Ian Wong, spoluzakladatel a technický ředitel Opendoor – Interview Series

Můžete shrnout koncept Opendoor a jak se liší od konkurentů, jako je Zillow?

Opendoor poskytuje lidem jednoduchý a pohodlný způsob, jak kupovat, prodávat a vyměňovat domy. Přetváříme fragmentovaný a inflexibilní realitní model na komplexní, digitální a na vyžádání zkušenost. Jako průkopník “ibuyeru” Opendoor již sloužil více než 70 000 zákazníků a rozšířil se do 21 trhů ve Spojených státech.

Opendoor je schopno poskytovat téměř okamžité ceny domů pomocí vlastního valučního modelu, který využívá první a třetí strany dat, spolu s použitím strojového učení, umělé inteligence a lidské revize. S několika kliky v aplikaci Opendoor mohou prodávající obdržet nabídku od Opendoor do 24 hodin. Prodej Opendoor poskytuje více možností a jistoty, protože majitelé domů si mohou vybrat datum odstěhování a vyhnout se starostem a stresu spojeným s prohlídkami a opravami domů.

Kromě toho jsme začali řešit další bolestivé body v transakcích s domy spuštěním nového produktu, který přetváří proces kupování domů, spuštěním hypoteční společnosti a akvizicí společnosti pro tituly a eskrow. Naším cílem je učinit stěhování bezproblémovým, na vyžádání a bez stresu.

Co vás přitáhlo k Opendoor?

Máme šanci přetvořit realitní transakci a重新definovat vztahy lidí s jejich největší aktivitou. Na rozdíl od pasivy, co kdyby majitelé domů mohli využít likviditu poskytovanou jejich domy stejným způsobem, jako my a vy můžeme vybrat z našeho účtu? Co kdyby kupující a prodávající mohli přeskočit měsíce stresu a nejistoty a stát se více sebevědomými při přechodu do další kapitoly svého života? Vize umožňující větší geografickou mobilitu a finanční svobodu je super vzrušující, a cítíme, že jsme teprve na počátku této cesty.

Opendoor analyzuje velkou sbírku historických tranzakcí na trhu. Jaké typy datových bodů shromažďujete?

Přesné realitní údaje s úrovní granularity, kterou potřebujeme, nejsou snadno dostupné. Používáme kombinaci velkých vlastních a třetích datových souborů, abychom pochopili historické tranzakce na trhu, včetně podrobností o nabídkách a domech. To znamená, že se díváme na běžné datové body z nabídky, jako je datum prodeje a cena, kdy byl dům uveden, jakož i datové body o jednotlivých domech, jako je počet ložnic a koupelen, kuchyňské atributy nebo čtvereční metry. Kromě toho zahrnujeme funkce, které označují kvalitu nebo jedinečnost domu, což nám umožňuje lépe vybrat srovnatelné a nakonec cenově přesněji ocenit dům. Také bereme v úvahu podobná data z domů, které jsou aktuálně na trhu. Tyto datové body nakonec pomáhají předpovědět cenu domu a dobu, po kterou bude pravděpodobně trvat prodej domu.

Opendoor také analyzuje domy, které jsou staženy z trhu bez transakce, jak se tato data používají jinak než u domů, které byly prodány?

Díváme se na podobná data pro aktivní domy i domy, které jsou staženy z trhu bez transakce – domy, které nazýváme “delistings”. Naše datové soubory se dívají na různé podrobnosti o domech a nabídkách, včetně metrů čtverečních a ceny nabídky, pro každou transakci. Prohlížíme tyto poznatky pro delistings, ale nemůžeme pozorovat naší cílovou proměnnou dnů na trhu. Kromě toho se díváme na trh jako celek, abychom pochopili nabídku a poptávku. Integrací nelikvidních nabídek získáme komplexnější obraz trhu.

Opendoor používá Ensembling jako faktor v cenách domů. Můžete vysvětlit, co je ensembling a jak Opendoor používá tuto technologii?

Když kupující chce koupit dům nebo prodávající rozhodne o uvedení svého domu na trh, způsob, jakým určují hodnotu domu, závisí na tom, proč kupují nebo prodávají. A to může být velmi odlišné v závislosti na kupujícím a prodávajícím. Zahrneme to do našeho modelu, abychom pochopili, jak kupující a prodávající vnímají trh, a to je místo, kde ensembling přichází. Ensembling umožňuje použít různé cenové modely společně, aby se vypočítala váženým průměrem hodnot domů. Některé modely mohou vážit určité proměnné jinak než ostatní. Zjistili jsme, že ensembling obecně vede k přesnějšímu cenování než jakýkoli jednotlivý model.

Opendoor importuje velká data z různých zdrojů, což může být výzvou kvůli tomu, jak byla data původně označena nebo formátována. Opendoor používá Markov Random Field, aby pomohla s touto otázkou. Můžete vysvětlit, co to je?

Výzva pramení z mutací v textových datech, od zkrácenin a překlepů po nekonzistentní pořadí slov a číselná pravopis. Špatná kvalita dat ovlivňuje naše modely ocenění domů, a proto jsme implementovali matematický přístup, abychom standardizovali text a zlepšili kvalitu štítků. Markov Random Field nám umožňuje ohodnotit všechny štítky společně a přesněji interpretovat charakteristiky, jako jsou podčásti. Skóre každého štítku pochází ze dvou různých součástí: 1) jak dobře konečné štítky souvisejí s původním textem a 2) jak prostorově souvisí štítky mezi sousedy. S matematikou Markovových řetězců děláme data více než jen součet jejich částí.

Používáte techniku nazvanou survival analysis, aby modelovala průměrnou dobu držení domu, který je uveden na prodej. Co je survival analysis a platí v případě Opendoor?

Zásadně potřebujeme pochopit likviditu na základě jednotlivých domů a být schopni aktualizovat náš pohled na likviditní profil domu, jakmile získáme více informací. Survival analysis je statistická metoda, která analyzuje předpokládanou dobu, po kterou bude trvat, než dojde k jedné nebo více událostem. V našem případě používáme survival analysis, abychom pochopili a předpověděli, jak dlouho bude trvat prodej domu. Pomocí této metody dramaticky zlepšujeme naši schopnost reagovat na měnící se tržní podmínky a přesněji předpovídat naše ekonomické výsledky. To nám pomáhá určit prahovou hodnotu rizika pro každý dům a učinit chytřejší investice, což je pro náš podnik zásadní.

Existují často faktory, které ovlivňují hodnotu domu, které jsou velmi závislé na umístění, jako je hluk z silnice. Jak používáte strojové učení, aby programoval váš valuční model pro takovou otázku?

Model ocenění Opendoor (OVM) kombinuje strojní inteligenci s lidskou odborností, aby poskytoval přesné a konkurenceschopné nabídky, přičemž zohledňuje méně zjevné faktory, jako je hluk z silnice. Činíme tak tím, že se spoléháme na naše lidské operátory, aby identifikovali proměnné, a naše stroje, aby předpověděly, jak moc tyto proměnné záleží v algoritmu cen. OpenStreetMap (OSM) je volně dostupný datový soubor pro geometrii silnic a pomáhá nám identifikovat domy v blízkosti silnic. Také hledáme předchozí lidské úpravy domů, abychom vypočítali průměrnou hodnotu úpravy. Jsme schopni tyto hodnoty vylepšit se škálováním a jakmile shromáždíme více lidských úprav pro trhy, datový soubor roste a zlepšuje výkon OVM. Nej重要něji, obohacujeme snadno dostupná třetí strany dat našimi vlastními proprietárními daty. Jako výsledek, umístění závislé signály se dramaticky zlepšují v průběhu času.

Je něco jiného, co byste rádi sdíleli o Opendoor?

Co dělá práci v Opendoor zvlášť speciální pro mě je to, že používáme technologii, datové vědy a provozní excelenci, abychom pomohli vyřešit skutečné bolestivé body pro miliony spotřebitelů. Tento sňatek online a offline světů nebyl nikdy proveden a přichází s mnoha novými a zajímavými výzvami.

Chcete-li se dozvědět více, navštivte Opendoor