La Ciencia de la Vivienda: Coincidencia y Compra

Sus datos lo conocen mejor, déjele encontrar su hogar soñado. La industria de la vivienda se sienta sobre toneladas de datos que no se utilizan cada año. En este artículo, discutimos cómo las tecnologías avanzadas están ayudando a los inversores, corredores y empresas de vivienda a utilizar la gran cantidad de información dentro de la industria para ayudar a las personas a encontrar sus hogares soñados.

En 2017, un Field Actions Science Reports artículo aborda el impacto de la IA, el aprendizaje automático y el análisis predictivo en el sector de la vivienda:

“La práctica de la analítica urbana impulsada por IA está despegando dentro de la industria de la vivienda. La ciencia de datos y la lógica algorítmica están cerca del frente de las nuevas prácticas de desarrollo urbano. ¿Qué tan cerca? es la pregunta — los expertos predicen que la digitalización irá mucho más allá de los sistemas de gestión de edificios inteligentes. Las nuevas herramientas analíticas con capacidades predictivas afectarán dramáticamente el futuro del desarrollo urbano, reconfigurando la industria de la vivienda en el proceso.”

Avanzando hacia 2020: dejando trampas de hype atrás, reconocemos los efectos transformadores de la alfabetización de datos, las estrategias de digitalización y los avances tecnológicos. El análisis predictivo, el aprendizaje automático y las aplicaciones impulsadas por IA siguen liderando la innovación en una variedad de industrias, mucho más allá del sector de la vivienda. Desde las aplicaciones de ML más aburridas hasta los esfuerzos de automatización NLP y OCR más interesantes, los líderes de la industria han aprendido a aprovechar estas poderosas herramientas a su favor.

Hoy nos ponemos al día con 3 casos de uso de vivienda. Están diseñados para ilustrar cómo los modernos conjuntos de software y las interfaces intuitivas interactúan con el aprendizaje automático y la ingeniería de datos para crear productos y servicios únicos.

ciencia de la vivienda: Sus datos lo conocen mejor, déjele encontrar su hogar perfecto.

Procesos de compra de vivienda

El mercado de vivienda actual plantea un desafío interesante de aprendizaje automático: ¿hay una fórmula para emparejar a los compradores de vivienda adecuados con las propiedades adecuadas a los precios adecuados? Buscar construir servicios de coincidencia y descubrimiento de vivienda precisos es lo que mantiene a los investigadores y profesionales de la industria en vela. Con grandes volúmenes de datos disponibles para ellos, y inspirados por la alta precisión de los sistemas de recomendación en línea (¿Alguien de Netflix?), los motores de coincidencia de vivienda están viendo un desarrollo constante, incluso en el sector de la vivienda no tan inclinado hacia la tecnología.

Orchard es un corredor que aprovecha las herramientas tecnológicas modernas para mejorar los servicios de descubrimiento de vivienda. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, llegan a una respuesta a la pregunta más apremiante que hacen los compradores de vivienda: “¿Qué se ve mi casa soñada?”. Además, los algoritmos pueden ayudarles a responder a una pregunta de seguimiento: “¿Qué compromisos estoy (no) dispuesto a hacer?”.

El co-fundador y director de producto y marketing, Phil DeGisi, aclara:

“Home Match es el primer algoritmo de búsqueda de vivienda que permite a las personas elegir las características que más les importan. Les hacemos una serie de preguntas sobre lo que valoran y consideran “debe tener” y “me gustaría tener” en una vivienda – como una isla de cocina, una piscina en el patio trasero y tiempo de commutación en segundos. Orchard asigna una puntuación de coincidencia personal a cada vivienda en el área de búsqueda.”

Así, los compradores son emparejados con oportunidades legítimas de compra de vivienda y todo el proceso se vuelve más fácil para todas las partes involucradas.

Los usuarios de los sistemas de coincidencia de vivienda pueden disfrutar de una experiencia caracterizada por una mayor personalización y usabilidad. Los resultados de la búsqueda se clasifican según sus perfiles y las interfaces interactivas fáciles de usar reemplazan a los antiguos catálogos de vivienda.

“Orchard también ha desarrollado otra novedad, Photo Switch, que toma estos resultados de búsqueda personalizados y los muestra de una manera más visual y personalizada. Para hacer esto, Orchard creó un modelo de aprendizaje automático para escanear fotos de cada vivienda en el mercado y determinar qué habitaciones están en cada foto. Esta función es la primera de su tipo y permite a los usuarios comparar sus “debe tener” de una vez. Ya sea una cocina de chef, un patio trasero vallado o una acogedora sala de estar, los compradores de vivienda ahora pueden ver cada habitación una al lado de la otra en un navegador, con solo hacer clic en un botón.”

Esta funcionalidad solo es posible gracias a la interacción sin problemas de las herramientas tecnológicas modernas. Las plataformas web, los SDK de realidad virtual, los algoritmos de procesamiento de imágenes, así como los marcos de aprendizaje automático, todos contribuyen a crear una experiencia de vivienda única.

Valoraciones de vivienda comercial

Otro paso crucial en la vivienda comercial es la valoración de la propiedad. Los modelos de valoración automatizados son tan antiguos como la industria en sí, dada la tarea de evaluar propiedades y establecer esquemas de precios. Tradicionalmente, estos modelos se basaban principalmente en datos de ventas históricas. Sin embargo, los modelos que dependen solo del comportamiento pasado se pierden en muchas otras fuentes de datos.

El análisis predictivo y las infraestructuras modernas de recolección de datos están diseñadas para integrar fuentes de datos externas y entrenar algoritmos basados en tipos de datos heterogéneos. En lugar de utilizar un solo tipo de datos que ofrece una perspectiva limitada sobre una propiedad, las arquitecturas de datos unificadas ofrecen una visión de 360 grados e integran fuentes de datos externas: demanda del mercado, datos macroeconómicos, valores de alquiler, mercados de capital, empleos, tráfico, etc. Dado que no hay límites estrictos para los datos que se pueden utilizar en un modelo de valoración de propiedades, el análisis predictivo es una herramienta poderosa disponible para las agencias de vivienda.

Smart Capital ofrece una solución moderna para la valoración de propiedades. Utilizan el análisis predictivo para la valoración de propiedades de vivienda y prometen entregar un informe completo en un día hábil. Su CEO, Laura Krashakova, ofrece algunas ideas sobre cómo logran esto.

“La tecnología permite el procesamiento de datos y la valoración de propiedades en tiempo real y da a las personas acceso a datos que anteriormente solo estaban disponibles para los corredores locales. Las perspectivas locales, como la popularidad de la ubicación, las comodidades en el área, la calidad del transporte público, la proximidad a las carreteras principales y el tráfico peatonal, ahora están disponibles y se puntúan para facilitar la comparación.”

Hay dos aspectos que hacen que este servicio sea posible en primer lugar: la facilidad de acceso y la posibilidad de entregar perspectivas en tiempo real. Las plataformas móviles y web hacen que sea fácil para los clientes acceder, cargar y visualizar sus datos, independientemente de su ubicación. Solo se necesita una conexión a Internet. Al mismo tiempo, los marcos de análisis predictivo están procesando datos en tiempo real, a una velocidad de milisegundos. Una vez que ocurren nuevos eventos de datos, se recopilan e incluyen en el informe de análisis más reciente. No hay necesidad de esperar a cálculos intensivos y tediosos, ya que toda esa computación puede ocurrir casi instantáneamente, en la nube.

Nuevamente, la interacción sin problemas de las herramientas tecnológicas modernas hace posible ofrecer una experiencia basada en perspectivas en tiempo real. Al mismo tiempo, la variedad de fuentes de datos externos se convierte en una garantía de precisión de valoración aumentada. Esto ahorra tiempo, dinero y dolores de cabeza para todas las partes involucradas.

Procesos de solicitud de préstamo simplificados

Otro proceso de vivienda comercial que plantea un desafío interesante es la solicitud de préstamo. Un desafío no solo para los compradores de vivienda confundidos, sino también para los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprobación de crédito necesitan acceso a todo tipo de datos, desde información personal, hasta historial crediticio, transacciones históricas y historial laboral. Identificar y integrar manualmente todas estas fuentes de datos puede convertirse rápidamente en una tarea tediosa, tiempo consumida y molesta. Además, el procesamiento manual viene con un alto riesgo de entradas erróneas en toda la aplicación. Estos aspectos han convertido el proceso de solicitud de préstamo manual en un cuello de botella para las transacciones de vivienda.

¿Si solo existiera una solución automatizada para alejar parte del dolor…

Beeline es una empresa enfocada en simplificar el proceso de solicitud de préstamo. Su interfaz móvil intuitiva guía a los compradores a través de las solicitudes de préstamo en minutos. Todo el proceso tarda solo 15 minutos y afirma ahorrar a los compradores de vivienda muchos dolores de cabeza. La forma en que lo hacen es increíblemente simple: su servicio se conecta a una variedad de fuentes de datos personales (como el banco, la información de pago y los impuestos), utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para leer y recopilar información, integra y analiza todos los datos en tiempo real. De esta manera, los procesos tediosos y tiempo consumidos se evitan y los compradores de vivienda pueden disfrutar de procesos de solicitud de préstamo simplificados.

¿Cómo es posible, te preguntas?

Su servicio solo es posible integrando una experiencia de primer nivel móvil, capacidades de procesamiento inteligente, así como un diseño de usuario de última generación. Su guía de préstamo se entrega a través de una interfaz de chat, que da a los usuarios una forma fácil de encontrar respuestas a sus preguntas. Los algoritmos de NLP respaldan estas interacciones y ayudan a crear una experiencia personalizada.

Al mismo tiempo, los algoritmos de evaluación automatizados ocurren en segundo plano, justo mientras el comprador está llenando los formularios. Esto muestra cómo la automatización es clave para el éxito de su servicio. Y la interacción sin problemas de las herramientas tecnológicas es lo que hace que esta automatización sea posible en primer lugar.

¿Qué sigue?

Una poderosa mezcla de tendencias tecnológicas está a la vanguardia de la innovación en vivienda: una mayor disponibilidad de datos, avances en las capacidades de procesamiento de datos y la ubicuidad de los algoritmos de aprendizaje automático. Todo esto hace posible abordar las aplicaciones más desafiantes de manera inteligente, automatizada y libre de errores.

Además, las capacidades de computación en la nube y las arquitecturas de almacenamiento modernas hacen posible extraer perspectivas de los datos en tiempo real, construir modelos predictivos complejos e integrar una variedad de fuentes de datos. Todo esto hace posible prever el futuro, innovar y mantener una ventaja competitiva.