Наука за недвижен имот: совпаѓање и купување

Вашите податоци најдобро ве познаваат, нека го најдат вашиот дом од соништата. Индустријата за недвижности се наоѓа на тони податоци што не се користат секоја година. Во оваа статија, ќе разговараме за тоа како напредните технологии им помагаат на инвеститорите во недвижности, брокери и компании да користат масовно количество информации во индустријата за да им помогнат на луѓето да ги најдат своите домови од соништата.

Во 2017, односно Извештаи за наука за теренски активности Член се однесува на влијанието на вештачката интелигенција, машинското учење и предвидливата аналитика врз секторот за недвижнини:

„Практиката на Urban Analytics напојувана со вештачка интелигенција полетува во индустријата за недвижнини. Науката за податоци и алгоритамската логика се блиску до првите редови на новите практики за урбан развој. Колку блиску? е прашањето - експертите предвидуваат дека дигитализацијата ќе оди многу подалеку од интелигентните системи за управување со згради. Новите аналитички алатки со предвидливи способности драматично ќе влијаат на иднината на урбаниот развој, преобликувајќи ја индустријата за недвижности во процесот“.

Брзо напред до 2020 година: заминување замки за возбуда Зад, ние ги признаваме трансформативните ефекти на писменоста на податоците, стратегиите за дигитализација и технолошкиот напредок. Предвидувачките аналитики, машинското учење и апликациите напојувани со вештачка интелигенција сè уште се водечки иновации во различни индустрии, многу подалеку од секторот за недвижнини. Од најмногу здодевни ML апликации до најинтересните НЛП и ОЦР напорите за автоматизација, индустриските лидери научија да ги користат овие моќни алатки во своја полза.

Денес се израмниме со 3 случаи за користење на недвижен имот. Тие се наменети да илустрираат како модерните софтверски купови и интуитивните интерфејси се во интеракција со Машинското учење и инженерството на податоци за да создадат уникатни производи и услуги.

наука за недвижности: Вашите податоци најдобро ве познаваат, нека ви го најдат совршениот дом.

Процеси за купување домови

Денешниот пазар на недвижности претставува интересен предизвик за машинско учење: дали постои формула за усогласување на вистинските купувачи на домови со вистинските имоти по соодветни цени? Барањето да се изградат точни услуги за усогласување и откривање на домот е она што ги држи истражувачите и индустриските професионалци на нивните прсти. Со огромни количини на податоци што им се достапни, и инспирирани од високата прецизност на системите за онлајн препораки (Netflix, некој?), моторите што одговараат на домот гледаат постојан развој, дури и во не толку технички наклонетиот сектор за недвижнини. 

Овоштарник е брокер кој користи современи технолошки алатки за да ги подобри услугите за откривање домови. Со користење на алгоритми за машинско учење, тие доаѓаат до одговор на најгорливото прашање што го поставуваат купувачите на домови: „Како изгледа мојата куќа од соништата?“. Дополнително, алгоритмите може да им помогнат да одговорат на следното прашање: „Кои компромиси (не) сум подготвен да направам?“. 

Ко-основачот и главен директор за производи и маркетинг, Фил ДеГиси појаснува:

"Home Match е првиот алгоритам за пребарување дома што им овозможува на луѓето да ги изберат функциите што им се најважни. На купувачите им поставуваме серија прашања за тоа што тие го ценат и што го сметаат за „задолжително“ и „пријатно за поседување“ во домот – како што се кујнски остров, базен во дворот и време на патување за неколку секунди. Орчард доделува личен резултат за натпревар на секој дом во областа за пребарување. "

Вака, купувачите се усогласени со легитимните можности за купување куќа и целиот процес станува полесен за сите вклучени страни. 

Корисниците на системите за совпаѓање на куќи уживаат во искуство кое се карактеризира со зголемена персонализација употребливост. Резултатите од пребарувањето се рангирани според нивните профили и лесните за употреба, интерактивни интерфејси ги заменуваат обичните стари каталози за недвижности.

„Orchard, исто така, разви уште една прва индустрија, Photo Switch, која ги зема овие персонализирани резултати од пребарувањето и ги прикажува на визуелно покорисен и персонализиран начин. За да го направите ова, Орчард создаде модел за машинско учење за да ги скенира фотографиите од секој дом на пазарот и да одреди кои соби се наоѓаат на секоја фотографија. Оваа функција е прва од ваков вид и им овозможува на корисниците лесно да ги споредат нивните „задолжителни работи“ одеднаш. Без разлика дали се работи за кујна на готвач, ограден двор или пријатна дневна соба, купувачите на домови сега можат да ја гледаат секоја соба една до друга во еден прелистувач, со кликнување на едно копче“.

Таквата функционалност е можна само поради беспрекорната интеракција на современите технолошки алатки. Веб-платформи, SDK-и за виртуелна реалност, алгоритми за обработка на слики, како и рамки за машинско учење, придонесуваат за создавање уникатно искуство со недвижности.

Проценки на комерцијални недвижности

Друг клучен чекор во комерцијалните недвижности е вреднувањето на имотот. Моделите за автоматско вреднување се стари колку и самата индустрија, со оглед на задачата да се проценат својствата и да се воспостават шеми за цени. Традиционално, овие модели главно се базираа на историски податоци за продажба. Сепак, моделите кои се потпираат само на однесувањето во минатото пропуштаат многу други извори на податоци.

Предиктивна аналитика и модерно собирање податоци инфраструктура се изградени за да интегрираат надворешни извори на податоци и да обучуваат алгоритми базирани на хетерогени типови на податоци. Наместо да користат единствен тип на податоци што нуди ограничена перспектива на имотот, унифицираните архитектури на податоци нудат поглед од 360 степени и интегрираат надворешни извори на податоци: побарувачка на пазарот, макроекономски податоци, вредности за изнајмување, пазари на капитал, работни места, сообраќај итн. не постојат строги ограничувања за податоците што може да се користат од моделот за вреднување на имотот, предвидувачката аналитика е моќна алатка достапна за агенциите за недвижности. 

Паметен капитал нуди вакво модерно решение за вреднување на имотот. Тие користат предвидлива аналитика за вреднување на имотите на недвижности и ветуваат дека ќе достават целосен извештај во рок од еден работен ден. Нивниот извршен директор, Лаура Крашакова, нуди некои сознанија за тоа како тие го постигнуваат ова.

"Технологијата овозможува обработка на податоци и вреднување на имотот во реално време и им овозможува на поединците пристап до податоците кои претходно биле достапни само за локалните брокери. Локалните сознанија како што се популарноста на локацијата, удобностите во областа, квалитетот на јавниот превоз, близината до главните автопати и пешачкиот сообраќај сега се лесно достапни и се бодуваат за полесно да се споредуваат."

Постојат два аспекти кои ја прават таквата услуга можна на прво место: на леснотија на пристап и можност за испорака Увид во реално време. Мобилните и веб-платформите им го олеснуваат пристапот на клиентите, прикачувањето и визуелизирањето на нивните податоци, без оглед на нивната локација. Сè што е потребно е интернет конекција. Во исто време, предвидливите аналитички рамки ги собираат податоците во реално време, со брзина од милисекунди. Откако ќе се појават нови настани со податоци, тие се собираат и се вклучуваат во последниот извештај за анализа. Нема потреба да чекате за одземаат многу време, интензивни пресметки, бидејќи сето тоа пресметување сега може да се случи речиси веднаш, во облакот.

Повторно, интеракцијата на современите технологии овозможува да се понуди беспрекорно искуство засновано на увиди во реално време. Во исто време, разновидноста на надворешни извори на податоци станува гаранција за зголемена точност на вреднувањето. Ова заштедува време, пари и главоболки за сите вклучени страни.

Рационализирани процеси за аплицирање за заем

Друг процес на комерцијални недвижности што претставува интересен предизвик е барањето заем. Предизвик не само за збунетите купувачи на домови, туку и за моделите за машинско учење. Моделите за одобрување на кредити имаат потреба од пристап до сите видови податоци, од лични информации, до кредитна историја, историски трансакции и историја на вработување. Рачното идентификување и интегрирање на сите овие извори на податоци може брзо да се претвори во мачна, одзема време и досадна задача. Покрај тоа, мануелната обработка доаѓа со висок ризик од погрешни записи низ апликацијата. Овие аспекти го претворија процесот на рачно аплицирање за заем во тесно грло за трансакции со недвижен имот.

Ако само постоеше некое автоматизирано решение за да се отстрани дел од болката…

Beeline е компанија фокусирана на рационализација на процесот на аплицирање за заем. Нивниот интуитивен мобилен интерфејс ги води купувачите низ апликациите за заем за неколку минути. Целиот процес трае само 15 минути и тврди дека ги спасува купувачите дома од многу главоболки. Начинот на кој го прават тоа е неверојатно едноставен: нивната услуга се поврзува со различни извори на лични податоци (како што се банката, информациите за плаќање и данок), користи обработка на природниот јазик (NLP) за читање и собирање информации, ги интегрира и анализира сите податоци во реално време. Вака, се заобиколуваат досадните процеси кои одземаат многу време и купувачите на домови можат да уживаат во рационализираните процеси за аплицирање за заем.

Како е тоа можно, се прашувате? 

Нивната услуга е можна само со интегрирање на a мобилни-прво искуство, интелигентни способности за обработка, како и најсовремениот кориснички дизајн. Нивниот водич за заем се доставува преку интерфејс за разговор, кој им дава на корисниците лесен начин да најдат одговори на нивните прашања. НЛП алгоритмите ги поддржуваат овие интеракции и помагаат да се создаде персонализирано искуство.

Во исто време, автоматизираните алгоритми за евалуација се случуваат во позадина, исто како што купувачот ги пополнува формуларите. Ова покажува како автоматизацијата е клучна за успехот на нивната услуга. А беспрекорната интеракција на технолошките алатки е она што ја прави оваа автоматизација можна на прво место.

Што е следно?

Моќната мешавина на технолошки трендови е во првите редови на иновациите за недвижнини: зголемена достапност на податоци, напредок во способностите за обработка на податоци и сеприсутност на алгоритми за машинско учење. Сите тие овозможуваат справување со најпредизвикувачките апликации, на интелигентен, автоматизиран и без грешки начин. 

Згора на тоа, способностите за компјутерски облак и модерните архитектури за складирање овозможуваат да се извлечат увиди од податоците во реално време, да се градат сложени модели за предвидување и да се интегрираат различни извори на податоци. Сето ова овозможува да се предвидуваат иднината, иновирајте и одржувајте конкурентска предност.

Извори на слики: Canva