Ian Wong, Co-fondatore e CTO di Opendoor – Serie di interviste

È possibile riassumere il concetto alla base di Opendoor e come si differenzia da concorrenti come Zillow?

Opendoor offre alle persone un modo semplice e conveniente per acquistare, vendere e scambiare case. Stiamo trasformando un modello di settore frammentato e inflessibile in un’esperienza digitale e on-demand. Come pionieri dell'”ibuying”, Opendoor ha servito oltre 70.000 clienti fino ad oggi e si è espanso in 21 mercati degli Stati Uniti.

Opendoor è in grado di fornire valutazioni di mercato immediate e juste per le case utilizzando un modello di valutazione proprietario che sfrutta dati di prima e terza parte, nonché l’utilizzo di apprendimento automatico, intelligenza artificiale e revisione umana. Con solo pochi tap sull’app Opendoor, i venditori possono ricevere un’offerta da Opendoor entro 24 ore. Vendere a Opendoor offre più scelta e certezza, in quanto i proprietari di case possono scegliere la data di trasloco e evitare il fastidio e lo stress delle visite e delle riparazioni della casa.

Inoltre, abbiamo iniziato a risolvere altri punti dolenti nella transazione immobiliare con il lancio di un nuovo prodotto che ridisegna il processo di acquisto di una casa, il lancio di un’attività di prestiti ipotecari e l’acquisizione di una società di titoli e garanzie. Il nostro obiettivo è rendere il trasloco senza soluzione di continuità, on-demand e senza stress.

Cosa ti ha attirato verso Opendoor?

Abbiamo la possibilità di ridisegnare la transazione immobiliare, ridefinendo così il rapporto delle persone con il loro bene più grande. Invece di un onere, cosa succederebbe se i proprietari di case potessero attingere alla liquidità offerta dalle loro case allo stesso modo in cui tu e io possiamo prelevare dal nostro conto corrente? Cosa succederebbe se acquirenti e venditori potessero saltare mesi di stress e incertezza e diventare più fiduciosi nel procedere con il prossimo capitolo della loro vita? La visione di consentire una maggiore mobilità geografica e libertà finanziaria è super entusiasmante e sembra che stiamo solo iniziando questo viaggio.

Opendoor analizza una grande raccolta di transazioni di mercato storiche. Quali sono i punti di dati che state raccogliendo?

I dati immobiliari precisi con il livello di granularità di cui abbiamo bisogno non sono facili da trovare. Utilizziamo una combinazione di grandi set di dati proprietari e di terze parti per comprendere le transazioni di mercato storiche, compresi i dettagli a livello di elenco e di casa. Ciò significa che esaminiamo punti di dati comuni da un elenco, come la data di vendita e il prezzo, quando la casa è stata elencata, nonché punti di dati su singole case, come il numero di camere da letto e bagni, attributi della cucina o la metratura. Inoltre, incorporiamo caratteristiche che denotano la qualità o l’unicità di una casa, consentendoci di selezionare meglio i confronti e, in definitiva, di prezzare la casa con la massima accuratezza. Consideriamo anche dati simili da case attualmente in vendita. In definitiva, questi punti di dati ci aiutano a prevedere il valore di mercato giusto di una casa e il tempo che probabilmente ci vorrà per rivenderla.

Opendoor analizza anche le case che vengono rimosse dal mercato senza transazioni, come vengono utilizzati questi dati in modo diverso rispetto alle case che sono state vendute?

Esaminiamo dati simili per case attive e case rimosse dal mercato senza transazioni — case che chiamiamo “delistings”. Il nostro set di dati esamina una varietà di dettagli a livello di casa e di elenco, compresi metri quadrati e prezzo di elenco, per ogni transazione. Esaminiamo quelle informazioni per le delistings, ma non possiamo osservare la nostra variabile di destinazione dei giorni sul mercato. Inoltre, esaminiamo il mercato in modo olistico per comprendere l’offerta e la domanda. Incorporando le delistings, siamo in grado di avere un’immagine più completa del mercato.

Opendoor utilizza l’Ensembling come fattore nel prezzo delle case. È possibile spiegare cosa sia l’Ensembling e come Opendoor utilizza questa tecnologia?

Quando un acquirente vuole acquistare una casa o un venditore decide di elencare la sua casa sul mercato, il modo in cui determinano il valore della casa dipenderà dal motivo per cui stanno acquistando o vendendo. E ciò può essere molto diverso a seconda dell’acquirente e del venditore. Incorporiamo questo nel nostro modello per comprendere come acquirenti e venditori vedono il mercato, ed è qui che entra in gioco l’Ensembling. L’Ensembling ci consente di utilizzare diversi modelli di prezzo insieme per calcolare una media ponderata dei valori delle case. Alcuni modelli possono pesare alcune variabili in modo diverso rispetto ad altri. Abbiamo scoperto che l’Ensembling risulta generalmente in una valutazione più precisa rispetto a qualsiasi modello singolo.

Opendoor importa grandi dati da varie fonti, il che può essere una sfida a causa di come i dati sono stati etichettati o formattati inizialmente. Opendoor utilizza Markov Random Field per aiutare con questo problema. È possibile spiegare cosa sia?

La sfida deriva dalle mutazioni nei dati testuali, dalle abbreviazioni e dagli errori di battitura all’ordinamento inconsistente delle parole e alle scritture numeriche. I dati di scarsa qualità influiscono sui nostri modelli di valutazione delle case, ed è per questo che abbiamo implementato un approccio matematico per aiutare a standardizzare il testo e migliorare la qualità delle etichette. Markov Random Field ci consente di valutare tutte le etichette congiuntamente e interpretare più accuratamente caratteristiche come le suddivisioni. La valutazione di ogni etichetta deriva da due componenti diversi: 1) come le etichette finali si relazionano con il testo originale e 2) come le etichette sono spazialmente continue tra i vicini. Con la matematica delle catene di Markov, rendiamo i dati più della somma delle loro parti.

Utilizzate una tecnica chiamata analisi di sopravvivenza per modellare il tempo di detenzione medio di una casa elencata in vendita. Cosa è l’analisi di sopravvivenza e si applica nel caso di Opendoor?

Fondamentalmente, dobbiamo comprendere la liquidità su base casa per casa e poter aggiornare la nostra visione del profilo di liquidità di una casa man mano che otteniamo più informazioni. L’analisi di sopravvivenza è un metodo statistico che analizza il tempo previsto che si verificherà un evento o più eventi. Nel nostro caso, utilizziamo l’analisi di sopravvivenza per aiutarci a comprendere e prevedere quanto tempo ci vorrà per vendere una casa. Utilizzando questo metodo, miglioriamo notevolmente la nostra capacità di rispondere alle condizioni di mercato in evoluzione e prevedere più precisamente la nostra economia aziendale. Ciò ci aiuta a determinare una soglia di rischio per ogni casa e a fare investimenti più intelligenti, il che è fondamentale per il nostro business.

Ci sono spesso fattori che influiscono sul valore di una casa che sono molto dipendenti dalla località, come ad esempio il rumore del traffico. Come utilizzate l’apprendimento automatico per programmare il modello di valutazione per questo tipo di problema?

Il modello di valutazione Opendoor (OVM) combina l’intelligenza artificiale con l’esperienza umana per fornire offerte accurate e competitive, tenendo conto di fattori meno evidenti come il rumore del traffico. Per farlo, ci affidiamo ai nostri operatori umani per identificare le variabili e alle nostre macchine per prevedere quanto queste variabili siano importanti nell’algoritmo di prezzo. OpenStreetMap (OSM) è un set di dati disponibile gratuitamente per le geometrie stradali e ci aiuta a identificare le case adiacenti alle strade. Cerchiamo anche gli aggiustamenti umani precedenti su case per calcolare il valore di aggiustamento medio. Siamo in grado di raffinare questi valori con la scala e, man mano che raccogliamo più dati di aggiustamento umano per i mercati, il set di dati cresce e migliora le prestazioni del modello OVM. Il più importante è che arricchiamo i dati di terze parti facilmente disponibili con i nostri dati proprietari. Di conseguenza, i segnali dipendenti dalla località migliorano notevolmente nel tempo.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Opendoor?

Ciò che rende lavorare a Opendoor particolarmente speciale per me è che stiamo utilizzando la tecnologia, la scienza dei dati e l’eccellenza operativa per aiutare a risolvere punti dolenti reali per milioni di consumatori. Questo matrimonio tra il mondo online e offline non è mai stato fatto e viene con una serie di nuove e interessanti sfide.

Per saperne di più, visita Opendoor