Știința imobiliarelor: potrivire și cumpărare

Datele dvs. vă cunosc cel mai bine, lăsați-le să vă găsească casa visurilor. Industria imobiliară se bazează pe tone de date care rămân nefolosite în fiecare an. În acest articol, vom discuta cum tehnologiile avansate ajută investitorii, brokerii și companiile imobiliare să utilizeze cantitatea uriașă de informații din industrie pentru a ajuta oamenii să-și găsească casele visurilor.

În 2017, un Raport științific al acțiunilor pe teren articol abordează impactul inteligenței artificiale, al învățării automate și al analizei predictivă asupra sectorului imobiliar:

“Practica analizei urbane bazate pe inteligență artificială este în plină expansiune în industria imobiliară. Știința datelor și logica algoritmică sunt la îndemâna noilor practici de dezvoltare urbană. Cât de aproape? este întrebarea — experții prezic că digitalizarea va merge mult dincolo de sistemele inteligente de gestionare a clădirilor. Noi unelte analitice cu capacități predictivă vor afecta dramatic viitorul dezvoltării urbane, remodelând în același timp industria imobiliară.”

Săritor la 2020: lăsând capcanele de hype în urmă, recunoaștem efectele transformatoare ale alfabetizării datelor, strategiilor de digitalizare și progreselor tehnologice. Analiza predictivă, învățarea automată și aplicațiile bazate pe inteligență artificială sunt în continuare lideri inovatori într-o varietate de industrii, mult dincolo de sectorul imobiliar. De la cele mai plictisitoare aplicații de învățare automată la cele mai interesante eforturi de automatizare NLP și OCR, liderii industriei au învățat să exploateze aceste unelte puternice în avantajul lor. Astăzi ne întâlnim cu 3 cazuri de utilizare imobiliară. Ele sunt menite să ilustreze modul în care stivele de software moderne și interfețele intuitive interacționează cu învățarea automată și ingineria datelor pentru a crea produse și servicii unice.

știința imobiliarelor: Datele dvs. vă cunosc cel mai bine, lăsați-le să vă găsească casa perfectă.

Procesele de cumpărare a unei case

Piața imobiliară de astăzi pune o provocare interesantă pentru învățarea automată: există o formulă pentru a potrivi cumpărătorii de case potriviți cu proprietățile potrivite la prețuri potrivite? Căutarea de a construi servicii de potrivire și descoperire precise este ceea ce îi ține pe cercetători și profesioniștii din industrie pe punctul de a găsi soluții. Cu volume uriașe de date disponibile pentru ei și inspirați de acuratețea sistemelor de recomandare online (Netflix, de exemplu?), motoarele de potrivire a caselor văd o dezvoltare constantă, chiar și în sectorul imobiliar nu prea tehnic.

Orchard este un broker care folosește unelte tehnice moderne pentru a îmbunătăți serviciile de descoperire a caselor. Prin utilizarea algoritmilor de învățare automată, ei găsesc un răspuns la cea mai presantă întrebare pe care o au cumpărătorii de case: “Cum arată casa mea visurilor?”. În plus, algoritmii pot ajuta la răspunsul la o întrebare suplimentară: “Care sunt compromisurile pe care sunt (nu) dispus să le fac?”.

Co-fondatorul și directorul de produs și marketing, Phil DeGisi, clarifică:

“Home Match este primul algoritm de căutare a casei care permite oamenilor să aleagă caracteristicile care le sunt cel mai importante. Le cerem cumpărătorilor o serie de întrebări despre ceea ce valorizează și consideră “must-have” și “nice to have” într-o casă – cum ar fi o insulă de bucătărie, o piscină în curte și timp de deplasare în secunde. Orchard atribuie un scor de potrivire personalizat pentru fiecare casă din zona de căutare. ”

Astfel, cumpărătorii sunt potriviți cu oportunități reale de cumpărare a caselor și întregul proces devine mai ușor pentru toate părțile implicate.

Utilizatorii sistemelor de potrivire a caselor se pot bucura de o experiență caracterizată prin personalizare crescută și uzabilitate. Rezultatele căutării sunt clasificate în funcție de profilul lor și interfețele interactive ușor de utilizat înlocuiesc vechile cataloage imobiliare.

“Orchard a dezvoltat și o altă inovație, Photo Switch, care ia aceste rezultate de căutare personalizate și le afișează într-un mod mai util și personalizat. Pentru a face acest lucru, Orchard a creat un model de învățare automată pentru a scana fotografii ale fiecărei case de pe piață și a determina care camere sunt în fiecare fotografie. Această funcție este una de primă clasă și permite utilizatorilor să compare ușor “must-have”-urile lor, toate deodată. Indiferent dacă este vorba de o bucătărie de chef, o curte împrejmuită sau o cameră de zi confortabilă, cumpărătorii de case pot acum vizualiza fiecare cameră, una lângă alta, într-un singur browser, cu un singur clic de buton.”

O astfel de funcționalitate este posibilă doar datorită interacțiunii fluente a uneltelor tehnice moderne. Platformele web, SDK-urile de realitate virtuală, algoritmii de procesare a imaginilor, precum și cadrele de învățare automată contribuie la crearea unei experiențe imobiliare unice.

Evaluarea proprietăților imobiliare comerciale

Un alt pas crucial în imobiliarele comerciale este evaluarea proprietăților. Modelele de evaluare automate sunt la fel de vechi ca și industria însăși, având sarcina de a evalua proprietățile și de a stabili scheme de prețuri. În mod tradițional, aceste modele erau bazate în principal pe datele istorice de vânzări. Cu toate acestea, modelele care se bazează doar pe comportamentul trecut lipsesc multe alte surse de date.

Analiza predictivă și infrastructura modernă de colectare a datelor sunt create pentru a integra surse de date externe și a antrena algoritmi pe baza unor tipuri de date eterogene. În loc de a utiliza un singur tip de date care oferă o perspectivă limitată asupra unei proprietăți, arhitecturile de date unificate oferă o vedere de 360 de grade și integrează surse de date externe: cererea de pe piață, date macroeconomice, valori de închiriere, piețe de capital, locuri de muncă, trafic etc. Deoarece nu există limite stricte pentru datele care pot fi utilizate de un model de evaluare a proprietății, analiza predictivă este un instrument puternic disponibil pentru agențiile imobiliare.

Smart Capital oferă o astfel de soluție modernă pentru evaluarea proprietăților. Ei utilizează analiza predictivă pentru evaluarea proprietăților imobiliare și promit să livreze un raport complet într-o singură zi de lucru. Directorul general, Laura Krashakova, oferă câteva informații despre modul în care reușesc acest lucru.

“Tehnologia permite prelucrarea datelor și evaluarea proprietăților în timp real și oferă indivizilor acces la date care erau disponibile anterior doar pentru brokerii locali. Informații locale, cum ar fi popularitatea locației, facilitățile din zonă, calitatea transportului public, proximitatea față de autostrăzi importante și traficul pietonal, sunt acum disponibile și sunt evaluate pentru a facilita compararea.”

Există două aspecte care fac posibilă o astfel de serviciu: ușurința de acces și posibilitatea de a oferi informații în timp real. Platformele mobile și web fac ca clienții să poată accesa, încărca și vizualiza datele lor, indiferent de locație. Tot ce este necesar este o conexiune la internet. În același timp, cadrele de analiză predictivă procesează datele în timp real, la viteza milisecundelor. Odată ce apar evenimente noi de date, acestea sunt colectate și incluse în raportul de analiză cel mai recent. Nu este nevoie să așteptați computații intensive și timp-consuming, deoarece toată această computație poate avea loc aproape instantaneu, în cloud. Din nou, interacțiunea fluentă a uneltelor tehnice face posibilă oferirea unei experiențe bazate pe informații în timp real. În același timp, varietatea surselor de date externe devine o garanție pentru creșterea acurateței evaluării. Acest lucru economisește timp, bani și dureri de cap pentru toate părțile implicate.

Procese de solicitare a împrumuturilor simplificate

Un alt proces imobiliar comercial care prezintă o provocare interesantă este solicitarea de împrumut. O provocare nu numai pentru cumpărătorii de case confuzi, ci și pentru modelele de învățare automată. Modelele de aprobare a creditului necesită acces la toate tipurile de date, de la informații personale la istoricul creditului, tranzacții istorice și istoricul locurilor de muncă. Identificarea și integrarea manuală a tuturor acestor surse de date poate deveni rapid o sarcină plictisitoare, consumatoare de timp și enervantă. Mai mult, prelucrarea manuală vine cu un risc ridicat de intrări eronate pe parcursul aplicației. Aceste aspecte au transformat procesul manual de solicitare a împrumutului într-un blocaj pentru tranzacțiile imobiliare.

Dacă ar exista o soluție automată care să ia o parte din durere…

Beeline este o companie care se concentrează pe simplificarea procesului de solicitare a împrumutului. Interfața lor mobilă intuitivă îi conduce pe cumpărători prin aplicațiile de împrumut în câteva minute. Întregul proces durează doar 15 minute și pretinde că salvează cumpărătorilor de case o mulțime de dureri de cap. Modul în care fac acest lucru este incredibil de simplu: serviciul lor se conectează la o varietate de surse de date personale (cum ar fi banca, informații de plată și de impozit), utilizează procesarea limbajului natural (NLP) pentru a citi și colecta informații, integrează și analizează toate datele în timp real. Astfel, procesele tedioase și consumatoare de timp sunt ocolite și cumpărătorii de case se pot bucura de procese de solicitare a împrumutului simplificate.

Cum este posibil, vă întrebați?

Serviciul lor este posibil doar prin integrarea unei experiențe mobile-first, capacități de procesare inteligentă, precum și design de utilizator de ultimă generație. Ghidul lor de împrumut este livrat prin intermediul unei interfețe de chat, care oferă utilizatorilor o modalitate ușoară de a găsi răspunsuri la întrebările lor. Algoritmii NLP susțin aceste interacțiuni și ajută la crearea unei experiențe personalizate. În același timp, algoritmii de evaluare automată se desfășoară în fundal, chiar în timp ce cumpărătorul completează formularele. Acest lucru arată cum automatizarea este cheia succesului serviciului lor. Și interacțiunea fluentă a uneltelor tehnice este ceea ce face posibilă această automatizare în primul rând.

Ce urmează?

Un amestec puternic de tendințe tehnologice se află în fruntea inovației imobiliare: disponibilitatea crescută a datelor, progresul capacităților de prelucrare a datelor și ubiquitatea algoritmilor de învățare automată. Toate acestea fac posibilă abordarea celor mai provocatoare aplicații, într-un mod inteligent, automat și fără erori.

În plus, capacitățile de calcul în cloud și arhitecturile moderne de stocare fac posibilă extragerea de informații din date în timp real, construirea de modele predictive complexe și integrarea unei varietăți de surse de date. Toate acestea fac posibilă previziunea viitorului, inovarea și menținerea unui avantaj competitiv.