Η Επιστήμη της Ακίνητης Περιουσίας: Αντιστοίχιση και Αγορά

Τα δεδομένα σας γνωρίζουν καλύτερα, αφήστε τα να βρουν το ονειρικό σας σπίτι. Η βιομηχανία ακίνητης περιουσίας βασίζεται σε τεράστια ποσά δεδομένων που δεν χρησιμοποιούνται κάθε χρόνο. Σε αυτό το άρθρο, συζητάμε πώς οι προηγμένες τεχνολογίες βοηθούν τους επενδυτές, μεσιτες και εταιρείες ακίνητης περιουσίας να χρησιμοποιήσουν τη μεγάλη ποσότητα πληροφοριών μέσα στη βιομηχανία για να βοηθήσουν τους ανθρώπους να βρουν το ονειρικό τους σπίτι.

Το 2017, μια Επιστημονική Αναφορά Πεδίου άρθρο αναφέρει την επίδραση του AI, της μηχανικής μάθησης και της προβλεπτικής ανάλυσης στο τομέα της ακίνητης περιουσίας:

«Η πρακτική της αστικής ανάλυσης με τη δύναμη του AI είναι σε εξέλιξη μέσα στη βιομηχανία ακίνητης περιουσίας. Η επιστήμη δεδομένων και η αλγοριθμική λογική είναι κοντά στο επίκεντρο των νέων αστικών πρακτικών ανάπτυξης. Πόσο κοντά; είναι το ερώτημα — οι εμπειρογνώμονες προβλέπουν ότι η ψηφιοποίηση θα πάει πολύ πέρα από τα έξυπνα συστήματα διαχείρισης κτιρίων. Νέα εργαλεία ανάλυσης με προβλεπτικές ικανότητες θα επηρεάσουν δραματικά το μέλλον της αστικής ανάπτυξης, αναδιαμορφώνοντας τη βιομηχανία ακίνητης περιουσίας στη διαδικασία.»

Προχωρώντας στο 2020: αφήνοντας παγίδες υπεροπτικής πίσω, αναγνωρίζουμε τις μετασχηματιστικές επιδράσεις της γλωσσικής ικανότητας δεδομένων, των στρατηγικών ψηφιοποίησης και των προόδων της τεχνολογίας. Η προβλεπτική ανάλυση, η μηχανική μάθηση και οι εφαρμογές που βασίζονται στο AI εξακολουθούν να οδηγούν την καινοτομία σε μια ποικιλία βιομηχανιών, πολύ πέρα από τον τομέα της ακίνητης περιουσίας. Από τις πιο νοωπά εφαρμογές ML στις πιο ενδιαφέρουσες εφαρμογές NLP & OCR αυτοματοποίησης, οι ηγέτες της βιομηχανίας έχουν μάθει να εκμεταλλεύονται αυτά τα ισχυρά εργαλεία προς το όφελος τους.

Σήμερα συναντάμε 3 περιπτώσεις χρήσης ακίνητης περιουσίας. Προορίζονται να δείξουν πώς οι σύγχρονες στοίβες λογισμικού και οι直관τικές διεπαφές αλληλεπιδρούν με τη Μηχανική Μάθηση και την μηχανική δεδομένων για να δημιουργήσουν μοναδικά προϊόντα και υπηρεσίες.

η επιστήμη της ακίνητης περιουσίας: τα δεδομένα σας γνωρίζουν καλύτερα, αφήστε τα να σας βρουν το ιδανικό σπίτι.

Διαδικασίες αγοράς σπιτιού

Η σημερινή αγορά ακίνητης περιουσίας θέτει ένα ενδιαφέρον πρόβλημα μηχανικής μάθησης: υπάρχει μια формула για την αντιστοίχιση των σωστών αγοραστών σπιτιών με τις σωστές ιδιοκτησίες στη σωστή τιμή; Η αναζήτηση για την κατασκευή ακριβών υπηρεσιών αντιστοίχισης και ανακάλυψης σπιτιών είναι αυτό που κρατά τους ερευνητές και τους επαγγελματίες της βιομηχανίας σε εγρήγορση. Με τεράστια ποσά δεδομένων διαθέσιμα σε αυτούς και εμπνευσμένα από την υψηλή ακρίβεια των online συστημάτων συστάσεων (Netflix (NFLX ), κανείς?), οι μηχανές αντιστοίχισης σπιτιών βλέπουν συνεχείς εξελίξεις, ακόμη και στον τομέα της ακίνητης περιουσίας που δεν είναι τόσο τεχνολογικά προηγμένος.

Orchard είναι ένας μεσίτης που χρησιμοποιεί σύγχρονες τεχνολογικές εργαλεία για να βελτιώσει τις υπηρεσίες ανακάλυψης σπιτιών. Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, δίνει μια απάντηση στο πιο επίκαιρο ερώτημα που κάνουν οι αγοραστές σπιτιών: «Τι μοιάζει το ονειρικό μου σπίτι;». Επιπλέον, οι αλγόριθμοι μπορεί να τους βοηθήσουν να απαντήσουν σε ένα επόμενο ερώτημα: «Ποια συμβιβασμός είμαι (δεν) πρόθυμος να κάνω;».

Ο συνιδρυτής και Διευθυντής Προϊόντων & Μάρκετινγκ, Phil DeGisi, διευκρινίζει:

«Το Home Match είναι ο πρώτος αλγόριθμος αναζήτησης σπιτιών που επιτρέπει στους ανθρώπους να επιλέξουν τις λειτουργίες που τους ενδιαφέρουν περισσότερο. Ρωτάμε τους αγοραστές μια σειρά ερωτημάτων σχετικά με τι αξιολογούν και θεωρούν «πρέπει να έχει» και «θα ήταν καλό να είχε» σε ένα σπίτι – όπως μια νησίδα στην κουζίνα, πισίνα στο πίσω μέρος και χρόνος ταξιδιού μέσα σε δευτερόλεπτα. Το Orchard αναθέτει ένα προσωπικό σκορ αντιστοίχισης σε κάθε σπίτι στην περιοχή αναζήτησης. »

Όπως这样, οι αγοραστές αντιστοιχούν σε νόμιμες ευκαιρίες αγοράς σπιτιών και η ganze διαδικασία γίνεται πιο εύκολη για όλα τα εμπλεκόμενα μέρη.

Οι χρήστες των συστημάτων αντιστοίχισης σπιτιών απολαμβάνουν μια εμπειρία που χαρακτηρίζεται από αυξημένη προσωποποίηση και χρήσιμη διεπαφή. Τα αποτελέσματα αναζήτησης κατατάσσονται σύμφωνα με τα προφίλ τους και οι διεπαφές που είναι εύκολες στην उपयोगηση και αλληλεπιδρούν αντικαθιστούν τα παλιά κα탈όγους ακίνητης περιουσίας.

«Το Orchard έχει επίσης αναπτύξει ένα άλλο πρωτοπόρο, το Photo Switch, το οποίο λαμβάνει αυτά τα προσωποποιημένα αποτελέσματα αναζήτησης και τα εμφανίζει με πιο οπτικά χρήσιμο και προσωποποιημένο τρόπο. Για να το κάνει αυτό, το Orchard δημιούργησε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για να σκανάρει φωτογραφίες κάθε σπιτιού στην αγορά και να καθορίσει ποια δωμάτια είναι σε κάθε φωτογραφία. Αυτή η λειτουργία είναι η πρώτη του είδους της και επιτρέπει στους χρήστες να συγκρίνουν τα «πρέπει να έχει» τους όλα μαζί. Αν είναι μια κουζίνα chef, ένα κλειστό πίσω μέρος ή ένα ζεστό σαλόνι, οι αγοραστές σπιτιών μπορούν τώρα να δουν κάθε δωμάτιο πλευρά-πλευρά σε ένα πρόγραμμα περιήγησης, με ένα seul κλικ.

Τέτοια λειτουργικότητα είναι δυνατή μόνο λόγω της αβίαστης αλληλεπίδρασης των σύγχρονων τεχνολογικών εργαλείων. Οι ιστοσελίδες, τα SDK εικονικής πραγματικότητας, οι αλγόριθμοι επεξεργασίας εικόνων καθώς και τα πλαίσια μηχανικής μάθησης συμβάλλουν 모두 στην δημιουργία μιας μοναδικής εμπειρίας ακίνητης περιουσίας.

Εμπορικές αξιολογήσεις ακίνητης περιουσίας

Ένα άλλο κρίσιμο βήμα στην εμπορική ακίνητη περιουσία είναι η αξιολόγηση ιδιοκτησιών. Τα αυτοματοποιημένα μοντέλα αξιολόγησης είναι τόσο παλιά όσο και η ίδια η βιομηχανία, με την αποστολή να αξιολογούν ιδιοκτησίες και να καθορίζουν σχήματα τιμών. Παραδοσιακά, αυτά τα μοντέλα βασίζονταν κυρίως σε ιστορικά δεδομένα πωλήσεων. Ωστόσο, τα μοντέλα που βασίζονται μόνο στη συμπεριφορά του παρελθόντος χάνουν πολλές άλλες πηγές δεδομένων.

Η προβλεπτική ανάλυση και οι σύγχρονες υποδομές συλλογής δεδομένων κατασκευάζονται για να ενσωματώσουν εξωτερικές πηγές δεδομένων και να εκπαιδεύσουν αλγόριθμους με βάση ετερογενή τύπους δεδομένων. Αντί να χρησιμοποιούν ένα seul τύπο δεδομένων που προσφέρει μια περιορισμένη προοπτική για μια ιδιοκτησία, οι ενιαίες αρχιτεκτονικές δεδομένων προσφέρουν μια ολική προοπτική και ενσωματώνουν εξωτερικές πηγές δεδομένων: ζήτηση αγοράς, μακροοικονομικά δεδομένα, τιμές ενοικίου, κεφαλαιαγορές, δουλειές, κυκλοφορία, κ.λπ.既然 δεν υπάρχουν σκληρά όρια στα δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από ένα μοντέλο αξιολόγησης ιδιοκτησιών, η προβλεπτική ανάλυση είναι ένα ισχυρό εργαλείο που διατίθεται στις εταιρείες ακίνητης περιουσίας.

Smart Capital προσφέρει μια τέτοια σύγχρονη λύση για την αξιολόγηση ιδιοκτησιών. Χρησιμοποιούν προβλεπτική ανάλυση για την αξιολόγηση ιδιοκτησιών ακίνητης περιουσίας και υπόσχονται να παραδώσουν μια πλήρη αναφορά μέσα σε μια εργάσιμη ημέρα. Η Διευθύντρια τους, Laura Krashakova, προσφέρει μερικές ενημερώσεις σχετικά με το πώς το επιτυγχάνουν.

«Η τεχνολογία επιτρέπει την επεξεργασία δεδομένων και την αξιολόγηση ιδιοκτησιών σε πραγματικό χρόνο και δίνει στους ατόμους πρόσβαση σε δεδομένα που προηγουμένως ήταν διαθέσιμα μόνο σε τοπικούς μεσίτες. Τοπικές γνώσεις όπως η δημοτικότητα της τοποθεσίας, οι ανέσεις στην περιοχή, η ποιότητα των δημόσιων μεταφορών, η εγγύτητα σε μεγάλες αυτοκινητόδρομους και η κυκλοφορία είναι τώρα διαθέσιμες και βαθμολογούνται για εύκολη σύγκριση.»

Υπάρχουν δύο аспектοι που κάνουν τέτοια υπηρεσία δυνατή από την αρχή: η εύκολη πρόσβαση και η δυνατότητα να παραδώσουν πραγματικό χρόνο. Οι κινητές και ιστοσελίδες πλατφόρμες κάνουν εύκολη την πρόσβαση, την ανέβασμα και την οπτικοποίηση των δεδομένων τους, ανεξάρτητα από την τοποθεσία τους. Όλα που χρειάζονται είναι μια σύνδεση στο διαδίκτυο. Ταυτόχρονα, τα πλαίσια προβλεπτικής ανάλυσης επεξεργάζουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, με ταχύτητα χιλιοστών του δευτερολέπτου. Όταν συμβαίνουν νέα δεδομένα, συλλέγονται και περιλαμβάνονται στην τελευταία αναλυτική αναφορά. Δεν χρειάζεται να περιμένετε για χρονοβόρες, εντατικές υπολογιστικές εργασίες,既然 όλα αυτά μπορούν να συμβούν σχεδόν αμέσως, στο cloud.

Ξανά, η αβίαστη αλληλεπίδραση των σύγχρονων τεχνολογιών κάνει δυνατή την προσφορά μιας αβίαστης εμπειρίας με βάση πραγματικό χρόνο. Ταυτόχρονα, η ποικιλία των εξωτερικών πηγών δεδομένων γίνεται εγγύηση για αυξημένη ακρίβεια αξιολόγησης. Αυτό économει χρόνο, χρήματα και πονοκέφαλο για όλα τα εμπλεκόμενα μέρη.

Διαδικασίες αίτησης δανείου

Μια άλλη εμπορική διαδικασία ακίνητης περιουσίας που θέτει ένα ενδιαφέρον πρόβλημα είναι η αίτηση δανείου. Ένα πρόβλημα όχι μόνο για τους αγοραστές σπιτιών, αλλά και για τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Τα μοντέλα έγκρισης πίστωσης χρειάζονται πρόσβαση σε όλα τα είδη δεδομένων, από προσωπικές πληροφορίες, ιστορικό πίστωσης, ιστορικές συναλλαγές και ιστορικό απασχόλησης. Η χειροκίνητη ταυτοποίηση και ενσωμάτωση όλων αυτών των πηγών δεδομένων μπορεί να γίνει μια χρονοβόρα, εντατική και ενοχλητική εργασία. Επιπλέον, η χειροκίνητη επεξεργασία συνοδεύεται από υψηλό κίνδυνο λανθασμένων εισαγωγών κατά τη διάρκεια της αίτησης. Αυτά τα στοιχεία έχουν μετατρέψει τη χειροκίνητη διαδικασία αίτησης δανείου σε ένα μπουτίλνεκ για τις συναλλαγές ακίνητης περιουσίας.

Αν μόνο μια αυτοματοποιημένη λύση υπήρχε για να αφαιρέσει κάποιο από τον πόνο…

Beeline είναι μια εταιρεία που επικεντρώνεται στην απλοποίηση της διαδικασίας αίτησης δανείου. Η直観τική κινητή διεπαφή τους οδηγεί τους αγοραστές через αιτήσεις δανείου σε λίγα λεπτά. Η ganze διαδικασία διαρκεί μόνο 15 λεπτά και ισχυρίζεται ότι économει στους αγοραστές σπιτιών πολλά πονοκέφαλα. Ο τρόπος που το κάνουν είναι απίστευτα απλός: η υπηρεσία τους συνδέεται με μια ποικιλία προσωπικών πηγών δεδομένων (όπως η τράπεζα, πληροφορίες μισθού και φόρων), χρησιμοποιεί φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) για να διαβάσει και να συλλέξει πληροφορίες, ενσωματώνει και αναλύει όλα τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Όπως这样, οι χρονοβόρες και εντατικές διαδικασίες παρακάμπτονται και οι αγοραστές σπιτιών μπορούν να απολαύσουν απλοποιημένες διαδικασίες αίτησης δανείου.

Πώς είναι δυνατόν, αναρωτιέστε;

Η υπηρεσία τους είναι δυνατή μόνο με την ενσωμάτωση μιας κινητής εμπειρίας, επεξεργασίας ικανοτήτων, καθώς και σύγχρονου σχεδιασμού χρήστη. Ο οδηγός δανείου τους παραδίδεται μέσω μιας διεπαφής συνομιλίας, η οποία δίνει στους χρήστες einen εύκολο τρόπο να βρουν απαντήσεις στα ερωτήματά τους. Οι αλγόριθμοι NLP υποστηρίζουν αυτές τις αλληλεπιδράσεις και βοηθούν να δημιουργηθεί μια προσωποποιημένη εμπειρία.

Ταυτόχρονα, οι αυτοματοποιημένες αλγόριθμοι αξιολόγησης συμβαίνουν στο παρασκήνιο, ακριβώς όπως ο αγοραστής συμπληρώνει τα έντυπα. Αυτό δείχνει πώς η αυτοματοποίηση είναι το κλειδί για την επιτυχία της υπηρεσίας τους. Και η αβίαστη αλληλεπίδραση των τεχνολογικών εργαλείων είναι αυτό που κάνει αυτή την αυτοματοποίηση δυνατή από την αρχή.

Τι έρχεται μετά;

Ένα ισχυρό μείγμα τεχνολογικών τάσεων είναι στο επίκεντρο της καινοτομίας ακίνητης περιουσίας: αυξημένη διαθεσιμότητα δεδομένων, προόδους στις ικανότητες επεξεργασίας δεδομένων και την πανταχού παρούσα μηχανική μάθηση. Όλα αυτά κάνουν δυνατό να αντιμετωπιστούν οι πιο απαιτητικές εφαρμογές, με έναν έξυπνο, αυτοματοποιημένο και απαλλαγμένο από λάθη τρόπο.

Επιπλέον, οι ικανότητες υπολογισμού cloud και οι σύγχρονες αρχιτεκτονικές αποθήκευσης κάνουν δυνατό να εξαχθούν ενημερώσεις από δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, να κατασκευαστούν σύνθετα προβλεπτικά μοντέλα και να ενσωματωθούν ποικίλες πηγές δεδομένων. Όλα αυτά κάνουν δυνατό να προβλέψουν το μέλλον, να καινοτομήσουν και να διατηρήσουν einen ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

image sources: Canva