Gayrimenkul Bilim: Eşleştirmek ve Satın Almak

Verileriniz sizi en iyi şekilde tanır, hayalindeki evi bulmasına izin verin. Gayrimenkul endüstrisi her yıl kullanılmayan tonlarca veri üzerinde oturuyor. Bu makalede, gelişmiş teknolojilerin gayrimenkul yatırımcıları, brokerları ve şirketleri endüstrinin içindeki büyük miktarda bilgiyi kullanarak insanların hayalindeki evlerini bulmalarına nasıl yardımcı olduğunu tartışıyoruz.

2017’de, bir Alan Eylem Bilim Raporları makale, gayrimenkul sektöründeki yapay zeka, makine öğrenimi ve öngörücü analizlerin etkisini ele alıyor:

“Şehirsel Analitiklerin AI güçlendirilmiş uygulaması gayrimenkul endüstrisi içinde ortaya çıkıyor. Veri bilimi ve algoritmik mantık yeni kentsel gelişim uygulamalarının ön saflarında. Ne kadar yakın? – uzmanlar, dijitalleşmenin akıllı bina yönetim sistemlerinin ötesine geçeceğini öngörüyor. Yeni analitik araçlar ile öngörücü yeteneklere sahip araçlar, kentsel gelişimin geleceğini dramatik bir şekilde etkileyecek ve bu süreçte gayrimenkul endüstrisini yeniden şekillendirecek.”

2020’ye hızlıca geçiyoruz: hype tuzakları geride bırakarak, veri okuryazarlığı, dijitalleşme stratejileri ve teknoloji ilerlemelerinin dönüştürücü etkilerini kabul ediyoruz. Öngörücü analiz, makine öğrenimi ve AI güçlendirilmiş uygulamalar hala çeşitli endüstrilerde inovasyonu liderlik ediyor, gayrimenkul sektörünün çok ötesinde. En sıkıcı ML uygulamalarından en ilginç NLP & OCR otomasyon çabalarına kadar, endüstri liderleri bu güçlü araçları avantajlarına kullanmayı öğrenmiştir.

Bugün, modern yazılım yığınları ve sezgisel arayüzlerin Makine Öğrenimi ve veri mühendisliği ile nasıl benzersiz ürün ve hizmetler oluşturduğunu gösteren 3 gayrimenkul kullanım örneği ile devam ediyoruz.

gayrimenkul bilimi: Verileriniz sizi en iyi şekilde tanır, size mükemmel evi bulmasına izin verin.

Ev Alım Süreçleri

Bugünün gayrimenkul piyasası, makine öğrenimi için ilginç bir zorluk oluşturuyor: doğru ev alıcılarını doğru mülklerle doğru fiyatlarla eşleştirmek için bir formül var mı? Doğru ev eşleştirmesi ve keşif hizmetleri oluşturmayı hedeflemek, araştırmacıları ve endüstri profesyonellerini sürekli olarak meşgul ediyor. Onlara büyük veri hacimleri mevcut ve online öneri sistemlerinin (Netflix (NFLX ), anyone?) yüksek doğruluğuyla ilham vererek, ev eşleştirmesi motorları sürekli olarak geliştiriliyor, hatta teknik olarak yetkin olmayan gayrimenkul sektöründe bile.

Orchard, modern teknoloji araçlarını kullanarak ev keşif hizmetlerini iyileştiren bir broker. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, ev alıcılarının sorduğu en önemli soruya cevap buluyor: “Hayalindeki ev nasıl görünüyor?” Ayrıca, algoritmalar, ev alıcılarının “hangi fedakarlıklar yapmayı (yapmamayı) istiyorsun?” sorusuna da cevap vermelerine yardımcı olabilir.

Kurucu Ortağı ve Ürün ve Pazarlama Başkanı, Phil DeGisi açıklıyor:

“Ev Eşleştirmesi, insanların en önemli özelliklerini seçmelerine olanak tanıyan ilk ev arama algoritması. Alıcılara, mutfak adası, arka bahçedeki havuz ve komuta zamanı gibi “olmazsa olmaz” ve “güzel olur” özelliklerini hakkında bir dizi soru soruyoruz. Orchard, arama alanında her eve bir kişisel eşleşme puanı atıyor. ”

Bu şekilde, alıcılar meşru ev alım fırsatlarına eşleştiriliyor ve tüm süreç tüm taraflar için daha kolay hale geliyor.

Ev eşleştirmesi sistemlerinin kullanıcıları, artan kişiselleştirme ve kullanışlılık ile karakterize edilen bir deneyimden yararlanırlar. Arama sonuçları, profillerine göre sıralanır ve basit eski gayrimenkul kataloglarının yerini, kolayca kullanılan ve etkileşimli arayüzler alır.

“Orchard, ayrıca Photo Switch adında bir başka endüstri ilkini geliştirdi. Bu, kişiselleştirilmiş arama sonuçlarını daha görsel olarak ve kişiselleştirilmiş bir şekilde sunar. Orchard, her evin fotoğraflarını taramak ve hangi odaların her fotoğrafta olduğunu belirlemek için bir makine öğrenimi modeli oluşturdu. Bu özellik, ilk kez sunuluyor ve kullanıcıların “olmazsa olmaz” özelliklerini aynı anda kolayca karşılaştırmasına olanak tanır. Şef mutfağı, çitle çevrili arka bahçe veya rahat bir oturma odası olsun, ev alıcıları artık her odayı aynı anda, tek bir tıklamayla karşılaştırabilir.”

Bu tür bir işlevselliğin mümkün olması, modern teknoloji araçlarının sorunsuz bir şekilde bir araya gelmesi sayesinde gerçekleşir. Web platformları, sanal gerçeklik SDK’ları, görüntü işleme algoritmaları ve makine öğrenimi çerçeveleri, benzersiz bir gayrimenkul deneyimi oluşturmak için katkıda bulunur.

Ticari Gayrimenkul Değerlemeleri

Ticari gayrimenkulün bir başka önemli adımı, mülk değerlemesidir. Otomatik Değerleme Modelleri, endüstrinin kendisi kadar eskidir ve mülkleri değerlendirmek ve fiyatlandırma şemaları oluşturmakla görevlendirilmiştir. Geleneksel olarak, bu modeller çoğunlukla histórik satış verilerine dayanıyordu. Ancak, yalnızca geçmiş davranışa dayanan modeller, diğer birçok veri kaynağından mahrum kalıyor.

Öngörücü analiz ve modern veri toplama altyapısı, dış veri kaynaklarını entegre etmek ve heterojen veri türlerine dayalı algoritmaları eğitmek için tasarlanmıştır. Bir mülke ilişkin sınırlı bir bakış açısı sunan tek bir veri türü yerine, birleşik veri mimarileri 360 derecelik bir görünüm sunar ve dış veri kaynaklarını entegre eder: piyasa talebi, makroekonomik veriler, kiralama değerleri, sermaye piyasaları, işler, trafik vb. Bir mülk değerleme modeli tarafından kullanılabilecek verilerin hiçbir sınırlaması olmadığından, öngörücü analiz, gayrimenkul ajansları için güçlü bir araçtır.

Smart Capital, böyle bir modern çözümü sunuyor. Gayrimenkul mülklerinin değerlemesi için öngörücü analizi kullanıyorlar ve bir iş gününde tam bir rapor teslim ediyorlar. CEO’ları, Laura Krashakova, bunu nasıl başardıklarına ilişkin bazı içgörüler sunuyor.

“Teknoloji, veri işleme ve mülk değerlemesini gerçek zamanlı olarak sağlar ve bireylere, daha önce yalnızca yerel brokerlara açık olan verilere erişim sağlar. Yerel bilgiler, gibi konumlardaki popülerlik, bölgedeki tesisler, kamu taşımacılığının kalitesi, büyük otoyollara yakınlık ve yaya trafiği artık kolayca karşılaştırılabilir ve puanlanabilir.””

Bu tür bir hizmetin możli olmasının iki yönü vardır: erişimin kolaylığı ve gerçek zamanlı içgörüler sunma olanağı. Mobil ve web platformları, müşterilerin verilerine, nerede olurlarsa olsunlar erişmelerini, yüklemelerini ve görselleştirmelerini sağlar. İnternet bağlantısı dışında hiçbir şey gerekmez. Aynı zamanda, öngörücü analiz çerçeveleri, yeni veri olayları meydana geldiğinde, bunları en son analiz raporuna dahil ederek, gerçek zamanlı olarak veri işliyor. Yoğun ve zaman alıcı hesaplamalar için beklemeye gerek yok, çünkü tüm bu hesaplamalar bulut ortamında neredeyse anında gerçekleşebilir.

Tekrar modern teknoloji araçlarının sorunsuz bir şekilde bir araya gelmesi, gerçek zamanlı içgörüler temelinde sorunsuz bir deneyim sunmayı mümkün kılıyor. Aynı zamanda, çeşitli dış veri kaynakları, artan değerleme doğruluğunun garantisi oluyor. Bu, tüm taraflar için zaman, para ve baş ağrısı tasarrufu sağlıyor.

Basitleştirilmiş Kredi Başvuru Süreçleri

Ticari gayrimenkulün bir başka ilginç süreci, kredi başvurusudur. Bu, yalnızca karışıklık içindeki ev alıcıları için değil, aynı zamanda makine öğrenimi modelleri için de bir zorluk oluşturur. Kredi onay modelleri, kişisel bilgi, kredi geçmişi, histórik işlemler ve istihdam geçmişi gibi çeşitli verilere erişim gerektirir. Bu veri kaynaklarını manuel olarak tanımlamak ve entegre etmek, nhanh chóng bir şekilde sıkıcı, zaman alıcı ve can sıkıcı bir görev haline gelebilir. Ayrıca, manuel işleme, başvuru boyunca hatalı girişler riski taşır. Bu yönler, manuel kredi başvurusu sürecini gayrimenkul işlemleri için bir bottleneck haline getirdi.

Eğer yalnızca bazı otomatik çözümler bu sıkıntılardan bazılarını ortadan kaldırmaya yardımcı olabilseydi…

Beeline, kredi başvurusu sürecini basitleştirmeye odaklanan bir şirkettir. Kullanıcı dostu mobil arayüzü, alıcıları kredi başvurularına birkaç dakika içinde rehberlik eder. Tüm süreç yalnızca 15 dakika sürer ve ev alıcılarına birçok baş ağrısı kazandırır. Bunu nasıl yaptıkları oldukça basittir: hizmetleri, kişisel veri kaynaklarına (banka, maaş ve vergi bilgileri gibi) bağlanır, doğal dil işleme (NLP) kullanarak bilgi okur ve toplar, tüm verileri gerçek zamanlı olarak entegre eder ve analiz eder. Bu şekilde, sıkıcı ve zaman alıcı süreçler atlanır ve ev alıcıları basitleştirilmiş kredi başvurusu süreçlerinden yararlanabilir.

Nasıl mümkün oluyor, merak ediyorsunuz?

Hizmetleri, yalnızca mobil öncelikli bir deneyim, akıllı işleme yetenekleri ve devrim niteliğinde kullanıcı tasarımı entegrasyonu sayesinde mümkündür. Kredi rehberleri, sohbet arayüzü aracılığıyla sunulur, bu da kullanıcıların sorularına kolayca cevap bulmalarını sağlar. NLP algoritmaları, bu etkileşimleri destekler ve kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturur.

Aynı zamanda, otomatik değerlendirme algoritmaları, alıcıların formları doldururken arka planda çalışır. Bu, otomasyonun hizmetin başarısı için ne kadar önemli olduğunu gösteriyor. Ve modern teknoloji araçlarının sorunsuz bir şekilde bir araya gelmesi, bu otomasyonu mümkün kılıyor.

Sonraki Adım Nedir?

Gayrimenkul inovasyonunun ön saflarında güçlü bir teknoloji trendleri karışımı yer alıyor: artan veri erişimi, veri işleme yeteneklerinin gelişmesi ve makine öğrenimi algoritmalarının her yerde bulunması. Bunların tümü, en zorlu uygulamaları akıllı, otomatik ve hatasız bir şekilde ele almayı mümkün kılıyor.

Bunun yanı sıra, bulut hesaplama yetenekleri ve modern depolama mimarileri, veriden gerçek zamanlı olarak içgörüler çıkarmayı, karmaşık öngörücü modeller oluşturmayı ve çeşitli veri kaynaklarını entegre etmeyi mümkün kılıyor. Tüm bunlar, geleceği görmeyi, inovasyonu ve rekabet avantajını korumayı mümkün kılıyor.

resim kaynakları: Canva