Nauka o nieruchomościach: Dopasowanie i zakup

Twoje dane znają Cię najlepiej, pozwól im znaleźć Twoje wymarzone mieszkanie. Branża nieruchomości opiera się na ogromnych ilościach danych, które co roku pozostają niewykorzystane. W tym artykule omówimy, jak zaawansowane technologie pomagają inwestorom, pośrednikom i firmom z branży nieruchomości w wykorzystaniu ogromnej ilości informacji w tej branży, aby pomóc ludziom znaleźć swoje wymarzone domy.

W 2017 roku artykuł Field Actions Science Reports omawia wpływ sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej na sektor nieruchomości:

“Praktyka analityki miejskiej opartej na sztucznej inteligencji rozwija się w branży nieruchomości. Nauka o danych i logika algorytmiczna są blisko przodu nowych praktyk rozwoju miejskiego. Jak blisko? – to pytanie – eksperci przewidują, że cyfryzacja posunie się znacznie dalej niż inteligentne systemy zarządzania budynkami. Nowe narzędzia analityczne z możliwościami predykcyjnymi znacznie wpłyną na przyszłość rozwoju miejskiego, zmieniając branżę nieruchomości w procesie.”

Przeskoczmy do 2020 roku: pozostawiając pułapki hossy za sobą, uznajemy przełomowy wpływ analityki danych, strategii cyfryzacji i postępów technologicznych. Analityka predykcyjna, uczenie maszynowe i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji nadal prowadzą innowacje w różnych branżach, daleko poza sektorem nieruchomości. Od najbardziej nudnych aplikacji uczenia maszynowego do najbardziej interesujących zadań automatyzacji NLP i OCR, liderzy branży nauczyli się wykorzystywać te potężne narzędzia do swojej korzyści.

Dziś przyglądamy się 3 przypadkom użycia nieruchomości. Mają one ilustrować, jak nowoczesne stosy oprogramowania i intuicyjne interfejsy współpracują z uczeniem maszynowym i inżynierią danych, aby tworzyć unikalne produkty i usługi.

nauka o nieruchomościach: Twoje dane znają Cię najlepiej, pozwól im znaleźć Ci idealne mieszkanie.

Procesy kupowania domu

Dzisiejszy rynek nieruchomości stwarza ciekawe wyzwanie dla uczenia maszynowego: czy istnieje wzór na dopasowanie odpowiednich kupujących z odpowiednimi nieruchomościami po odpowiednich cenach? Poszukiwanie dokładnych usług dopasowania i odkrywania nieruchomości jest tym, co utrzymuje badaczy i profesjonalistów branży na nogach. Z ogromnymi ilościami danych dostępnych dla nich i zainspirowanymi przez wysoką dokładność systemów rekomendacji online (Netflix (NFLX ), kto?), silniki dopasowania nieruchomości są w ciągłym rozwoju, nawet w niezbyt technicznie nachylonej branży nieruchomości.

Orchard to pośrednik, który wykorzystuje nowoczesne narzędzia technologiczne, aby poprawić usługi odkrywania nieruchomości. Używając algorytmów uczenia maszynowego, udzielają odpowiedzi na najbardziej palące pytanie, jakie zadają kupujący: “Jak wygląda mój wymarzony dom?”. Dodatkowo, algorytmy mogą pomóc im odpowiedzieć na pytanie: “Jakie kompromisy jestem (nie) gotów zaakceptować?”.

Współzałożyciel i dyrektor produktu i marketingu, Phil DeGisi wyjaśnia:

” Home Match to pierwszy na świecie algorytm wyszukiwania nieruchomości, który pozwala ludziom wybrać funkcje, które są dla nich najważniejsze. Zadajemy kupującym serię pytań o to, co uważają za “must-haves” i “nice to haves” w nieruchomości – takie jak wyspa kuchenna, basen na podwórku i czas dojazdu w ciągu kilku sekund. Orchard przypisuje osobisty wynik dopasowania do każdej nieruchomości w obszarze wyszukiwania. ”

W ten sposób kupujący są dopasowani do prawdziwych okazji zakupu domu, a cały proces staje się łatwiejszy dla wszystkich stron zaangażowanych.

Użytkownicy systemów dopasowania nieruchomości mogą cieszyć się doświadczeniem charakteryzującym się zwiększoną personalizacją i użytecznością. Wyniki wyszukiwania są klasyfikowane według ich profili, a łatwe w użyciu, interaktywne interfejsy zastępują zwykłe katalogi nieruchomości.

“Orchard opracował również inną nowatorską funkcję, Photo Switch, która bierze te wyniki wyszukiwania i wyświetla je w bardziej użyteczny i spersonalizowany sposób. Aby to zrobić, Orchard stworzył model uczenia maszynowego, aby przeskanować zdjęcia każdej nieruchomości na rynku i określić, które pokoje są na każdym zdjęciu. Ta funkcja jest pierwszą tego rodzaju i pozwala użytkownikom łatwo porównać swoje “must-haves” wszystkie na raz. Czy to kuchnia dla szefa, ogrodzony podwórek, czy przytulny salon, kupujący domy mogą teraz wyświetlić każdy pokój obok siebie w jednej przeglądarce, za pomocą jednego kliknięcia. ”

Taka funkcjonalność jest możliwa tylko dzięki bezproblemowej współpracy nowoczesnych narzędzi technologicznych. Platformy internetowe, SDK dla rzeczywistości wirtualnej, algorytmy przetwarzania obrazu, a także ramy uczenia maszynowego wszystkie przyczyniają się do stworzenia unikalnego doświadczenia związanego z nieruchomościami.

Wycena nieruchomości komercyjnych

Innym kluczowym krokiem w nieruchomościach komercyjnych jest wycena nieruchomości. Automatyczne modele wyceny są tak stare, jak sama branża, mając za zadanie ocenę nieruchomości i ustalenie schematów cenowych. Tradycyjnie, te modele opierały się głównie na danych historycznych sprzedaży. Jednak modele opierające się tylko na zachowaniach z przeszłości pomijają wiele innych źródeł danych.

Analityka predykcyjna i nowoczesne infrastruktury zbierania danych są zaprojektowane, aby integrować zewnętrzne źródła danych i trenować algorytmy na podstawie heterogenicznych typów danych. Zamiast używać jednego typu danych, który oferuje ograniczony punkt widzenia na nieruchomość, zunifikowane architektury danych oferują widok 360 stopni i integrują zewnętrzne źródła danych: popyt na rynek, dane makroekonomiczne, wartości czynszu, rynki kapitałowe, miejsca pracy, ruch, itp. Ponieważ nie ma ograniczeń co do danych, które mogą być użyte przez model wyceny nieruchomości, analityka predykcyjna jest potężnym narzędziem dostępnym dla agencji nieruchomości.

Smart Capital oferuje takie nowoczesne rozwiązanie wyceny nieruchomości. Używają analityki predykcyjnej do wyceny nieruchomości i obiecują dostarczyć pełny raport w ciągu jednego dnia roboczego. Ich CEO, Laura Krashakova, oferuje niektóre spostrzeżenia na temat tego, jak to osiągają.

” Technologia umożliwia przetwarzanie danych i wycenę nieruchomości w czasie rzeczywistym i daje osobom dostęp do danych, które wcześniej były dostępne tylko dla lokalnych pośredników. Lokalne spostrzeżenia, takie jak popularność lokalizacji, udogodnienia w okolicy, jakość transportu publicznego, bliskość głównych autostrad i ruch pieszy, są teraz łatwo dostępne i są oceniane dla łatwości porównania. ”

Istnieją dwa aspekty, które sprawiają, że taka usługa jest możliwa: łatwość dostępu i możliwość dostarczania wglądu w czasie rzeczywistym. Platformy mobilne i internetowe umożliwiają klientom łatwy dostęp, przesyłanie i wizualizację ich danych, niezależnie od ich lokalizacji. Wszystko, co jest potrzebne, to połączenie z internetem. W tym samym czasie, ramy analityki predykcyjnej przetwarzają dane w czasie rzeczywistym, z prędkością milisekund. Gdy nowe zdarzenia danych występują, są zbierane i włączane do najnowszego raportu analitycznego. Nie ma potrzeby czekać na czasochłonne, intensywne obliczenia, ponieważ wszystkie te obliczenia mogą teraz nastąpić niemal natychmiast, w chmurze.

Ponownie, współpraca nowoczesnych technologii sprawia, że możliwe jest oferowanie bezproblemowego doświadczenia opartego na wglądach w czasie rzeczywistym. W tym samym czasie, różnorodność zewnętrznych źródeł danych staje się gwarancją zwiększonej dokładności wyceny. To oszczędza czas, pieniądze i ból głowy dla wszystkich stron zaangażowanych.

Uproszczone procesy aplikacji kredytowych

Innym procesem komercyjnym, który stwarza interesujące wyzwanie, jest aplikacja kredytowa. Wyzwanie nie tylko dla zdezorientowanych kupujących, ale także dla modeli uczenia maszynowego. Modele zatwierdzania kredytu wymagają dostępu do wszelkiego rodzaju danych, od informacji osobistych, historii kredytowej, transakcji historycznych i historii zatrudnienia. Ręczne identyfikowanie i integrowanie wszystkich tych źródeł danych może szybko stać się nużącym, czasochłonnym i irytującym zadaniem. Ponadto, przetwarzanie ręczne wiąże się z wysokim ryzykiem błędnych wpisów w trakcie aplikacji. Te aspekty sprawiły, że ręczny proces aplikacji kredytowej stał się wąskim gardłem transakcji nieruchomości.

Gdyby tylko istniało jakieś automatyczne rozwiązanie, które mogłoby ulżyć…

Beeline to firma, która koncentruje się na uproszczeniu procesu aplikacji kredytowej. Ich intuicyjny interfejs mobilny prowadzi kupujących przez aplikacje kredytowe w ciągu kilku minut. Cały proces trwa tylko 15 minut i twierdzi, że oszczędza kupującym wiele bólów głowy. Sposób, w jaki to robią, jest niesamowicie prosty: ich usługa łączy się z różnymi źródłami danych osobistych (takimi jak bank, informacje o wynagrodzeniu i podatkach), używa przetwarzania języka naturalnego, aby odczytać i zebrać informacje, integruje i analizuje wszystkie dane w czasie rzeczywistym. W ten sposób nużące i czasochłonne procesy są pomijane, a kupujący mogą cieszyć się uproszczonymi procesami aplikacji kredytowej.

Jak to jest możliwe, zastanawiasz się?

Ich usługa jest możliwa tylko dzięki zintegrowaniu doświadczenia mobilnego, inteligentnych możliwości przetwarzania, a także nowoczesnego projektowania użytkowego. Ich przewodnik po kredytach jest dostarczany za pomocą interfejsu czatu, który daje użytkownikom łatwy sposób na znalezienie odpowiedzi na ich pytania. Algorytmy przetwarzania języka naturalnego wspierają te interakcje i pomagają tworzyć spersonalizowane doświadczenie.

W tym samym czasie, automatyczne algorytmy oceny działają w tle, gdy kupujący wypełniają formularze. To pokazuje, jak automatyzacja jest kluczem do sukcesu ich usługi. A bezproblemowa współpraca technologii sprawia, że ta automatyzacja jest możliwa w pierwszej kolejności.

Co dalej?

Potężna mieszanka trendów technologicznych jest na czele innowacji w branży nieruchomości: zwiększona dostępność danych, postępy w możliwościach przetwarzania danych i powszechność algorytmów uczenia maszynowego. Umożliwiają one podejmowanie najbardziej wymagających aplikacji w sposób inteligentny, zautomatyzowany i wolny od błędów.

Ponadto, możliwości obliczeniowe w chmurze i nowoczesne architektury magazynowania danych umożliwiają wyodrębnianie wglądów z danych w czasie rzeczywistym, tworzenie złożonych modeli predykcyjnych i integrację różnych źródeł danych. To wszystko umożliwia przewidywanie przyszłości, innowację i utrzymanie przewagi konkurencyjnej.

źródła obrazów: Canva