A Ciência do Setor Imobiliário: Correspondência e Compra

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

Em 2017, um Relatório de Ações de Campo da Ciência artigo aborda o impacto da IA, aprendizado de máquina e análise preditiva no setor imobiliário:

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

Avançando para 2020: deixando armadilhas de hype para trás, reconhecemos os efeitos transformadores da alfabetização em 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 mais aplicações de ML entediantes às mais interessantes automações de NLP e OCR, os líderes da indústria aprenderam a aproveitar essas poderosas ferramentas em seu favor.

Hoje, nos concentramos em 3 casos de uso imobiliário. Eles visam 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 setor imobiliário: Seus dados conhecem você melhor, deixe que eles encontrem a casa perfeita para você.

Processos de compra de casa

O mercado imobiliário atual apresenta um desafio interessante para o aprendizado de máquina: existe uma fórmula para combinar os compradores de casa certos com as propriedades certas aos preços certos? Buscar construir serviços de correspondência e descoberta de casa precisos é o que mantém os 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 (NFLX ), alguém?), os motores de correspondência de casa estão em constante desenvolvimento, mesmo no setor imobiliário não muito inclinado à 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 respondem à pergunta mais premente que os compradores de casa fazem: “Como é a casa dos meus sonhos?”. Além disso, os algoritmos podem ajudá-los a responder a uma pergunta subsequente: “Quais são os compromissos que 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 às pessoas escolher as características que mais lhes importam. Nós perguntamos aos compradores uma série de perguntas sobre o que eles valorizam e consideram “necessidades” e “seria bom ter” em uma casa – como uma ilha na cozinha, piscina no quintal e tempo de comunicação dentro de segundos. Orchard atribui uma pontuação de correspondência pessoal a cada casa na área de busca. ”

Dessa forma, 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 aumento da personalização e usabilidade. Os resultados da busca são classificados de acordo com seus perfis e interfaces interativas fáceis de usar substituem os catálogos de imóveis antigos.

“Orchard também desenvolveu outra inovação, Photo Switch, que toma 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 seus “necessidades” 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 um clique de um botão.”

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

Avaliações de propriedades imobiliárias comerciais

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

Análise preditiva e infraestruturas modernas de coleta de dados 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 de 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. A CEO, Laura Krashakova, oferece algumas informações sobre como eles alcançam 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. Insights locais, como a popularidade do local, comodidades na área, qualidade do transporte público, proximidade com rodovias principais e tráfego a pé, agora estão facilmente disponíveis e são pontuados 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 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, estruturas 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, desde que todo esse processamento possa ocorrer quase instantaneamente, na nuvem.

Mais uma vez, a interação de tecnologias modernas torna possível oferecer uma experiência sem interrupções baseada em insights em tempo real. Ao mesmo tempo, a variedade de fontes de dados externas 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 solicitação de empréstimo agilizados

Outro processo imobiliário comercial que apresenta um desafio interessante é a solicitação de empréstimo. Um desafio não apenas para os compradores de casa confusos, mas também para os modelos de aprendizado de máquina. Os modelos de aprovação de crédito precisam ter acesso a todos os tipos de dados, desde informações pessoais, 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 manual de solicitação de empréstimo em um gargalo para as transações imobiliárias.

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

Beeline é uma empresa focada em agilizar o processo de solicitação de empréstimo. Sua interface móvel intuitiva guia os compradores por meio das solicitações de empréstimo em minutos. Todo o processo leva apenas 15 minutos e afirma economizar muitas dores de cabeça para os compradores de casa. A forma 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. Dessa forma, processos tediosos e demorados são ultrapassados e os compradores de casa podem desfrutar de processos de solicitação de empréstimo agilizados.

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 ponta. Seu guia de empréstimo é entregue por meio de uma interface de chat, que dá aos usuários uma forma 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 ocorrem em segundo plano, assim que o comprador está preenchendo os 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 lidar com 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.

fontes de imagem: Canva