Gayrimenkul Bilimi: Eşleştirme ve Satın Alma

Verileriniz sizi en iyi tanır, bırakın hayalinizdeki evi bulsun. Emlak sektörü, her yıl kullanılmayan tonlarca veriye dayanıyor. Bu makalede, gelişmiş teknolojilerin gayrimenkul yatırımcılarına, komisyoncularına ve şirketlere, insanların hayallerindeki evleri bulmalarına yardımcı olmak için sektördeki büyük miktarda bilgiyi kullanmalarına nasıl yardımcı olduğunu tartışıyoruz.

2017 olarak, hiç Saha Eylemleri Bilim Raporları göre Yapay zeka, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitiğin emlak sektörü üzerindeki etkisini ele alıyor:

"Yapay zeka destekli Kent Analitiği uygulaması, emlak sektöründe yükselişe geçiyor. Veri bilimi ve algoritmik mantık, yeni kentsel gelişim uygulamalarının ön saflarına yakındır. Ne kadar yakın? soru şu — uzmanlar dijitalleşmenin akıllı bina yönetim sistemlerinin çok ötesine geçeceğini tahmin ediyor. Öngörü yeteneklerine sahip yeni analitik araçlar, kentsel gelişimin geleceğini önemli ölçüde etkileyecek ve bu süreçte emlak sektörünü yeniden şekillendirecek.”

2020'ye hızlı ileri sarın: ayrılıyor yutturmaca tuzakları arkasında, veri okuryazarlığının, dijitalleşme stratejilerinin ve teknolojik ilerlemelerin dönüştürücü etkilerini kabul ediyoruz. Tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka destekli uygulamalar, emlak sektörünün çok ötesinde, çeşitli sektörlerde inovasyona öncülük etmeye devam ediyor. en çok sıkıcı makine öğrenimi uygulamaları en ilginç olana NLP ve OCR otomasyon çabaları, endüstri liderleri bu güçlü araçları kendi avantajlarına kullanmayı öğrendi.

Bugün 3 gayrimenkul kullanım durumunu yakaladık. Benzersiz ürün ve hizmetler oluşturmak için modern yazılım yığınlarının ve sezgisel arayüzlerin Makine Öğrenimi ve veri mühendisliği ile nasıl etkileşim içinde olduğunu göstermeyi amaçlıyorlar.

emlak bilimi: Verileriniz sizi en iyi tanır, bırakın size mükemmel evi bulsun.

Ev satın alma süreçleri

Günümüzün emlak piyasası ilginç bir makine öğrenimi sorunu ortaya koyuyor: Doğru ev alıcılarını doğru fiyatlarla doğru mülklerle eşleştirmek için bir formül var mı? Doğru ev eşleştirme ve keşif hizmetleri oluşturmaya çalışmak, araştırmacıları ve sektör profesyonellerini tetikte tutan şeydir. Kullanabilecekleri çok büyük veri hacimleriyle ve çevrimiçi tavsiye sistemlerinin yüksek doğruluğundan ilham alarak (Netflix, kimse?), ev eşleştirme motorları, teknik olarak pek eğilimli olmayan emlak sektöründe bile sürekli gelişme görüyor. 

meyve bahçesi ev keşif hizmetlerini iyileştirmek için modern teknoloji araçlarından yararlanan bir komisyoncudur. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, ev alıcılarının sorduğu en acil soruya yanıt buluyorlar: "Hayallerimin evi neye benziyor?" Ek olarak, algoritmalar, şu soruyu yanıtlamalarına yardımcı olabilir: "Hangi tavizleri vermeye istekliyim/istemiyorum?". 

Kurucu Ortak ve Baş Ürün ve Pazarlama Sorumlusu Phil DeGisi şunları açıklıyor:

"Home Match, insanların kendileri için en önemli özellikleri seçmelerine olanak tanıyan ilk ev arama algoritmasıdır. Alıcılara, bir mutfak adası, arka bahçedeki havuz ve saniyeler içinde gidip gelme süresi gibi bir evde "olmazsa olmazlar" ve "olması güzel şeyler" olarak değerlendirdikleri ve neye değer verdikleri hakkında bir dizi soru soruyoruz. Orchard, arama alanındaki her eve kişisel bir maç puanı atar. başlıklı bir kılavuz yayınladı

Bunun gibi, alıcılar yasal ev satın alma fırsatlarıyla eşleştirilir ve tüm süreç, dahil olan tüm taraflar için daha kolay hale gelir. 

Ev eşleştirme sistemlerinin kullanıcıları, aşağıdakilerle karakterize edilen bir deneyimin keyfini çıkarır: artan kişiselleştirme ve KULLANILABİLİRLİK. Arama sonuçları, profillerine göre sıralanır ve kullanımı kolay, etkileşimli arayüzler, eski emlak kataloglarının yerini alır.

Orchard ayrıca, bu kişiselleştirilmiş arama sonuçlarını görsel olarak daha kullanışlı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde görüntüleyen, sektörde bir ilk olan Photo Switch'i de geliştirdi. Orchard, bunu yapmak için piyasadaki her evin fotoğraflarını tarayan ve her fotoğrafta hangi odaların olduğunu belirleyen bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. Bu özellik, türünün ilk örneği ve kullanıcıların "olmazsa olmaz"larını aynı anda kolayca karşılaştırmasını sağlıyor. İster bir şefin mutfağı, ister çitle çevrili bir arka bahçe, ister rahat bir oturma odası olsun, ev alıcıları artık tek bir düğmeye tıklayarak her odayı tek bir tarayıcıda yan yana görüntüleyebiliyor.

Bu işlevsellik, yalnızca modern teknoloji araçlarının kesintisiz etkileşimi sayesinde mümkündür. Web platformları, sanal gerçeklik SDK'ları, görüntü işleme algoritmalarının yanı sıra makine öğrenimi çerçevelerinin tümü, benzersiz bir emlak deneyimi oluşturmaya katkıda bulunur.

ticari gayrimenkul değerlemeleri

Ticari gayrimenkulde bir diğer önemli adım mülk değerlemesidir. Otomatik Değerleme Modelleri, mülkleri değerlendirme ve fiyatlandırma planları oluşturma görevi verildiğinden, sektörün kendisi kadar eskidir. Geleneksel olarak, bu modeller çoğunlukla geçmiş satış verilerine dayanıyordu. Ancak, yalnızca geçmiş davranışlara dayanan modeller, diğer pek çok veri kaynağını kaçırıyor.

Tahmine dayalı analitik ve modern veri toplama altyapı harici veri kaynaklarını entegre etmek ve heterojen veri türlerine dayalı algoritmaları eğitmek için oluşturulmuştur. Birleşik veri mimarileri, bir mülk hakkında sınırlı bir bakış açısı sunan tek bir veri türü kullanmak yerine 360 ​​derecelik bir görünüm sunar ve harici veri kaynaklarını entegre eder: piyasa talebi, makroekonomik veriler, kira değerleri, sermaye piyasaları, işler, trafik vb. bir mülk değerleme modeli tarafından kullanılabilecek veriler için kesin sınırlar yoktur, tahmine dayalı analitik, emlak acentelerinin kullanabileceği güçlü bir araçtır. 

Akıllı Sermaye emlak değerlemesine böylesine modern bir çözüm sunar. Gayrimenkullerin değerlemesi için tahmine dayalı analitiği kullanıyorlar ve bir iş günü içinde eksiksiz bir rapor sunmayı taahhüt ediyorlar. CEO'ları, Laura Krashakova, bunu nasıl başardıklarına dair bazı içgörüler sunuyor.

"Teknoloji, gerçek zamanlı olarak veri işleme ve mülk değerlemesi sağlar ve bireylerin daha önce yalnızca yerel aracılar tarafından kullanılabilen verilere erişmesini sağlar. Konumun popülaritesi, bölgedeki olanaklar, toplu taşıma kalitesi, ana otoyollara yakınlık ve yaya trafiği gibi yerel içgörüler artık hazır ve karşılaştırma kolaylığı için puanlanıyor.başlıklı bir kılavuz yayınladı

Böyle bir hizmeti ilk etapta mümkün kılan iki husus vardır: erişim kolaylığı ve teslim imkanı gerçek zamanlı içgörüler. Mobil ve web platformları, müşterilerin bulundukları yerden bağımsız olarak verilerine erişmesini, verilerini yüklemesini ve görselleştirmesini kolaylaştırır. Tek gereken bir internet bağlantısı. Aynı zamanda, tahmine dayalı analitik çerçeveleri, verileri gerçek zamanlı olarak, milisaniyeler hızında işliyor. Yeni veri olayları meydana geldiğinde bunlar toplanır ve en son analiz raporuna dahil edilir. Zaman alıcı, yoğun hesaplamalar için beklemeye gerek yok, çünkü tüm bu hesaplamalar artık bulutta neredeyse anında gerçekleşebiliyor.

Bir kez daha, modern teknolojilerin karşılıklı etkileşimi, gerçek zamanlı içgörülere dayalı kusursuz bir deneyim sunmayı mümkün kılıyor. Aynı zamanda, harici veri kaynaklarının çeşitliliği, artan değerleme doğruluğu için bir garanti haline gelir. Bu, ilgili tüm taraflar için zamandan, paradan ve baş ağrısından tasarruf sağlar.

Kolaylaştırılmış kredi başvuru süreçleri

İlginç bir zorluk teşkil eden bir diğer ticari gayrimenkul süreci de kredi başvurusudur. Yalnızca kafası karışmış ev alıcıları için değil, aynı zamanda makine öğrenimi modelleri için de bir meydan okuma. Kredi onay modelleri, kişisel bilgilerden kredi geçmişine, geçmiş işlemlere ve istihdam geçmişine kadar her türlü veriye erişime ihtiyaç duyar. Tüm bu veri kaynaklarının manuel olarak tanımlanması ve entegre edilmesi, kısa sürede sıkıcı, zaman alıcı ve sinir bozucu bir göreve dönüşebilir. Ayrıca, manuel işleme, uygulama boyunca yüksek hatalı giriş riskiyle birlikte gelir. Bu yönler, manuel kredi başvuru sürecini gayrimenkul işlemleri için bir darboğaza dönüştürmüştür.

Keşke acının bir kısmını ortadan kaldıracak otomatik bir çözüm olsaydı…

kestirme yol kredi başvuru sürecini kolaylaştırmaya odaklanmış bir şirkettir. Sezgisel mobil arayüzleri, alıcılara kredi başvurularında dakikalar içinde rehberlik eder. Tüm süreç yalnızca 15 dakika sürüyor ve ev alıcılarını pek çok baş ağrısından kurtardığı iddia ediliyor. Bunu yapma şekilleri inanılmaz derecede basittir: Hizmetleri çeşitli kişisel veri kaynaklarına (banka, ödeme ve vergi bilgileri gibi) bağlanır, bilgileri okumak ve toplamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır, tüm verileri entegre edip analiz eder. gerçek zamanda. Böylece sıkıcı ve zaman alan süreçler ortadan kalkıyor ve ev alıcıları kolaylaştırılmış kredi başvuru süreçlerinin keyfini çıkarabiliyor.

Bu nasıl mümkün olabilir, merak ediyorsunuz? 

Servisleri ancak bir entegre ile mümkündür. mobil öncelikli deneyim, akıllı işleme yetenekleri, son teknoloji kullanıcı tasarımının yanı sıra. Ödünç verme kılavuzları, kullanıcılara sorularına yanıt bulmanın kolay bir yolunu sunan bir sohbet arayüzü aracılığıyla sunulur. NLP algoritmaları bu etkileşimleri destekliyor ve kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmaya yardımcı oluyor.

Aynı zamanda, alıcı formları doldururken arka planda otomatik değerlendirme algoritmaları gerçekleşir. Bu, otomasyonun hizmetlerinin başarısı için ne kadar önemli olduğunu gösterir. Ve teknoloji araçlarının kusursuz etkileşimi, bu otomasyonu mümkün kılan şeydir.

Sıradaki ne?

Güçlü bir teknoloji trendleri karışımı, emlak inovasyonunun ön saflarında yer alıyor: artan veri kullanılabilirliği, veri işleme yeteneklerindeki ilerlemeler ve makine öğrenimi algoritmalarının yaygınlığı. Hepsi, en zorlu uygulamaların akıllı, otomatik ve hatasız bir şekilde üstesinden gelmeyi mümkün kılar. 

Bunun da ötesinde, bulut bilgi işlem yetenekleri ve modern depolama mimarileri, verilerden gerçek zamanlı içgörüler çıkarmayı, karmaşık tahmine dayalı modeller oluşturmayı ve çeşitli veri kaynaklarını entegre etmeyi mümkün kılar. Bütün bunlar mümkün kılar önceden görmek gelecek, yenilik yapın ve rekabet avantajını koruyun.

resim kaynakları: Canva