Reza Sardeha, Oprichter en CEO van Anyone.com – Interviewreeks

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 de domeinnaammarkt te herschappen met behulp van blockchain en digitale transacties te stroomlijnen, en hij richtte ook het award-winning webbureau AZS Media Group op. 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 woning in een enkele digitale werkruimte brengt. Het platform stelt kopers, verkopers, agenten en verwante professionals in staat om aanbiedingen, bezichtigingen, biedingen, onderhandelingen en afsluitingen soepel en transparant te beheren. Met AI-gebaseerde agent-matching, eind-tot-eind workflows en plannen voor een “Anyone Hypotheek”, streeft het bedrijf ernaar om eigendom van onroerend goed sneller, eerlijker en toegankelijker te maken op mondiaal niveau.

Wat was uw persoonlijke ervaring of inzicht dat u ertoe bracht Anyone.com op te richten, en hoe heeft uw reis bij het bouwen en verlaten van Dan.com uw beslissing beïnvloed om de vastgoedmarkt met AI als kernoplossing aan te pakken?

Na het bouwen en verlaten van Dan.com bij GoDaddy (GDDY ), realiseerde ik me dat ik geen kleine problemen in relatief lage-impactindustrieën wilde oplossen. Ik wilde iets echt kapotmaken. Vastgoed sprong eruit. Het is een van de laatste triljarddollarkosten die nog steeds op verouderde, gefragmenteerde tools draait. Bij Dan hebben we infrastructuur gebouwd die domeinoverdrachten en eigendom soepel maakte. Ik zag de kans om hetzelfde te doen, maar op een veel grotere schaal, met vastgoed, 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 van de juiste agent tot het helpen bij het doen van slimmere aanbiedingen (komt binnenkort) tot het beheren van elke stap digitaal. Het maakt het proces sneller, goedkoper en veel transparanter. We hebben de “wat moet ik nu doen?”-momenten geautomatiseerd waar kopers altijd mee worstelen 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 eigendommen, maar de kopersreis is veel uitgebreider dan dat alleen.

Uw platform analyseert meer dan 12 miljard datapunten. 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 had afgehandeld slechts enkele maanden eerder, zelfs niet in de topzoekresultaten en had geen idee welke agenten goed waren in Lissabon. Een mens zou die context niet hebben gekend. Onze AI brengt nuances aan het licht die onmogelijk handmatig te volgen zijn en baseert beslissingen op ALLE beschikbare gegevens in plaats van fracties.

Vertrouwen is een enorm probleem in zowel vastgoed als AI. Hoe ontwerpt u algoritmes die mensen comfortabel zullen laten voelen om voor het grootste aankoop van hun leven te vertrouwen?

We geven prioriteit aan transparantie. Gebruikers zien waarom ze zijn gematcht, welke criteria zijn gebruikt en kunnen altijd alternatieven onderzoeken. AI vervangt geen menselijke oordeel, het versterkt het. Bovendien gebruiken we AI om te matchen, maar uiteindelijk helpt een deskundige vastgoedagent u bij de transactie op ons platform.

Vastgoedmarkten verschillen enorm van Amsterdam tot New York tot Tokio. Hoe trainen jullie AI-modellen om 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 vastgoedtransacties lokale expertise nodig hebben. Ons AI-model neemt alle prestatiegegevens van agenten uit elke lokale omgeving en biedt op maat gemaakte aanbevelingen op basis daarvan.

Wat zijn de nieuwe mogelijkheden die AI ontsluit – zijn we op weg naar een wereld waarin algoritmes onderhandelingen zelf afhandelen of financiering structureren?

Zeker. We zijn al AI-gebaseerde onderhandelingsondersteuning en persoonlijke financieringsstructuren aan het onderzoeken. 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 vastgoedbeslissingen te balanceren?

We gebruiken een mengeling van supervised learning, collaborative filtering en natuurlijke taalmodellen. De matchingsengine, bijvoorbeeld, balanceert agentprestaties, koperpreferenties en transactiecontext. We trainen continu op basis van werkelijke resultaten om vooroordelen te verminderen en precisie te verhogen. We zijn meer dan 2 jaar geleden begonnen met het oplossen van het probleem en lanceerden slechts een paar maanden geleden, dus we hebben nog tijd nodig om beter te worden in wat we doen, maar het 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 financieringsmogelijkheden aan voor individuele kopers?

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

Met miljarden eigendomsgegevens in 10+ landen, hoe zorgt u ervoor dat uw AI niet alleen sneller is, maar ook eerlijk, onbevooroordeeld en nauwkeurig in zijn aanbevelingen?

We testen onze modellen regelmatig over demografische segmenten en markten en zullen later de mogelijkheid bieden om de prestaties van onze AI te verbeteren. We laten nooit toe dat agenten of onze AI een specifieke aanbeveling bevorderen en het model is altijd getraind om de beste aanbeveling te geven en niet een vooroordeelde, 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 de rol van de menselijke vastgoedagent fundamenteel verandert, hoe ziet die nieuwe rol er dan uit in een wereld gevormd door Anyone.com?

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

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