A ciência do mercado imobiliário: combinar e comprar

Seus dados conhecem você melhor, deixe-os encontrar a casa dos seus sonhos. O setor imobiliário se baseia em toneladas de dados que não são utilizados todos os anos. Neste artigo, discutimos como as tecnologias avançadas estão ajudando investidores imobiliários, corretores e empresas a utilizar a grande quantidade de informações do setor para ajudar as pessoas a encontrar a casa dos seus sonhos.

Em 2017, a Relatórios científicos de ações de campo neste artigo aborda o impacto da IA, do aprendizado de máquina e da análise preditiva no setor imobiliário:

“A prática do Urban Analytics com inteligência artificial está decolando no setor imobiliário. A ciência de dados e a lógica algorítmica estão próximas da vanguarda das novas práticas de desenvolvimento urbano. Quão perto? é a questão - os especialistas prevêem que a digitalização irá muito além dos sistemas inteligentes de gerenciamento de edifícios. Novas ferramentas analíticas com recursos preditivos afetarão drasticamente o futuro do desenvolvimento urbano, remodelando o setor imobiliário no processo”.

Avanço rápido para 2020: saindo armadilhas do hype por trás, reconhecemos os efeitos transformadores da alfabetização de dados, estratégias de digitalização e avanços tecnológicos. Análise preditiva, aprendizado de máquina e aplicativos baseados em IA ainda lideram a inovação em vários setores, muito além do setor imobiliário. do mais aplicativos chatos de ML para o mais interessante PNL e OCR esforços de automação, os líderes do setor aprenderam a aproveitar essas ferramentas poderosas a seu favor.

Hoje, conversamos com 3 casos de uso imobiliário. Eles pretendem ilustrar como as pilhas de software modernas e as interfaces intuitivas interagem com o aprendizado de máquina e a engenharia de dados para criar produtos e serviços exclusivos.

ciência do setor imobiliário: seus dados o conhecem melhor, deixe-o encontrar a casa perfeita.

Processos de compra de casa

O mercado imobiliário atual apresenta um desafio interessante de aprendizado de máquina: existe uma fórmula para combinar os compradores de imóveis certos com as propriedades certas pelos preços certos? Buscar construir serviços precisos de correspondência e descoberta de casa é o que mantém os pesquisadores e profissionais do setor em alerta. Com enormes volumes de dados disponíveis para eles e inspirados pela alta precisão dos sistemas de recomendação on-line (Netflix, alguém?), Os mecanismos de correspondência doméstica estão em constante desenvolvimento, mesmo no setor imobiliário não tão tecnicamente inclinado. 

Pomar é uma corretora que utiliza ferramentas tecnológicas modernas para melhorar os serviços de descoberta de residências. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, eles respondem à pergunta mais urgente que os compradores de imóveis fazem: “Como é a casa dos meus sonhos?”. Além disso, os algoritmos podem ajudá-los a responder a uma pergunta seguinte: “Quais concessões eu (não) estou disposto a fazer?”. 

O cofundador e diretor de produtos e marketing, Phil DeGisi esclarece:

"O Home Match é o primeiro algoritmo de pesquisa inicial que permite que as pessoas escolham os recursos que mais importam para elas. Fazemos uma série de perguntas aos compradores sobre o que eles valorizam e consideram “obrigatório” e “bom ter” em uma casa – como uma ilha de cozinha, piscina no quintal e tempo de deslocamento em segundos. Orchard atribui uma pontuação de correspondência pessoal a cada casa na área de pesquisa. "

Assim, os compradores são confrontados com oportunidades legítimas de compra de casa e todo o processo torna-se mais fácil para todas as partes envolvidas. 

Os usuários de sistemas de correspondência de casas podem desfrutar de uma experiência caracterizada por maior personalização e usabilidade. Os resultados da pesquisa são classificados de acordo com seus perfis e as interfaces interativas e fáceis de usar substituem os antigos catálogos de imóveis.

A Orchard também desenvolveu outra inovação no setor, o Photo Switch, que utiliza esses resultados de pesquisa personalizados e os exibe de uma forma visualmente mais útil e personalizada. Para isso, a Orchard criou um modelo de aprendizado de máquina para escanear fotos de todas as casas no mercado e determinar quais cômodos estão em cada foto. Esse recurso é o primeiro do gênero e permite que os usuários comparem facilmente seus "itens essenciais" de uma só vez. Seja a cozinha de um chef, um quintal cercado ou uma sala de estar aconchegante, os compradores de imóveis agora podem visualizar cada cômodo lado a lado em um único navegador, com o clique de um único botão.

Essa funcionalidade só é possível devido à interação perfeita de ferramentas tecnológicas modernas. Plataformas da Web, SDKs de realidade virtual, algoritmos de processamento de imagem e estruturas de aprendizado de máquina contribuem para criar uma experiência imobiliária única.

Avaliação de imóveis comerciais

Outra etapa crucial no setor imobiliário comercial é a avaliação da propriedade. Os Modelos de Avaliação Automatizada são tão antigos quanto a própria indústria, dado a tarefa de avaliar propriedades e estabelecer esquemas de precificação. Tradicionalmente, esses modelos eram baseados principalmente em dados históricos de vendas. No entanto, os modelos que dependem apenas do comportamento passado estão perdendo muitas outras fontes de dados.

Análise preditiva e coleta de dados moderna infra-estrutura são construídos para integrar fontes de dados externas e treinar algoritmos com base em tipos de dados heterogêneos. Em vez de usar um único tipo de dados que oferece uma perspectiva limitada sobre uma propriedade, as arquiteturas de dados unificadas oferecem uma visão de 360 ​​graus e integram fontes de dados externas: demanda de mercado, dados macroeconômicos, valores de aluguel, mercados de capitais, empregos, tráfego etc. não há limites rígidos para os dados que podem ser usados ​​por um modelo de avaliação de propriedade, a análise preditiva é uma ferramenta poderosa disponível para agências imobiliárias. 

Capital Inteligente oferece uma solução tão moderna para avaliação de propriedades. Eles usam análises preditivas para a avaliação de propriedades imobiliárias e prometem entregar um relatório completo em um dia útil. O CEO deles, Laura Krashakova, oferece alguns insights sobre como eles conseguem isso.

"A tecnologia permite o processamento de dados e avaliação de propriedades em tempo real e dá aos indivíduos acesso a dados anteriormente disponíveis apenas para corretores locais. Insights locais, como a popularidade do local, comodidades na área, qualidade do transporte público, proximidade das principais rodovias e tráfego de pedestres estão agora prontamente disponíveis e são pontuados para facilitar a comparação."

Existem dois aspectos que tornam esse serviço possível em primeiro lugar: o facilidade de acesso e a possibilidade de entregar insights em tempo real. As plataformas móveis e da Web facilitam o acesso, o upload e a visualização dos dados dos clientes, independentemente de sua localização. Tudo o que é necessário é uma conexão com a internet. Ao mesmo tempo, as estruturas de análise preditiva processam dados em tempo real, na velocidade de milissegundos. Assim que novos eventos de dados ocorrem, eles são coletados e incluídos no relatório de análise mais recente. Não há necessidade de esperar por cálculos intensivos e demorados, já que toda essa computação agora pode acontecer quase instantaneamente, na nuvem.

Mais uma vez, a interação de tecnologias modernas torna possível oferecer uma experiência perfeita com base em insights em tempo real. Ao mesmo tempo, a variedade de fontes de dados externas torna-se uma garantia de maior precisão de avaliação. Isso economiza tempo, dinheiro e dores de cabeça para todas as partes envolvidas.

Processos de solicitação de empréstimo simplificados

Outro processo imobiliário comercial que apresenta um desafio interessante é o pedido de empréstimo. Um desafio não apenas para os confusos compradores de imóveis, mas também para os modelos de aprendizado de máquina. Os modelos de aprovação de crédito precisam de acesso a todos os tipos de dados, desde informações pessoais até histórico de crédito, transações históricas e histórico de empregos. Identificar e integrar manualmente todas essas fontes de dados pode se transformar rapidamente em uma tarefa tediosa, demorada e irritante. Além disso, o processamento manual apresenta um alto risco de entradas incorretas em todo o aplicativo. Esses aspectos tornaram o processo manual de solicitação de crédito um gargalo para as transações imobiliárias.

Se ao menos existisse alguma solução automatizada para tirar um pouco da dor…

caminho mais curto é uma empresa focada em agilizar o processo de solicitação de empréstimo. Sua interface móvel intuitiva orienta os compradores através dos pedidos de empréstimo em minutos. Todo o processo leva apenas 15 minutos e promete poupar muitas dores de cabeça aos compradores de casas. A maneira como fazem isso é incrivelmente simples: seu serviço se conecta a uma variedade de fontes de dados pessoais (como informações bancárias, salariais e fiscais), usa processamento de linguagem natural (PNL) para ler e coletar informações, integra e analisa todos os dados em tempo real. Assim, processos tediosos e demorados são contornados e os compradores de casas podem desfrutar de processos simplificados de solicitação de empréstimo.

Como isso é possível, você está se perguntando? 

O seu serviço só é possível integrando um experiência móvel em primeiro lugar, capacidades de processamento inteligente, bem como design de usuário de última geração. Seu guia de empréstimo é fornecido por meio de uma interface de bate-papo, que oferece aos usuários uma maneira fácil de encontrar respostas para suas perguntas. Os algoritmos de PNL estão apoiando essas interações e ajudam a criar uma experiência personalizada.

Ao mesmo tempo, algoritmos de avaliação automatizados acontecem em segundo plano, assim como o comprador está preenchendo formulários. Isso mostra como a automação é a chave para o sucesso de seu serviço. E a interação perfeita de ferramentas tecnológicas é o que torna essa automação possível em primeiro lugar.

Qual é o próximo?

Uma poderosa combinação de tendências tecnológicas está na vanguarda da inovação imobiliária: maior disponibilidade de dados, avanços nos recursos de processamento de dados e a onipresença de algoritmos de aprendizado de máquina. Todos eles permitem lidar com as aplicações mais desafiadoras, de forma inteligente, automatizada e sem erros. 

Além disso, os recursos de computação em nuvem e as modernas arquiteturas de armazenamento possibilitam extrair insights de dados em tempo real, criar modelos preditivos complexos e integrar uma variedade de fontes de dados. Tudo isso permite prever o futuro, inovar e manter uma vantagem competitiva.

Fontes da imagem: Canva