علم العقارات: مطابقة وشراء المنازل

تعرف بياناتك عليك أفضل، دعها تجد منزلك الحلم. تقع صناعة العقارات على كميات هائلة من البيانات التي تظل غير مستخدمة كل عام. في هذه المقالة، سنناقش كيف تساعد التكنولوجيات المتقدمة مستثمري العقارات ووكلاء العقارات والشركات على استخدام كمية المعلومات الهائلة داخل الصناعة لمساعدة الناس على العثور على منازلهم الحلم.

في عام 2017، نشرت تقارير العلوم الميدانية مقالة تتناول تأثير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية على قطاع العقارات:

“تكتسب ممارسة التحليلات الحضرية القائمة على الذكاء الاصطناعي زخما داخل صناعة العقارات. تقع العلوم البيانية والمنطق الخوارزمي على وشك الطليعة من ممارسات التطوير الحضري الجديد. كيف قريب؟这是 سؤال الخبراء يتنبأون بأن التدوين سيذهب إلى ما هو أبعد من أنظمة إدارة المباني الذكية. سوف تؤثر أدوات تحليلية جديدة ذات قدرات تنبؤية بشكل كبير على مستقبل التطوير الحضري، وسيشكل ذلك صناعة العقارات في هذه العملية.”

إذا انتقلنا إلى عام 2020، تاركين فخاخ الهياج وراءنا، ندرك الآثار التحويلية للغاية من أدبيات البيانات والاستراتيجيات الرقمية والتقدّم التكنولوجي. لا تزال التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي والتطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي تؤدي دورًا رائدًا في الابتكار في مجموعة متنوعة من الصناعات، بعيدا عن قطاع العقارات. من تطبيقات التعلم الآلي الأكثر مللا إلى أكثر تطبيقات NLP & OCR إثارة ، تعلم قادة الصناعة كيف يستفيدون من هذه الأدوات القوية لصالحهم.

عمليات شراء المنازل

تطرح سوق العقارات الحالي تحديًا مثيرًا للاهتمام في مجال التعلم الآلي: هل هناك صيغة لتحديد المطابقة بين مشتري المنازل الصحيحين والمنازل الصحيحة بالأسعار الصحيحة؟ يسعى الباحثون والمهنيون في الصناعة إلى بناء خدمات اكتشاف واكتشاف المنازل الدقيقة.

أوركارد هي وسيط تستخدم أدوات تكنولوجية حديثة لتحسين خدمات اكتشاف المنازل. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يجدون إجابة لل вопрос الأكثر إلحاحًا الذي يطرحه مشتري المنازل: “ماذا يبدو منزلي الحلم؟” بالإضافة إلى ذلك، قد تساعد الخوارزميات على الإجابة على سؤال متابعة: “ما هي التنازلات التي أنا (لا) مستعد أن أقبلها؟”

المشرف المشارك والرئيس التنفيذي للمنتج والتسويق، فيل ديجيسي يشرح:

“مطابقة المنزل هي أول خوارزمية بحث عن منزل تتيح للناس اختيار الميزات التي تهمهم أكثر. نسأل المشترين سلسلة من الأسئلة حول ما يعتبرونه “مهمًا” و “مناسبًا” في منزلهم – مثل جزيرة المطبخ، وحديقة في الفناء الخلفي، ووقت السفر في غضون ثوان. تعين أوركارد درجة مطابقة شخصية لكل منزل في منطقة البحث.”

بهذه الطريقة، يتم مطابقة المشترين مع فرص شراء المنازل الشرعية، ويتحول整个 عملية إلى أسهل للجميع.

يستمتع مستخدمو أنظمة مطابقة المنازل بتجربة تتميز بزيادة التنظيم و الاستخدام. يتم تصنيف نتائج البحث وفقًا لمحفظتهم، ويتغاضى واجهات تفاعلية سهلة الاستخدام عن كتالوجات العقارات العادية.

تقييمات العقارات التجارية

خطوة أخرى حاسمة في العقارات التجارية هي تقييم العقارات. تعتبر نماذج التقييم الآلي قديمة قدم الصناعة نفسها، حيث يتمثل دورها في تقييم العقارات ووضع مخططات التسعير. تقليديًا، كانت هذه النماذج تعتمد في الغالب على بيانات المبيعات التاريخية. ومع ذلك، فإن النماذج التي تعتمد على السلوك السابق فقط تفوت الكثير من مصادر البيانات الأخرى.

تم تصميم البنية التحتية لجمع البيانات والتحليلات التنبؤية الحديثة لتكامل مصادر البيانات الخارجية وتدريب الخوارزميات على أنواع بيانات متعددة. بدلاً من استخدام نوع بيانات واحد ي 제공 رؤية محدودة للملكية، توفر البنى البيانية الموحدة رؤية شاملة وتكامل مصادر البيانات الخارجية: الطلب السوقي، والبيانات الاقتصادية الكلية، وقيم الإيجار، وأسعار رأس المال، والوظائف، والمرور، إلخ. نظرًا لعدم وجود حدود صارمة للبيانات التي يمكن استخدامها في نموذج تقييم العقارات، فإن التحليلات التنبؤية هي أداة قوية متاحة لوكالات العقارات.

_smart Capital تقدم حلًا حديثًا لمشكلة تقييم العقارات. يستخدمون التحليلات التنبؤية لتقييم العقارات ويعتمدون على تقديم تقرير كامل في غضون يوم عمل واحد. يقدم الرئيس التنفيذي لورا كراشاكوفا بعض الأفكار حول كيفية تحقيق ذلك.

“تتيح التكنولوجيا معالجة البيانات وتقييم العقارات في الوقت الفعلي وتتيح للأفراد الوصول إلى البيانات التي كانت متاحة في السابق فقط للموظفين المحليين. تتوفر الآن المعلومات المحلية مثل شعبية الموقع، والمرافق في المنطقة، وجودة النقل العام، وقربها من الطرق السريعة الرئيسية، وحركة المرور، وتم تسجيلها من أجل سهولة المقارنة.”

عمليات تقديم القروض المبسرة

تطرح عملية تقديم القروض في العقارات التجارية تحديًا مثيرًا للاهتمام لا فقط للمشترين المنزليين المربكين ولكن أيضًا لأنماط التعلم الآلي. تحتاج نماذج الموافقة على القروض إلى الوصول إلى جميع أنواع البيانات، من المعلومات الشخصية إلى سجل الائتمان، والtransactions التاريخية، وتاريخ التوظيف. يمكن أن يتحول تحديد وتكامل جميع هذه مصادر البيانات يدويًا بسرعة إلى مهمة مملة ومرهقة ومزعجة. بالإضافة إلى ذلك، يأتي المعالجة اليدوية مع خطر كبير من الإدخالات الخاطئة في جميع أنحاء التطبيق.

بي لاين هي شركة تركز على تبسيط عملية تقديم القروض. يوجه واجهة الهاتف الذكي للمستخدمين عبر طلبات القروض في دقائق. تستغرق العملية كلها 15 دقيقة وتزعم أن توفير الكثير من الصداع لل مشتري المنزل. الطريقة التي يفعلون بها ذلك بسيطة للغاية: يرتبط خدمتها بمصادر بيانات شخصية مختلفة (مثل البنك ومعلومات الدفع والضرائب)، ويستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لقراءة وجمع المعلومات، ويتكامل ويفسّر جميع البيانات في الوقت الفعلي.

ماذا بعد؟

خليط قوي من اتجاهات التكنولوجيا يتواجد في طليعة الابتكار في العقارات: زيادة في توافر البيانات، وتقدم في قدرات معالجة البيانات، وشيوع خوارزميات التعلم الآلي. جميعها تجعل من الممكن مواجهة التطبيقات الأكثر تحديًا بطريقة ذكية وآلية وخالية من الأخطاء.

علاوة على ذلك، تتيح قدرات الحوسبة السحابية والهياكل التخزينية الحديثة استخراج Informationen من البيانات في الوقت الفعلي، وبناء نماذج تنبؤية معقدة، وتكامل مصادر بيانات مختلفة. كل ذلك يجعل من الممكن توقع المستقبل، والابتكار، والحفاظ على الميزة التنافسية.