Kiinteistötieteen tiede: Oikean kodin löytäminen ja ostaminen

Tiedonne tuntee sinut parhaiten, anna sen löytää unelmakotisi. Kiinteistöala istuu valtavalla määrällä käyttämätöntä dataa joka vuosi. Tässä artikkelissa käsittelemme, miten edistyneet teknologiat auttavat kiinteistösijoittajia, välittäjiä ja yrityksiä hyödyntämään alan valtavaa tietomäärää avustamaan ihmisiä löytämään unelmakotejaan.

Vuonna 2017, Field Actions Science Reports artikkeli käsittelee tekoälyn, koneoppimisen ja ennustavan analytiikan vaikutusta kiinteistöalalla:

“Teollinen kiinteistöalan tieteen harjoittaminen on käynnissä. Data-analyysi ja algoritmilogiikka ovat uusien kaupunkikehityksen käytäntöjen eturintamassa. Kuinka lähellä? on kysymys — asiantuntijat ennustavat, että digitalisointi menee paljon pidemmälle kuin älykkäiden kiinteistöjen hallintajärjestelmien. Uudet analytiikkatyökalut, joilla on ennustevälineet, vaikuttavat merkittävästi kaupunkikehityksen tulevaisuuteen ja muokkaavat kiinteistöalaa prosessissa.”

Nopeasti vuoteen 2020: jättäen hype-trapit taakse, tunnustamme datan lukutaidon, digitalisaatiestrategioiden ja teknologisen edistymisen muovaavan vaikutusta. Ennustava analytiikka, koneoppiminen ja tekoälysovellukset johtavat edelleen innovaatioita monilla aloilla, kiinteistöalaa laajemmin. Kaikkein tylsistä ML-sovelluksista kaikkein mielenkiintoisimpiin NLP & OCR -automaatioyrityksiin, alan johtajat ovat oppineet hyödyntämään näitä voimakkaita työkaluja edukseen.

Tänään tutustumme 3 kiinteistöalan sovellukseen. Ne on tarkoitettu havainnollistamaan, miten modernit ohjelmistopinot ja intuitiiviset käyttöliittymät leikkivät yhdessä koneoppimisen ja data-insinööritieteiden kanssa luomaan ainutlaatuisia tuotteita ja palveluita.

kiinteistötiede: Tiedonne tuntee sinut parhaiten, anna sen löytää sinulle täydellisen kodin.

Kodinostoprosessit

Nykyinen kiinteistömarkkina asettaa mielenkiintoisen koneoppimisen haasteen: onko olemassa kaava oikean kodin etsimiseen oikeille ostajille oikeaan hintaan? Tarkka kodin etsintä- ja löytöpalvelujen luominen on se, mikä pitää tutkijoita ja alan ammattilaisia hereillä. Valtavien datamäärien ollessa heidän käytössään ja inspiroituina online-suosittelevien järjestelmien (kuten Netflix (NFLX )) korkeasta tarkinnoista, kotien etsintämoottorit kehittyvät jatkuvasti, jopa teknisesti vähemmän kehittyneellä kiinteistöalalla.

Orchard on välittäjä, joka hyödyntää modernia teknologiaa parantamaan kotien löytämistä. Koneoppimisalgoritmien avulla he löytävät vastauksen kaikkein painavimpaan kysymykseen, jonka kotiostajat esittävät: “Miltä näyttää unelmakotini?”. Algoritmit auttavat heitä myös vastaamaan seuraavaan kysymykseen: “Minkälaisia kompromisseja olen (ei) valmis tekemään?”

Toimitusjohtaja ja tuote- ja markkinointijohtaja Phil DeGisi selventää:

“KotiMatch on ensimmäinen kotihaku-algoritmi, joka antaa ihmisille mahdollisuuden valita ne ominaisuudet, jotka heille merkitsevät eniten. Me kysymme ostajilta sarjan kysymyksiä siitä, mitä he arvostavat ja pitävät välttämättöminä ja miellyttävinä asioina kodissa – kuten keittiösaari, uima-allas takapihalla ja matka-aika sekunteina. Orchard antaa jokaiselle kodille henkilökohtaisen sopimussuhteen. ”

Tällä tavoin ostajat ovat yhteydessä aitoihin asuntomahdollisuuksiin ja koko prosessi muuttuu helpommaksi kaikille osapuolille.

Kotien etsintäjärjestelmien käyttäjät voivat nauttia kokemuksesta, jota voidaan luonnehtia henkilökohtaisuutena ja käytettävyytenä. Hakutulokset ovat järjestetty profiilin mukaan ja helppokäyttöiset, interaktiiviset käyttöliittymät korvaavat perinteiset kiinteistöluettelot.

“Orchard on myös kehittänyt toisen alan ensimmäisen, Photo Switchin, joka näyttää nämä henkilökohtaiset hakutulokset visuaalisemmin ja henkilökohtaisemmin. Tämän tehdäkseen Orchard loi koneoppimismallin, joka skannaa jokaisen myynnissä olevan kodin valokuvia ja määrittää, mitkä huoneet ovat kussakin valokuvassa. Tämä ominaisuus on ensimmäinen laatuaan ja antaa käyttäjille mahdollisuuden vertailla “välttämättömiä” kaikkea kerran. Olipa kyseessä sitten keittiö, aidattu takapiha tai viihtyisä olohuone, kotiostajat voivat nyt tarkastella jokaista huonetta rinnakkain yhdessä selaimessa yhden painikkeen painalluksella.”

Tällainen toiminnallisuus on mahdollista ainoastaan modernien teknologisten työkalujen vaikuttavasta yhteispelistä. Web-alustat, virtuaalitodellisuuden SDK:t, kuvankäsittelyalgoritmit sekä koneoppimiskehykset kaikki osallistuvat luomaan ainutlaatuisen kiinteistökokemuksen.

Kaupalliset kiinteistöarviot

Toinen tärkeä askel kaupallisessa kiinteistöalalla on kiinteistöjen arviointi. Automatiset arviomallit ovat yhtä vanhoja kuin itse ala, ja niiden tehtävänä on arvioida kiinteistöjä ja määritellä hinnoittelumalleja. Perinteisesti nämä mallit perustuivat pääasiassa historiallisiin myyntitietoihin. Kuitenkin mallit, jotka riippuvat ainoastaan menneisyyden käyttäytymisestä, jättävät paljon muuta dataa huomiotta.

Ennustava analytiikka ja moderni datakeräys infrastruktuuri on suunniteltu integroimaan ulkoisia data-lähteitä ja kouluttamaan algoritmeja heterogeenisten tietotyyppien avulla. Sen sijaan, että käytettäisiin yhtä tietotyyppiä, joka tarjoaa rajoitetun näkymän kiinteistöstä, yhdistetyt data-arkkitehtuurit tarjoavat 360-asteen näkymän ja integroivat ulkoisia data-lähteitä: markkinakysyntä, makrotaloudelliset tiedot, vuokra-arvot, pääomamarkkinat, työpaikat, liikenne jne. Koska kiinteistöarviomalliin voidaan käyttää rajoittamattoman määrän dataa, ennustava analytiikka on voimakas työkalu kiinteistötoimistoille.

Smart Capital tarjoaa tällaisen modernin ratkaisun kiinteistöjen arviointiin. He käyttävät ennustavaa analytiikkaa kiinteistöjen arviointiin ja lupaavat toimittaa täydellisen raportin yhden työpäivän kuluessa. Heidän toimitusjohtajansa, Laura Krashakova, antaa joitain näkemyksiä siitä, miten he saavuttavat tämän.

“Teknologia mahdollistaa datan prosessoinnin ja kiinteistöjen arvioinnin reaaliajassa ja antaa yksilöille pääsyn tietoihin, jotka aiemmin olivat vain paikallisten välittäjien saatavilla. Paikalliset näkymät, kuten paikan suosio, lähialueen mukavuudet, julkisen liikenteen laatu, suuren moottoritien läheisyys ja jalankulku ovat nyt helposti saatavilla ja ne voidaan vertailla helpposti.”

On kaksi asiaa, jotka tekevät tämän palvelun mahdolliseksi ensinnäkin: helppo pääsy ja mahdollisuus toimittaa reaaliaikaisia näkemyksiä. Mobii- ja web-alustat tekevät siitä helppoa asiakkaille päästä, ladata ja visualisoida heidän dataa, riippumatta heidän sijainnistaan. Kaiken, mitä tarvitaan, on internet-yhteys. Samalla ennustavan analytiikan kehykset prosessoi dataa reaaliajassa, millisekuntien nopeudella. Kun uusia data-tapahtumia tapahtuu, ne kerätään ja sisällytetään viimeisimpiin analyysiraportteihin. Ei tarvitse odottaa aikaa vieviä, intensiivisiä laskelmia, koska kaikki laskelmat voivat nyt tapahtua melkein välittömästi, pilvessä.

Uudelleen, modernien teknologioiden yhteispeli mahdollistaa tarjoamisen reaaliajassa perustuvan kokemuksen. Samalla ulkoisten data-lähteiden moninaisuus muodostuu arviointitarkkuuden lisääntymisen takeeksi. Tämä säästää aikaa, rahaa ja päänsärkyä kaikille osapuolille.

Sujuvat lainahakuprosessit

Toinen mielenkiintoinen haaste kaupallisessa kiinteistöalalla on lainan hakeminen. Haaste ei ole vain sekavaa kotiostajille, vaan myös koneoppimismalleille. Luottopäätösmallit tarvitsevat pääsyn kaikenlaisiin tietoihin, henkilökohtaisista tiedoista, luottohistoriaan, historiallisiin transaktioihin ja työhistoriaan. Manuaalinen tunnistaminen ja integrointi kaikista näistä data-lähteistä voi nopeasti muuttua tylsäksi, aikaa vieväksi ja ärsyttäväksi tehtäväksi. Lisäksi manuaalinen prosessointi sisältää korkean riskin virheellisistä syötteistä koko hakuprosessin aikana. Nämä asiat ovat muuttaneet manuaalisen lainan hakuprosessin pullonkaulaksi kiinteistökaupoissa.

Jos vain jokin automaattinen ratkaisu olisi olemassa, joka voisi ottaa osan tuskasta pois…

Beeline on yritys, joka on keskittynyt lainahakuprosessin sujuvoittamiseen. Heidän intuitiivinen mobiili-käyttöliittymä ohjaa ostajia lainahakuprosessissa muutamassa minuutissa. Koko prosessi kestää vain 15 minuuttia ja väittää säästävän kotiostajille paljon päänsärkyä. He tekevät tämän erittäin yksinkertaisesti: heidän palvelunsa yhdistää useisiin henkilökohtaisiin data-lähteisiin (kuten pankkiin, palkka- ja verotietoihin), käyttää luonnollisen kielen prosessointia (NLP) lukeakseen ja keräämään tietoja, integroi ja analysoi kaiken datan reaaliajassa. Tällä tavoin tylsät ja aikaa vievät prosessit ohitetaan ja kotiostajat voivat nauttia sujuvista lainahakuprosesseista.

Miten tämä on mahdollista, ihmettelet?

Heidän palvelunsa on mahdollista ainoastaan mobiili-ensin-kokemuksen, älykkäiden prosessointikapasiteettien sekä huipputason käyttöliittymän ansiosta. Heidän lainaoppaansa toimitetaan chat-rajapinnan kautta, joka antaa käyttäjille helpon tavan löytää vastauksia heidän kysymyksiinsä. NLP-algoritmit tukevat näitä vuorovaikutuksia ja auttavat luomaan henkilökohtaisen kokemuksen.

Samalla automaattiset arviointialgoritmit toimivat taustalla, kun ostaja täyttää lomakkeita. Tämä osoittaa, miten automaatio on avain heidän palvelunsa menestykseen. Ja teknologisten työkalujen vaikuttava yhteispeli on se, mikä mahdollistaa tämän automaation ensinnäkin.

Mitä seuraavaksi?

Voimakas teknologia- ja trendiyhdistelmä on kiinteistöalan innovaation eturintamassa: lisääntyvä datakäytettävyys, edistyneet datakäsittelykyvyt ja koneoppimisalgoritmien yleisyys. Ne kaikki mahdollistavat haasteellisten sovellusten ratkaisemisen älykkäästi, automaattisesti ja virheettömästi.

Lisäksi pilvilaskennan mahdollisuudet ja modernit tallennusarkkitehtuurit mahdollistavat datan analysoinnin reaaliajassa, monimutkaisten ennustemallien rakentamisen ja useiden data-lähteiden integroinnin. Kaikki tämä mahdollistaa tulevaisuuden ennustamisen, innovaation ja kilpailuedun ylläpitämisen.

Kuvien lähteet: Canva