Наука недвижимости: поиск и покупка

Ваши данные знают вас лучше всего, пусть они найдут ваш дом мечты. Индустрия недвижимости сидит на огромном количестве данных, которые остаются неиспользованными каждый год. В этой статье мы обсуждаем, как передовые технологии помогают инвесторам, брокерам и компаниям в сфере недвижимости использовать огромное количество информации в отрасли, чтобы помочь людям найти свои дома мечты.

В 2017 году статья Field Actions Science Reports адресует влияние ИИ, машинного обучения и прогностической аналитики на сектор недвижимости:

“Практика городской аналитики, основанной на ИИ, набирает обороты в индустрии недвижимости. Наука о данных и алгоритмическая логика находятся на переднем крае новых городских практик развития. Как близко? — это вопрос — эксперты предсказывают, что цифровизация пойдет далеко за пределы интеллектуальных систем управления зданиями. Новые аналитические инструменты с прогностическими возможностями существенно повлияют на будущее городского развития, изменяя индустрию недвижимости в процессе.”

Перемотаем время вперед до 2020 года: оставляя ловушки хайпа позади, мы признаем трансформационные эффекты грамотности данных, стратегий цифровизации и технологических достижений. Прогностическая аналитика, машинное обучение и приложения, основанные на ИИ, все еще ведут инновации в различных отраслях, далеко за пределами сектора недвижимости. От самых скучных приложений машинного обучения до самых интересных автоматизации NLP и OCR, лидеры отрасли научились использовать эти мощные инструменты в свою пользу.

Сегодня мы рассматриваем 3 реальных кейса недвижимости. Они призваны проиллюстрировать, как современные программные стеки и интуитивно понятные интерфейсы взаимодействуют с машинным обучением и инженерией данных, чтобы создавать уникальные продукты и услуги.

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

Процессы покупки дома

Сегодняшний рынок недвижимости представляет собой интересную задачу машинного обучения: есть ли формула для сопоставления правильных покупателей домов с правильными объектами недвижимости по правильным ценам? Создание точных услуг поиска и открытия домов — это то, что держит исследователей и профессионалов отрасли в тонусе. С огромными объемами данных, доступными для них, и вдохновленными высокой точностью онлайн-систем рекомендаций (Netflix (NFLX ), например?), движки поиска домов видят постоянное развитие, даже в не очень технически подкованной отрасли недвижимости.

Orchard — это брокер, который использует современные технологические инструменты для улучшения услуг поиска домов. Используя алгоритмы машинного обучения, они дают ответ на самый насущный вопрос, который задают покупатели домов: “Как выглядит мой дом мечты?”. Кроме того, алгоритмы могут помочь им ответить на следующий вопрос: “Какие компромиссы я готов (не) сделать?”

Сооснователь и главный офицер по продукту и маркетингу, Фил ДеДжизи, уточняет:

“Home Match — это первый в мире алгоритм поиска домов, который позволяет людям выбирать функции, которые наиболее важны для них. Мы задаем покупателям ряд вопросов о том, что они ценят и считают “обязательными” и “желательными” в доме — например, остров на кухне, бассейн во дворе и время в пути в течение секунд. Orchard присваивает личный балл сопоставления каждому дому в районе поиска.”

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

Пользователи систем поиска домов могут наслаждаться опытом, характеризующимся повышенной персонализацией и удобством использования. Результаты поиска ранжируются в соответствии с их профилями, и интерактивные интерфейсы заменяют старые каталоги недвижимости.

“Orchard также разработал еще одну инновацию, Photo Switch, которая берет эти персонализированные результаты поиска и отображает их более визуально полезным и персонализированным способом. Для этого Orchard создал модель машинного обучения для сканирования фотографий каждого дома на рынке и определения, какие комнаты находятся на каждой фотографии. Эта функция является первой в своем роде и позволяет пользователям легко сравнивать свои “обязательные” функции одновременно. Будь то кухня для шефа, забор во дворе или уютная гостиная, покупатели домов теперь могут просматривать каждую комнату бок о бок в одном браузере, с помощью одного клика.”

Такая функциональность возможна только благодаря бесперебойному взаимодействию современных технологических инструментов. Веб-платформы, SDK виртуальной реальности, алгоритмы обработки изображений, а также фреймворки машинного обучения все способствуют созданию уникального опыта недвижимости.

Оценка коммерческой недвижимости

Другой важный шаг в коммерческой недвижимости — оценка объектов недвижимости. Автоматические модели оценки существуют столько же, сколько и сама отрасль, учитывая задачу оценки объектов недвижимости и установления ценовых схем. Традиционно эти модели были основаны в основном на исторических данных о продажах. Однако модели, которые полагаются только на прошлое поведение, упускают из виду множество других источников данных.

Прогностическая аналитика и современные инфраструктуры сбора данных предназначены для интеграции внешних источников данных и обучения алгоритмов на основе разнородных типов данных. Вместо использования одного типа данных, который предлагает ограниченную точку зрения на объект недвижимости, унифицированные архитектуры данных предлагают 360-градусный обзор и интегрируют внешние источники данных: спрос на рынке, макроэкономические данные, арендные значения, капитальные рынки, рабочие места, трафик и т. д. Поскольку нет жестких ограничений на данные, которые могут быть использованы моделью оценки недвижимости, прогностическая аналитика является мощным инструментом, доступным агентствам недвижимости.

Smart Capital предлагает такое современное решение для оценки недвижимости. Они используют прогностическую аналитику для оценки объектов недвижимости и обещают предоставить полный отчет в течение одного рабочего дня. Их генеральный директор, Лаура Крашакова, предлагает некоторые идеи о том, как они это делают.

“Технология позволяет обрабатывать данные и оценивать недвижимость в реальном времени и дает людям доступ к данным, которые ранее были доступны только местным брокерам. Местные сведения, такие как популярность местоположения, удобства в районе, качество общественного транспорта, близость к основным шоссе и пешеходное движение, теперь легко доступны и оцениваются для простоты сравнения.”

Есть два аспекта, которые делают такую услугу возможной: легкий доступ и возможность предоставлять информацию в реальном времени. Мобильные и веб-платформы делают легко доступными для клиентов данные, независимо от их местоположения. Все, что для этого нужно, — это подключение к Интернету. В то же время фреймворки прогностической аналитики обрабатывают данные в реальном времени, на скорости миллисекунд. Как только происходят новые события с данными, они собираются и включаются в последний анализ отчета. Нет необходимости ждать длительных, интенсивных вычислений, поскольку все эти вычисления могут происходить почти мгновенно, в облаке.

Упрощенные процессы подачи заявок на кредит

Другой коммерческий процесс недвижимости, который представляет интересную задачу, — это подача заявки на кредит. Задача не только для запутанных покупателей домов, но и для моделей машинного обучения. Модели одобрения кредита требуют доступа ко всем видам данных, от личной информации до истории кредита, исторических транзакций и истории трудоустройства. Ручное определение и интеграция всех этих источников данных может быстро превратиться в скучную, длительную и раздражающую задачу. Кроме того, ручная обработка сопряжена с высоким риском ошибочных записей в процессе подачи заявки. Эти аспекты превратили ручной процесс подачи заявки на кредит в узкое место для транзакций недвижимости.

Если бы только существовало автоматизированное решение, чтобы облегчить часть боли…

Beeline — это компания, которая фокусируется на упрощении процесса подачи заявки на кредит. Их интуитивно понятный мобильный интерфейс проводит покупателей через заявки на кредит за несколько минут. Всего процесс занимает 15 минут и утверждает, что экономит покупателям дома много головной боли. Они делают это невероятно просто: их сервис подключается к различным источникам личных данных (таким как банк, информация о зарплате и налогах), использует обработку естественного языка (NLP) для чтения и сбора информации, интегрирует и анализирует все данные в реальном времени. Таким образом, скучные и длительные процессы обходятся, и покупатели домов могут наслаждаться упрощенными процессами подачи заявки на кредит.

Как это возможно, вы задаетесь вопросом?

Их сервис возможен только благодаря интеграции мобильного опыта, интеллектуальных возможностей обработки, а также современного дизайна пользовательского интерфейса. Их руководство по кредиту доставляется через интерфейс чата, который дает пользователям легкий способ найти ответы на свои вопросы. Алгоритмы NLP поддерживают эти взаимодействия и помогают создать персонализированный опыт.

Что дальше?

Мощная смесь технологических тенденций находится на переднем крае инноваций в недвижимости: возросшая доступность данных, достижения в возможностях обработки данных и повсеместность алгоритмов машинного обучения. Все это позволяет решать наиболее сложные приложения в интеллектуальной, автоматизированной и безошибочной форме.

Кроме того, возможности облачного вычисления и современные архитектуры хранения данных делают возможным извлечение сведений из данных в реальном времени, построение сложных прогностических моделей и интеграцию различных источников данных. Все это делает возможным предвидеть будущее, инновировать и сохранять конкурентное преимущество.

image sources: Canva