De wetenschap van onroerend goed: matchen en kopen

Uw gegevens kennen u het beste, laat het uw droomhuis vinden. De vastgoedsector zit op tonnen gegevens die elk jaar ongebruikt blijven. In dit artikel bespreken we hoe geavanceerde technologieën vastgoedinvesteerders, makelaars en bedrijven helpen de massale hoeveelheid informatie binnen de branche te gebruiken om mensen te helpen hun droomhuis te vinden.

In 2017 te Veldacties wetenschappelijke rapporten dit artikel richt zich op de impact van AI, machine learning en voorspellende analyses op de vastgoedsector:

“De praktijk van AI-aangedreven Urban Analytics neemt een vlucht in de vastgoedsector. Datawetenschap en algoritmische logica staan ​​dicht bij de voorhoede van nieuwe stedelijke ontwikkelingspraktijken. Hoe dichtbij? is de vraag — experts voorspellen dat digitalisering veel verder zal gaan dan intelligente gebouwbeheersystemen. Nieuwe analytische tools met voorspellende mogelijkheden zullen de toekomst van stedelijke ontwikkeling ingrijpend beïnvloeden en daarbij de vastgoedsector hervormen.”

Snel vooruit naar 2020: vertrekken hype vallen erachter erkennen we de transformerende effecten van datageletterdheid, digitaliseringsstrategieën en technologische vooruitgang. Voorspellende analyses, machine learning en door AI aangestuurde toepassingen zijn nog steeds toonaangevend op het gebied van innovatie in verschillende sectoren, tot ver buiten de vastgoedsector. Van de meeste saaie ML-applicaties tot de meest interessante NLP & OCR automatiseringsinspanningen hebben marktleiders geleerd deze krachtige tools in hun voordeel te gebruiken.

Vandaag hebben we 3 use-cases voor onroerend goed ingehaald. Ze zijn bedoeld om te illustreren hoe moderne softwarestacks en intuïtieve interfaces samenwerken met Machine Learning en data-engineering om unieke producten en diensten te creëren.

wetenschap van onroerend goed: uw gegevens kennen u het beste, laat het u het perfecte huis vinden.

Koopprocessen voor huizen

De huidige vastgoedmarkt vormt een interessante machine learning-uitdaging: is er een formule om de juiste huizenkopers te matchen met de juiste eigendommen tegen de juiste prijzen? Het zoeken naar het bouwen van nauwkeurige services voor het matchen en ontdekken van huizen is wat onderzoekers en professionals uit de industrie scherp houdt. Met enorme datavolumes waarover ze beschikken, en geïnspireerd door de hoge nauwkeurigheid van online aanbevelingssystemen (Netflix, wie dan ook?), maken zoekmachines voor het matchen van huizen een constante ontwikkeling door, zelfs in de niet zo technisch ingestelde vastgoedsector. 

Boomgaard is een makelaar die gebruikmaakt van moderne technische hulpmiddelen om diensten voor het ontdekken van huizen te verbeteren. Door gebruik te maken van machine learning algoritmes komen ze met een antwoord op de meest prangende vraag die huizenkopers stellen: “Hoe ziet mijn droomhuis eruit?”. Daarnaast kunnen algoritmen hen helpen een vervolgvraag te beantwoorden: “Welke compromissen ben ik (niet) bereid te maken?”. 

Mede-oprichter en Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi verduidelijkt:

"Home Match is het allereerste algoritme voor het zoeken naar huizen waarmee mensen de functies kunnen kiezen die voor hen het belangrijkst zijn. We stellen kopers een reeks vragen over wat zij waarderen en beschouwen als "must-haves" en "nice to haves" in een huis, zoals een kookeiland, een zwembad in de achtertuin en reistijd binnen enkele seconden. Orchard kent een persoonlijke matchscore toe aan elk huis in het zoekgebied. "

Op deze manier worden de kopers gekoppeld aan legitieme koopmogelijkheden en wordt het hele proces gemakkelijker voor alle betrokken partijen. 

Gebruikers van systemen voor het matchen van huizen kunnen genieten van een ervaring die wordt gekenmerkt door verhoogde personalisatie en bruikbaarheid. Zoekresultaten worden gerangschikt op basis van hun profiel en gebruiksvriendelijke, interactieve interfaces vervangen gewone onroerendgoedcatalogi.

Orchard heeft ook een andere primeur in de branche ontwikkeld: Photo Switch, dat deze gepersonaliseerde zoekresultaten op een visueel nuttigere en persoonlijkere manier weergeeft. Om dit te bereiken, heeft Orchard een machine learning-model ontwikkeld om foto's van elk huis op de markt te scannen en te bepalen welke kamers op elke foto staan. Deze functie is de eerste in zijn soort en stelt gebruikers in staat om hun 'must-haves' in één keer te vergelijken. Of het nu gaat om een ​​professionele keuken, een omheinde achtertuin of een gezellige woonkamer, huizenkopers kunnen nu elke kamer naast elkaar bekijken in één browser, met één klik op de knop.

Dergelijke functionaliteit is alleen mogelijk dankzij het naadloze samenspel van moderne technische tools. Webplatforms, virtual reality SDK's, algoritmen voor beeldverwerking en machine learning-frameworks dragen allemaal bij aan het creëren van een unieke vastgoedervaring.

Taxaties van commercieel onroerend goed

Een andere cruciale stap in commercieel vastgoed is de waardering van onroerend goed. Geautomatiseerde waarderingsmodellen zijn zo oud als de branche zelf, gezien de taak om eigendommen te evalueren en prijsschema's op te stellen. Traditioneel waren deze modellen meestal gebaseerd op historische verkoopgegevens. Modellen die alleen op gedrag uit het verleden vertrouwen, lopen echter veel andere gegevensbronnen mis.

Voorspellende analyses en moderne gegevensverzameling infrastructuren zijn gebouwd om externe gegevensbronnen te integreren en algoritmen te trainen op basis van heterogene gegevenstypen. In plaats van een enkel gegevenstype te gebruiken dat een beperkt perspectief op een vastgoed biedt, bieden uniforme gegevensarchitecturen een 360-gradenbeeld en integreren ze externe gegevensbronnen: marktvraag, macro-economische gegevens, huurwaarden, kapitaalmarkten, banen, verkeer, enz. Sinds er zijn geen harde grenzen aan de gegevens die kunnen worden gebruikt door een vastgoedwaarderingsmodel, voorspellende analyses zijn een krachtige tool die beschikbaar is voor makelaars. 

Slim kapitaal biedt zo'n moderne oplossing voor vastgoedwaardering. Ze gebruiken voorspellende analyses voor de waardering van onroerend goed en beloven binnen één werkdag een volledig rapport te leveren. hun CEO, Laura Krasjakova, geeft inzicht in hoe ze dit bereiken.

"De technologie maakt gegevensverwerking en vastgoedwaardering in realtime mogelijk en geeft individuen toegang tot gegevens die voorheen alleen beschikbaar waren voor lokale makelaars. Lokale inzichten zoals de populariteit van de locatie, voorzieningen in de omgeving, kwaliteit van het openbaar vervoer, nabijheid van grote snelwegen en voetverkeer zijn nu direct beschikbaar en worden gescoord voor vergelijkingsgemak."

Er zijn twee aspecten die een dergelijke service in de eerste plaats mogelijk maken: de gemakkelijke toegang en de mogelijkheid om te bezorgen realtime inzichten. Mobiele en webplatforms maken het voor klanten gemakkelijk om hun gegevens te openen, te uploaden en te visualiseren, ongeacht hun locatie. Het enige dat nodig is, is een internetverbinding. Tegelijkertijd verwerken raamwerken voor voorspellende analyse gegevens in realtime, met een snelheid van milliseconden. Zodra zich nieuwe gegevensgebeurtenissen voordoen, worden deze verzameld en opgenomen in het laatste analyserapport. U hoeft niet te wachten op tijdrovende, intensieve berekeningen, aangezien al die berekeningen nu vrijwel direct in de cloud kunnen plaatsvinden.

Wederom maakt het samenspel van moderne technologieën het mogelijk om een ​​naadloze ervaring te bieden op basis van real-time inzichten. Tegelijkertijd wordt de verscheidenheid aan externe gegevensbronnen een garantie voor een grotere waarderingsnauwkeurigheid. Dit bespaart tijd, geld en kopzorgen voor alle betrokken partijen.

Gestroomlijnde processen voor het aanvragen van leningen

Een ander commercieel vastgoedproces dat een interessante uitdaging vormt, is de leningaanvraag. Een uitdaging, niet alleen voor de verwarde huizenkopers, maar ook voor machine learning-modellen. Kredietgoedkeuringsmodellen hebben toegang nodig tot allerlei soorten gegevens, van persoonlijke informatie tot kredietgeschiedenis, historische transacties en arbeidsverleden. Het handmatig identificeren en integreren van al deze gegevensbronnen kan al snel een vervelende, tijdrovende en vervelende taak worden. Bovendien brengt handmatige verwerking een hoog risico op foutieve invoer in de hele applicatie met zich mee. Deze aspecten hebben ervoor gezorgd dat het handmatige aanvraagproces voor leningen een knelpunt is geworden voor vastgoedtransacties.

Als er maar een geautomatiseerde oplossing bestond om een ​​deel van de pijn weg te nemen...

rechte lijn is een bedrijf dat zich richt op het stroomlijnen van het leningaanvraagproces. Hun intuïtieve mobiele interface begeleidt kopers binnen enkele minuten door leningaanvragen. Het hele proces duurt slechts 15 minuten en beweert huizenkopers veel kopzorgen te besparen. De manier waarop ze dit doen is ongelooflijk eenvoudig: hun service maakt verbinding met verschillende persoonlijke gegevensbronnen (zoals de bank-, loon- en belastinggegevens), gebruikt natuurlijke taalverwerking (NLP) om informatie te lezen en te verzamelen, integreert en analyseert alle gegevens live. Op deze manier worden vervelende en tijdrovende processen omzeild en kunnen huizenkopers genieten van gestroomlijnde leningaanvraagprocessen.

Hoe kan dat, vraag je je af? 

Hun service is alleen mogelijk door het integreren van een mobiel-eerste ervaring, intelligente verwerkingsmogelijkheden, evenals state-of-the-art gebruikersontwerp. Hun leninggids wordt geleverd via een chatinterface, waardoor de gebruikers gemakkelijk antwoorden op hun vragen kunnen vinden. NLP-algoritmen ondersteunen deze interacties en helpen een gepersonaliseerde ervaring te creëren.

Tegelijkertijd vinden er op de achtergrond geautomatiseerde evaluatie-algoritmen plaats, net zoals de koper formulieren invult. Dit laat zien hoe automatisering de sleutel is tot het succes van hun service. En het naadloze samenspel van technische tools maakt deze automatisering in de eerste plaats mogelijk.

What’s next?

Een krachtige mix van technische trends loopt voorop bij vastgoedinnovatie: verhoogde beschikbaarheid van gegevens, vooruitgang in gegevensverwerkingsmogelijkheden en de alomtegenwoordigheid van algoritmen voor machine learning. Ze maken het allemaal mogelijk om de meest uitdagende applicaties op een intelligente, geautomatiseerde en foutloze manier aan te pakken. 

Bovendien maken cloud computing-mogelijkheden en moderne opslagarchitecturen het mogelijk om in realtime inzichten uit gegevens te halen, complexe voorspellende modellen te bouwen en een verscheidenheid aan gegevensbronnen te integreren. Dit alles maakt het mogelijk voorzien de toekomst, innoveren en een concurrentievoordeel behouden.

beeldbronnen: Canva