Ian Wong, Co-fondator și CTO al Opendoor – Seria de interviuri

Puteți rezuma conceptul din spatele Opendoor și cum se deosebește de concurenți precum Zillow?

Opendoor oferă oamenilor o modalitate simplă și convenabilă de a cumpăra, vinde și schimba case. Suntem în proces de transformare a unui model imobiliar fragmentat și inflexibil într-o experiență digitală și la cerere. Ca pionier al “ibuyer-ului”, Opendoor a servit peste 70.000 de clienți până în prezent și s-a extins în 21 de piețe din SUA.

Opendoor este capabil să ofere valori de piață corecte și rapide pentru case utilizând un model de evaluare proprietar care folosește date primare și terțe, împreună cu utilizarea inteligenței artificiale, a învățării automate și a revizuirii umane. Cu doar câteva atingeri în aplicația Opendoor, vânzătorii pot primi o ofertă de la Opendoor în termen de 24 de ore. Vânzarea către Opendoor oferă mai multă alegere și certitudine, deoarece proprietarii de case pot alege data plecării și pot evita stresul și agitația prezentărilor și reparațiilor de case.

În plus, am început să rezolvăm alte puncte dureroase în tranzacția cu case cu lansarea unui nou produs care reimaginează procesul de cumpărare a unei case, lansarea unei afaceri de împrumuturi ipotecare și achiziționarea unei companii de titlu și escrow. Scopul nostru este de a face ca mutarea să fie fără efort, la cerere și fără stres.

Ce v-a atras la Opendoor?

Aveam șansa de a reimagina tranzacția imobiliară, redefinind astfel relațiile oamenilor cu cea mai mare avere a lor. În loc de o obligație, ce se întâmplă dacă proprietarii de case pot accesa lichiditatea oferită de casele lor în același mod în care puteți și dumneavoastră să retrageți bani din contul dumneavoastră? Ce se întâmplă dacă cumpărătorii și vânzătorii pot sări peste luni de stres și incertitudine și să devină mai încrezători în a merge mai departe cu următorul capitol al vieții lor? Viziunea de a permite o mai mare mobilitate geografică și libertate financiară este foarte interesantă, și se simte că abia începem această călătorie.

Opendoor analizează o colecție mare de tranzacții istorice de piață. Ce tip de puncte de date sunteți adunând?

Datele exacte de imobiliare cu nivelul de granularitate de care avem nevoie nu sunt ușor de găsit. Utilizăm o combinație de seturi de date mari și proprietare și terțe pentru a înțelege tranzacțiile istorice de piață, inclusiv detalii de listare și case. Acest lucru înseamnă că ne uităm la puncte de date comune dintr-o listare, cum ar fi data și prețul de vânzare, când casa a fost listată, precum și puncte de date despre case individuale, cum ar fi numărul de dormitoare și băi, atributele bucătăriei sau suprafața în picioare. Pe lângă aceasta, incorporăm caracteristici care denotă calitatea sau unicitatea unei case, permițându-ne să selectăm mai bine comparațiile și, în cele din urmă, să prețuim casa cât mai exact posibil. De asemenea, luăm în considerare date similare de la case care sunt în prezent pe piață. În cele din urmă, aceste puncte de date ne ajută să prevedem valoarea de piață corectă a unei case și cantitatea de timp probabilă necesară pentru a revinde casa.

Opendoor analizează, de asemenea, case care sunt retrase de pe piață fără a se efectua o tranzacție, cum se utilizează aceste date în mod diferit în comparație cu casele care au fost vândute?

Ne uităm la date similare pentru case active și case care sunt retrase de pe piață fără a se efectua o tranzacție — case pe care le numim “delistări”. Setul nostru de date examinează o varietate de detalii de nivel casă și listă, inclusiv metri pătrați și prețul de listare, pentru fiecare tranzacție. Examinăm aceste informații pentru delistări, dar nu putem observa variabila noastră țintă a zilelor pe piață. De asemenea, ne uităm la piața în ansamblu pentru a înțelege oferta și cererea. Prin incorporarea listărilor netranzactionate, putem avea o imagine mai cuprinzătoare a pieței.

Opendoor utilizează Ensembling ca factor în prețuirea caselor. Puteți explica ce este ensembling și cum îl utilizează Opendoor?

Când un cumpărător dorește să cumpere o casă sau un vânzător decide să listeze casa sa pe piață, modul în care ei determină valoarea casei va depinde de motivul pentru care cumpără sau vând. Și acest lucru poate fi foarte diferit în funcție de tipul de cumpărător și vânzător. Incorporăm acest lucru în modelul nostru pentru a înțelege cum cumpărătorii și vânzătorii percep piața, și aici intervine ensembling. Ensembling ne permite să utilizăm diferite modele de prețuire împreună pentru a calcula o medie ponderată a valorilor caselor. Unele modele pot pondera anumite variabile diferit decât altele. Am descoperit că ensembling rezultă, în general, în prețuri mai exacte decât orice model individual.

Opendoor importă date mari de la diverse surse, ceea ce poate fi o provocare din cauza modului în care datele au fost etichetate sau formate inițial. Opendoor utilizează Markov Random Field pentru a ajuta la această problemă. Puteți explica ce este acest lucru?

Provocarea provine din mutațiile din datele text, de la abrevieri și ortografii greșite până la ordonarea inconstantă a cuvintelor și scrierea numerică. Datele de calitate slabă afectează modelele noastre de evaluare a caselor, ceea ce ne-a determinat să implementăm o abordare matematică pentru a standardiza textul și a îmbunătăți calitatea etichetelor. Markov Random Field ne permite să evaluăm toate etichetele în mod comun și să interpretăm mai exact caracteristici cum ar fi subdiviziunile. Scorul fiecărei etichetări provine din două componente diferite: 1) cât de bine etichetele finale se raportează la textul original și 2) cât de continuu spațial sunt etichetele printre vecini. Cu matematica lanțurilor Markov, facem datele mai mult decât suma părților lor.

Utilizați o tehnică numită analiză de supraviețuire pentru a modela timpul mediu de ținere a unei case listate pentru vânzare. Ce este analiza de supraviețuire și se aplică în cazul Opendoor?

În esență, avem nevoie să înțelegem lichiditatea pe baza fiecărei case și să putem actualiza perspectiva noastră asupra profilului de lichiditate al unei case pe măsură ce obținem mai multe informații. Analiza de supraviețuire este o metodă statistică care analizează cantitatea de timp anticipată până la producerea unuia sau mai multor evenimente. În cazul nostru, utilizăm analiza de supraviețuire pentru a înțelege și a prevedea cât timp va dura până va fi vândută o casă. Utilizând această metodă, îmbunătățim dramatic capacitatea noastră de a răspunde la condițiile de piață în schimbare și de a prevedea mai exact economia noastră unitară. Acest lucru ne ajută să determinăm un prag de risc pentru fiecare casă și să facem investiții mai inteligente, ceea ce este vital pentru afacerea noastră.

Există adesea factori care afectează valoarea unei case, care sunt foarte dependenți de locație, cum ar fi zgomotul de pe drum. Cum utilizați învățarea automată pentru a programa modelul dvs. de evaluare pentru un astfel de problemă?

Modelul de evaluare Opendoor (OVM) combină inteligența mașinilor cu expertiza umană pentru a oferi oferte exacte și competitive, luând în considerare factori mai puțin evidenți, cum ar fi zgomotul de pe drum. Pentru a face acest lucru, ne bazăm pe operatorii noștri umani pentru a identifica variabilele și pe mașinile noastre pentru a prevedea cât de mult contează acestea în algoritmul de prețuire. OpenStreetMap (OSM) este un set de date disponibil gratuit pentru geometriile drumurilor și ne ajută să identificăm casele adiacente drumurilor. De asemenea, căutăm ajustări umane anterioare asupra caselor pentru a calcula valoarea medie de ajustare. Suntem capabili să rafinăm aceste valori cu scala și pe măsură ce colectăm mai multe date de ajustare umană pentru piețe, setul de date crește și îmbunătățește performanța OVM. Mai important, îmbogățim datele terțe disponibile cu datele noastre proprii. Ca rezultat, semnalele dependente de locație se îmbunătățesc dramatic în timp.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți despre Opendoor?

Ce face ca lucrul la Opendoor să fie deosebit de special pentru mine este faptul că utilizăm tehnologia, știința datelor și excelența operațională pentru a ajuta la rezolvarea unor puncte dureroase reale pentru milioane de consumatori. Acest mariaj între lumea online și offline a fost făcut pentru prima dată și vine cu multe provocări noi și interesante.

Pentru a afla mai multe, vizitați Opendoor