Sains Real-Estate: Mencocokkan dan Membeli

Data Anda tahu Anda lebih baik, biarkan itu menemukan rumah impian Anda. Industri real-estate duduk di atas ton data yang tidak digunakan setiap tahun. Dalam artikel ini, kita membahas bagaimana teknologi canggih membantu investor real-estate, broker, dan perusahaan memanfaatkan sejumlah besar informasi dalam industri untuk membantu orang menemukan rumah impian mereka.

Pada 2017, sebuah Laporan Sains Tindakan Lapangan artikel membahas dampak AI, machine learning, dan analitik prediktif pada sektor real-estate:

“Praktik Urban Analytics yang ditenagai AI sedang berkembang dalam industri real-estate. Ilmu data dan logika algoritmik sangat dekat dengan praktik pengembangan kota baru. Seberapa dekat? itulah pertanyaannya — para ahli memprediksi bahwa digitalisasi akan melampaui sistem manajemen bangunan pintar. Alat analitik baru dengan kemampuan prediktif akan sangat mempengaruhi masa depan pengembangan kota, sehingga mengubah industri real-estate dalam prosesnya.”

Maju cepat ke 2020: meninggalkan perangkap hype di belakang, kita mengakui efek transformasional dari literasi data, strategi digitalisasi, dan kemajuan teknologi. Analitik prediktif, machine learning, dan aplikasi yang ditenagai AI masih memimpin inovasi di berbagai industri, jauh melampaui sektor real-estate. Dari aplikasi ML yang paling membosankan hingga upaya otomatisasi NLP & OCR yang paling menarik, NLP & OCR, pemimpin industri telah belajar memanfaatkan alat-alat kuat ini untuk keuntungan mereka.

Hari ini kita menemukan 3 contoh penggunaan real-estate. Mereka dimaksudkan untuk menggambarkan bagaimana tumpukan perangkat lunak modern dan antarmuka yang intuitif berinteraksi dengan Machine Learning dan rekayasa data untuk menciptakan produk dan layanan unik.

sains real-estate: Data Anda tahu Anda lebih baik, biarkan itu menemukan rumah yang tepat untuk Anda.

Proses Membeli Rumah

Pasar real-estate saat ini menimbulkan tantangan machine learning yang menarik: apakah ada rumus untuk mencocokkan pembeli rumah yang tepat dengan properti yang tepat pada harga yang tepat? Mencari untuk membangun layanan pencocokan dan penemuan rumah yang akurat adalah apa yang membuat peneliti dan profesional industri tetap waspada. Dengan volume data yang besar tersedia untuk mereka, dan terinspirasi oleh akurasi tinggi dari sistem rekomendasi online (Netflix (NFLX ), siapa?), mesin pencocokan rumah melihat pengembangan konstan, bahkan di sektor real-estate yang tidak terlalu teknis.

Orchard adalah broker yang menggunakan alat teknologi modern untuk meningkatkan layanan penemuan rumah. Dengan menggunakan algoritma machine learning, mereka memberikan jawaban untuk pertanyaan yang paling mendesak yang diajukan pembeli rumah: “Apa rumah impian saya terlihat seperti?”. Selain itu, algoritma dapat membantu mereka menjawab pertanyaan lanjutan: “Apa kompromi yang saya (tidak) mau ambil?”

Co-Founder dan Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi menjelaskan:

“Home Match adalah algoritma pencarian rumah pertama yang memungkinkan orang memilih fitur yang paling penting bagi mereka. Kami bertanya kepada pembeli serangkaian pertanyaan tentang apa yang mereka hargai dan pertimbangkan “harus-haves” dan “nice to haves” dalam sebuah rumah – seperti pulau dapur, kolam renang di halaman belakang, dan waktu tempuh dalam hitungan detik. Orchard memberikan skor pencocokan pribadi untuk setiap rumah di area pencarian. ”

Seperti ini, pembeli dicocokkan dengan kesempatan membeli rumah yang sah dan proses keseluruhan menjadi lebih mudah bagi semua pihak yang terlibat.

Pengguna sistem pencocokan rumah dapat menikmati pengalaman yang ditandai dengan peningkatan personalisasi dan kegunaan. Hasil pencarian diperingkatkan sesuai dengan profil mereka dan antarmuka interaktif yang mudah digunakan menggantikan katalog real-estate biasa.

“Orchard juga telah mengembangkan fitur lain yang pertama, Photo Switch, yang mengambil hasil pencarian yang dipersonalisasi dan menampilkan mereka dalam cara yang lebih berguna dan dipersonalisasi. Untuk melakukan ini, Orchard menciptakan model machine learning untuk memindai foto dari setiap rumah di pasar dan menentukan ruangan mana yang ada di setiap foto. Fitur ini adalah yang pertama dari jenisnya dan memungkinkan pengguna untuk dengan mudah membandingkan “harus-haves” mereka sekaligus. Apakah itu dapur chef, halaman belakang yang dikelilingi pagar, atau ruang tamu yang nyaman, pembeli rumah sekarang dapat melihat setiap ruangan berdampingan dalam satu browser, dengan satu klik tombol.”

Fungsi seperti ini hanya mungkin karena interaksi yang lancar dari alat teknologi modern. Platform web, SDK realitas virtual, algoritma pengolahan gambar serta kerangka kerja machine learning semua berkontribusi untuk menciptakan pengalaman real-estate yang unik.

Valuasi Real-Estate Komersial

Langkah lain yang krusial dalam real-estate komersial adalah valuasi properti. Model Valuasi Otomatis sudah ada sejak lama, diberi tugas untuk mengevaluasi properti dan menetapkan skema harga. Secara tradisional, model-model ini sebagian besar didasarkan pada data penjualan sejarah. Namun, model yang hanya mengandalkan perilaku masa lalu saja kehilangan banyak sumber data lainnya.

Analitik prediktif dan infrastruktur pengumpulan data modern dibangun untuk mengintegrasikan sumber data eksternal dan melatih algoritma berdasarkan jenis data yang heterogen. Sebagai gantinya menggunakan satu jenis data yang menawarkan perspektif terbatas pada properti, arsitektur data yang terintegrasi menawarkan pandangan 360 derajat dan mengintegrasikan sumber data eksternal: permintaan pasar, data makroekonomi, nilai sewa, pasar modal, pekerjaan, lalu lintas, dll. Karena tidak ada batasan keras untuk data yang dapat digunakan oleh model valuasi properti, analitik prediktif adalah alat yang kuat yang tersedia untuk agen real-estate.

Smart Capital menawarkan solusi modern untuk valuasi properti. Mereka menggunakan analitik prediktif untuk valuasi properti real-estate dan berjanji untuk mengirimkan laporan lengkap dalam satu hari kerja. CEO mereka, Laura Krashakova, menawarkan beberapa wawasan tentang bagaimana mereka mencapai ini.

“Teknologi memungkinkan pengolahan data dan valuasi properti secara real-time dan memberikan akses kepada individu untuk data yang sebelumnya hanya tersedia untuk broker lokal. Wawasan lokal seperti popularitas lokasi, fasilitas di area, kualitas transportasi umum, kedekatan dengan jalan raya utama, dan lalu lintas kaki sekarang tersedia dan dinilai untuk memudahkan perbandingan.”

Ada dua aspek yang membuat layanan seperti ini memungkinkan: kemudahan akses dan kemungkinan untuk mengirimkan wawasan waktu nyata. Platform mobile & web membuatnya mudah bagi pelanggan untuk mengakses, mengunggah, dan memvisualisasikan data mereka, terlepas dari lokasi mereka. Yang dibutuhkan hanyalah koneksi internet. Pada saat yang sama, kerangka kerja analitik prediktif mengolah data secara real-time, dengan kecepatan milidetik. Begitu peristiwa data baru terjadi, mereka dikumpulkan dan dimasukkan dalam laporan analisis terbaru. Tidak perlu menunggu komputasi yang memakan waktu dan intensif, karena semua komputasi itu sekarang dapat terjadi hampir secara instan, di cloud.

Sekali lagi, interaksi yang lancar dari teknologi modern membuatnya memungkinkan untuk menawarkan pengalaman yang lancar berdasarkan wawasan waktu nyata. Pada saat yang sama, berbagai sumber data eksternal menjadi jaminan untuk akurasi valuasi yang meningkat. Ini menghemat waktu, uang, dan sakit kepala bagi semua pihak yang terlibat.

Proses Pengajuan Pinjaman yang Dipercepat

Proses lain dalam real-estate komersial yang menimbulkan tantangan menarik adalah pengajuan pinjaman. Tantangan tidak hanya untuk pembeli rumah yang bingung, tetapi juga untuk model machine learning. Model persetujuan kredit memerlukan akses ke semua jenis data, dari informasi pribadi, riwayat kredit, transaksi sejarah, dan riwayat pekerjaan. Mengidentifikasi dan mengintegrasikan semua sumber data ini secara manual dapat dengan cepat berubah menjadi tugas yang membosankan, memakan waktu, dan menjengkelkan. Selain itu, pemrosesan manual datang dengan risiko kesalahan entri yang tinggi sepanjang proses pengajuan. Aspek-aspek ini telah mengubah proses pengajuan pinjaman manual menjadi bottleneck untuk transaksi real-estate.

Jika saja ada solusi otomatis yang ada untuk menghilangkan beberapa kesulitan…

Beeline adalah perusahaan yang fokus pada mempercepat proses pengajuan pinjaman. Antarmuka mobile mereka yang intuitif membimbing pembeli melalui pengajuan pinjaman dalam hitungan menit. Proses keseluruhan hanya memakan waktu 15 menit dan mengklaim untuk menghemat banyak sakit kepala bagi pembeli rumah. Cara mereka melakukannya sangat sederhana: layanan mereka terhubung ke berbagai sumber data pribadi (seperti bank, gaji, dan informasi pajak), menggunakan pengolahan bahasa alami (NLP) untuk membaca dan mengumpulkan informasi, mengintegrasikan dan menganalisis semua data secara real-time. Dengan demikian, proses yang membosankan dan memakan waktu dapat dilewati dan pembeli rumah dapat menikmati proses pengajuan pinjaman yang dipercepat.

Bagaimana ini memungkinkan, Anda bertanya-tanya?

Layanan mereka hanya memungkinkan dengan mengintegrasikan pengalaman mobile-first, kapasitas pengolahan cerdas, serta desain pengguna canggih. Panduan pinjaman mereka disampaikan melalui antarmuka obrolan, yang memberikan pengguna cara mudah untuk menemukan jawaban atas pertanyaan mereka. Algoritma NLP mendukung interaksi ini dan membantu menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi.

Pada saat yang sama, algoritma evaluasi otomatis berjalan di latar belakang, saat pembeli mengisi formulir. Ini menunjukkan bahwa otomatisasi adalah kunci keberhasilan layanan mereka. Dan interaksi yang lancar dari alat teknologi membuat otomatisasi ini memungkinkan pada tempat pertama.

Apa yang Berikutnya?

Campuran kuat dari tren teknologi ada di garis depan inovasi real-estate: ketersediaan data yang meningkat, kemajuan kemampuan pengolahan data, dan ubiquitas algoritma machine learning. Mereka semua membuatnya memungkinkan untuk menangani aplikasi yang paling menantang, dengan cara yang cerdas, otomatis, dan bebas kesalahan.

Di atas itu, kemampuan komputasi cloud dan arsitektur penyimpanan modern membuatnya memungkinkan untuk mengekstrak wawasan dari data secara real-time, membangun model prediktif yang kompleks, dan mengintegrasikan berbagai sumber data. Semua ini membuatnya memungkinkan untuk meramalkan masa depan, berinovasi, dan mempertahankan keunggulan kompetitif.

sumber gambar: Canva