Vetenskapen om fastigheter: Matchning och köp

Dina data känner dig bäst, låt dem hitta ditt drömhem. Fastighetsbranschen sitter på tonvis med data som inte används varje år. I den här artikeln diskuterar vi hur avancerad teknik hjälper fastighetsinvesterare, mäklare och företag att utnyttja den stora mängden information inom branschen för att hjälpa människor att hitta sina drömhem.

2017 publicerades en Field Actions Science Reports artikel som behandlar effekterna av AI, maskinlärning och prediktiv analys på fastighetssektorn:

“Praktiken med AI-drivna urbananalyser tar fart inom fastighetsbranschen. Datavetenskap och algoritmisk logik är nära framkanten av nya urbana utvecklingspraxis. Hur nära? är frågan — experter förutspår att digitaliseringen kommer att gå långt utöver intelligenta byggnadsledningssystem. Nya analytiska verktyg med prediktiva funktioner kommer att dramatiskt påverka fastighetssektorns framtid, och omforma branschen i processen.”

Framåt till 2020, och vi lämnar hype-fällor bakom oss, och erkänner de transformerande effekterna av datakompetens, digitaliseringsstrategier och tekniska framsteg. Prediktiv analys, maskinlärning och AI-drivna applikationer leder fortfarande innovation inom en mängd olika branscher, långt utöver fastighetssektorn. Från de mest tråkiga ML-applikationerna till de mest intressanta NLP- och OCR-automatiseringsinsatserna, har branschledare lärt sig att utnyttja dessa kraftfulla verktyg till sin fördel.

Idag tar vi upp 3 fastighetsanvändningsfall. De är tänkta att illustrera hur moderna programvarustackar och intuitiva gränssnitt samverkar med maskinlärning och dataingenjörskap för att skapa unika produkter och tjänster.

vetenskapen om fastigheter: Dina data känner dig bäst, låt dem hitta dig det perfekta hemmet.

Köpprocesser för bostäder

Dagens fastighetsmarknad utgör en intressant maskinlärningsutmaning: finns det en formel för att matcha rätt hemköpare med rätt fastigheter till rätt priser? Att bygga precisa hemmatchnings- och upptäcktstjänster är vad som håller forskare och branschproffs på tårna. Med stora datamängder tillgängliga för dem, och inspirerade av den höga precisionen hos online-rekommendationssystem (Netflix (NFLX ), till exempel?), ser hemmatchningsmotorer konstant utveckling, även i den inte så tekniskt inriktade fastighetssektorn.

Orchard är en mäklare som utnyttjar moderna tekniska verktyg för att förbättra hemupptäcktstjänsterna. Genom att använda maskinlärningsalgoritmer kommer de med ett svar på den mest pressande frågan som hemköpare ställer: “Vad ser mitt drömhus ut som?”. Dessutom kan algoritmerna hjälpa dem att svara på en uppföljningsfråga: “Vilka kompromisser är jag (inte) villig att göra?”

Medgrundare och Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi förklarar:

“Home Match är den första hem sökalgoritmen som låter människor välja de funktioner som betyder mest för dem. Vi frågar köpare en serie frågor om vad de värderar och anser “måste ha” och “skulle vara trevligt att ha” i ett hem – som en köksö, pool i bakgården och restid inom sekunder. Orchard tilldelar ett personligt matchningspoäng till varje hem i sökområdet.”

På så sätt matchas köparna till legitima hemköpmöjligheter och hela processen blir enklare för alla parter inblandade.

Användare av husmatchningssystem får njuta av en upplevelse som kännetecknas av ökad personanpassning och användarvänlighet. Sökresultaten rankas enligt deras profiler och användarvänliga, interaktiva gränssnitt ersätter vanliga fastighetskataloger.

“Orchard har också utvecklat en annan branschledande innovation, Photo Switch, som tar dessa personliga sökresultat och visar dem på ett mer visuellt användbart och personanpassat sätt. För att göra detta skapade Orchard en maskinlärningsmodell för att skanna foton av varje hem på marknaden och bestämma vilka rum som finns i varje foto. Den här funktionen är den första i sitt slag och låter användare enkelt jämföra sina “måste ha” alla på en gång. Oavsett om det är ett kök, en inhägnad bakgård eller ett mysigt vardagsrum, kan hemköpare nu visa varje rum sida vid sida i en webbläsare, med ett enda knapptryck.”

En sådan funktion är endast möjlig tack vare det sömlösa samarbetet mellan moderna tekniska verktyg. Webplattformar, virtuella verklighetssdk:er, bildbehandlingsalgoritmer samt maskinlärningsramverk bidrar alla till att skapa en unik fastighetsupplevelse.

Kommersiella fastighetsvärderingar

Ett annat viktigt steg i kommersiella fastigheter är fastighetsvärdering. Automatiserade värderingsmodeller har funnits lika länge som branschen själv, med uppgiften att utvärdera fastigheter och etablera prissättningssystem. Traditionellt har dessa modeller främst baserats på historiska försäljningsdata. Men modeller som enbart förlitar sig på tidigare beteende missar många andra datakällor.

Prediktiv analys och modern datainsamling infrastrukturer är utformade för att integrera externa datakällor och träna algoritmer baserat på heterogena datatyper. Istället för att använda en enda datatyp som erbjuder en begränsad vy av en fastighet, erbjuder enhetliga dataarkitekturer en 360-graders vy och integrerar externa datakällor: marknadsefterfrågan, makroekonomisk data, hyresvärden, kapitalmarknader, jobb, trafik etc. Eftersom det inte finns några hårda gränser för de data som kan användas av en fastighetsvärderingsmodell, är prediktiv analys ett kraftfullt verktyg tillgängligt för fastighetsbyråer.

Smart Capital erbjuder en sådan modern lösning för fastighetsvärdering. De använder prediktiv analys för värdering av fastigheter och lovar att leverera en fullständig rapport inom en arbetsdag. Deras VD, Laura Krashakova, erbjuder några insikter i hur de uppnår detta.

“Teknologin möjliggör data bearbetning och fastighetsvärdering i realtid och ger individer tillgång till data som tidigare endast var tillgängliga för lokala mäklare. Lokala insikter som populariteten för platsen, bekvämligheter i området, kvaliteten på allmänna transporter, närheten till stora motorvägar och fotgängartrafik är nu lätt tillgängliga och poängsätts för enkel jämförelse.”

Det finns två aspekter som gör en sådan tjänst möjlig: tillgänglighet och möjligheten att leverera real tidsinsikter. Mobil- och webbplattformar gör det enkelt för kunder att komma åt, ladda upp och visualisera sina data, oavsett deras plats. Allt som behövs är en internetanslutning. Samtidigt bearbetar prediktiva analysramverk data i realtid, med en hastighet av millisekunder. När nya datahändelser inträffar samlas de in och inkluderas i den senaste analysrapporten. Inga tidskrävande och intensiva beräkningar behövs, eftersom all denna beräkning nu kan ske nästan omedelbart, i molnet.

Återigen möjliggör det sömlösa samarbetet mellan moderna tekniker en sömlös upplevelse baserad på realtidsinsikter. Samtidigt blir variationen av externa datakällor en garanti för ökad värderingsnoggrannhet. Detta sparar tid, pengar och huvudvärk för alla inblandade parter.

Strömlinjeformade låneansökningsprocesser

Ett annat kommersiellt fastighetsförfarande som utgör en intressant utmaning är låneansökan. En utmaning inte bara för de förvirrade hemköparna, utan också för maskinlärningsmodellerna. Kreditgodkännandemodeller behöver tillgång till alla typer av data, från personlig information till kreditupplysning, historiska transaktioner och anställningshistorik. Att manuellt identifiera och integrera alla dessa datakällor kan snabbt bli en tråkig, tidskrävande och irriterande uppgift. Dessutom medför manuell bearbetning en hög risk för felaktiga inmatningar under ansökningsprocessen. Dessa aspekter har förvandlat den manuella låneansökningsprocessen till en flaskhals för fastighets transaktioner.

Om bara någon automatiserad lösning fanns för att ta bort en del av smärtan…

Beeline är ett företag som fokuserar på att strömlinjeforma låneansökningsprocessen. Deras intuitiva mobilgränssnitt guidar köpare genom låneansökningar på bara några minuter. Hela processen tar bara 15 minuter och påstår att den sparar hemköpare mycket huvudvärk. Så här gör de det: deras tjänst ansluter till en mängd olika personliga datakällor (såsom bank, lön och skatteinformation), använder naturlig språkbehandling (NLP) för att läsa och samla in information, integrerar och analyserar all data i realtid. På så sätt kan tråkiga och tidskrävande processer kringås och hemköpare kan njuta av strömlinjeformade låneansökningsprocesser.

Hur är det möjligt, undrar du?

Deras tjänst är endast möjlig genom att integrera en mobil först-upplevelse, intelligenta bearbetningsförmågor samt state-of-the-art-användargränssnitt. Deras låneguide levereras via en chattgränssnitt, som ger användarna en enkel väg att hitta svar på sina frågor. NLP-algoritmer stöder dessa interaktioner och hjälper till att skapa en personanpassad upplevelse.

Samtidigt sker automatiserade utvärderingsalgoritmer i bakgrunden, allteftersom köparen fyller i formulär. Det visar hur automation är nyckeln till deras tjänsts framgång. Och det sömlösa samarbetet mellan tekniska verktyg är vad som möjliggör denna automation från första början.

Vad kommer härnäst?

En kraftfull blandning av tekniska trender ligger i framkanten av fastighetsinnovation: ökad datatillgänglighet, framsteg inom data bearbetningsförmåga och maskinlärningsalgoritmers allmänna tillgänglighet. De möjliggör att ta itu med de mest utmanande applikationerna på ett intelligent, automatiserat och fel fritt sätt.

Dessutom möjliggör molnberäkning och moderna lagringsarkitekturer att extrahera insikter från data i realtid, bygga komplexa prediktiva modeller och integrera en mängd olika datakällor. Allt detta möjliggör att förutse framtiden, innovativa och behålla en konkurrensfördel.

image sources: Canva