Știința imobiliară: Asocierea și cumpărarea

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 masa de informații din industrie pentru a ajuta oamenii să-și găsească casele visurilor.

În 2017, un Raport științific despre acțiuni pe teren articol abordează impactul inteligenței artificiale, al învățării automatizate și al analizei predictive asupra sectorului imobiliar:

“Practica analizei urbane bazate pe inteligență artificială este în plină expansiune în industria imobiliară. Știința datelor și logica algoritmică sunt aproape de avangarda 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 predictive vor afecta dramatic viitorul dezvoltării urbane, rescriind industria imobiliară în proces.”

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

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

Procesele de cumpărare a unei case

Piața imobiliară actuală pune o provocare interesantă pentru învățarea automatizată: există o formulă pentru a asocia cumpărătorii de case potriviți cu proprietățile potrivite la prețuri potrivite? Căutarea de a construi servicii de potrivire și descoperire precise pentru case este ceea ce îi ține pe cercetători și profesioniștii din industrie pe picioarele lor. Cu volume uriașe de date disponibile pentru ei și inspirați de acuratețea sistemelor de recomandare online (Netflix (NFLX ), oricine?), 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. Folosind algoritmi de învățare automatizată, aceștia găsesc un răspuns la cea mai presantă întrebare pe care o au cumpărătorii de case: “Ce arată casa mea visurilor?”. În plus, algoritmii pot ajuta la răspunsul la o întrebare ulterioară: “Ce compromisuri sunt (nu) dispus să fac?”.

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

“Potrivirea casei este primul algoritm de căutare a casei care permite oamenilor să aleagă caracteristicile care contează cel mai mult pentru ei. Le cerem cumpărătorilor o serie de întrebări despre 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 călătorie în secunde. Orchard atribuie un scor de potrivire personalizat pentru fiecare casă din zona de căutare. ”

În acest fel, cumpărătorii sunt asociați cu oportunități reale de cumpărare a caselor și întregul proces devine mai ușor pentru toate părțile implicate.

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

“Orchard a dezvoltat și altceva fără precedent, Switch-ul de fotografii, 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 automatizată pentru a scana fotografii ale fiecărei case de pe piață și a determina care camere sunt în fiecare fotografie. Această funcție este fără precedent și permite utilizatorilor să compare “must-have”-urile lor deodată, într-un singur browser, cu un singur clic de buton. Indiferent dacă este o bucătărie pentru bucătari, o curte împrejmuită sau o cameră de zi confortabilă, cumpărătorii de case pot acum vizualiza fiecare cameră față în față, 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, kit-urile de realitate virtuală, algoritmii de procesare a imaginilor, precum și cadrul de învățare automatizată contribuie la crearea unei experiențe imobiliare unice.

Evaluări imobiliare comerciale

Un alt pas crucial în evaluarea imobiliară comercială 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. Tradițional, aceste modele se bazau în principal pe datele vânzărilor istorice. Cu toate acestea, modelele care se bazează doar pe comportamentul trecut lipsesc multe alte surse de date.

Analiza predictivă și infrastructurile moderne de colectare a datelor sunt concepute pentru a integra surse de date externe și pentru a antrena algoritmi pe 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 cu 360 de grade și integrează surse de date externe: cererea de 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 folosesc analiza predictivă pentru evaluarea proprietăților imobiliare și promit să livreze un raport complet într-o singură zi de lucru. CEO-ul lor, Laura Krashakova, oferă câteva informații despre modul în care reușesc acest lucru.

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

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 aibă acces ușor la date, să le încarce și să le vizualizeze, indiferent de locația lor. 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 lungi și intensive, deoarece toate acestea pot avea loc aproape instantaneu, în cloud. Încă o dată, interacțiunea fluentă a tehnologiilor moderne 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 pune o provocare interesantă este solicitarea împrumutului. O provocare nu numai pentru cumpărătorii de case confuzi, ci și pentru modelele de învățare automatizată. Modelele de aprobare a creditului necesită acces la toate tipurile de date, de la informații personale la istoricul creditului, tranzacții istorice și istoricul locului 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 tot parcursul aplicației. Aceste aspecte au transformat procesul manual de solicitare a împrumutului într-un punct de strangulare pentru tranzacțiile imobiliare.

Dacă ar exista o soluție automatizată pentru a lua o parte din durere…

Beeline este o companie axată pe simplificarea procesului de solicitare a împrumutului. Interfața lor mobilă intuitivă conduce cumpărătorii prin aplicațiile de împrumut în câteva minute. Întregul proces durează doar 15 minute și susține 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), folosește procesarea limbajului natural (NLP) pentru a citi și colecta informații, integrează și analizează toate datele în timp real. În acest fel, procesele lente 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 au loc în fundal, chiar în timp ce cumpărătorul completează formularele. Acest lucru demonstrează cum automatizarea este cheia succesului serviciului lor. Și interacțiunea fluentă a uneltelor tehnice este ceea ce face această automatizare posibilă din start.

Ce urmează?

Un amestec puternic de tendințe tehnologice se află în fruntea inovației imobiliare: creșterea disponibilității datelor, progresele în capacitățile de procesare a datelor și omniprezența algoritmilor de învățare automatizată. 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.

surse de imagini: Canva