Наука о недвижимости: сопоставление и покупка

Ваши данные знают вас лучше всех, пусть они найдут дом вашей мечты. Индустрия недвижимости использует тонны данных, которые не используются каждый год. В этой статье мы обсудим, как передовые технологии помогают инвесторам в недвижимость, брокерам и компаниям использовать огромное количество информации в отрасли, чтобы помочь людям найти дом своей мечты.

В 2017, A Научные отчеты о полевых действиях статья рассматривается влияние искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозной аналитики на сектор недвижимости:

«Практика городской аналитики на базе ИИ набирает обороты в сфере недвижимости. Наука о данных и алгоритмическая логика находятся в авангарде новых практик городского развития. Как близко? вот в чем вопрос — эксперты прогнозируют, что цифровизация выйдет далеко за рамки интеллектуальных систем управления зданием. Новые аналитические инструменты с возможностями прогнозирования кардинально повлияют на будущее городского развития, изменяя при этом отрасль недвижимости».

Перенесемся в 2020 год: уход рекламные ловушки позади, мы признаем преобразующее влияние грамотности данных, стратегий цифровизации и технологических достижений. Прогнозная аналитика, машинное обучение и приложения на основе ИИ по-прежнему являются ведущими инновациями в различных отраслях, далеко за пределами сектора недвижимости. Из самых скучные ML-приложения к самому интересному НЛП и оптическое распознавание символов усилия по автоматизации, лидеры отрасли научились использовать эти мощные инструменты в своих интересах.

Сегодня мы рассмотрим 3 варианта использования недвижимости. Они призваны проиллюстрировать, как современные программные стеки и интуитивно понятные интерфейсы взаимодействуют с машинным обучением и проектированием данных для создания уникальных продуктов и услуг.

наука о недвижимости: ваши данные знают вас лучше всех, пусть они найдут вам идеальный дом.

Процессы покупки жилья

Современный рынок недвижимости ставит перед машинным обучением интересную задачу: существует ли формула, позволяющая подобрать нужным покупателям подходящую недвижимость по подходящей цене? Стремление к созданию точных сервисов сопоставления и обнаружения дома — это то, что держит исследователей и профессионалов отрасли в напряжении. С огромными объемами данных, доступными для них, и вдохновленные высокой точностью рекомендательных онлайн-систем (Netflix, кто-нибудь?), механизмы подбора домов постоянно развиваются, даже в не очень технически ориентированном секторе недвижимости. 

Фруктовый сад — это брокер, который использует современные технические инструменты для улучшения услуг по поиску жилья. Используя алгоритмы машинного обучения, они нашли ответ на самый актуальный вопрос, который задают покупатели жилья: «Как выглядит дом моей мечты?». Кроме того, алгоритмы могут помочь им ответить на дополнительный вопрос: «На какие компромиссы я (не) готов пойти?». 

Соучредитель и директор по продуктам и маркетингу Фил ДеГизи поясняет:

Home Match — это первый в истории алгоритм домашнего поиска, который позволяет людям выбирать наиболее важные для них функции. Мы задаем покупателям ряд вопросов о том, что они ценят и считают обязательным и нежелательным в доме, например, кухонный остров, бассейн на заднем дворе и время в пути за считанные секунды. Orchard присваивает каждому дому в области поиска персональный счет.

Таким образом, покупатели сопоставляются с законными возможностями покупки дома, и весь процесс становится проще для всех вовлеченных сторон. 

Пользователи систем подбора домов получают опыт, характеризующийся повышенная персонализация и юзабилити. Результаты поиска ранжируются в соответствии с их профилями, а простые в использовании интерактивные интерфейсы заменяют старые простые каталоги недвижимости.

Компания Orchard также разработала ещё одну, первую в отрасли, функцию Photo Switch, которая обрабатывает персонализированные результаты поиска и отображает их в более наглядном и персонализированном виде. Для этого Orchard создала модель машинного обучения, которая сканирует фотографии каждого дома на рынке и определяет, какие комнаты изображены на каждой фотографии. Эта функция — первая в своём роде и позволяет пользователям легко сравнивать все «необходимые» объекты одновременно. Будь то кухня шеф-повара, огороженный задний двор или уютная гостиная, покупатели жилья теперь могут просматривать все комнаты рядом в одном браузере одним нажатием кнопки.

Такая функциональность возможна только благодаря бесшовному взаимодействию современных технических инструментов. Веб-платформы, SDK виртуальной реальности, алгоритмы обработки изображений, а также системы машинного обучения — все это способствует созданию уникального опыта работы с недвижимостью.

Оценка коммерческой недвижимости

Еще одним важным этапом в коммерческой недвижимости является оценка имущества. Автоматизированные модели оценки так же стары, как и сама индустрия, учитывая задачу оценки свойств и установления схем ценообразования. Традиционно эти модели в основном основывались на исторических данных о продажах. Однако модели, основанные только на прошлом поведении, упускают из виду множество других источников данных.

Предиктивная аналитика и современный сбор данных инфраструктура созданы для интеграции внешних источников данных и обучения алгоритмов на основе разнородных типов данных. Вместо использования одного типа данных, который предлагает ограниченный взгляд на недвижимость, унифицированные архитектуры данных предлагают 360-градусный обзор и интегрируют внешние источники данных: рыночный спрос, макроэкономические данные, стоимость аренды, рынки капитала, рабочие места, трафик и т. д. Поскольку нет жестких ограничений на данные, которые могут использоваться в модели оценки недвижимости, прогнозная аналитика — это мощный инструмент, доступный агентствам недвижимости. 

Умный Капитал предлагает такое современное решение для оценки недвижимости. Они используют прогнозную аналитику для оценки недвижимости и обещают предоставить полный отчет в течение одного рабочего дня. Их генеральный директор, Лора Крашакова, дает некоторое представление о том, как они достигают этого.

Эта технология позволяет обрабатывать данные и оценивать недвижимость в режиме реального времени и предоставляет физическим лицам доступ к данным, которые ранее были доступны только местным брокерам. Местные данные, такие как популярность местоположения, удобства в этом районе, качество общественного транспорта, близость к основным автомагистралям и пешеходный трафик, теперь легко доступны и оцениваются для простоты сравнения.

Есть два аспекта, которые делают такую ​​услугу возможной в первую очередь: простота доступа и возможность доставки аналитика в реальном времени. Мобильные и веб-платформы упрощают клиентам доступ, загрузку и визуализацию своих данных независимо от их местоположения. Все, что необходимо, это подключение к Интернету. В то же время системы предиктивной аналитики обрабатывают данные в режиме реального времени со скоростью миллисекунд. Как только происходят новые события данных, они собираются и включаются в последний аналитический отчет. Нет необходимости ждать трудоемких, интенсивных вычислений, поскольку теперь все эти вычисления могут выполняться практически мгновенно в облаке.

Еще раз повторюсь, взаимодействие современных технологий позволяет предлагать беспроблемный опыт, основанный на информации в реальном времени. В то же время разнообразие внешних источников данных становится гарантией повышения точности оценки. Это экономит время, деньги и головную боль для всех вовлеченных сторон.

Упрощенные процессы подачи заявки на кредит

Еще один процесс коммерческой недвижимости, который представляет собой интересную проблему, — это заявка на получение кредита. Задача не только для сбитых с толку покупателей жилья, но и для моделей машинного обучения. Модели одобрения кредита нуждаются в доступе ко всем видам данных, от личной информации до кредитной истории, исторических транзакций и истории занятости. Ручная идентификация и интеграция всех этих источников данных может быстро превратиться в утомительную, трудоемкую и раздражающую задачу. Кроме того, ручная обработка сопряжена с высоким риском ошибочных записей во всем приложении. Эти аспекты превратили ручной процесс подачи заявки на кредит в узкое место для сделок с недвижимостью.

Если бы только существовало какое-то автоматизированное решение, которое избавило бы от боли…

прямая линия это компания, ориентированная на оптимизацию процесса подачи заявки на кредит. Их интуитивно понятный мобильный интерфейс помогает покупателям оформить заявку на кредит за считанные минуты. Весь процесс занимает всего 15 минут и, как утверждается, избавит покупателей жилья от головной боли. Способ, которым они это делают, невероятно прост: их сервис подключается к различным источникам личных данных (таким как банковские данные, информация о заработной плате и налогах), использует обработку естественного языка (NLP) для чтения и сбора информации, интегрирует и анализирует все данные. в настоящее время. Таким образом, можно избежать утомительных и трудоемких процессов, и покупатели жилья могут воспользоваться упрощенными процессами подачи заявок на кредит.

Как это возможно, спросите вы? 

Их обслуживание возможно только путем интеграции мобильный опыт, интеллектуальные возможности обработки, а также современный пользовательский дизайн. Их руководство по кредитам предоставляется через интерфейс чата, что дает пользователям простой способ найти ответы на свои вопросы. Алгоритмы НЛП поддерживают эти взаимодействия и помогают создать персонализированный опыт.

В то же время автоматические алгоритмы оценки работают в фоновом режиме, когда покупатель заполняет формы. Это показывает, как автоматизация является ключом к успеху их обслуживания. И бесшовное взаимодействие технических инструментов — это то, что в первую очередь делает возможной эту автоматизацию.

Что дальше?

Мощное сочетание технологических тенденций лежит в основе инноваций в сфере недвижимости: повышение доступности данных, усовершенствование возможностей обработки данных и повсеместное распространение алгоритмов машинного обучения. Все они позволяют работать с самыми сложными приложениями интеллектуальным, автоматизированным и безошибочным образом. 

Кроме того, возможности облачных вычислений и современные архитектуры хранения позволяют извлекать ценную информацию из данных в режиме реального времени, создавать сложные прогностические модели и интегрировать различные источники данных. Все это дает возможность предвидеть будущее, внедряйте инновации и сохраняйте конкурентное преимущество.

источники изображения: Канва