부동산 과학: 데이터가 당신을 가장 잘 아는 매칭 및 구매

당신의 데이터는 당신을 가장 잘 알고 있습니다. 그것으로 당신의 꿈의 집을 찾으세요. 부동산 산업은 매년 사용되지 않는大量의 데이터를 가지고 있습니다. 이 기사에서는 고급 기술이 어떻게 부동산 투자자, 중개인, 회사들이 산업 내의大量의 정보를 활용하여 사람들이 꿈의 집을 찾는 데 도움을 주는지 обс论합니다.

2017년, Field Actions Science Reports 기사는 부동산 산업에서 AI, 기계 학습, 예측 분석의 영향에 대해 논의합니다:

“도시 분석을 위한 AI 기술은 부동산 산업에서 급부상하고 있습니다. 데이터 과학과 알고리즘 논리는 새로운 도시 개발 관행의 최전선에 있습니다. 얼마나 가깝게? 전문가들은 디지털화가 지능형 건물 관리 시스템을 훨씬 넘어설 것이라고 예측합니다. 새로운 분석 도구와 예측 기능이 도시 개발의 미래를 극적으로 변화시키고, 그 과정에서 부동산 산업을 재구성할 것입니다.”

2020년으로 돌아가면, 과도한 기대를 뒤로하고, 우리는 데이터 리터러시, 디지털화 전략, 기술 발전의 변革적 영향을 인정합니다. 예측 분석, 기계 학습, AI 기반 애플리케이션은 여전히 다양한 산업에서 혁신을 주도합니다. 가장 재미없는 ML 애플리케이션부터 가장 재미있는 NLP 및 OCR 자동화 노력까지, 산업 리더들은 이러한 강력한 도구를 활용하여优势을 얻었습니다.

오늘날 우리는 3개의 부동산 사용 사례를 살펴봅니다. 현대 소프트웨어 스택과 직관적인 인터페이스가 기계 학습과 데이터 엔지니어링과 어떻게 상호 작용하여 고유한 제품과 서비스를 생성하는지 보여주는 예입니다.

부동산 과학: 데이터가 당신을 가장 잘 아는 매칭 및 구매

집 구매 프로세스

오늘날의 부동산 시장은 기계 학습에 흥미로운 도전을 제기합니다: 올바른 집 구매자와 올바른 부동산을 올바른 가격에 매칭하는 공식이 있을까요? 정확한 집 매칭 및 발견 서비스를 구축하기 위해 연구자와 산업 전문가들은 끊임없이 노력하고 있습니다.大量의 데이터가 उपलब하고, 온라인 추천 시스템(넷플릭스 같은)의 높은 정확도를 영감으로, 집 매칭 엔진은 끊임없이 개발되고 있습니다. 심지어 기술적으로 뒤쳐진 부동산 산업에서도 마찬가지입니다.

Orchard는 현대 기술 도구를 활용하여 집 발견 서비스를 개선하는 중개인입니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 집 구매자에게 가장 중요한 질문에 대한 답을 제공합니다: “내 꿈의 집은 어떤 모습일까?” 또한, 알고리즘은 집 구매자에게 다음과 같은 질문에 대한 답을 도와줄 수 있습니다: “나는 어떤妥協을 할 수 있나요?”

공동 창립자이자 최고 제품 및 마케팅 책임자인 Phil DeGisi는 다음과 같이 설명합니다:

“Home Match는 집 구매자에게 가장 중요한 특징을 선택할 수 있는 첫 번째 집 검색 알고리즘입니다. 우리는 집 구매자에게 무엇을 가치 있게 생각하고 “필수” 및 “좋은” 특징으로 간주하는지에 대한 질문을 합니다. 예를 들어, 부엌 섬, 뒤뜰 수영장, 통근 시간 등을 고려합니다. Orchard는 검색 영역의 모든 집에 개인화된 매칭 점수를 할당합니다.”

이렇게 하면 집 구매자는 적절한 집 구매 기회와 매칭되며, 모든 당사자에게 프로세스가 더 쉬워집니다.

집 매칭 시스템의 사용자는 개인화가 증가하고 사용성이 향상된 경험을 즐길 수 있습니다. 검색 결과는 프로필에 따라 순위가 매기고, 사용하기 쉬운 인터페이스가 평범한 부동산 카탈로그를 대체합니다.

“Orchard는 또한 Photo Switch라는 산업 최초의 기술을 개발했습니다. 이 기술은 개인화된 검색 결과를 더 시각적으로 유용한 방식으로 표시합니다. Orchard는 시장에 있는 모든 집의 사진을 스캔하는 기계 학습 모델을 생성하여 각 사진에 있는 방을 결정합니다. 이 기능은 첫 번째이며, 사용자가 한 번의 클릭으로 각 방을 비교할 수 있습니다. 요리사 키친, 울타리가 있는 뒤뜰, 또는 아늑한 거실 등 집 구매자가 원하는 모든 것을 한 브라우저에서 볼 수 있습니다.”

이러한 기능은 현대 기술 도구의 무결한 상호 작용으로 가능합니다. 웹 플랫폼, 가상 현실 SDK, 이미지 처리 알고리즘, 기계 학습 프레임워크 모두가 고유한 부동산 경험을 생성하는 데 기여합니다.

상업용 부동산 평가

상업용 부동산의 또 다른 중요한 단계는 부동산 평가입니다. 자동화된 평가 모델은 산업의 초기부터 존재했으며, 부동산을 평가하고 가격 체계를 설정하는 임무를 맡았습니다. 전통적으로 이러한 모델은 주로 역사적인 판매 데이터에 기반했습니다. 그러나 과거 행동만을 기반으로 하는 모델은大量의 다른 데이터 소스를 놓치고 있습니다.

예측 분석과 현대적인 데이터 수집 인프라는 외부 데이터 소스를 통합하고 다양한 데이터 유형에 기반한 알고리즘을 교육하도록 설계되었습니다. 단일 데이터 유형만을 사용하여 부동산에 대한 제한된 관점을 제공하는 대신, 통일된 데이터 아키텍처는 360도 관점을 제공하고 외부 데이터 소스를 통합합니다: 시장 수요, 거시 경제 데이터, 임대 가치, 자본 시장, 일자리, 교통 등. 부동산 평가 모델에서 사용할 수 있는 데이터에는 하드한 제한이 없기 때문에, 예측 분석은 부동산 에이전시에 강력한 도구입니다.

Smart Capital은 이러한 현대적인 부동산 평가 솔루션을 제공합니다. 예측 분석을 사용하여 부동산을 평가하며, 1영업일 내에 전체 보고서를 제공하도록 약속합니다. 그들의 CEO인 Laura Krashakova는 어떻게 이 작업을 수행하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

“이 기술은 데이터 처리와 부동산 평가를 실시간으로 가능하게 하며, 개인에게 이전에 지역 중개인만이 접근할 수 있던 데이터에 대한 접근을 제공합니다. 지역 정보 such as 인기 있는 위치, 지역의 편의 시설, 대중 교통의 품질, 주요 고속도로와의 근접성, 보행자 통행 등은 이제 쉽게 비교할 수 있도록 점수화되어 있습니다.”

이러한 서비스가 가능하게 하는 두 가지 측면은 접근의 용이성과 실시간 통찰력의 가능성입니다. 모바일 및 웹 플랫폼은 고객이 데이터에 접근, 업로드, 시각화할 수 있도록 하며, 이는 인터넷 연결만 있으면 어디서나 가능합니다.同时, 예측 분석 프레임워크는 데이터를 실시간으로 처리하며, 이는 밀리초 단위의 속도로 수행됩니다. 새로운 데이터 이벤트가 발생하면, 이러한 이벤트는 수집되어最新의 분석 보고서에 포함됩니다. 시간이 걸리는 집중적인 계산을 기다릴 필요가 없으며, 모든 계산이 클라우드에서 거의 즉시 수행될 수 있습니다.

대출 신청 프로세스 개선

또 다른 상업용 부동산 프로세스는 대출 신청이며, 이는 집 구매자와 기계 학습 모델 모두에게 도전을 제기합니다. 신용 승인 모델은 개인 정보, 신용 기록, 역사적인 거래, 고용 기록 등各种 데이터에 접근해야 합니다. 이러한 모든 데이터 소스를 수동으로 식별하고 통합하는 것은 쉽게 지루하고 시간이 걸리는 작업으로 변할 수 있습니다. 또한, 수동 처리는 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 측면들은 수동 대출 신청 프로세스를 부동산 거래의 병목 현상으로 만들었습니다.

만약 자동화된 솔루션이 이러한 고통을 덜어줄 수 있다면…

Beeline은 대출 신청 프로세스를 개선하는 회사입니다. 그들의 직관적인 모바일 인터페이스는 집 구매자를 대출 신청으로 안내하며, 이는 단 15분 만에 수행됩니다. 전체 프로세스는 집 구매자에게 많은 고통을 절약합니다. 그들은 어떻게 이 작업을 수행하는지에 대해 다음과 같이 설명합니다:

그들의 서비스는 개인 데이터 소스(은행, 급여 및 세금 정보 등)에 연결하고, 자연어 처리(NLP)를 사용하여 정보를 읽고 수집하며, 데이터를 실시간으로 통합하고 분석합니다. 이렇게 하면 지루하고 시간이 걸리는 프로세스를 우회하여 집 구매자는 대출 신청 프로세스를 개선할 수 있습니다.

이것은 어떻게 가능한가요?

그들의 서비스는 모바일 우선 경험, 지능형 처리 능력, 그리고 최첨단 사용자 디자인을 통합하여 가능합니다. 그들의 대출 가이드는 채팅 인터페이스를 통해 제공되며, 이는 사용자가 질문에 대한 답변을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. NLP 알고리즘은 이러한 상호 작용을 지원하며, 개인화된 경험을 생성합니다.

다음은 무엇인가?

강력한 기술 트렌드의 혼합은 부동산 혁신의 최전선에 있습니다: 데이터 가용성의 증가, 데이터 처리 능력의 발전, 기계 학습 알고리즘의 普及. 이러한 모든 요소는 가장 도전적인 애플리케이션을 지능적이고 자동화된 방식으로 해결할 수 있도록 합니다.

또한, 클라우드 컴퓨팅 능력과 현대적인 저장 아키텍처는 데이터에서 통찰력을 실시간으로 추출하고, 복잡한 예측 모델을 구축하며, 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 합니다. 모든 이러한 요소는 미래를 예측하고, 혁신하고, 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 합니다.

image sources: Canva