Будущее ИИ в сфере недвижимости и аренды

Недвижимость – это мир старейший и крупнейший класс активов. Тем не менее, сектор имеет большой технический долг. Агенты по-прежнему обрабатывают документы вручную, планируют просмотры по звонкам или текстовым сообщениям и полагаются на электронные таблицы или устаревшие CRM для управления критически важными операциями. В то время как другие отрасли полностью разрушаются ИИ, многие компании в сфере недвижимости по-прежнему устраняют неэффективность с помощью неполных решений.

Отчасти проблема носит структурный характер. Отрасль в основном использует фрагментированные устаревшие системы, и эта сложность затрудняет внедрение изменений без риска. Ощущение бремени, связанного с внедрением автоматизации, достаточно, чтобы отпугнуть многих владельцев бизнеса от любых попыток использовать технологии. Неудивительно, что многие компании придерживаются того, что «работает», даже если это неэффективно.

Но есть и более глубокая проблема. Даже в тех случаях, когда технологии интегрированы, для большинства компаний «цифровая трансформация» означает добавление инструментов для улучшения существующих процессов, а не перепроектирование самих процессов. Такой образ мышления ограничивает возможности ИИ. Вы не можете использовать ИИ для сокращения ошибок в контрактах, если сам рабочий процесс контракта нарушен. Вы не можете оптимизировать процесс принятия решений, если критически важные данные зарыты в PDF-файлах или электронных письмах.

Внедрение ИИ в сфере недвижимости не ускорится, пока отрасль не сменит свою цель: от автоматизации для скорости к автоматизации для структурной надежности и снижения рисков. Нам нужна не система, которая адаптируется к существующим операционным процессам, а которая полностью меняет и оптимизирует их.

Текущее состояние ИИ в сфере недвижимости

ИИ внедряется, но его использование все еще узкое и тактическое. Большинство решений на рынке затрагивают одну часть процесса: чат-боты для обслуживания клиентов, интеллектуальные инструменты ценообразования, сканеры документов или инструменты просмотра на базе ИИ.

Эти инновации приносят пользу, но их сфера применения ограничена. Например, в агентствах аренды ИИ может помочь автоматизировать напоминания о просмотре, но проверка арендаторов, проверка удостоверений личности и соответствие требованиям по-прежнему выполняются вручную или через сторонних поставщиков с ограниченной интеграцией. Такой подход замедляет общий опыт и увеличивает вероятность человеческой ошибки.

Существует значительная возможность снизить этот риск — если мы позволим ИИ выполнять задачи, выходящие за рамки поверхностных. McKinsey обнаружила, что только 8% компаний используют ИИ для снижения рисков, хотя это одна из областей, где технологии стабильно превосходят людей. В сфере недвижимости это приводит к пропуску проверок, недействительным документам о соответствии требованиям или контрактам, составленным с неверной информацией — всё это может стоить сделок, клиентов или лицензий.

Напротив, такие секторы, как финансы и логистика, уже используют ИИ для прогнозирования и предотвращения ошибок в масштабах. MasterCard использует ИИ для обнаружения мошеннических транзакций в режиме реального времени. Тесла прогнозирует потребности в техническом обслуживании перед поломкой. Walmart использует ИИ для прогнозирования потребностей в инвентаре вплоть до уровня полки. Эти случаи показывают, что можно использовать ИИ для максимизации производительности, повышения качества и минимизации ошибок.

Нет причин, по которым сектор недвижимости не может быть на том же технологическом уровне. Однако для этого требуется интегрировать технологии во все рабочие процессы.

Недвижимость и ИИ: как выглядят инновации

Некоторые компании начинают отказываться от поэтапного мышления.

Давайте рассмотрим проверку соответствия требованиям недвижимости. Традиционно это ручной процесс, включающий электронную почту, планирование, PDF-сертификаты и использование нескольких платформ. Однако новые системы автоматизируют проверку соответствия, используя сочетание OCR, структурированных рабочих процессов и голосовых интерфейсов.

Например, ИИ может считывать сертификат безопасности газа, извлекать дату продления, запускать последующую задачу, уведомлять заинтересованные стороны и обновлять запись о собственности, и все это без человеческого участия. Это снижает как рабочую нагрузку, так и юридический риск.

Проверка документов — например Чеки на право аренды в Великобритании — еще одна область трансформации. Вместо того, чтобы агенты вручную проверяли удостоверения личности или загружали их на сторонний портал, системы на базе искусственного интеллекта теперь обрабатывают их в режиме реального времени с использованием соответствующих государственным стандартам механизмов проверки. Это исключает задержки, ошибки и повторные запросы от арендаторов.

Другие области проверки арендаторов также перестраиваются. Вместо того чтобы полагаться на статические кредитные отчеты или реферальные звонки, прогностические модели оценивают вероятность невыполнения арендатором своих обязательств на основе нескольких точек данных — постоянство дохода, стабильность работы, предыдущее поведение в отношении аренды и т. д. Эти оценки приводят к лучшим результатам, таким как более качественные арендаторы, меньшее количество задолженностей и более быстрое время аренды.

Внутренние операции также имеют свою ценность. ИИ может выявлять несоответствия в данных арендной платы, пропущенные поля в черновиках договоров или неправильно отмеченные объекты недвижимости в CRM-системах. Он служит своего рода страховкой для загруженных команд и гарантирует соблюдение процессов независимо от того, кто работает в этот день.

Очень важно, что эти инновации не требуют создания собственных моделей ИИ. Важно то, как существующие инструменты — OCR, LLM, движки рабочих процессов, аналитические платформы — накладываются друг на друга и упорядочиваются в согласованные системы. Реальная ценность возникает не из отдельных инструментов, а из оркестровки и полного использования инструментов, которые уже доступны.

Заключение

Самым большим препятствием для ИИ в сфере недвижимости больше не является стоимость или доступность. Чтобы полностью раскрыть его потенциал, сектору необходимо выйти за рамки восприятия ИИ как средства экономии времени или повышения производительности и понять, что его настоящая сила заключается в снижении рисков, контроле качества и полной автоматизации процессов.

При правильном использовании ИИ переопределяет работу агента. Вместо ручной проверки документов, поиска сертификатов или перекрестной проверки данных агенты могут сосредоточиться на том, что важно: консультировании клиентов, заключении сделок и решении проблем. В то же время система справляется со всем остальным — последовательно и без выгорания.

Чтобы достичь этого уровня, компаниям, работающим в сфере недвижимости, необходимо переосмыслить свой подход к интеграции. Необходимо не внедрять ИИ в неисправные системы, а перестраивать ключевые элементы рабочего процесса, взяв за основу автоматизацию.

Появляется все больше доказательств — в различных отраслях — того, что ИИ преуспевает в средах, где есть повторяющиеся процессы и структурированные данные. Недвижимость соответствует этому профилю. Пришло время отрасли в полной мере воспользоваться тем, что уже возможно, и преодолеть свой технологический долг раз и навсегда.