La Scienza dell’Immobilare: Abbinamento e Acquisto

I tuoi dati ti conoscono meglio, lascia che trovino la tua casa dei sogni. L’industria immobiliare siede su tonnellate di dati che non vengono utilizzati ogni anno. In questo articolo, discutiamo di come le tecnologie avanzate stanno aiutando gli investitori immobiliari, i broker e le società a utilizzare la grande quantità di informazioni all’interno dell’industria per aiutare le persone a trovare la loro casa dei sogni.

Nel 2017, un Field Actions Science Reports articolo affronta l’impatto dell’AI, del machine learning e dell’analisi predittiva sul settore immobiliare:

“La pratica dell’Urban Analytics alimentata da AI sta decollando all’interno dell’industria immobiliare. La scienza dei dati e la logica algoritmica sono vicine al centro delle nuove pratiche di sviluppo urbano. Quanto vicine? è la domanda — gli esperti prevedono che la digitalizzazione andrà ben oltre i sistemi di gestione degli edifici intelligenti. Nuovi strumenti analitici con capacità predittive influenzeranno drasticamente il futuro dello sviluppo urbano, ridisegnando l’industria immobiliare nel processo.”

Avanzando al 2020: lasciando trappole di iperbole alle spalle, riconosciamo gli effetti trasformativi della literacy dei dati, delle strategie di digitalizzazione e dei progressi tecnologici. L’analisi predittiva, il machine learning e le applicazioni alimentate da AI stanno ancora guidando l’innovazione in una varietà di settori, ben oltre il settore immobiliare. Dalle applicazioni di machine learning più noiose alle più interessanti sforzi di automazione NLP & OCR, i leader del settore hanno imparato a sfruttare questi potenti strumenti a loro vantaggio.

Oggi ci confrontiamo con 3 casi d’uso immobiliari. Sono destinati a illustrare come i moderni stack software e le interfacce intuitive interagiscono con il machine learning e l’ingegneria dei dati per creare prodotti e servizi unici.

scienza dell’immobilare: I tuoi dati ti conoscono meglio, lascia che ti trovino la casa perfetta.

Processi di acquisto di una casa

Il mercato immobiliare odierno pone una sfida interessante per il machine learning: esiste una formula per abbinare gli acquirenti di case giusti con le proprietà giuste al prezzo giusto? Cercare di costruire servizi di ricerca e scoperta di case precisi è ciò che tiene ricercatori e professionisti del settore sulle spine. Con grandi volumi di dati a loro disposizione e ispirati dalla alta accuratezza dei sistemi di raccomandazione online (Netflix, per esempio?), i motori di ricerca di case stanno vedendo uno sviluppo costante, anche nel settore immobiliare non così tecnologicamente incline.

Orchard è un broker che sfrutta strumenti tecnologici moderni per migliorare i servizi di ricerca di case. Utilizzando algoritmi di machine learning, arrivano a una risposta alla domanda più pressante che gli acquirenti di case si fanno: “Come si presenta la mia casa dei sogni?”. Inoltre, gli algoritmi possono aiutarli a rispondere a una domanda di follow-up: “Quali compromessi sono disposto a fare?”.

Il co-fondatore e Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi chiarisce:

“Home Match è il primo algoritmo di ricerca di case che permette alle persone di scegliere le caratteristiche che più gli interessano. Chiediamo ai compratori una serie di domande su cosa valorizzano e considerano “must-have” e “nice to have” in una casa – come un’isola in cucina, una piscina in giardino e il tempo di commutazione in pochi secondi. Orchard assegna un punteggio di abbinamento personale a ogni casa nell’area di ricerca.”

Come questo, gli acquirenti vengono abbinati a opportunità di acquisto di case legittime e l’intero processo diventa più facile per tutte le parti coinvolte.

Gli utenti dei sistemi di abbinamento di case possono godere di un’esperienza caratterizzata da maggiore personalizzazione e usabilità. I risultati della ricerca sono classificati in base ai loro profili e interfacce interattive facili da usare sostituiscono i vecchi cataloghi immobiliari.

“Orchard ha anche sviluppato un’altra novità, Photo Switch, che prende questi risultati di ricerca personalizzati e li visualizza in un modo più utile e personalizzato. Per fare questo, Orchard ha creato un modello di machine learning per scansionare le foto di ogni casa sul mercato e determinare quali stanze sono in ogni foto. Questa funzionalità è la prima del suo genere e consente agli utenti di confrontare facilmente i loro “must-have” tutti in una volta. Sia che si tratti di una cucina da chef, un giardino recintato o un soggiorno accogliente, gli acquirenti di case possono ora visualizzare ogni stanza lato a lato in un solo browser, con un solo clic di un pulsante.”

Tale funzionalità è possibile solo grazie all’interazione senza soluzione di continuità di strumenti tecnologici moderni. Piattaforme web, SDK di realtà virtuale, algoritmi di elaborazione delle immagini e framework di machine learning contribuiscono tutti a creare un’esperienza immobiliare unica.

Valutazioni immobiliari commerciali

Un altro passaggio cruciale nel settore immobiliare commerciale è la valutazione della proprietà. I modelli di valutazione automatica sono vecchi quanto l’industria stessa, dati il compito di valutare le proprietà e stabilire schemi di prezzo. Tradizionalmente, questi modelli si basavano principalmente sui dati di vendita storici. Tuttavia, i modelli che si basano solo sul comportamento passato perdono molti altri tipi di dati.

L’analisi predittiva e le infrastrutture di raccolta dati moderne sono costruite per integrare fonti di dati esterne e addestrare algoritmi in base a tipi di dati eterogenei. Invece di utilizzare un singolo tipo di dati che offre una prospettiva limitata su una proprietà, le architetture di dati unificate offrono una visione a 360 gradi e integrano fonti di dati esterne: domanda di mercato, dati macroeconomici, valori di affitto, mercati di capitali, lavoro, traffico, ecc. Poiché non ci sono limiti rigidi ai dati che possono essere utilizzati da un modello di valutazione della proprietà, l’analisi predittiva è uno strumento potente a disposizione delle agenzie immobiliari.

Smart Capital offre una soluzione moderna alla valutazione della proprietà. Utilizzano l’analisi predittiva per la valutazione delle proprietà immobiliari e promettono di consegnare un rapporto completo entro un giorno lavorativo. Il loro CEO, Laura Krashakova, offre alcuni spunti su come raggiungono questo.

“La tecnologia consente l’elaborazione dei dati e la valutazione della proprietà in tempo reale e dà agli individui l’accesso ai dati precedentemente disponibili solo per i broker locali. Informazioni locali come la popolarità della posizione, le amenità nella zona, la qualità dei trasporti pubblici, la vicinanza alle autostrade principali e il traffico pedonale sono ora facilmente disponibili e vengono valutate per facilitare il confronto.”

Ci sono due aspetti che rendono possibile un tale servizio in primo luogo: la facilità di accesso e la possibilità di fornire informazioni in tempo reale. Piattaforme mobili e web rendono facile per i clienti accedere, caricare e visualizzare i loro dati, indipendentemente dalla loro posizione. Tutto ciò che serve è una connessione internet. Allo stesso tempo, i framework di analisi predittiva elaborano i dati in tempo reale, alla velocità di millisecondi. Una volta che si verificano nuovi eventi di dati, vengono raccolti e inclusi nel rapporto di analisi più recente. Non c’è bisogno di aspettare calcoli intensivi e lungi, poiché tutta la computazione può avvenire quasi istantaneamente, nel cloud.

Ancora una volta, l’interazione senza soluzione di continuità di strumenti tecnologici rende possibile offrire un’esperienza basata su informazioni in tempo reale. Allo stesso tempo, la varietà di fonti di dati esterne diventa una garanzia per una maggiore accuratezza di valutazione. Ciò salva tempo, denaro e mal di testa per tutte le parti coinvolte.

Processi di richiesta di prestito semplificati

Un altro processo immobiliare commerciale che pone una sfida interessante è la richiesta di prestito. Una sfida non solo per gli acquirenti di case confusi, ma anche per i modelli di machine learning. I modelli di approvazione del credito necessitano di accesso a tutti i tipi di dati, dalle informazioni personali alla storia del credito, transazioni storiche e storia lavorativa. Identificare e integrare manualmente tutte queste fonti di dati può rapidamente trasformarsi in un compito noioso, lungo e fastidioso. Inoltre, l’elaborazione manuale comporta un alto rischio di errori di inserimento durante l’applicazione. Questi aspetti hanno trasformato il processo di richiesta di prestito manuale in un collo di bottiglia per le transazioni immobiliari.

Se solo esistesse una soluzione automatizzata per alleviare un po’ del dolore…

Beeline è una società che si concentra sul semplificare il processo di richiesta di prestito. La loro interfaccia mobile intuitiva guida gli acquirenti attraverso le domande di prestito in pochi minuti. L’intero processo dura solo 15 minuti e afferma di risparmiare agli acquirenti di case molti mal di testa. Il modo in cui lo fanno è incredibilmente semplice: il loro servizio si collega a una varietà di fonti di dati personali (come la banca, le informazioni sul pagamento e le tasse), utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per leggere e raccogliere informazioni, integra e analizza tutti i dati in tempo reale. Come questo, processi tediosi e lunghi vengono bypassati e gli acquirenti di case possono godere di processi di richiesta di prestito semplificati.

Come è possibile, vi state chiedendo?

Il loro servizio è possibile solo integrando un’ esperienza mobile-first, capacità di elaborazione intelligente, nonché una progettazione utente all’avanguardia. La loro guida al prestito viene consegnata tramite un’interfaccia di chat, che fornisce agli utenti un modo facile per trovare risposte alle loro domande. Gli algoritmi NLP supportano queste interazioni e aiutano a creare un’esperienza personalizzata.

Allo stesso tempo, gli algoritmi di valutazione automatica avvengono in background, proprio mentre l’acquirente sta compilando i moduli. Ciò mostra come l’automazione sia fondamentale per il successo del loro servizio. E l’interazione senza soluzione di continuità degli strumenti tecnologici è ciò che rende questa automazione possibile in primo luogo.

Cosa c’è dopo?

Un potente mix di tendenze tecnologiche è all’avanguardia dell’innovazione immobiliare: maggiore disponibilità di dati, progressi nelle capacità di elaborazione dei dati e ubiquità degli algoritmi di machine learning. Tutti questi rendono possibile affrontare le applicazioni più impegnative in modo intelligente, automatizzato e senza errori.

Inoltre, le capacità di calcolo nel cloud e le architetture di storage moderne rendono possibile estrarre informazioni dai dati in tempo reale, costruire modelli predittivi complessi e integrare una varietà di fonti di dati. Tutto ciò rende possibile prevedere il futuro, innovare e mantenere un vantaggio competitivo.

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