วิทยาศาสตร์ของอสังหาริมทรัพย์: การจับคู่และการซื้อ

ข้อมูลของคุณรู้คุณดีที่สุด ให้มันช่วยคุณหาบ้านฝันของคุณอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์นั่งอยู่บนข้อมูลจำนวนมากที่ไม่ได้ใช้ทุกปี ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการที่เทคโนโลยีขั้นสูงช่วยให้นักลงทุนอสังหาริมทรัพย์ ตัวแทนและบริษัทใช้ข้อมูลจำนวนมากในอุตสาหกรรมเพื่อช่วยให้ผู้คนหาบ้านฝันของตน

ในปี 2017 Field Actions Science Reports บทความกล่าวถึงผลกระทบของ AI การเรียนรู้ของเครื่องและวิเคราะห์เชิงทำนายต่อภาคอสังหาริมทรัพย์:

“การปฏิบัติของ AI-powered Urban Analytics กำลังเติบโตในอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและตรรกะอัลกอริทึมอยู่ใกล้กับแนวหน้าของการปฏิบัติใหม่ของการพัฒนาเมือง มันใกล้แค่ไหน — นักวิชาการคาดการณ์ว่ากระบวนการดิจิทัลจะไปไกลเกินกว่าระบบการจัดการอาคารอัจฉริยะ เครื่องมือวิเคราะห์ใหม่ด้วยความสามารถในการทำนายจะส่งผลกระทบอย่างมากต่ออนาคตของการพัฒนาเมือง และเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์ในกระบวนการ”

ข้ามไปที่ปี 2020: ทิ้ง การหลอกลวงไว้ข้างหลัง เรารับทราบถึงผลกระทบการเปลี่ยนแปลงของการอ่านข้อมูล การใช้กลยุทธ์ดิจิทัล และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี วิเคราะห์เชิงทำนาย การเรียนรู้ของเครื่อง และแอปพลิเคชัน AI-powered ยังคงนำนวัตกรรมในหลายอุตสาหกรรม นอกเหนือจากภาคอสังหาริมทรัพย์ ตั้งแต่ การประยุกต์ใช้ ML ที่น่าเบื่อที่สุดไปจนถึง ความพยายามในการจัดเตรียม NLP & OCRอัตโนมัติที่น่าสนใจที่สุด ผู้นำในอุตสาหกรรมได้เรียนรู้ที่จะใช้เครื่องมือเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์

วันนี้เราติดตาม 3 กรณีการใช้งานอสังหาริมทรัพย์ เพื่อแสดงให้เห็นว่าซอฟต์แวร์สมัยใหม่และอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายทำงานร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องและวิศวกรรมข้อมูลเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นเอกลักษณ์

วิทยาศาสตร์ของอสังหาริมทรัพย์: ข้อมูลของคุณรู้คุณดีที่สุด ให้มันช่วยคุณหาบ้านที่สมบูรณ์แบบ

กระบวนการซื้อบ้าน

ตลาดอสังหาริมทรัพย์ในปัจจุบันทำให้เกิดความท้าทายในการเรียนรู้ของเครื่อง: มีสูตรในการจับคู่ผู้ซื้อบ้านที่เหมาะสมกับทรัพย์สินที่เหมาะสมที่ราคาที่เหมาะสมหรือไม่ การสร้างบริการจับคู่บ้านและค้นหาที่แม่นยำคือสิ่งที่ทำให้นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมตื่นตัว ด้วยปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ และได้รับแรงบันดาลใจจากความแม่นยำของระบบแนะนำออนไลน์ (Netflix, anyone?) เครื่องมือจับคู่บ้านกำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แม้แต่ในภาคอสังหาริมทรัพย์ที่ไม่ค่อยมีเทคโนโลยีก็ตาม

Orchardเป็นตัวแทนจำหน่ายที่ใช้เครื่องมือเทคโนโลยีสมัยใหม่เพื่อปรับปรุงบริการค้นหาบ้าน โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาจะตอบคำถามที่ผู้ซื้อบ้านถามบ่อยที่สุด: “บ้านฝันของฉัน看起来อย่างไร?” นอกจากนี้ อัลกอริทึมอาจช่วยให้พวกเขาตอบคำถามต่อ: “ฉันเต็มใจที่จะประนีประนอมอะไรบ้าง?”

ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และการตลาด Phil DeGisi อธิบาย:

“Home Match เป็นอัลกอริทึมค้นหาบ้านแรกที่ให้ผู้ซื้อเลือกคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดสำหรับพวกเขา เราจะถามผู้ซื้อเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาให้ความสำคัญและพิจารณาว่าเป็น ‘สิ่งจำเป็น’ และ ‘สิ่งที่ดี’ ในบ้าน – เช่น เกาะในครัว สระว่ายน้ำในสนามหลังบ้าน และเวลาเดินทางภายในไม่กี่วินาที Orchard จะกำหนดคะแนนการจับคู่ส่วนบุคคลให้กับทุกบ้านในพื้นที่ค้นหา”

ด้วยวิธีนี้ ผู้ซื้อจึงถูกจับคู่กับโอกาสในการซื้อบ้านที่ถูกต้อง และกระบวนการทั้งหมดจะง่ายขึ้นสำหรับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

ผู้ใช้บริการจับคู่บ้านจะได้รับประสบการณ์ที่มีลักษณะเฉพาะด้วยการเพิ่มขึ้นของการปรับแต่งส่วนบุคคลและความสามารถในการใช้งาน ผลการค้นหาจะจัดอันดับตามโปรไฟล์ของพวกเขา และอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบที่ใช้งานง่ายจะแทนที่แคตตาล็อกอสังหาริมทรัพย์แบบเก่า

“Orchard ยังพัฒนา Photo Switch ซึ่งนำผลการค้นหาที่ปรับแต่งแล้วและแสดงผลในรูปแบบที่มีประโยชน์และปรับแต่งได้มากขึ้น เพื่อทำเช่นนี้ Orchard สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสแกนภาพของทุกบ้านในตลาดและกำหนดห้องใดในภาพแต่ละภาพ คุณลักษณะนี้เป็นครั้งแรกและช่วยให้ผู้ซื้อสามารถเปรียบเทียบ ‘สิ่งจำเป็น’ ของพวกเขาได้ทั้งหมดในครั้งเดียว ไม่ว่าจะเป็นครัวของเชฟ สวนหลังบ้านที่มีหุ้มหรือห้องรับแขกที่อบอุ่น ผู้ซื้อบ้านสามารถดูห้องแต่ละห้องได้อย่างง่ายดายด้วยการคลิกปุ่มเดียว”

ฟังก์ชันนี้เป็นไปได้เพียงเพราะการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นของเครื่องมือเทคโนโลยีสมัยใหม่ แพลตฟอร์มเว็บ อินเทอร์เฟซผู้ใช้ SDK ความเป็นจริงเสมือน และเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องช่วยสร้างประสบการณ์อสังหาริมทรัพย์ที่เป็นเอกลักษณ์

การประเมินมูลค่าอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์

อีกขั้นสำคัญในภาคอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์คือการประเมินมูลค่าทรัพย์สิน โมเดลการประเมินมูลค่าแบบอัตโนมัติเป็นเรื่องเก่าแก่ในอุตสาหกรรมนี้ โดยมีหน้าที่ประเมินทรัพย์สินและกำหนดแผนการกำหนดราคา传统적으로 โมเดลเหล่านี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับข้อมูลการขายในอดีต

วิเคราะห์เชิงทำนายและโครงสร้างการเก็บรักษาข้อมูลสมัยใหม่ถูกสร้างขึ้นเพื่อผสมผสานแหล่งข้อมูลภายนอกและฝึกอัลกอริทึมตามประเภทข้อมูลที่หลากหลาย แทนที่จะใช้ประเภทข้อมูลเดียวที่ให้มุมมองที่จำกัดเกี่ยวกับทรัพย์สิน สถาปัตยกรรมข้อมูลที่รวมกันให้มุมมองที่ครอบคลุม 360 องศาและรวมแหล่งข้อมูลภายนอก: อุปสงค์ทางตลาด ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค ค่าเช่า ตลาดทุน การทำงาน การจราจร ฯลฯ เนื่องจากไม่มีข้อจำกัดในการใช้ข้อมูลที่สามารถใช้โดยโมเดลการประเมินมูลค่าทรัพย์สิน วิเคราะห์เชิงทำนายจึงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับหน่วยงานอสังหาริมทรัพย์

Smart Capitalให้บริการเช่นนี้แก่การประเมินมูลค่าทรัพย์สิน พวกเขใช้วิเคราะห์เชิงทำนายในการประเมินมูลค่าทรัพย์สินและให้สัญญาว่าจะส่งรายงานเต็มภายในหนึ่งวันทำการ ซีอีโอของพวกเขา Laura Krashakovaให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการที่พวกเขาทำเช่นนี้

“เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลและประเมินมูลค่าทรัพย์สินในเวลาจริง และให้บุคคลสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เคยใช้เฉพาะตัวแทนจำหน่ายในพื้นที่เท่านั้น ข้อมูลเชิงลึกในพื้นที่ เช่น ความนิยมของที่ตั้ง สิ่งอำนวยความสะดวกในพื้นที่ คุณภาพการขนส่งสาธารณะ ระยะทางจากทางหลวงหลัก และการจราจร步行ตอนนี้สามารถเข้าถึงได้ง่ายและจัดอันดับสำหรับการเปรียบเทียบ”

มีสองด้านที่ทำให้บริการนี้เป็นไปได้: ความง่ายในการเข้าถึงและการให้ข้อมูลเชิงลึกในเวลาจริง แพลตฟอร์มมือถือและเว็บทำให้ลูกค้าสามารถเข้าถึง อัปโหลด และแสดงข้อมูลของตนได้ง่าย โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่ตั้ง ทุกสิ่งที่ต้องการคือการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ในเวลาเดียวกัน โครงสร้างวิเคราะห์เชิงทำนายก็ประมวลผลข้อมูลในเวลาจริงด้วยความเร็วของมิลลิวินาที เมื่อเกิดเหตุการณ์ข้อมูลใหม่ จะถูกเก็บและรวมเข้ากับรายงานการวิเคราะห์ใหม่ ไม่ต้องรอการคำนวณที่ใช้เวลานานและเข้มข้น เนื่องจากการคำนวณทั้งหมดนี้สามารถเกิดขึ้นได้เกือบจะในทันที ในคลาวด์

อีกครั้ง การทำงานร่วมกันของเทคโนโลยีสมัยใหม่ทำให้สามารถให้บริการที่ราบรื่นโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกในเวลาจริง ในเวลาเดียวกัน ความหลากหลายของแหล่งข้อมูลภายนอกก็เป็นการรับประกันความแม่นยำในการประเมินมูลค่าทรัพย์สินที่เพิ่มขึ้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลา เงิน และปัญหาให้กับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

กระบวนการสมัคร贷款ที่เป็นกระแส

อีกกระบวนการหนึ่งในภาคอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์ที่เป็นความท้าทายคือการสมัคร贷款 สิ่งนี้เป็นความท้าทายไม่เพียงแต่สำหรับผู้ซื้อบ้านที่สับสนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วย โมเดลการอนุมัติเครดิตต้องการการเข้าถึงข้อมูลทุกประเภท ตั้งแต่ข้อมูลส่วนบุคคล ไปจนถึงประวัติเครดิต การทำธุรกรรมในอดีต และประวัติการทำงาน การระบุและรวมข้อมูลเหล่านี้ด้วยตนเองสามารถเปลี่ยนเป็นงานที่น่าเบื่อ ที่ใช้เวลานาน และน่าหงุดหงิดได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ การประมวลผลด้วยตนเองยังมีความเสี่ยงสูงในการเขียนข้อมูลผิดพลาดตลอดกระบวนการสมัคร

หากมีวิธีแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติที่สามารถช่วยลดความเจ็บปวดได้บ้าง…

Beelineเป็นบริษัทที่มุ่งเน้นในการทำให้กระบวนการสมัคร贷ยนเป็นกระแส อินเทอร์เฟซมือถือที่ใช้งานง่ายจะช่วยให้ผู้ซื้อผ่านกระบวนการสมัคร贷ยนภายในไม่กี่นาที กระบวนการทั้งหมดใช้เวลาเพียง 15 นาที และอ้างว่าช่วยประหยัดความหงุดหงิดให้กับผู้ซื้อบ้านได้มาก พวกเขาทำเช่นนี้ได้อย่างไรนั้นง่ายมาก: บริการของพวกเขาต่อเชื่อมกับแหล่งข้อมูลส่วนบุคคลต่างๆ (เช่น ธนาคาร ข้อมูลเงินเดือนและภาษี) ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่ออ่านและรวบรวมข้อมูล รวมและวิเคราะห์ทั้งหมดนี้ในเวลาจริง ด้วยวิธีนี้ กระบวนการที่น่าเบื่อและใช้เวลานานจะถูกข้ามไป และผู้ซื้อบ้านสามารถเพลิดเพลินกับการสมัคร贷ยนที่เป็นกระแส

บริการของพวกเขาสามารถทำได้โดยการรวมประสบการณ์มือถือ,ความสามารถในการประมวลผลอัจฉริยะและการออกแบบผู้ใช้ที่ทันสมัย คู่มือการสมัคร贷ยนจะถูกส่งผ่านอินเทอร์เฟซแชท ซึ่งให้วิธีการที่ง่ายสำหรับผู้ใช้ในการหาคำตอบสำหรับคำถามของตน อัลกอริทึม NLP สนับสนุนการโต้ตอบเหล่านี้และช่วยสร้างประสบการณ์ที่ปรับแต่งส่วนบุคคล

ในเวลาเดียวกัน อัลกอริทึมการประเมินอัตโนมัติก็เกิดขึ้นในพื้นหลัง ในขณะที่ผู้ซื้อกำลังกรอกแบบฟอร์ม นี่แสดงให้เห็นว่ากระบวนการอัตโนมัติเป็นกุญแจสำคัญในการให้บริการของพวกเขา และการทำงานร่วมกันของเครื่องมือเทคโนโลยีทำให้การอัตโนมัตินี้เป็นไปได้

สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป?

ส่วนผสมที่ทรงพลังของแนวโน้มเทคโนโลยีอยู่ในแนวหน้าของนวัตกรรมอสังหาริมทรัพย์: การมีอยู่ของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ความก้าวหน้าในการประมวลผลข้อมูล และการแพร่หลายของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งหมดนี้ช่วยให้สามารถจัดการกับการใช้งานที่ท้าทายที่สุดได้อย่างชาญฉลาด อัตโนมัติ และไม่มีข้อผิดพลาด

นอกเหนือจากนั้น ความสามารถในการประมวลผลคลาวด์และโครงสร้างการเก็บรักษาข้อมูลสมัยใหม่ทำให้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในเวลาจริง สร้างแบบจำลองการทำนายที่ซับซ้อน และรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ ทั้งหมดนี้ทำให้สามารถมองเห็นอนาคต นวัตกรรม และรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน