الذكاء الاصطناعي
علم العقارات الحقيقي: المطابقة و الشراء
يعرف بياناتك أفضل منك، دعها تجد منزلك الحلم. تقع ngành العقارات على كميات هائلة من البيانات التي تظل غير مستخدمة كل عام. في هذه المقالة، نناقش كيف تساعد التكنولوجيات المتقدمة مستثمري العقارات ووكلاء العقارات والشركات على استخدام كمية هائلة من المعلومات داخل الصناعة لمساعدة الناس على العثور على منازلهم الحلم.
في عام 2017، تقارير العلوم الميدانية مقال يتناول تأثير الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي و التحليلات التنبؤية على قطاع العقارات:
“ممارسة تحليلات الحضر القائمة على الذكاء الاصطناعي تكتسب زخما داخل ngành العقارات. علم البيانات و المنطق الخوارزمي قريبان من الطليعة من ممارسات التطوير الحضري الجديد. كم هو قريب؟这是 السؤال — يتوقع الخبراء أن تذهب الرقمنة إلى ما هو أبعد من أنظمة إدارة المباني الذكية. أدوات تحليلية جديدة ذات قدرات تنبؤية ستؤثر بشكل كبير على مستقبل التطوير الحضري، و تغيير شكل ngành العقارات في هذه العملية.”
الانتقال السريع إلى 2020: بعد ترك فخاخ الهياج، نقر بالاعتراف بالآثار التحويلية للقراءة البيانية و استراتيجيات الرقمنة و تقدم التكنولوجيا. التحليلات التنبؤية و التعلم الآلي و التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي لا تزال تقود الابتكار في مجموعة متنوعة من الصناعات، و بعيدا عن ngành العقارات. من تطبيقات التعلم الآلي المملة إلى جهد آلي للتعرف على النماذج و OCR، تعلم قادة الصناعة كيف يستفيدون من هذه الأدوات القوية لصالحهم.
اليوم نحصل على 3 حالات استخدام للعقارات. وهي مخصصة لتظهر كيف تتفاعل حزمة برامج moderne و واجهات سهلة الاستخدام مع التعلم الآلي و هندسة البيانات لإنشاء منتجات وخدمات فريدة.
علم العقارات: يعرف بياناتك أفضل منك، دعها تجد لك المنزل المثالي.
عمليات شراء المنازل
تطرح سوق العقارات اليوم تحديا مثيرا للاهتمام في التعلم الآلي: هل هناك صيغة لمطابقة المشترين المناسبين بالمنازل المناسبة عند الأسعار المناسبة؟ السعي لإنشاء خدمات مطابقة دقيقة و اكتشاف المنازل هو ما يحافظ على باحثين و محترفين الصناعة على أرجلهم. مع وجود كميات هائلة من البيانات المتاحة لهم، و مستوحاة من دقة عالية لأنظمة التوصية عبر الإنترنت (نيتفليكس، على سبيل المثال)، محركات مطابقة المنازل تشهد تطويرا مستمرا، حتى في قطاع العقارات غير التقني.
Orchard هو وسيط يعتمد على أدوات تكنولوجية moderne لتحسين خدمات اكتشاف المنازل. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يجدون إجابة للأسئلة الأكثر إلحاحا التي يطرحها المشترون: “ما هو شكل منزلي الحلم؟”. بالإضافة إلى ذلك، قد تساعد الخوارزميات على الإجابة على سؤال تالي: “ما هي التنازلات التي أنا (لا) مستعد لتقديمها؟”.
المؤسس المشارك و رئيس المنتج و التسويق، Phil DeGisi يوضح:
“Home Match هو أول خوارزمية بحث منازل تسمح للأشخاص باختيار الميزات التي تهمهم أكثر. نسأل المشترين سلسلة من الأسئلة حول ما يعتبرونه “يجب أن يكون” و “من اللطيف أن يكون” في المنزل – مثل جزيرة المطبخ و بركة في الفناء الخلفي و وقت السفر في غضون ثوان. ”
بهذه الطريقة، يتم مطابقة المشترين لفرص شراء المنازل الشرعية و يصبح العملية أسهل لجميع الأطراف المعنية.
يستفيد مستخدمو أنظمة مطابقة المنازل من تجربة تميزها زيادة التخصيص و سهولة الاستخدام. يتم تصنيف نتائج البحث وفقا لمحفظتهم و واجهات تفاعلية سهلة الاستخدام تحل محل كتالوجات العقارات القديمة.
“Orchard قد طور أيضا شيء جديد في الصناعة، Photo Switch، الذي يظهر هذه النتائج المخصصة بطريقة أكثر فائدة و شخصنة. لفعل ذلك، أنشأ Orchard نموذج التعلم الآلي لفحص صور كل منزل في السوق و تحديد الغرف في كل صورة. هذه الميزة هي الأولى من نوعها و تسمح للمستخدمين بمقارنة “يجب أن يكون” في وقت واحد. سواء كان ذلك مطبخا للطهاة أو فناء خلفي محاط بسور أو غرفة معيشة مريحة، يمكن للمشترين الآن مشاهدة كل غرفة جنبا إلى جنب في متصفح واحد، بضغط زر واحد.”
تسمح هذه الوظيفة بفضل التفاعل السلس لادوات التكنولوجيا الحديثة. تساهم منصات الويب و أدوات الواقع الافتراضي و خوارزميات معالجة الصور و إطارات التعلم الآلي في خلق تجربة فريدة في العقارات.
تقييمات العقارات التجارية
خطوة أخرى حاسمة في العقارات التجارية هي تقييم العقارات. النماذج التقييمية الآلية قديمة مثل الصناعة نفسها، مع مهمة تقييم العقارات و تحديد مخططات التسعير. تقليديا، كانت هذه النماذج تعتمد في الغالب على بيانات المبيعات التاريخية. ومع ذلك، النماذج التي تعتمد على السلوك السابق فقط تفقد الكثير من مصادر البيانات الأخرى.
التحليلات التنبؤية و بنية جمع البيانات الحديثة مبنية على دمج مصادر البيانات الخارجية و تدريب الخوارزميات على أساس أنواع بيانات متعددة. بدلا من استخدام نوع بيانات واحد يوفر منظورا محدودا على العقار، تقدم البنية البيانية الموحدة منظورا شاملا و تدمج مصادر بيانات خارجية: الطلب السوقي و البيانات الاقتصادية الكلية و قيم الإيجار و الأسواق الرأسمالية و الوظائف و المرور و غيرها. منذ أن لا يوجد حدود صلبة للبيانات التي يمكن استخدامها في نموذج تقييم العقارات، فإن التحليلات التنبؤية هي أداة قوية متاحة لشركات العقارات.
Smart Capital يوفر حلولا moderne لتقييم العقارات. يستخدمون التحليلات التنبؤية لتقييم العقارات و يعدون بتسليم تقرير كامل في غضون يوم عمل واحد. يقدم الرئيس التنفيذي Laura Krashakova بعض الأفكار حول كيفية تحقيق ذلك.
“تتيح التكنولوجيا معالجة البيانات و تقييم العقارات في الوقت الفعلي و توفر للأفراد الوصول إلى البيانات التي كانت متاحة في السابق فقط للموظفين المحليين. الإشارات المحلية مثل شعبية الموقع و وسائل الراحة في المنطقة و جودة النقل العام و القرب من الطرق السريعة و حركة المرور هي الآن متاحة و يتم تسجيلها لسهولة المقارنة.”
هناك جانبان يجعلان هذه الخدمة ممكنة في المقام الأول: سهولة الوصول و إمكانية تقديم رؤى في الوقت الفعلي. منصات الموبايل و الويب تجعل من السهل على العملاء الوصول إلى بياناتهم و تحميلها و تصورها، بغض النظر عن موقعهم. كل ما هو مطلوب هو اتصال بالإنترنت. في الوقت نفسه، إطارات التحليلات التنبؤية تطحن البيانات في الوقت الفعلي، بسرعة الألوف من الميللي ثانية. بمجرد حدوث أحداث بيانات جديدة، يتم جمعها و تضمينها في تقرير التحليل الأخير. لا حاجة للانتظار لحسابات شاملة و مكثفة، منذ أن يمكن أن يحدث كل ذلك الحساب تقريبا في الوقت الفعلي، في السحابة.
مرة أخرى، التفاعل السلس للتكنولوجيا الحديثة يجعل من الممكن تقديم تجربة سلسة تعتمد على رؤى في الوقت الفعلي. في الوقت نفسه، يصبح تنوع مصادر البيانات الخارجية ضمانا لزيادة دقة التقييم. هذا يوفر الوقت و المال و الأرق لجميع الأطراف المعنية.
عمليات تقديم القروض المبسطة
تطرح عملية تقديم القروض في العقارات التجارية تحديا مثيرا للاهتمام. تحديا ليس فقط للمشترين المبهرين و لكن أيضا لنمذجة التعلم الآلي. تحتاج نماذج الموافقة على القروض إلى الوصول إلى جميع أنواع البيانات، من المعلومات الشخصية إلى سجل الائتمان و المعاملات التاريخية و سجل العمل. يمكن أن يتحول تحديد و دمج جميع هذه مصادر البيانات يدويا بسرعة إلى مهمة مملة و شاقة و مزعجة. بالإضافة إلى ذلك، يأتي المعالجة اليدوية مع مخاطر عالية للentries الخاطئة خلال عملية التقديم. هذه الجوانب حولت عملية تقديم القروض اليدوية إلى عرقلة لعمليات العقارات.
لو كان هناك حل تلقائي لبعض الألم…
Beeline هي شركة تركز على تبسيط عملية تقديم القروض. يوجه واجهة الموبايل التفاعلية المشترين خلال طلبات القروض في دقائق. يستغرق العملية كلها 15 دقيقة و تدعي أن توفير الكثير من الأرق للمشترين. الطريقة التي يفعلونها هي بسيطة بشكل لا يصدق: خدمتهم تصل إلى مجموعة متنوعة من مصادر البيانات الشخصية (مثل البنك و المعلومات الضريبية و الراتب)، تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لقراءة و جمع المعلومات، و تدمج و تحليل جميع البيانات في الوقت الفعلي. بهذه الطريقة، يتم تجاوز العمليات الشاقة و المستهلكة للزمن و يستطيع المشترون الاستمتاع بعمليات تقديم القروض المبسطة.
كيف يمكن أن يكون ذلك ممكنا، تتساءل؟
خدمتهم ممكنة فقط من خلال دمج تجربة الموبايل الأولى، قدرات المعالجة الذكية، بالإضافة إلى تصميم المستخدم الحديث. يتم تقديم دليل القرض عبر واجهة دردشة، مما يوفر للمستخدمين طريقة سهلة للعثور على إجابات لأسئلتهم. تساعد خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية على خلق تجربة مخصصة.
في الوقت نفسه، يتم تقييم الخوارزميات الآلية في الخلفية، فقط أثناء ملء المشتري للنماذج. هذا يظهر كيف أن التأتمتة هي مفتاح نجاح خدمتها. و التفاعل السلس للتكنولوجيا الحديثة هو ما يجعل هذه التأتمتة ممكنة في المقام الأول.
ماذا بعد؟
مزيج قوي من اتجاهات التكنولوجيا في طليعة الابتكار في العقارات: زيادة في توافر البيانات و تقدم في قدرات معالجة البيانات و انتشار خوارزميات التعلم الآلي. جميعها تجعل من الممكن مواجهة التطبيقات الأكثر تحديا، بطريقة ذكية و آلية و خالية من الأخطاء.
علاوة على ذلك، تجعل قدرات الحوسبة السحابية و البنية التخزينية الحديثة من الممكن استخلاص رؤى من البيانات في الوقت الفعلي، و بناء نماذج تنبؤية معقدة، و دمج مجموعة متنوعة من مصادر البيانات. كل ذلك يجعل من الممكن التنبؤ بالمستقبل، و الابتكار، و الحفاظ على الميزة التنافسية.
