La Science de l’Immobilier : Appariement et Achat

Vos données vous connaissent le mieux, laissez-les trouver votre maison de rêve. L’industrie immobilière repose sur des tonnes de données qui ne sont pas utilisées chaque année. Dans cet article, nous discutons de la façon dont les technologies avancées aident les investisseurs immobiliers, les courtiers et les entreprises 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 Field Actions Science Reports 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 alimentée par l’IA est en plein essor dans l’industrie immobilière. 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 redessinant l’industrie immobilière en cours de route. »

Accélérer 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 tête de l’innovation dans une variété d’industries, bien au-delà du secteur immobilier. Des applications d’apprentissage automatique les plus ennuyeuses aux efforts d’automatisation les plus intéressants NLP & OCR, les dirigeants de l’industrie ont appris à exploiter ces outils puissants à leur avantage. Aujourd’hui, nous nous penchons sur 3 cas d’utilisation immobilière. Ils sont censés illustrer comment les piles de logiciels modernes et les interfaces intuitives interagissent avec l’apprentissage automatique et l’ingénierie des données pour créer des produits et des services uniques.

science of real estate : Vos données vous connaissent le mieux, laissez-les vous trouver la maison parfaite.

Processus d’achat de maison

Le marché immobilier d’aujourd’hui pose un défi intéressant pour l’apprentissage automatique : existe-t-il une formule pour mettre en correspondance les acheteurs de maison avec les bonnes propriétés au bon prix ? La recherche de services de découverte et d’appariement de maison 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, par exemple ?), les moteurs de recherche de maison voient leur développement constant, même dans le secteur immobilier peu enclin à la technologie.

Orchard est un courtier qui utilise des outils technologiques modernes pour améliorer les services de découverte de maison. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, ils trouvent une réponse à la question la plus pressante que posent les acheteurs de maison : « À quoi ressemble ma maison de rêve ? ». 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 des « must-have » et des « nice to have » 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 maison légitimes et l’ensemble du processus devient plus facile pour toutes les parties impliquées.

Les utilisateurs de systèmes de mise en correspondance de maison peuvent profiter d’une expérience caractérisée par une personnalisation accrue et une facilité d’utilisation. Les résultats de recherche sont classés en fonction de leurs profils et des interfaces interactives faciles à utiliser remplacent les anciens catalogues immobiliers.

« Orchard a également développé un premier de son genre, Photo Switch, qui prend ces résultats de recherche personnalisés et les affiche de manière plus visuellement utile et personnalisée. Pour ce faire, 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 du genre et permet aux utilisateurs de comparer facilement leurs « must-have » tous à la fois. Que ce soit une cuisine de chef, un jardin clôturé ou un salon confortable, les acheteurs de maison peuvent maintenant visualiser chaque pièce côte à côte dans un seul navigateur, avec un simple clic de bouton. »

Une telle fonctionnalité n’est possible que grâce à l’interaction sans faille 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 immobilières commerciales

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 une grande quantité 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 la base de 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 offre une telle 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 informations sur la façon 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 précédemment disponibles uniquement pour les 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 grandes routes et la circulation piétonnière sont maintenant facilement accessibles et sont notées pour une comparaison facile.»

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 facile pour les clients d’accéder, de télécharger et de visualiser leurs données, quelle que soit leur localisation. Tout ce dont ils ont besoin est d’une connexion Internet. Dans le même temps, les cadres d’analyse prédictive analysent 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 se produire presque instantanément, dans le cloud. Encore une fois, l’interaction des outils technologiques modernes rend possible l’offre d’une expérience sans faille 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 immobilier commercial qui pose un défi intéressant est la demande de prêt. Un défi non seulement pour les acheteurs de maison 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 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 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 prendre un peu de douleur…

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 ne prend que 15 minutes et prétend économiser aux acheteurs de maison beaucoup de maux de tête. La façon dont ils le font est incroyablement simple : leur service se connecte à une variété de sources de données personnelles (telles que la banque, les informations de paie et d’impôt), utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour lire et collecter des informations, intègre et analyse toutes les données en temps réel. Comme cela, les processus fastidieux et longs sont contournés et les acheteurs de maison 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, des 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 de NLP soutiennent ces interactions et aident à créer une expérience personnalisée. Dans le même temps, les algorithmes d’évaluation automatisés se produisent 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 sans faille 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 : une disponibilité accrue de données, des progrès des capacités de traitement des données et l’ubiquité des algorithmes d’apprentissage automatique. Ils rendent tous possibles de relever les défis d’applications 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 maintenir un avantage concurrentiel.

image sources: Canva