Věda o realitách: párování a nákup

Vaše data vás znají nejlépe, nechť vám najdou váš sen. Průmysl realit sídlí na tunách dat, která zůstávají nevyužita každý rok. V tomto článku diskutujeme, jak pokročilé technologie pomáhají investorům, brokerům a společnostem v oblasti realit využívat obrovské množství informací v tomto odvětví, aby lidem pomohly najít své sny.

V roce 2017, Field Actions Science Reports článek se zabývá dopadem umělé inteligence, strojového učení a prediktivní analýzy na sektor realit:

„Praxe umělé inteligence a urbanistické analýzy se rozšiřuje v odvětví realit. Věda o datech a algoritmická logika jsou blízko přední části nových urbanistických rozvojových praktik. Jak blízko? je otázka — odborníci předpovídají, že digitalizace půjde daleko za inteligentní systémy budov. Nové analytické nástroje s prediktivními schopnostmi dramaticky ovlivní budoucnost urbanistického rozvoje a změní sektor realit. “

Rychlejší dopředu do roku 2020: ponechání hype pastí za sebou, uznáváme transformační účinky datové gramotnosti, digitalizačních strategií a technologických pokroků. Prediktivní analýza, strojové učení a aplikace umělé inteligence jsou stále na čele inovací v různých odvětvích, daleko za sektorem realit. Od nej nudných aplikací strojového učení po nejzajímavější automatizace NLP & OCR , lídři odvětví se naučili využívat tyto mocné nástroje ve svůj prospěch.

Dnes se seznámíme s 3 případy užití realit. Jsou určeny k ilustraci toho, jak moderní software a intuitivní rozhraní interagují se strojovým učením a inženýrstvím dat, aby vytvořily jedinečné produkty a služby.

věda o realitách: Vaše data vás znají nejlépe, nechť vám najdou váš sen.

Procesy nákupu domů

Dnešní trh realit představuje zajímavou výzvu pro strojové učení: existuje-li vzorec pro párování správných kupujících domů se správnými nemovitostmi za správnou cenu? Snaha o vytvoření přesných služeb pro párování a objevování domů je to, co udržuje výzkumné pracovníky a odborníky v tomto odvětví ve střehu. S obrovskými objemy dat, které jsou k dispozici, a inspirováni vysokou přesností online doporučení (Netflix (NFLX ), kdokoliv?), motory pro párování domů procházejí neustálým vývojem, dokonce i v technicky neorientovaném sektoru realit.

Orchard je makléř, který využívá moderní technologické nástroje ke zlepšení služeb pro objevování domů. Používáním algoritmů strojového učení přichází s odpovědí na nejnaléhavější otázku, kterou kupující domu kladou: „Jak vypadá můj sen o domě?“. Kromě toho mohou algoritmy pomoci odpovědět na následující otázku: „Jaké kompromisy jsem (ne) ochoten udělat?“.

Spoluzakladatel a hlavní produktový a marketingový důstojník, Phil DeGisi, vysvětluje:

“Home Match je první algoritmus pro vyhledávání domů, který umožňuje lidem zvolit funkce, které jim nejvíce záleží. Žádáme kupující o řadu otázek o tom, co považují za „musí mít“ a „hezky mít“ v domě – jako je kuchyňský ostrov, bazén na dvorku a doba dojíždění do sekund. Orchard přiřazuje osobní skóre každému domu ve vyhledávací oblasti. ”

Takto jsou kupující párováni s legitimními možnostmi nákupu domů a celý proces se stává snazší pro všechny zúčastněné strany.

Uživatelé systémů pro párování domů si mohou užívat zkušenosti charakterizované zvýšenou personalizací a uživatelskou přívětivostí. Výsledky vyhledávání jsou řazeny podle jejich profilů a interaktivní rozhraní nahrazují staré katalogy realit.

“Orchard také vyvinul další průmyslovou novinku, Photo Switch, která bere tyto personalizované výsledky a zobrazuje je způsobem, který je více vizuálně užitečný a personalizovaný. To Orchard vytvořil model strojového učení pro skenování fotografií každého domu na trhu a určení, které místnosti jsou na každé fotografii. Tato funkce je první svého druhu a umožňuje uživatelům snadno porovnat své „musí mít“ najednou. Bez ohledu na to, zda je to kuchyňský ostrov, ohraničený dvorek nebo útulný obývací pokoj, kupující domů mohou nyní zobrazit každou místnost vedle sebe v jednom prohlížeči, s kliknutím na jediné tlačítko.”

Taková funkčnost je možná pouze díky bezproblémové interakci moderních technologických nástrojů. Webové platformy, virtuální realita SDK, algoritmy zpracování obrazu a rámce strojového učení všechny přispívají k vytvoření jedinečné zkušenosti s realitami.

Komerční hodnocení realit

Dalším kritickým krokem v komerčních realitách je hodnocení nemovitostí. Automatizované modely hodnocení jsou tak staré jako toto odvětví samo, protože mají za úkol vyhodnotit nemovitosti a stanovit cenové schéma. Tradičně byly tyto modely založeny převážně na historických prodejních datech. Nicméně, modely, které se spoléhají pouze na minulé chování, postrádají mnoho dalších zdrojů dat.

Prediktivní analýza a moderní infrastruktura pro sběr dat jsou navrženy tak, aby integrovaly externí zdroje dat a trénovaly algoritmy na základě heterogenních typů dat. Místo použití jediného typu dat, který nabízí omezený pohled na nemovitost, sjednocené architektury dat nabízejí 360stupňový pohled a integrují externí zdroje dat: poptávka na trhu, makroekonomická data, nájemní hodnoty, kapitálové trhy, pracovní místa, doprava atd. Protože neexistují žádná tvrdá omezení pro data, která lze použít v modelu hodnocení nemovitostí, prediktivní analýza je mocným nástrojem, který je k dispozici realitním agenturám.

Smart Capital nabízí takové moderní řešení pro hodnocení nemovitostí. Používají prediktivní analýzu pro hodnocení nemovitostí a slibují dodat úplnou zprávu do jednoho pracovního dne. Jejich generální ředitelka, Laura Krashakova, nabízí některé informace o tom, jak toho dosáhli.

“Technologie umožňuje zpracování dat a hodnocení nemovitostí v reálném čase a poskytuje jednotlivcům přístup k datům, která byla dříve dostupná pouze místním makléřům. Místní informace, jako je popularita lokality, vybavení v oblasti, kvalita veřejné dopravy, blízkost hlavních dálnic a pěší doprava, jsou nyní snadno dostupné a jsou ohodnoceny pro snadné srovnání.”

Existují dva aspekty, které činí tuto službu možnou: snadný přístup a možnost dodat informace v reálném čase. Mobilní a webové platformy usnadňují zákazníkům přístup, nahrávání a vizualizaci jejich dat, bez ohledu na jejich umístění. Stačí pouze internetové připojení. Současně rámce prediktivní analýzy zpracovávají data v reálném čase, rychlostí milisekund. Jakmile dojde k novým událostem dat, jsou shromážděny a zahrnuty do nejnovější analytické zprávy. Není třeba čekat na časově náročné a intenzivní výpočty, protože všechny tyto výpočty mohou probíhat téměř okamžitě, v cloudu.

Opět je to bezproblémová interakce moderních technologií, která umožňuje nabízet bezproblémovou zkušenost založenou na informacích v reálném čase. Současně se rozmanitost externích zdrojů dat stává zárukou zvýšené přesnosti hodnocení. To šetří čas, peníze a starosti pro všechny zúčastněné strany.

Zjednodušené procesy žádostí o úvěr

Dalším komerčním procesem realit, který představuje zajímavou výzvu, je žádost o úvěr. Výzva nejen pro zmatené kupující, ale i pro modely strojového učení. Modely schvalování úvěrů potřebují přístup ke všem druhům dat, od osobních informací, historie úvěrů, historických transakcí a zaměstnání. Ruční identifikace a integrace všech těchto zdrojů dat může rychle vést k nudné, časově náročné a otravné úkolu. Kromě toho ruční zpracování přichází s vysokým rizikem chybných vstupů během procesu žádosti. Tyto aspekty změnily ruční proces žádosti o úvěr na úzké místo pro transakce realit.

Kdyby existovalo nějaké automatizované řešení, které by mohlo některé bolesti odstranit…

Beeline je společnost, která se zaměřuje na zjednodušení procesu žádosti o úvěr. Jejich intuitivní mobilní rozhraní vede kupující prostřednictvím žádostí o úvěr během několika minut. Celý proces trvá pouze 15 minut a tvrdí, že šetří kupujícím domů spoustu starostí. Způsob, jakým to dělají, je neuvěřitelně jednoduchý: jejich služba se připojuje k různým osobním zdrojům dat (jako je banka, platba a daňové informace), používá zpracování přirozeného jazyka (NLP) ke čtení a sběru informací, integruje a analyzuje všechna data v reálném čase. Takto jsou nudné a časově náročné procesy obcházeny a kupující domů si mohou užívat zjednodušené procesy žádosti o úvěr.

Jak je to možné, se ptáte?

Jejich služba je možná pouze díky integraci mobilní zkušenosti, inteligentních zpracovacích schopností a také špičkového uživatelského designu. Jejich průvodce úvěrem je dodáván prostřednictvím chatovacího rozhraní, které uživatelům poskytuje snadný způsob, jak najít odpovědi na jejich otázky. Algoritmy NLP podporují tyto interakce a pomáhají vytvářet personalizovanou zkušenost.

Současně se automatizované algoritmy vyhodnocují na pozadí, zatímco kupující vyplňují formuláře. To ukazuje, jak je automatizace klíčem k úspěchu jejich služby. A bezproblémová interakce technologií je to, co umožňuje tuto automatizaci jako první.

Co dál?

Mocná směsice technologických trendů je na čele inovací realit: zvýšená dostupnost dat, pokroky ve schopnostech zpracování dat a všudypřítomnost algoritmů strojového učení. To vše umožňuje řešit nejobtížnější aplikace inteligentním, automatizovaným a bezchybným způsobem.

K tomu je třeba přidat výpočetní schopnosti cloudu a moderní architektury úložišť, které umožňují extrahovat informace z dat v reálném čase, vytvářet komplexní prediktivní modely a integrovat různé zdroje dat. To vše umožňuje předvídat budoucnost, inovovat a udržovat konkurenční výhodu.

image sources: Canva