Kiinteistötieteen tiede: Sovittaminen ja ostaminen

Tietosi tietävät sinut parhaiten, anna niiden löytää unelmakotisi. Kiinteistöala istuu valtavalla määrällä tietoa, jota ei käytetä joka vuosi. Tässä artikkelissa käsittelemme, miten edistyneet teknologiat auttavat kiinteistösijoittajia, välittäjiä ja yrityksiä hyödyntämään alan valtavaa tietomäärää auttaakseen ihmisiä löytämään unelmakotejaan.

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

“Tekoälyvoimaisen Urban Analytics -käytännön käyttöönotto on käynnissä kiinteistöalalla. Data-tiede ja algoritmisen logiikan käyttö on uusien kaupunkikehitysharjoitusten eturintamassa. Kuinka lähellä? on kysymys — asiantuntijat ennustavat, että digitalisointi menee paljon pidemmälle kuin älykkäiden rakennushallintajärjestelmien. Uudet analytiikkatyökalut ennustavalla kyvyllä vaikuttavat merkittävästi tulevaisuuden kaupunkikehitykseen ja muokkaavat kiinteistöalaa prosessissa.”

Ponnista 2020: jättämällä hype-ansoat taakse, tunnustamme datalukutaidon, digitalisaatiestrategioiden ja teknologisen edistysaskeleiden muuntavat vaikutukset. Ennustava analytiikka, koneoppiminen ja tekoälysovellukset johtavat edelleen innovaatioita monilla aloilla, kiinteistösektorin ulkopuolella. Kaikkein tylsistä ML-sovelluksista kaikkein mielenkiintoisimpiin NLP & OCR -automaatiotoimiin, alan johtajat ovat oppineet hyödyntämään näitä voimakkaita työkaluja edukseen.

Tänään tapaamme 3 kiinteistösovellusta. Ne on tarkoitettu havainnollistamaan, miten modernit ohjelmistopinot ja intuitiiviset käyttöliittymät vuorovaikuttavat koneoppimisen ja data-insinöörityön kanssa luomaan ainutlaatuisia tuotteita ja palveluita.

kiinteistötiede: Tietosi tietävät sinut parhaiten, anna niiden löytää sinulle täydellisen kodin.

Kotinostoprosessit

Nykyinen kiinteistömarkkina asettaa mielenkiintoisen koneoppimisen haasteen: onko olemassa kaavaa oikean kotinostajan ja oikean kiinteistön oikeaan hintaan etsimiseen? Tarkka kotinostajan ja kiinteistön etsintä- ja löytöpalvelujen luominen on se, mikä pitää tutkijoita ja alan ammattilaisia hereillä. Valtavien datamäärien ollessa heidän käytettävissään ja inspiroituina online-suosittelevien järjestelmien (kuten Netflix) korkeasta tarkkuudesta, kotinostajan etsintämoottorit ovat jatkuvassa kehityksessä, jopa teknisesti vähemmän suuntautuneessa kiinteistöalalla.

Orchard on välittäjä, joka hyödyntää modernia tekniikkaa parantaakseen kotien etsintäpalveluita. Koneoppimisalgoritmiensa avulla he antavat vastauksen kotinostajien esittämään tärkeimpään kysymykseen: ”Miltä näyttää unelmakotini?”. Algoritmit auttavat heitä myös vastaamaan seuraavaan kysymykseen: ”Mitkä ovat ne myönnytykset, joita en (ole) valmis tekemään?”

Perustaja ja tuote- ja markkinointijohtaja Phil DeGisi selventää:

”Home Match on ensimmäinen koskaan keksitty kotien etsintäalgoritmi, joka antaa ihmisille mahdollisuuden valita ne ominaisuudet, jotka heille merkitsevät eniten. Kysymme ostajilta sarjan kysymyksiä siitä, mitä he arvostavat ja pitävät ”pakollisina” ja ”miellyttävinä” kodissa – kuten keittiösaari, uima-allas takapihalla ja matka-aika sekunneissa. Orchard antaa jokaiselle kotiin henkilökohtaisen sopimussuhteen. ”

Tällä tavoin ostajat ovat paremmin sopiva kotinostoon ja koko prosessi muuttuu helpommaksi kaikille osapuolille.

Kotinostajan etsintäjärjestelmien käyttäjät voivat nauttia kokemuksesta, jota luonnehtivat henkilökohtaisuus ja käytettävyys. 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 myyntikodin valokuvia ja määrittää, mitkä huoneet ovat kussakin valokuvassa. Tämä ominaisuus on ensimmäinen laatuaan ja antaa käyttäjille mahdollisuuden vertailla ”pakollisia” ominaisuuksia yhdellä klikkauksella. Olipa kyseessä sitten keittiö, aidattu takapiha tai viihtyisä oleskelu, kotinostajat voivat nyt tarkastella jokaista huonetta rinnakkain yhdessä selainikkunassa yhden painikkeen klikkauksella.”

Tällainen toiminnallisuus on mahdollista ainoastaan modernien tekniikkatyökalujen vaikuttavuuden ansiosta. Web-alustat, virtuaalitodellisuuden SDK:t, kuvankäsittelyalgoritmit sekä koneoppimisraamit kaikki vaikuttavat yhdessä luomaan ainutlaatuisen kiinteistökokemuksen.

Kaupalliset kiinteistöarviot

Toinen tärkeä vaihe kaupallisessa kiinteistötoiminnassa on kiinteistöjen arviointi. Automaattiset arviointimallit ovat yhtä vanhoja kuin itse ala, ja niiden tehtävänä on arvioida kiinteistöjä ja luoda hinnoittelumalleja. Perinteisesti nämä mallit perustuivat pääasiassa historiallisiin myyntitietoihin. Kuitenkin mallit, jotka riippuvat ainoastaan menneisyyden käyttäytymisestä, jäävät paljon muista tietolähteistä.

Ennustava analytiikka ja moderni tietojen keräämisen infrastruktuuri on rakennettu integroimaan ulkoisia tietolähteitä ja kouluttamaan algoritmeja heterogeenisten tietotyyppien perusteella. Sen sijaan, että käytettäisiin yhtä tietotyyppiä, joka tarjoaa rajoitetun näkymän kiinteistöstä, yhdistetyt tietoarkkitehtuurit tarjoavat 360-asteen näkymän ja integroivat ulkoisia tietolähteitä: markkinakysyntä, makrotaloudelliset tiedot, vuokra-arvot, pääomamarkkinat, työpaikat, liikenne, jne. Koska ei ole rajoituksia sille, mitä tietoa voidaan käyttää kiinteistöarviointimallissa, ennustava analytiikka on voimakas työkalu kiinteistötoimistoille.

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

”Teknologia mahdollistaa tietojen käsittelyn ja kiinteistöarvioinnin reaaliajassa ja antaa yksityishenkilöille pääsyn tietoihin, jotka aiemmin olivat vain paikallisten välittäjien saatavilla. Paikalliset näkymät, kuten sijainnin suosituksen, lähialueen mukavuudet, julkisen liikenteen laatu, suuriin maantieyhteyksiin ja jalankulkuun, ovat nyt helposti saatavilla ja niiden vertailu on helppoa.”

On kaksi asiaa, jotka tekevät tämän palvelun mahdolliseksi ensinnäkin: pääsy ja mahdollisuus toimittaa reaaliaikaiset näkymät. Mobiili- ja web-alustat tekevät asiakkaiden käyttäjien helppoa päästä käsiksi, ladata ja visualisoida tietojaan, riippumatta sijainnistaan. Kaikki, mitä tarvitaan, on internet-yhteys. Samalla ennustavan analytiikan kehykset prosessoivat tietoja reaaliajassa, millisekuntien nopeudella. Kun uusia tietotapahtumia tapahtuu, ne kerätään ja sisällytetään viimeisimpiin analyysiraportteihin. Ei tarvitse odottaa aikaa vieviä, intensiivisiä laskelmia, koska kaikki laskelmat voivat nyt tapahtua melkein välittömästi, pilvessä.

Jälleen kerran modernien teknologioiden sulava yhteispeli mahdollistaa reaaliaikaisen näkymän perustuvan kokemuksen. Samalla ulkoisten tietolähteiden monipuolisuus muodostaa takuun arviointitarkkuuden lisääntymisestä. Tämä säästää aikaa, rahaa ja päänsärkyä kaikille osapuolille.

Sujuvat lainahakuprosessit

Toinen haasteellinen kaupallinen kiinteistöprosessi on lainan hakeminen. Haaste ei ole vain hämmentyneille kotinostajille, vaan myös koneoppimismalleille. Luottoluokitusmallien on oltava pääsy kaikenlaisiin tietoihin, henkilökohtaisista tiedoista luottohistoriaan, aiempiin transaktioihin ja työhistoriaan. Manuaalinen tunnistaminen ja integroiminen kaikista näistä tietolähteistä voi nopeasti muuttua tylsäksi, aikaa vieväksi ja ärsyttäväksi tehtäväksi. Lisäksi manuaalinen prosessointi sisältää korkean virheellisten syötteen riskin koko hakuprosessin aikana. Nämä seikat ovat muuttaneet manuaalisen lainanhakuprosessin pullonkaulaksi kiinteistökaupoissa.

Jos vain jokin automaattinen ratkaisu voisi ottaa osan tuskasta pois…

Beeline on yritys, joka on keskittynyt lainanhakuprosessin sujuvoittamiseen. Heidän intuitiivinen mobiili-liittymä ohjaa ostajia lainanhakuprosessissa muutamassa minuutissa. Koko prosessi kestää vain 15 minuuttia ja väittää säästävän kotinostajilta paljon päänsärkyä. He tekevät tämän yksinkertaisesti: heidän palvelunsa yhdistää useisiin henkilökohtaisiin tietolähteisiin (kuten pankkiin, palkka- ja verotietoihin), käyttää luonnollisen kielen prosessointia (NLP) lukeakseen ja keräämään tietoja, integroi ja analysoi kaikki tiedot reaaliajassa. Tällä tavoin tylsät ja aikaa vievät prosessit ohitetaan ja kotinostajat voivat nauttia sujuvasta lainanhakuprosessista.

Miten tämä on mahdollista, ihmettelet?

Heidän palvelunsa on mahdollista ainoastaan mobiiliensimmäisen kokemuksen, älykkään prosessoinnin sekä viimeisimmän käyttöliittymän suunnittelun avulla. Heidän lainaoppaansa toimitetaan chat-liittymän kautta, joka antaa käyttäjille helpon tavan löytää vastauksia 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 modernien tekniikkatyökalujen sulava yhteispeli on se, mikä mahdollistaa tämän automaation ensinnäkin.

Mitä seuraavaksi?

Voimakas sekoitus teknologiatrendejä on kiinteistöinnovaation eturintamassa: datan saatavuuden lisääntyminen, tietojen prosessointikapasiteetin edistysaskel ja koneoppimisalgoritmien yleisyys. Ne kaikki mahdollistavat haasteellisten sovellusten ratkaisemisen älykkäällä, automaattisella ja virheettömällä tavalla.

Lisäksi pilvi-laskennan mahdollisuudet ja modernit tallennusarkkitehtuurit mahdollistavat oivallusten poistamisen tiedoista reaaliajassa, monimutkaisten ennustemallien rakentamisen ja useiden tietolähteiden integroimisen. Kaikki tämä mahdollistaa ennustamisen tulevaisuutta, innovointia ja kilpailuedun ylläpitämistä.

Kuva: Canva