Věda o realitách: Přesné shody 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, makléřům a společnostem v oblasti realit využívat obrovské množství informací v tomto odvětví, aby lidem pomohly najít své snové domovy.

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

“Praxe AI poháněné urbanistické analytiky se rozbíhá v rámci průmyslu realit. Data science 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 ovlivňují budoucnost urbanistického rozvoje, což mění průmysl realit v procesu.”

Přejděme do roku 2020: opouštíme pasti hype, uznáváme transformační účinky datové gramotnosti, strategií digitalizace a technologických pokroků. Prediktivní analytika, strojové učení a AI poháněné aplikace stále vedou inovace v různých odvětvích, daleko za sektorem realit. Od nej nudných aplikací ML po nejzajímavější NLP & OCR automatizační úsilí, lídři odvětví se naučili využívat tyto mocné nástroje ve svůj prospěch. Dnes se setkáváme s 3 případy použití realit. Jsou určeny k ilustraci toho, jak moderní softwareové zásobníky 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 s realitami představuje zajímavou výzvu pro strojové učení: existuje nějaký vzorec pro shodu mezi kupujícími a správnými nemovitostmi za správnou cenu? Snaha o vytvoření přesných služeb pro shodu a objevování domů je to, co udržuje výzkumné pracovníky a odborníky v tomto odvětví na jejich pozicích. S obrovským množstvím dostupných dat a inspirovaných vysokou přesností online doporučujících systémů (Netflix, kdokoliv?), motory pro shodu domů procházejí neustálým rozvojem, dokonce i v technicky neorientovaném sektoru realit.

Orchard je makléř, který využívá moderní technické nástroje ke zlepšení služeb pro objevování domů. Pomocí algoritmů strojového učení přichází s odpovědí na nejnaléhavější otázku, kterou kupující domů položí: “Jak vypadá můj sen o domě?”. Kromě toho mohou algoritmy pomoci odpovědět na následnou 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 vybrat funkce, které jsou pro ně nejdůležitější. Žádáme kupující o řadu otázek o tom, co hodnotí a považují za “musí mít” a “hezky mít” v domě – jako je kuchyňský ostrov, bazén na dvorku a doba dojezdu do práce v sekundách. Orchard přiřazuje osobní skóre shody každému domu ve vyhledávací oblasti. ”

Tímto způsobem jsou kupující shodeni s legitimními možnostmi nákupu domů a celý proces se stává jednodušší pro všechny zúčastněné strany.

Uživatelé systémů pro shodu domů mohou využívat zkušenost charakterizovanou zvýšenou personalizací a uživatelskou vstřícností. Výsledky vyhledávání jsou řazeny podle jejich profilů a snadno použitelná, interaktivní rozhraní nahrazují staré katalogy realit.

“Orchard také vyvinul další průlom, Photo Switch, který tyto personalizované výsledky vyhledávání zobrazuje způsobem, který je vizuálně užitečnější a personalizovanější. K tomu Orchard vytvořil model strojového učení, který prochází fotografiemi každého domu na trhu a určuje, které místnosti jsou na každé fotografii. Tato funkce je první svého druhu a umožňuje uživatelům snadno porovnat jejich “musí mít” najednou. Bez ohledu na to, zda se jedná o kuchyňský ostrov, oplocený dvorek nebo útulnou obývací pokoj, kupující domů mohou nyní prohlížet každou místnost vedle sebe v jednom prohlížeči, stisknutím jediného tlačítka.”

Taková funkčnost je možná pouze díky bezproblémové interakci moderních technických nástrojů. Webové platformy, sadы pro virtuální realitu, algoritmy zpracování obrazů a rámce strojového učení všech 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 samotný průmysl, protože mají za úkol hodnotit nemovitosti a stanovovat cenové schéma. Tradičně byly tyto modely založeny hlavně na historických prodejních datech. Nicméně, modely, které se spoléhají pouze na minulé chování, postrádají mnoho dalších zdrojů dat.

Prediktivní analytika a moderní infrastruktura sběru 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, nájemné hodnoty, kapitálové trhy, pracovní místa, doprava atd. Protože neexistují žádná tvrdá omezení pro data, která lze použít v modelu hodnocení nemovitostí, prediktivní analytika je mocným nástrojem, který je k dispozici realitním agenturám.

Smart Capital nabízí takový moderní řešení pro hodnocení nemovitostí. Používají prediktivní analytiku pro hodnocení realit a slibují dodat úplnou zprávu do jednoho pracovního dne. Jejich CEO, Laura Krashakova, nabízí některé informace o tom, jak toho dosahují.

“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 popularity 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 takovou službu možnou: snadný přístup a možnost dodat informace v reálném čase. Mobilní a webové platformy umožňují zákazníkům snadno přístup, nahrát a vizualizovat svá data, bez ohledu na jejich umístění. Stačí pouze internetové připojení. Současně prediktivní analytické rámce zpracovávají data v reálném čase, rychlostí milisekund. Jakmile dojde k novým událostem dat, jsou shromažďovány a zahrnuty do nejnovější analytické zprávy. Není třeba čekat na časově náročné, intenzivní výpočty, protože všechny tyto výpočty mohou probíhat téměř okamžitě, v cloudu. Znovu se ukazuje, že interakce moderních technologií umožňuje nabízet bezproblémovou zkušenost založenou na informacích v reálném čase. Současně se variety externích zdrojů dat stává zárukou zvýšené přesnosti hodnocení. To šetří čas, peníze a starosti pro všechny zúčastněné strany.

Zjednodušené procesy žádostí o půjčku

Další komerční proces realit, který představuje zajímavou výzvu, je žádost o půjčku. 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 žádosti. Tyto aspekty změnily manuální proces žádosti o půjčku na láhevku pro realitní transakce.

Wenn pouze nějaká automatizovaná řešení existovala, aby odstranila část bolesti…

Beeline je společnost, která se zaměřuje na zjednodušení procesu žádosti o půjčku. Jejich intuitivní mobilní rozhraní vede kupující prostřednictvím žádostí o půjčku během několika minut. Celý proces trvá pouze 15 minut a tvrdí, že šetří kupujícím domů mnoho starostí. Způsob, jakým to dělají, je neuvěřitelně jednoduchý: jejich služba se připojuje k různým osobním zdrojům dat (jako je banka, mzda a daňové informace), používá zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro čtení a shromažďování informací, integruje a analyzuje všechna data v reálném čase. Tímto způsobem se vyhnou nudným a časově náročným procesům a kupující domů mohou využívat zjednodušené procesy žádostí o půjčku.

Jak je to možné, se ptáte?

Jejich služba je možná pouze integrací mobilní zkušenosti, inteligentních zpracování, jakož i moderního uživatelského designu. Jejich průvodce půjčkou je dodán prostřednictvím chatovacího rozhraní, které uživatelům nabízí snadný způsob, jak najít odpovědi na své otázky. Algoritmy NLP podporují tyto interakce a pomáhají vytvářet personalizovanou zkušenost. Současně automatizované algoritmy hodnocení probíhají na pozadí, zatímco kupující vyplňují formuláře. To ukazuje, jak automatizace je klíčem k úspěchu jejich služby. A bezproblémová interakce technických nástrojů je tím, co umožňuje tuto automatizaci poprvé.

Co dál?

Mocná směsice technických trendů je na čele inovací v realitách: zvýšená dostupnost dat, pokroky v možnostech zpracování dat a všudypřítomnost algoritmů strojového učení. Všechny tyto umožňují řešit nejobtížnější aplikace inteligentním, automatizovaným a bezchybným způsobem.

K tomu, cloudové výpočetní kapacity a moderní úložné architektury 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.