The Science of Real-Estate: Matching and Buy

Vaše data vás znají nejlépe, nechte je najít váš vysněný domov. Realitní průmysl stojí na spoustě dat, která jsou každý rok nevyužita. V tomto článku diskutujeme o tom, jak pokročilé technologie pomáhají realitním investorům, makléřům a společnostem využívat velké množství informací v tomto odvětví, aby lidem pomohli najít jejich vysněné domovy.

V 2017, je Zprávy o terénních akcích článek zabývá se dopadem umělé inteligence, strojového učení a prediktivní analýzy na sektor nemovitostí:

„Praxe Urban Analytics založené na umělé inteligenci se v realitním průmyslu rozvíjí. Datová věda a algoritmická logika jsou blízko popředí nových postupů městského rozvoje. Jak blízko? je otázka – odborníci předpovídají, že digitalizace půjde daleko za hranice inteligentních systémů řízení budov. Nové analytické nástroje s prediktivními schopnostmi dramaticky ovlivní budoucnost městského rozvoje a během tohoto procesu přetvoří realitní průmysl.“

Rychle vpřed do roku 2020: odcházíme humbuk pasti uznáváme transformační účinky datové gramotnosti, digitalizačních strategií a technologického pokroku. Prediktivní analytika, strojové učení a aplikace poháněné umělou inteligencí jsou stále vedoucí inovací v různých odvětvích, daleko za hranicemi sektoru nemovitostí. Od nejvíce nudné ML aplikace k nejzajímavějším NLP a OCR automatizační úsilí se přední průmysloví představitelé naučili využívat tyto výkonné nástroje ve svůj prospěch.

Dnes doháníme 3 případy použití nemovitostí. Mají ilustrovat, jak se moderní sady softwaru a intuitivní rozhraní propojují se strojovým učením a datovým inženýrstvím a vytvářejí jedinečné produkty a služby.

věda o nemovitostech: Vaše data vás znají nejlépe, ať vám najdou dokonalý domov.

Procesy nákupu domů

Dnešní trh s nemovitostmi představuje zajímavou výzvu pro strojové učení: existuje vzorec, jak spojit ty správné kupce domů se správnými nemovitostmi za správné ceny? Snaha o vybudování přesných domácích párovacích a vyhledávacích služeb je to, co udržuje výzkumníky a odborníky v oboru ve střehu. S obrovskými objemy dat, které mají k dispozici, a inspirované vysokou přesností online doporučovacích systémů (Netflix, někdo?), zažívají motory domácího párování neustálý vývoj, a to i v ne tak technicky nakloněném sektoru nemovitostí. 

Ovocný sad je broker, který využívá moderní technologické nástroje ke zlepšení služeb vyhledávání domů. Pomocí algoritmů strojového učení přicházejí s odpovědí na nejnaléhavější otázku, kterou si kupující domů kladou: „Jak vypadá můj vysněný dům?“. Algoritmy jim navíc mohou pomoci odpovědět na následnou otázku: „Jaké kompromisy jsem (ne)ochoten udělat?“. 

Spoluzakladatel a hlavní produktový a marketingový ředitel Phil DeGisi objasňuje:

"Home Match je vůbec první domácí vyhledávací algoritmus, který lidem umožňuje vybrat si funkce, které jsou pro ně nejdůležitější. Pokládáme kupujícím řadu otázek o tom, co oceňují a považují za „nevyhnutné“ a „příjemné věci“ v domácnosti – jako je kuchyňský ostrůvek, bazén na dvorku a doba dojíždění během několika sekund. Orchard přiřadí osobní skóre shody každému domu v oblasti hledání. "

Tímto způsobem jsou kupující spojeni s legitimními příležitostmi ke koupi domu a celý proces se stává jednodušším pro všechny zúčastněné strany. 

Uživatelé systémů přizpůsobení domů si mohou užít zážitek, který se vyznačuje zvýšená personalizace si použitelnost. Výsledky vyhledávání jsou seřazeny podle jejich profilů a snadno použitelná interaktivní rozhraní nahrazují obyčejné staré katalogy nemovitostí.

„Orchard také vyvinul další prvek v oboru, Photo Switch, který tyto personalizované výsledky vyhledávání zobrazuje vizuálně užitečnějším a personalizovanějším způsobem. Za tímto účelem Orchard vytvořil model strojového učení, který skenuje fotografie všech domů na trhu a určuje, které místnosti se na jednotlivých fotografiích nacházejí. Tato funkce je první svého druhu a umožňuje uživatelům snadno porovnat všechny své „nezbytné“ věci najednou. Ať už se jedná o kuchyň šéfkuchaře, oplocenou zahradu nebo útulný obývací pokoj, kupující domů si nyní mohou prohlédnout každou místnost vedle sebe v jednom prohlížeči kliknutím jediného tlačítka.“

Taková funkčnost je možná pouze díky bezproblémové souhře moderních technologických nástrojů. Webové platformy, sady SDK pro virtuální realitu, algoritmy pro zpracování obrazu a také rámce strojového učení přispívají k vytvoření jedinečného zážitku s nemovitostmi.

Oceňování komerčních nemovitostí

Dalším zásadním krokem v oblasti komerčních nemovitostí je oceňování nemovitostí. Automatizované modely oceňování jsou staré jako průmysl sám, protože mají za úkol hodnotit nemovitosti a stanovovat cenová schémata. Tradičně byly tyto modely většinou založeny na historických datech prodeje. Modely spoléhající se pouze na minulé chování však přicházejí o mnoho dalších zdrojů dat.

Prediktivní analytika a moderní sběr dat infrastruktura jsou navrženy tak, aby integrovaly externí zdroje dat a trénovaly algoritmy založené na heterogenních typech dat. Namísto použití jediného datového typu, který nabízí omezený pohled na nemovitost, nabízejí unifikované datové architektury 360stupňový pohled a integrují externí datové zdroje: tržní poptávku, makroekonomická data, hodnoty nájemného, ​​kapitálové trhy, pracovní místa, provoz atd. Od neexistují žádná tvrdá omezení pro data, která lze použít v modelu oceňování nemovitostí, prediktivní analytika je výkonný nástroj dostupný pro realitní kanceláře. 

Chytrý kapitál nabízí takové moderní řešení oceňování nemovitostí. Používají prediktivní analytiku pro oceňování nemovitostí a slibují, že dodají kompletní zprávu do jednoho pracovního dne. jejich generální ředitel, Laura Krashaková, nabízí několik pohledů na to, jak toho dosáhnout.

"Technologie umožňuje zpracování dat a oceňování majetku v reálném čase a poskytuje jednotlivcům přístup k datům, která byla dříve dostupná pouze místním makléřům. Místní poznatky, jako je popularita lokality, vybavenost v oblasti, kvalita veřejné dopravy, blízkost hlavních dálnic a pěší provoz, jsou nyní snadno dostupné a jsou hodnoceny pro snadné srovnání."

Existují dva aspekty, které umožňují takovou službu na prvním místě: snadnost přístupu a možnost doručit přehledy v reálném čase. Mobilní a webové platformy usnadňují zákazníkům přístup, nahrávání a vizualizaci dat bez ohledu na jejich polohu. Jediné, co je potřeba, je připojení k internetu. Zároveň rámce prediktivní analýzy shromažďují data v reálném čase rychlostí milisekund. Jakmile nastanou nové datové události, jsou shromážděny a zahrnuty do nejnovější zprávy o analýze. Není třeba čekat na časově náročné a intenzivní výpočty, protože všechny tyto výpočty lze nyní provádět téměř okamžitě v cloudu.

Opět platí, že souhra moderních technologií umožňuje nabídnout bezproblémový zážitek založený na náhledech v reálném čase. Různorodost externích zdrojů dat se zároveň stává zárukou zvýšené přesnosti ocenění. To šetří čas, peníze a bolesti hlavy všem zúčastněným stranám.

Zjednodušené procesy žádosti o úvěr

Dalším komerčním realitním procesem, který představuje zajímavou výzvu, je žádost o úvěr. Výzva nejen pro zmatené kupce domů, ale také pro modely strojového učení. Modely schvalování úvěrů potřebují přístup ke všem druhům dat, od osobních informací po úvěrovou historii, historické transakce a historii zaměstnání. Ruční identifikace a integrace všech těchto datových zdrojů se může rychle změnit v únavný, časově náročný a nepříjemný úkol. Ruční zpracování navíc přináší vysoké riziko chybných zadání v celé aplikaci. Tyto aspekty změnily proces ruční žádosti o úvěr na úzké hrdlo pro transakce s nemovitostmi.

Kdyby tak existovalo nějaké automatizované řešení, které by trochu zbavilo bolesti…

Beeline je společnost zaměřená na zefektivnění procesu žádosti o úvěr. Jejich intuitivní mobilní rozhraní provede kupující žádosti o půjčku během několika minut. Celý proces trvá pouze 15 minut a tvrdí, že ušetří kupujícím domů spoustu bolesti hlavy. Způsob, jakým to dělají, je neuvěřitelně jednoduchý: jejich služba se připojuje k různým zdrojům osobních údajů (jako je banka, informace o platbách a daních), používá zpracování přirozeného jazyka (NLP) ke čtení a shromažďování informací, integruje a analyzuje všechna data. v reálném čase. Tímto způsobem se obejdou zdlouhavé a časově náročné procesy a kupující domů mohou využívat zjednodušené procesy žádosti o úvěr.

Jak je to možné, ptáte se? 

Jejich služba je možná pouze integrací a první zkušenost s mobilem, inteligentní možnosti zpracování, stejně jako nejmodernější uživatelský design. Jejich průvodce půjčkami je dodáván prostřednictvím rozhraní chatu, které uživatelům poskytuje snadný způsob, jak najít odpovědi na své otázky. Algoritmy NLP podporují tyto interakce a pomáhají vytvářet personalizované prostředí.

Ve stejnou dobu na pozadí probíhají automatizované vyhodnocovací algoritmy, právě když kupující vyplňuje formuláře. To ukazuje, jak je automatizace klíčem k úspěchu jejich služeb. A bezproblémová souhra technologických nástrojů je to, co umožňuje tuto automatizaci především.

Co bude dál?

V popředí inovací v oblasti nemovitostí je silný mix technologických trendů: zvýšená dostupnost dat, pokrok ve schopnostech zpracování dat a všudypřítomnost algoritmů strojového učení. Všechny umožňují řešit nejnáročnější aplikace inteligentním, automatizovaným a bezchybným způsobem. 

Kromě toho možnosti cloud computingu a moderní architektury úložiště umožňují extrahovat poznatky z dat v reálném čase, vytvářet složité prediktivní modely a integrovat různé zdroje dat. To vše umožňuje předvídat budoucnost, inovovat a udržet si konkurenční výhodu.

zdroje obrázků: Canva