديثة تقديم تجربة سلسة تستند إلى رؤى في الوقت الفعلي. في الوقت نفسه ، يصبح تنوع مصادر البيانات الخارجية ضمانًا لزيادة دقة التقييم. هذا يوفر الوقت والمال والصداع لجميع الأطراف المعنية.
تبسيط إجراءات طلبات القروض
عملية عقارية تجارية أخرى تشكل تحديًا مثيرًا للاهتمام هي طلب القرض. تحدي ليس فقط لمشتري المنازل المشوشين ولكن لنماذج التعلم الآلي أيضًا. تحتاج نماذج الموافقة على الائتمان إلى الوصول إلى جميع أنواع البيانات ، من المعلومات الشخصية إلى التاريخ الائتماني والمعاملات التاريخية وتاريخ التوظيف. يمكن أن يتحول تحديد كل مصادر البيانات هذه ودمجها يدويًا بسرعة إلى مهمة شاقة ومستهلكة للوقت ومزعجة. علاوة على ذلك ، تأتي المعالجة اليدوية مع مخاطر عالية من الإدخالات الخاطئة في جميع أنحاء التطبيق. لقد حولت هذه الجوانب عملية طلب القرض اليدوي إلى عنق الزجاجة للمعاملات العقارية.
في حالة وجود بعض الحلول الآلية فقط لإزالة بعض الألم ...
خط مباشر هي شركة تركز على تبسيط عملية طلب القرض. تعمل واجهة الهاتف المحمول البديهية على توجيه المشترين خلال طلبات القروض خلال دقائق. تستغرق العملية برمتها 15 دقيقة فقط وتدعي أنها توفر على مشتري المنازل الكثير من المتاعب. الطريقة التي يقومون بها بذلك بسيطة للغاية: تتصل خدمتهم بمجموعة متنوعة من مصادر البيانات الشخصية (مثل معلومات البنك والدفع والضرائب)، وتستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لقراءة المعلومات وجمعها، ودمج جميع البيانات وتحليلها. في الوقت الحقيقي. وبهذه الطريقة، يتم تجاوز العمليات المملة والمستهلكة للوقت ويمكن لمشتري المنازل الاستمتاع بعمليات طلب القروض المبسطة.
كيف يكون ذلك ممكنا ، أنت تتساءل؟
خدمتهم ممكنة فقط من خلال دمج a تجربة الجوال أولاً, قدرات المعالجة الذكية، بالإضافة إلى تصميم المستخدم على أحدث طراز. يتم تسليم دليل القروض الخاص بهم عبر واجهة الدردشة ، والتي تمنح المستخدمين طريقة سهلة للعثور على إجابات لأسئلتهم. تدعم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية هذه التفاعلات وتساعد في إنشاء تجربة مخصصة.
في الوقت نفسه ، تحدث خوارزميات التقييم الآلي في الخلفية ، تمامًا كما يملأ المشتري النماذج. يوضح هذا كيف أن الأتمتة هي مفتاح نجاح خدمتهم. والتفاعل السلس بين الأدوات التقنية هو ما يجعل هذه الأتمتة ممكنة في المقام الأول.
ما هي الخطوة التالية؟
يوجد مزيج قوي من الاتجاهات التقنية في طليعة الابتكار العقاري: زيادة توافر البيانات ، والتقدم في قدرات معالجة البيانات ، وانتشار خوارزميات التعلم الآلي. كلهم يجعلون من الممكن معالجة أكثر التطبيقات تحديًا بطريقة ذكية وآلية وخالية من الأخطاء.
علاوة على ذلك ، تتيح إمكانيات الحوسبة السحابية وبنى التخزين الحديثة إمكانية استخراج الرؤى من البيانات في الوقت الفعلي ، وبناء نماذج تنبؤية معقدة ، ودمج مجموعة متنوعة من مصادر البيانات. كل هذا يجعل من الممكن توقع المستقبل والابتكار والحفاظ على الميزة التنافسية.
مصادر الصور: Canva
