Reza Sardeha, Oprichter en CEO van Anyone.com – Interview Serie

Reza Sardeha is een serieuze tech-ondernemer en innovator gevestigd in Amsterdam. Voordat hij Anyone.com lanceerde, was hij CEO van Dan.com—waar hij hielp om de domeinnaammarkt te herschappen met blockchain en digitale transacties te stroomlijnen—and ook de award-winning webbureau AZS Media Group oprichtte. Met een trackrecord van het bouwen van schaalbare, gebruikersgerichte platforms, richt Sardeha zich nu op het oplossen van een van de grootste uitdagingen ter wereld: toegang tot het bezit van een woning.

Anyone.com is een next-generation vastgoedplatform dat het hele proces van het kopen en verkopen van een huis in een enkele digitale werkruimte brengt. Het platform stelt kopers, verkopers, agenten en verwante professionals in staat om lijsten, bezichtigingen, aanbiedingen, onderhandelingen en sluitingen naadloos en transparant te beheren. Met AI-geactiveerde agent-matching, eind-tot-eind-workflows en plannen voor een “Anyone Mortgage”, streeft het bedrijf ernaar om eigendom van onroerend goed sneller, eerlijker en toegankelijker te maken wereldwijd.

Welke persoonlijke ervaring of inzicht leidde u ertoe Anyone.com op te richten, en hoe beïnvloedde uw reis bij het bouwen en verlaten van Dan.com uw beslissing om de vastgoedmarkt met AI als kernoplossing aan te pakken?

Nadat ik Dan.com had gebouwd en verkocht aan GoDaddy, realiseerde ik me dat ik geen kleine problemen in relatief lage-impactindustrieën wilde oplossen. Ik wilde iets echt kapot maken. Vastgoed sprong eruit. Het is een van de laatste trillion-dollar-industrieën die nog steeds op verouderde, gefragmenteerde tools draait. Bij Dan hebben we infrastructuur gebouwd die domeinoverdrachten en -eigendom naadloos maakte. Ik zag de kans om hetzelfde te doen, maar op een veel grotere schaal, met onroerend goed, aangedreven door AI. Waarom AI? Innovatie is in mijn mening niets meer dan procesoptimalisatie. AI is een supertool om dat te bereiken wanneer het op de juiste manier wordt gebruikt, vandaar dat we deze richting zijn ingeslagen.

Hoe snijdt AI bij Anyone.com door die complexiteit heen om eigendom toegankelijker te maken?

Onze AI verwijdert giswerk uit elke fase. Van het matchen met de juiste agent tot het helpen bij het doen van slimmere aanbiedingen (komt binnenkort) tot het digitaal beheren van elke stap. Het maakt het proces sneller, goedkoper en veel transparanter. We hebben de “wat moet ik nu doen?”-momenten geautomatiseerd die kopers altijd moeilijk vinden en we bieden kopers alles wat ze nodig hebben om te slagen, in plaats van alleen een deel ervan. Traditionele portals helpen alleen bij de ontdekking van eigendom, maar de kopersreis is veel uitgebreider dan dat alleen.

Uw platform analyseert meer dan 12 miljard gegevenspunten. Kunt u een concreet voorbeeld geven waarin de AI een onverwachte match of inzicht vond die een mens waarschijnlijk zou hebben gemist?

We hebben ooit een koper die van Londen naar Lissabon verhuisde, gematcht met een agent die een bijna identieke grensoverschrijdende transactie een paar maanden eerder had afgehandeld, ook al stonden ze niet in de topzoekresultaten en wisten ze niet welke agenten goed of niet goed waren in Lissabon. Een mens zou die context niet hebben geweten. Onze AI brengt nuances aan het licht die het onmogelijk is om handmatig te volgen en baseert beslissingen op ALLE beschikbare gegevens, in plaats van fracties.

Vertrouwen is een groot probleem in zowel onroerend goed als AI. Hoe ontwerpt u algoritmes die mensen comfortabel kunnen vertrouwen voor de grootste aankoop van hun leven?

We prioriteren transparantie. Gebruikers zien waarom ze worden gematcht, welke criteria zijn gebruikt en kunnen altijd alternatieven verkennen. AI vervangt geen menselijke oordeel, het versterkt het. Bovendien gebruiken we AI om te matchen, maar uiteindelijk wordt een deskundige onroerendgoedagent u geholpen bij de transactie op ons platform.

Vastgoedmarkten verschillen enorm van Amsterdam tot New York tot Tokio. Hoe trainen jullie AI-modellen om zich aan te passen aan zulke verschillende lokale regels en gedragingen?

We proberen geen wereldwijd model op te leggen aan lokale markten, omdat we sterk geloven dat onroerendgoedtransacties lokale expertise nodig hebben. Ons AI-model neemt alle prestatiegegevens van agenten uit elke lokale regio en biedt op maat gemaakte aanbevelingen op basis daarvan.

Wat zijn de nieuwe mogelijkheden die AI ontsluit — gaan we naar een wereld waarin algoritmes zelf onderhandelen over deals of financiering structureren?

Absoluut. We zijn al bezig met AI-geactiveerde onderhandelingsondersteuning en gepersonaliseerde financieringsstructuren. Het eindspel is een systeem dat een deal in real-time kan optimaliseren, waarbij prijs, timing en financiering worden gebalanceerd om eigendom van onroerend goed veel toegankelijker te maken.

Wat voor soort machine learning-modellen drijven het platform aan, en hoe trainen jullie ze om snelheid, nauwkeurigheid en eerlijkheid in onroerendgoedbeslissingen te balanceren?

We gebruiken een mix van supervised learning, collaborative filtering en natuurlijke taalmodellen. De matching-engine, bijvoorbeeld, balanceert agentprestaties, koperpreferenties en transactiecontext. We trainen continu op basis van echte resultaten om vooroordelen te verminderen en precisie te verhogen. We zijn twee jaar geleden begonnen met het oplossen van het probleem en hebben het een paar maanden geleden gelanceerd, dus we hebben meer tijd nodig om beter te worden in wat we doen, naarmate we toegang krijgen tot meer kapitaal, maar de oplossing werkt al en snel. Onze ingenieurs hanteren enorme hoeveelheden gegevens, maar hebben alle schaalbaarheidsproblemen die we tegenkwamen, opgelost.

Uw gedeelde hypotheekmodel klinkt disruptief. Hoe bepaalt AI de betaalbaarheid en past financierings-opties aan voor individuele kopers?

We bieden het gedeelde hypotheekmodel nog niet op grote schaal aan, maar de eerste stap die we nemen, is om u te matchen met hypotheekadviseurs en -aanbieders op een soortgelijke manier als we u matchen met onroerendgoedagenten, en de stap daarna is om de juiste tools te bieden aan hypotheekverstrekkers om hun workflow te optimaliseren, vooral die van de onderwriting-teams.

Hoe zorgt u ervoor dat uw AI niet alleen sneller is, maar ook eerlijk, onbevooroordeeld en nauwkeurig in zijn aanbevelingen, met meer dan 10 miljard eigendomsgegevens in 10+ landen?

We testen onze modellen regelmatig over demografische segmenten en markten en zullen later onze AI de mogelijkheid geven om zijn prestaties te verbeteren. We laten nooit toe dat agenten of onze AI een specifieke aanbeveling boosten en het model is altijd getraind om de beste aanbeveling te geven en niet een bevooroordeelde, dus het is per ontwerp onbevooroordeeld. Aan onze kant moeten we er alleen voor zorgen dat onze gegevens nauwkeurig zijn, aangezien het model is getraind op gegevens en gegevensintegriteit essentieel is om te waarborgen op grote schaal.

Als AI fundamenteel de rol van de menselijke onroerendgoedagent verandert, hoe ziet die nieuwe rol eruit in een wereld gevormd door Anyone.com?

Agenten worden weer vertrouwde adviseurs in plaats van administratieve medewerkers. Met AI die het workflow- en administratieve werk afhandelt, kunnen agenten zich richten op strategie, relaties en het sluiten van deals. Het gaat erom hun rol te verheffen, niet om die te vervangen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten bezoeken Anyone.com.