La Science de l’Immobilier : Correspondance et Achat

Vos données vous connaissent le mieux, laissez-les trouver votre maison de rêve. L’industrie de l’immobilier repose sur des tonnes de données qui ne sont pas utilisées chaque année. Dans cet article, nous discutons de la manière dont les technologies avancées aident les investisseurs, les courtiers et les sociétés immobilières à utiliser la grande quantité d’informations au sein de l’industrie pour aider les gens à trouver leur maison de rêve.

En 2017, un Rapport d’actions scientifiques article aborde l’impact de l’IA, de l’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive sur le secteur de l’immobilier :

« La pratique de l’analyse urbaine alimentée par l’IA est en plein essor dans l’industrie de l’immobilier. La science des données et la logique algorithmique sont au cœur des nouvelles pratiques de développement urbain. À quel point ? c’est la question – les experts prédisent que la numérisation ira bien au-delà des systèmes de gestion intelligents de bâtiments. De nouveaux outils d’analyse avec des capacités prédictives auront un impact dramatique sur l’avenir du développement urbain, en redéfinissant l’industrie de l’immobilier en cours de route. »

Avançons jusqu’en 2020 : en laissant les pièges de l’hype derrière nous, nous reconnaissons les effets transformateurs de l’alphabétisation des données, des stratégies de numérisation et des progrès technologiques. L’analyse prédictive, l’apprentissage automatique et les applications alimentées par l’IA sont toujours à la pointe de l’innovation dans une variété d’industries, bien au-delà du secteur de l’immobilier. Des applications d’apprentissage automatique les plus « ennuyeuses » aux efforts d’automatisation les plus intéressants NLP et OCR, les dirigeants de l’industrie ont appris à utiliser ces outils puissants à leur avantage.

Aujourd’hui, nous nous penchons sur 3 cas d’utilisation de l’immobilier. Ils sont censés illustrer comment les piles logicielles modernes et les interfaces intuitives interagissent avec l’apprentissage automatique et l’ingénierie des données pour créer des produits et des services uniques.

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Processus d’achat de maisons

Le marché de l’immobilier actuel pose un défi intéressant pour l’apprentissage automatique : existe-t-il une formule pour mettre en correspondance les acheteurs de maisons avec les propriétés appropriées au bon prix ? La recherche de services de découverte et de correspondance de maisons précis est ce qui pousse les chercheurs et les professionnels de l’industrie à se tenir sur leurs gardes. Avec des volumes de données énormes à leur disposition, et inspirés par la grande précision des systèmes de recommandation en ligne (Netflix (NFLX ), par exemple ?), les moteurs de correspondance de maisons voient leur développement constant, même dans le secteur de l’immobilier qui n’est pas très enclin à la technologie.

Orchard est un courtier qui utilise des outils technologiques modernes pour améliorer les services de découverte de maisons. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, ils trouvent une réponse à la question la plus pressante que posent les acheteurs de maisons : « Quelle est la maison de mes rêves ? ». De plus, les algorithmes peuvent les aider à répondre à une question subsidiaire : « Quels compromis suis-je (pas) prêt à faire ? ».

Le co-fondateur et directeur général des produits et du marketing, Phil DeGisi, clarifie :

« Home Match est le premier algorithme de recherche de maison qui permet aux gens de choisir les fonctionnalités qui leur importent le plus. Nous posons aux acheteurs une série de questions sur ce qu’ils valorisent et considèrent comme « incontournables » et « agréables à avoir » dans une maison – comme une île de cuisine, une piscine dans le jardin et un temps de trajet dans les secondes. Orchard attribue un score de correspondance personnel à chaque maison dans la zone de recherche. »

Comme cela, les acheteurs sont mis en correspondance avec des opportunités d’achat de maisons légitimes et l’ensemble du processus devient plus facile pour toutes les parties impliquées.

Les utilisateurs de systèmes de correspondance de maisons peuvent profiter d’une expérience caractérisée par une personnalisation accrue et une convivialité. Les résultats de recherche sont classés en fonction de leurs profils et des interfaces interactives faciles à utiliser remplacent les anciens catalogues de l’immobilier.

« Orchard a également développé un autre produit innovant, Photo Switch, qui prend ces résultats de recherche personnalisés et les affiche de manière plus visuellement utile et personnalisée. Pour cela, Orchard a créé un modèle d’apprentissage automatique pour analyser les photos de chaque maison sur le marché et déterminer quelles pièces se trouvent dans chaque photo. Cette fonctionnalité est la première de son genre et permet aux utilisateurs de comparer facilement leurs « incontournables » en un seul clic. Que ce soit une cuisine de chef, un jardin clôturé ou un salon confortable, les acheteurs de maisons peuvent maintenant visualiser chaque pièce côte à côte dans un seul navigateur, avec un seul clic de souris. »

Une telle fonctionnalité n’est possible que grâce à l’interaction fluide des outils technologiques modernes. Les plates-formes Web, les kits de développement de réalité virtuelle, les algorithmes de traitement d’images ainsi que les cadres d’apprentissage automatique contribuent tous à créer une expérience immobilière unique.

Évaluations de l’immobilier commercial

Une autre étape cruciale dans l’immobilier commercial est l’évaluation des propriétés. Les modèles de valorisation automatisés sont aussi anciens que l’industrie elle-même, étant chargés d’évaluer les propriétés et d’établir des schémas de tarification. Traditionnellement, ces modèles étaient principalement basés sur des données de ventes historiques. Cependant, les modèles qui s’appuient uniquement sur le comportement passé manquent beaucoup d’autres sources de données.

L’analyse prédictive et les infrastructures de collecte de données modernes sont conçues pour intégrer des sources de données externes et former des algorithmes sur des types de données hétérogènes. Au lieu d’utiliser un seul type de données qui offre une perspective limitée sur une propriété, les architectures de données unifiées offrent une vue à 360 degrés et intègrent des sources de données externes : demande du marché, données macroéconomiques, valeurs locatives, marchés de capitaux, emplois, trafic, etc. Puisqu’il n’y a pas de limites strictes aux données qui peuvent être utilisées par un modèle d’évaluation de propriété, l’analyse prédictive est un outil puissant à la disposition des agences immobilières.

Smart Capital propose une solution moderne pour l’évaluation des propriétés. Ils utilisent l’analyse prédictive pour la valorisation des propriétés immobilières et promettent de livrer un rapport complet dans un délai d’un jour ouvrable. Leur PDG, Laura Krashakova, offre quelques éclaircissements sur la manière dont ils y parviennent.

« La technologie permet le traitement des données et l’évaluation des propriétés en temps réel et donne aux individus accès à des données qui étaient auparavant réservées aux courtiers locaux. Les informations locales telles que la popularité de l’emplacement, les équipements de la zone, la qualité des transports publics, la proximité des axes routiers majeurs et la fréquentation piétonnière sont maintenant facilement accessibles et sont notées pour faciliter la comparaison.»

Il y a deux aspects qui rendent un tel service possible en premier lieu : la facilité d’accès et la possibilité de fournir des informations en temps réel. Les plates-formes mobiles et Web rendent facilement accessibles aux clients pour accéder, télécharger et visualiser leurs données, quel que soit leur emplacement. Tout ce dont ils ont besoin est d’une connexion Internet. Dans le même temps, les cadres d’analyse prédictive traitent les données en temps réel, à la vitesse de la milliseconde. Dès que de nouveaux événements de données se produisent, ils sont collectés et inclus dans le dernier rapport d’analyse. Pas besoin d’attendre des calculs longs et intensifs, puisque tout cela peut désormais se produire presque instantanément, dans le cloud.

Encore une fois, l’interaction fluide des technologies modernes rend possible l’offre d’une expérience fluide basée sur des informations en temps réel. Dans le même temps, la variété des sources de données externes devient une garantie d’une précision accrue de l’évaluation. Cela économise du temps, de l’argent et des maux de tête pour toutes les parties impliquées.

Processus de demande de prêt rationalisés

Un autre processus de l’immobilier commercial qui pose un défi intéressant est la demande de prêt. Un défi non seulement pour les acheteurs de maisons confus, mais également pour les modèles d’apprentissage automatique. Les modèles d’approbation de crédit ont besoin d’accéder à toutes sortes de données, des informations personnelles à l’historique de crédit, aux transactions historiques et à l’historique de l’emploi. L’identification et l’intégration manuelles de toutes ces sources de données peuvent rapidement devenir une tâche fastidieuse, longue et ennuyeuse. De plus, le traitement manuel comporte un risque élevé d’entrées erronées tout au long de la demande. Ces aspects ont transformé le processus de demande de prêt manuel en un goulet d’étranglement pour les transactions immobilières.

Si seulement une solution automatisée existait pour alléger cette tâche…

Beeline est une entreprise qui se concentre sur la rationalisation du processus de demande de prêt. Leur interface mobile intuitive guide les acheteurs à travers les demandes de prêt en quelques minutes. L’ensemble du processus prend seulement 15 minutes et prétend économiser aux acheteurs de maisons beaucoup de maux de tête. La façon dont ils le font est incroyablement simple : leur service se connecte à diverses sources de données personnelles (telles que la banque, les informations de paie et d’impôt), utilise le traitement de langage naturel (NLP) pour lire et collecter les informations, intègre et analyse toutes les données en temps réel. Comme cela, les processus fastidieux et longs sont contournés et les acheteurs de maisons peuvent profiter de processus de demande de prêt rationalisés.

Comment est-ce possible, vous vous demandez ?

Leur service n’est possible que grâce à l’intégration d’une expérience mobile en premier, de capacités de traitement intelligent, ainsi que d’une conception d’utilisateur de pointe. Leur guide de prêt est livré via une interface de chat, qui donne aux utilisateurs un moyen facile de trouver des réponses à leurs questions. Les algorithmes NLP soutiennent ces interactions et aident à créer une expérience personnalisée.

Dans le même temps, les algorithmes d’évaluation automatisés se déroulent en arrière-plan, tout comme l’acheteur remplit les formulaires. Cela montre comment l’automatisation est la clé du succès de leur service. Et l’interaction fluide des outils technologiques est ce qui rend cette automatisation possible en premier lieu.

Qu’est-ce qui vient ensuite ?

Un mélange puissant de tendances technologiques est à la pointe de l’innovation immobilière : l’augmentation de la disponibilité des données, les progrès des capacités de traitement des données et l’ubiquité des algorithmes d’apprentissage automatique. Ils rendent tous possibles de relever les défis les plus complexes, de manière intelligente, automatisée et sans erreur.

En outre, les capacités de calcul dans le cloud et les architectures de stockage modernes rendent possible l’extraction d’informations à partir des données en temps réel, la construction de modèles prédictifs complexes et l’intégration de diverses sources de données. Tout cela rend possible de prévoir l’avenir, d’innover et de conserver un avantage concurrentiel.

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