La Ciencia de la Industria Inmobiliaria: Coincidencia y Compra

Su datos lo conocen mejor, déjelos encontrar su hogar soñado. La industria inmobiliaria 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 inmobiliarias a utilizar la gran cantidad de información dentro de la industria para ayudar a las personas a encontrar sus hogares soñados.

En 2017, un Informe de Ciencia de Acciones de Campo artículo aborda el impacto de la IA, el aprendizaje automático y el análisis predictivo en el sector inmobiliario:

“La práctica de la Ciencia Urbana con IA está despegando dentro de la industria inmobiliaria. La ciencia de datos y la lógica algorítmica están cerca del frente de las nuevas prácticas de desarrollo urbano. ¿Cuán cerca? es la pregunta — los expertos predicen que la digitalización irá mucho más allá de los sistemas de gestión de edificios inteligentes. Nuevas herramientas analíticas con capacidades predictivas afectarán dramáticamente el futuro del desarrollo urbano, cambiando la industria inmobiliaria 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 con IA siguen liderando la innovación en una variedad de industrias, más allá del sector inmobiliario. Desde las aplicaciones de ML más aburridas hasta las automatizaciones de NLP y OCR más interesantes, los líderes de la industria han aprendido a aprovechar estas poderosas herramientas a su favor.

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

ciencia de la industria inmobiliaria: Sus datos lo conocen mejor, déjelos encontrar el hogar perfecto.

Procesos de compra de viviendas

El mercado inmobiliario actual plantea un desafío interesante para el aprendizaje automático: ¿hay una fórmula para emparejar a los compradores de viviendas adecuados con las propiedades adecuadas a los precios adecuados? Buscar construir servicios de emparejamiento y descubrimiento de viviendas 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 (NFLX )?), los motores de emparejamiento de viviendas están viendo un desarrollo constante, incluso en el sector inmobiliario no tan técnico.

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

El cofundador y director de producto y marketing, Phil DeGisi, aclara:

“Home Match es el primer algoritmo de búsqueda de viviendas que permite a las personas elegir las características que más les importan. Les pedimos a los compradores una serie de preguntas sobre lo que valoran y consideran “imprescindible” y “agradable” en una vivienda – como una isla de cocina, una piscina en el patio trasero y un tiempo de commute dentro de segundos. Orchard asigna una puntuación de coincidencia personal a cada vivienda en el área de búsqueda. ”

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

Los usuarios de los sistemas de emparejamiento de viviendas pueden disfrutar de una experiencia caracterizada por una mayor personalización y usabilidad. Los resultados de la búsqueda están clasificados según sus perfiles y las interfaces interactivas fáciles de usar reemplazan a los catálogos inmobiliarios simples.

“Orchard también ha desarrollado otra innovación, 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 fácilmente sus “imprescindibles” todos a la vez. Ya sea una cocina de chef, un patio trasero vallado o una sala de estar acogedora, los compradores de viviendas ahora pueden ver cada habitación lado a lado en un navegador, con solo hacer clic en un botón.”

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

Valoraciones inmobiliarias comerciales

Otro paso crucial en la industria inmobiliaria comercial es la valoración de propiedades. Los modelos de valoración automatizados son tan antiguos como la industria en sí, dados 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 mucho de otros 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 inmobiliarias.

Smart Capital ofrece una solución moderna para la valoración de propiedades. Utilizan el análisis predictivo para la valoración de propiedades inmobiliarias y prometen entregar un informe completo en un día hábil. Su CEO, Laura Krashakova, ofrece algunas perspectivas 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 autopistas 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, subir 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 es necesario esperar a cálculos intensivos y consumidores de tiempo, ya que todo eso puede ocurrir casi instantáneamente, en la nube.

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

Procesos de solicitud de préstamos simplificados

Otro proceso inmobiliario comercial que plantea un desafío interesante es la solicitud de préstamos. Un desafío no solo para los compradores de viviendas 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, consumidora de tiempo y molesta. Además, el procesamiento manual conlleva un alto riesgo de entradas erróneas en toda la aplicación. Estos aspectos han convertido el proceso de solicitud de préstamos manual en un cuello de botella para las transacciones inmobiliarias.

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

Beeline es una empresa que se enfoca en simplificar el proceso de solicitud de préstamos. Su interfaz móvil intuitiva guía a los compradores a través de las solicitudes de préstamos en minutos. Todo el proceso tarda solo 15 minutos y afirma ahorrar a los compradores de viviendas 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 consumidores de tiempo se evitan y los compradores de viviendas pueden disfrutar de procesos de solicitud de préstamos simplificados.

¿Cómo es posible, te preguntas?

Su servicio solo es posible integrando una experiencia de primera generación móvil, capacidades de procesamiento inteligente, así como un diseño de usuario de última generación. Su guía de préstamos se entrega a través de una interfaz de chat, lo 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 el fondo, 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 inmobiliaria: 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 sin 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.

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