La science de l'immobilier : jumelage et achat

Vos données vous connaissent le mieux, laissez-les trouver la maison de vos rêves. Le secteur immobilier repose sur des tonnes de données qui ne sont pas utilisées chaque année. Dans cet article, nous expliquons comment les technologies de pointe aident les investisseurs immobiliers, les courtiers et les entreprises à utiliser la masse d'informations du secteur pour aider les gens à trouver la maison de leurs rêves.

Dans 2017, un Rapports scientifiques sur les actions sur le terrain article aborde l’impact de l’IA, de l’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive sur le secteur immobilier :

"La pratique de l'analyse urbaine basée sur l'IA prend son envol dans le secteur de l'immobilier. La science des données et la logique algorithmique sont proches de l'avant-garde des nouvelles pratiques d'aménagement urbain. A quelle distance? telle est la question — les experts prédisent que la numérisation ira bien au-delà des systèmes intelligents de gestion des bâtiments. De nouveaux outils analytiques dotés de capacités prédictives affecteront considérablement l'avenir du développement urbain, remodelant ainsi le secteur immobilier.

Avance rapide jusqu'en 2020 : partir pièges de battage médiatique derrière, nous reconnaissons les effets transformateurs de la littératie des données, des stratégies de numérisation et des avancées technologiques. L'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et les applications basées sur l'IA sont toujours à la pointe de l'innovation dans une variété d'industries, bien au-delà du secteur immobilier. Du plus applications ML ennuyeuses au plus intéressant PNL et OCR efforts d'automatisation, les leaders de l'industrie ont appris à tirer parti de ces puissants outils à leur avantage.

Aujourd'hui, nous rattrapons 3 cas d'utilisation de l'immobilier. Ils sont destinés à 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 services uniques.

science de l'immobilier : vos données vous connaissent le mieux, laissez-les vous trouver la maison idéale.

Processus d'achat d'une maison

Le marché immobilier actuel pose un défi intéressant en matière d'apprentissage automatique : existe-t-il une formule pour faire correspondre les bons acheteurs avec les bonnes propriétés aux bons prix ? Chercher à créer des services d'appariement et de découverte de maisons précis est ce qui maintient les chercheurs et les professionnels de l'industrie sur leurs gardes. Avec d'énormes volumes de données à leur disposition et inspirés par la haute précision des systèmes de recommandation en ligne (Netflix, n'importe qui ?), les moteurs de correspondance de maisons connaissent un développement constant, même dans le secteur immobilier peu technique. 

Orchard est un courtier qui exploite des outils technologiques modernes pour améliorer les services de découverte à domicile. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, ils trouvent une réponse à la question la plus urgente que se posent les acheteurs de maison : "A quoi ressemble la maison de mes rêves ?". De plus, les algorithmes peuvent les aider à répondre à une question de suivi : "Quels compromis ne suis-je (pas) prêt à faire ?". 

Co-fondateur et Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi précise :

"Home Match est le tout premier algorithme de recherche de domicile qui permet aux utilisateurs de choisir les fonctionnalités qui les intéressent le plus. Nous posons aux acheteurs une série de questions sur ce qu'ils apprécient et considèrent comme des "incontournables" et "agréables à avoir" dans une maison - comme un îlot de cuisine, une piscine dans le jardin et le temps de trajet en quelques secondes. Orchard attribue un score de correspondance personnel à chaque maison dans la zone de recherche. »

Ainsi, les acheteurs sont mis en relation avec des opportunités d'achat de maison légitimes et l'ensemble du processus devient plus facile pour toutes les parties concernées. 

Les utilisateurs des systèmes d'appariement de maisons profitent d'une expérience caractérisée par personnalisation accrue et de convivialité. Les résultats de recherche sont classés en fonction de leurs profils et des interfaces interactives faciles à utiliser remplacent les vieux catalogues immobiliers.

« Orchard a également développé une autre première dans l'industrie, Photo Switch, qui prend ces résultats de recherche personnalisés et les affiche de manière plus utile et personnalisée. Pour ce faire, Orchard a créé un modèle d'apprentissage automatique pour numériser des photos de chaque maison sur le marché et déterminer quelles pièces se trouvent sur chaque photo. Cette fonctionnalité est la première du genre et permet aux utilisateurs de comparer facilement leurs "incontournables" en une seule fois. Qu'il s'agisse d'une cuisine de chef, d'un jardin clôturé ou d'un salon confortable, les acheteurs peuvent désormais voir chaque pièce côte à côte dans un seul navigateur, en un seul clic.

Une telle fonctionnalité n'est possible que grâce à l'interaction transparente des outils technologiques modernes. Les plateformes Web, les SDK de réalité virtuelle, les algorithmes de traitement d'images ainsi que les cadres d'apprentissage automatique contribuent tous à créer une expérience immobilière unique.

Estimations de l'immobilier commercial

Une autre étape cruciale dans l'immobilier d'entreprise est l'évaluation immobilière. Les modèles d'évaluation automatisés sont aussi vieux que l'industrie elle-même, étant donné la tâche d'évaluer les propriétés et d'établir des systèmes de tarification. Traditionnellement, ces modèles étaient principalement basés sur des données de ventes historiques. Cependant, les modèles reposant uniquement sur le comportement passé manquent de nombreuses autres sources de données.

Analyse prédictive et collecte de données moderne infrastructures sont conçus pour intégrer des sources de données externes et former des algorithmes basés sur des types de données hétérogènes. Au lieu d'utiliser un type de données unique qui offre une perspective limitée sur un bien, 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 des capitaux, emplois, trafic, etc. il n'y a pas de limites strictes aux données pouvant être utilisées par un modèle d'évaluation immobilière, l'analyse prédictive est un outil puissant à la disposition des agences immobilières. 

Capital intelligent offre une telle solution moderne à l'évaluation de la propriété. Ils utilisent l'analyse prédictive pour l'évaluation des propriétés immobilières et promettent de fournir un rapport complet dans un délai d'un jour ouvrable. Leur PDG, Laura Krachakova, donne un aperçu de la manière dont ils y parviennent.

"La technologie permet le traitement des données et l'évaluation des propriétés en temps réel et donne aux particuliers l'accès aux données qui n'étaient auparavant disponibles que pour les courtiers locaux. Des informations locales telles que la popularité de l'emplacement, les commodités de la région, la qualité des transports en commun, la proximité des principales autoroutes et la circulation piétonnière sont désormais facilement disponibles et sont notées pour faciliter la comparaison. »

Il y a deux aspects qui rendent un tel service possible en premier lieu : le la facilité d'accès et la possibilité de livrer informations en temps réel. Les plateformes mobiles et Web permettent aux clients d'accéder, de télécharger et de visualiser facilement leurs données, quel que soit leur emplacement. Tout ce dont vous avez besoin est une connexion Internet. Dans le même temps, les cadres d'analyse prédictive analysent les données en temps réel, à la vitesse de quelques millisecondes. Une fois que de nouveaux événements de données se produisent, ils sont collectés et inclus dans le dernier rapport d'analyse. Inutile d'attendre des calculs intensifs et chronophages, car tous ces calculs peuvent désormais se produire presque instantanément, dans le cloud.

Une fois de plus, l'interaction des technologies modernes permet d'offrir une expérience transparente basée sur des informations en temps réel. Dans le même temps, la variété des sources de données externes devient une garantie pour une précision d'évaluation accrue. Cela permet d'économiser du temps, de l'argent et des maux de tête pour toutes les parties impliquées.

Processus de demande de prêt rationalisés

Un autre processus immobilier commercial qui pose un défi intéressant est la demande de prêt. Un défi non seulement pour les acheteurs de maison confus, mais aussi pour les modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'approbation de crédit ont besoin d'accéder à toutes sortes de données, des informations personnelles aux antécédents 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 se transformer en une tâche fastidieuse, chronophage et ennuyeuse. De plus, le traitement manuel s'accompagne d'un risque élevé d'entrées erronées dans l'ensemble de l'application. Ces aspects ont transformé le processus de demande de prêt manuel en un goulot d'étranglement pour les transactions immobilières.

Si seulement une solution automatisée existait pour soulager une partie de la douleur…

Ligne droite est une entreprise axée sur la rationalisation du processus de demande de prêt. Leur interface mobile intuitive guide les acheteurs dans les demandes de prêt en quelques minutes. L’ensemble du processus ne prend que 15 minutes et prétend épargner bien des maux de tête aux acheteurs de maison. La façon dont ils procèdent est incroyablement simple : leur service se connecte à une variété de sources de données personnelles (telles que les informations bancaires, de paie et fiscales), utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour lire et collecter des informations, intègre et analyse toutes les données. en temps réel. Ainsi, les processus fastidieux et chronophages sont évités et les acheteurs de maison peuvent bénéficier de processus de demande de prêt rationalisés.

Comment est-ce possible, vous vous demandez ? 

Leur service n'est possible qu'en intégrant un expérience mobile-first, capacités de traitement intelligentes, ainsi qu'une conception utilisateur de pointe. Leur guide de prêt est livré via une interface de chat, ce qui permet aux utilisateurs de trouver facilement des réponses à leurs questions. Les algorithmes NLP soutiennent ces interactions et aident à créer une expérience personnalisée.

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

Quelle est la prochaine?

Un puissant mélange de tendances technologiques est à la pointe de l'innovation immobilière : disponibilité accrue des données, progrès dans les capacités de traitement des données et omniprésence des algorithmes d'apprentissage automatique. Ils permettent tous de s'attaquer aux applications les plus difficiles, de manière intelligente, automatisée et sans erreur. 

De plus, les capacités de cloud computing et les architectures de stockage modernes permettent d'extraire des informations à partir des données en temps réel, de créer des modèles prédictifs complexes et d'intégrer une variété de sources de données. Tout cela permet de prévoir l'avenir, innover et conserver un avantage concurrentiel.

source des images : Canva