A Ciência do Imóvel: Combinação e Compra

Seus dados conhecem você melhor, deixe que eles encontrem a casa dos seus sonhos. A indústria imobiliária está sentada em toneladas de dados que não são utilizados todos os anos. Neste artigo, discutimos como tecnologias avançadas estão ajudando investidores imobiliários, corretores e empresas a utilizar a grande quantidade de informações dentro da indústria para ajudar as pessoas a encontrar a casa dos seus sonhos.

Em 2017, um Field Actions Science Reports artigo aborda o impacto da IA, aprendizado de máquina e análise preditiva no setor imobiliário:

“A prática de Análise Urbana com IA está decolando dentro da indústria imobiliária. A ciência de dados e a lógica algorítmica estão próximas do centro das novas práticas de desenvolvimento urbano. Quão próximas? é a pergunta — especialistas preveem que a digitalização irá muito além dos sistemas de gerenciamento de edifícios inteligentes. Novas ferramentas analíticas com capacidades preditivas afetarão dramaticamente o futuro do desenvolvimento urbano, redefinindo a indústria imobiliária no processo.”

Avançando para 2020: deixando armadilhas de hype para trás, reconhecemos os efeitos transformadores da alfabetização de dados, estratégias de digitalização e avanços tecnológicos. Análise preditiva, aprendizado de máquina e aplicações com IA ainda lideram a inovação em uma variedade de indústrias, muito além do setor imobiliário. Desde as aplicações de ML mais entediantes até as mais interessantes esforços de automação de NLP e OCR, líderes da indústria aprenderam a aproveitar essas ferramentas poderosas em seu favor.

Hoje, nos conectamos com 3 casos de uso imobiliários. Eles são destinados a ilustrar como pilhas de software modernas e interfaces intuitivas interagem com Aprendizado de Máquina e engenharia de dados para criar produtos e serviços únicos.

ciência do imóvel: Seus dados conhecem você melhor, deixe que eles encontrem a casa perfeita para você.

Processos de compra de casa

O mercado imobiliário de hoje apresenta um desafio interessante de aprendizado de máquina: há uma fórmula para combinar os compradores de casa certos com as propriedades certas pelo preço certo? Buscar construir serviços de correspondência e descoberta de casa precisos é o que mantém pesquisadores e profissionais da indústria em alerta. Com grandes volumes de dados disponíveis para eles e inspirados pela alta precisão dos sistemas de recomendação online (Netflix, alguém?), motores de correspondência de casa estão vendo desenvolvimento constante, mesmo no setor imobiliário não tão inclinado para a tecnologia.

Orchard é um corretor que aproveita ferramentas de tecnologia moderna para melhorar os serviços de descoberta de casa. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, eles encontram uma resposta para a pergunta mais premente que os compradores de casa fazem: “Como é a casa dos meus sonhos?”. Além disso, algoritmos podem ajudá-los a responder a uma pergunta subsequente: “Quais compromissos estou (não) disposto a fazer?”

Co-fundador e Diretor de Produto e Marketing, Phil DeGisi esclarece:

“Home Match é o primeiro algoritmo de busca de casa que permite que as pessoas escolham as características que mais importam para elas. Nós perguntamos aos compradores uma série de perguntas sobre o que eles valorizam e consideram “must-haves” e “nice to haves” em uma casa – como uma ilha na cozinha, piscina no quintal e tempo de comunicação em segundos. Orchard atribui uma pontuação de correspondência pessoal a cada casa na área de busca.”

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

Os usuários dos sistemas de correspondência de casa desfrutam de uma experiência caracterizada por personalização aumentada e usabilidade. Os resultados da busca são classificados de acordo com seus perfis e interfaces interativas fáceis de usar substituem os antigos catálogos imobiliários.

“Orchard também desenvolveu outra inovação, Photo Switch, que pega esses resultados de busca personalizados e os exibe de uma forma mais visualmente útil e personalizada. Para fazer isso, Orchard criou um modelo de aprendizado de máquina para digitalizar fotos de cada casa no mercado e determinar quais quartos estão em cada foto. Essa funcionalidade é a primeira do tipo e permite que os usuários comparem facilmente seus “must-haves” todos de uma vez. Seja uma cozinha de chef, um quintal cercado ou uma sala de estar aconchegante, os compradores de casa agora podem visualizar cada quarto lado a lado em um navegador, com o clique de um único botão.”

Tal funcionalidade só é possível devido à interação perfeita de ferramentas de tecnologia moderna. Plataformas da web, SDKs de realidade virtual, algoritmos de processamento de imagem, bem como frameworks de aprendizado de máquina, todos contribuem para criar uma experiência imobiliária única.

Avaliações de imóveis comerciais

Outro passo crucial no setor imobiliário comercial é a avaliação de propriedades. Modelos de Avaliação Automatizados são tão antigos quanto a indústria, dado o desafio de avaliar propriedades e estabelecer esquemas de preços. Tradicionalmente, esses modelos eram baseados principalmente em dados de vendas históricas. No entanto, modelos que confiam apenas no comportamento passado perdem muitas outras fontes de dados.

Análise preditiva e infraestruturas de coleta de dados modernas são construídas para integrar fontes de dados externas e treinar algoritmos com base em tipos de dados heterogêneos. Em vez de usar um único tipo de dado que oferece uma perspectiva limitada sobre uma propriedade, arquiteturas de dados unificadas oferecem uma visão de 360 graus e integram fontes de dados externas: demanda do mercado, dados macroeconômicos, valores de aluguel, mercados de capital, empregos, tráfego, etc. Como 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 as agências imobiliárias.

Smart Capital oferece uma solução moderna para a avaliação de propriedades. Eles usam análise preditiva para a avaliação de propriedades imobiliárias e prometem entregar um relatório completo em um dia útil. Sua CEO, Laura Krashakova, oferece algumas informações sobre como eles conseguem isso.

“A tecnologia permite o processamento de dados e a avaliação de propriedades em tempo real e dá às pessoas acesso a dados anteriormente disponíveis apenas para corretores locais. Informações locais, como a popularidade do local, amenidades na área, qualidade do transporte público, proximidade com rodovias principais e tráfego a pé, agora estão disponíveis e são pontuadas para facilitar a comparação.”

Há dois aspectos que tornam esse serviço possível: a facilidade de acesso e a possibilidade de fornecer insights em tempo real. Plataformas móveis e da web tornam fácil para os clientes acessar, enviar e visualizar seus dados, independentemente de sua localização. Tudo o que é necessário é uma conexão com a internet. Ao mesmo tempo, frameworks de análise preditiva processam dados em tempo real, à velocidade de milissegundos. Uma vez que novos eventos de dados ocorrem, eles são coletados e incluídos no relatório de análise mais recente. Não há necessidade de esperar por computações intensivas e demoradas, pois tudo isso pode acontecer quase instantaneamente, na nuvem.

Mais uma vez, a interação de tecnologias modernas torna possível oferecer uma experiência baseada em insights em tempo real. Ao mesmo tempo, a variedade de fontes de dados externos se torna uma garantia para a precisão aumentada da avaliação. Isso economiza tempo, dinheiro e dores de cabeça para todas as partes envolvidas.

Processos de aplicação de empréstimo simplificados

Outro processo imobiliário comercial que apresenta um desafio interessante é a aplicação de empréstimo. Um desafio não apenas para os compradores de casa confusos, mas também para os modelos de aprendizado de máquina. Modelos de aprovação de crédito precisam ter acesso a todos os tipos de dados, desde informações pessoais até histórico de crédito, transações históricas e histórico de emprego. Identificar e integrar manualmente todas essas fontes de dados pode se tornar rapidamente uma tarefa tediosa, demorada e irritante. Além disso, o processamento manual vem com um alto risco de entradas errôneas ao longo da aplicação. Esses aspectos transformaram o processo de aplicação de empréstimo manual em um gargalo para as transações imobiliárias.

Se apenas alguma solução automatizada existisse para tirar parte da dor…

Beeline é uma empresa focada em simplificar o processo de aplicação de empréstimo. Sua interface móvel intuitiva guia os compradores através das aplicações de empréstimo em minutos. Todo o processo leva apenas 15 minutos e afirma economizar muitas dores de cabeça para os compradores de casa. A maneira como eles fazem isso é incrivelmente simples: seu serviço se conecta a uma variedade de fontes de dados pessoais (como banco, informações de pagamento e impostos), usa processamento de linguagem natural (NLP) 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 casa podem desfrutar de processos de aplicação de empréstimo simplificados.

Como é que isso é possível, você está se perguntando?

Seu serviço só é possível integrando uma experiência móvel, capacidades de processamento inteligente, bem como design de usuário de última geração. Seu guia de empréstimo é entregue por meio de uma interface de chat, que dá aos usuários uma maneira fácil de encontrar respostas para suas perguntas. Algoritmos de NLP apoiam essas interações e ajudam a criar uma experiência personalizada.

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

O que vem a seguir?

Uma poderosa mistura de tendências de tecnologia está à frente da inovação imobiliária: aumento da disponibilidade de dados, avanços nas capacidades de processamento de dados e a ubiquidade de algoritmos de aprendizado de máquina. Todos tornam possível enfrentar as aplicações mais desafiadoras de forma inteligente, automatizada e sem erros.

Além disso, capacidades de computação em nuvem e arquiteturas de armazenamento modernas tornam possível extrair insights de dados em tempo real, construir modelos preditivos complexos e integrar uma variedade de fontes de dados. Tudo isso torna possível prever o futuro, inovar e manter uma vantagem competitiva.