Gayrimenkul Bilim: Eşleştirme ve Satın Alma

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 şirketlerin endüstri içindeki büyük miktarda bilgiyi nasıl kullandığını ve insanların hayalindeki evlerini bulmalarına yardımcı olmak için讨論 ediyoruz.

2017’de bir Field Actions Science Reports makale, gayrimenkul sektöründe AI, makine öğrenimi ve öngörücü analitiklerin etkilerini ele alıyor:

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

2017’den 2020’ye hızlı geçiş: hype tuzakları geride bırakarak, veri okuryazarlığı, dijitalleşme stratejileri ve teknoloji ilerlemelerinin dönüştürücü etkilerini kabul ediyoruz. Öngörücü analitik, makine öğrenimi ve AI güçlendirilmiş uygulamalar, gayrimenkul sektörünün ötesinde çeşitli endüstrilerde inovasyonu hala liderlik ediyor. En sıkıcı ML uygulamalarından en ilginç NLP & OCR otomasyon çabalarına kadar, sektör liderleri bu güçlü araçları avantajlarına kullanmayı öğrenmiştir. Bugün, 3 gayrimenkul kullanım örneği ile karşılaşıyoruz. Bunlar, modern yazılım yığınlarının ve sezgisel arayüzlerin Makine Öğrenimi ve veri mühendisliği ile nasıl etkileşime girdiğini ve benzersiz ürün ve hizmetler oluşturduğunu göstermek amacıyla tasarlanmıştır.

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

Ev satın alma süreçleri

Bugünün gayrimenkul piyasası, bir makine öğrenimi challenge’i sunuyor: doğru ev alıcılarını doğru mülklerle ve doğru fiyatlarla eşleştirmek için bir formül var mı? Doğru ev eşleştirmesi ve keşif hizmetleri oluşturmak, araştırmacıları ve sektör profesyonellerini sürekli olarak meşgul ediyor. Onlara büyük miktarda veri mevcut ve online öneri sistemlerinin (Netflix, herhangi biri?) yüksek doğruluğu tarafından ilham alan ev eşleştirmesi motorları sürekli olarak geliştiriliyor, teknik olarak yetenekli olmayan gayrimenkul sektöründe bile.

Orchard, modern teknoloji araçlarını kullanarak ev keşif hizmetlerini iyileştiren bir brokerdır. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, ev alıcılarının sorduğu en önemli soruya cevap buluyorlar: “Hayalindeki ev nasıl görünür?” Ayrıca, algoritmalar bir sonraki soruyu cevaplamaya yardımcı olabilir: “Hangi fedakarlıklar yapılmaya hazırım (değilim)?”

Kurucu Ortağı ve Ürün ve Pazarlama Başkanı Phil DeGisi açıklıyor:

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

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

Ev eşleştirmesi sistemlerinin kullanıcıları, artan kişiselleştirme ve kullanışlılık ile karakterize edilen bir deneyime sahip olurlar. Arama sonuçları profillerine göre sıralanır ve eski gayrimenkul kataloglarının yerini kolay kullanımlı, etkileşimli arayüzler alır.

“Orchard, ayrıca Photo Switch adı verilen bir başka endüstri ilkini geliştirdi. Bu, kişiselleştirilmiş arama sonuçlarını daha görsel olarak kullanışlı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde görüntüler. Bunu yapmak için, Orchard her evin fotoğraflarını taramak ve her fotoğraftaki odaları belirlemek için bir makine öğrenimi modeli oluşturdu. Bu özellik, ilk kez sunuluyor ve kullanıcıların “olmazsa olmaz”larını aynı anda kolayca karşılaştırmasına olanak tanır. Şef mutfağı, çitle çevrili arka bahçe veya rahat yaşam odası olsun, ev alıcıları artık her odayı tek bir tıklamayla aynı anda görebilir.”

Bu tür bir işlevsellik, yalnızca modern teknoloji araçlarının sorunsuz etkileşimi sayesinde mümkün olmaktadır. Web platformları, sanal gerçeklik SDK’ları, görüntü işleme algoritmaları ve makine öğrenimi çerçeveleri, benzersiz bir gayrimenkul deneyimini oluşturmak için katkıda bulunur.

Ticari gayrimenkul değerlemeleri

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

Öngörücü analitik ve modern veri toplama altyapıları, dış veri kaynaklarını entegre etmek ve algoritmaları heterojen veri türlerine göre eğitmek için tasarlanmıştır. Bir mülkün sınırlı bir perspektifini sunan tek bir veri türünü kullanmak yerine, birleşik veri mimarileri 360 derecelik bir görünüm sunar ve dış veri kaynaklarını entegre eder: piyasa talebi, makroekonomik veri, kira değerleri, sermaye piyasaları, işler, trafik vb. Bir mülk değerleme modeli tarafından kullanılan verilerin sınırı olmadığından, öngörücü analitik, gayrimenkul ajanslarına güçlü bir araçtır.

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

“Teknoloji, veri işleme ve mülk değerlemesini gerçek zamanlı olarak sağlar ve bireylere yerel brokerlere yalnızca disponible olan verilere erişim sağlar. Yerel bilgiler, such as konumun popülaritesi, 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: erişim kolaylığı ve gerçek zamanlı içgörüler sunma olanağı. Mobil ve web platformları, müşterilerin verilerine, nerede olurlarsa olsunlar kolayca erişmelerine, yüklemelerine ve görselleştirmelerine olanak tanır. İnternet bağlantısı dışında bir şey gerekmez. Aynı zamanda, öngörücü analitik çerçeveleri, yeni veri olayları oluştuğunda, bunları toplar ve son analiz raporuna dahil eder. Zaman alıcı, yoğun hesaplamalar için beklemeye gerek yoktur, çünkü tüm bu hesaplamalar neredeyse anında, bulutta gerçekleşebilir. Tekrar modern teknoloji araçlarının sorunsuz etkileşimi, gerçek zamanlı içgörüler temelinde sorunsuz bir deneyim sunmayı mümkün kılar. Aynı zamanda, çeşitli dış veri kaynakları, artan değerleme doğruluğunu garanti eder. Bu, tüm taraflar için zaman, para ve baş ağrısı tasarrufu sağlar.

Akışkan kredi başvuru süreçleri

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

Eğer yalnızca bazı otomatik çözümler bu ağrıları azaltmaya yardımcı olabilseydi…

Beeline, kredi başvuru sürecini akışkan hale getirmeye odaklanan bir şirkettir. Kullanıcı dostu mobil arayüzü, alıcıları dakika içinde kredi başvurularına rehberlik eder. Tüm süreç yalnızca 15 dakika sürer ve ev alıcılarına birçok baş ağrısı kazandırır. Bunu nasıl yaptıkları oldukça basittir: hizmetleri, çeşitli 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, zahmetli ve zaman alıcı süreçler atlanır ve ev alıcıları akışkan kredi başvuru süreçlerinden yararlanabilir.

Nasıl mümkün oldu, merak ediyorsunuz?

Hizmetleri, yalnızca mobil öncelikli bir deneyim, akıllı işleme yetenekleri ve devrim niteliğinde kullanıcı tasarımı entegrasyonu sayesinde mümkündür. Kredi rehberleri, kullanıcıların sorularına kolayca cevap bulmalarına olanak tanıyan bir sohbet arayüzü aracılığıyla sunulur. NLP algoritmaları, bu etkileşimleri destekler ve kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturur. Aynı zamanda, otomatik değerlendirme algoritmaları, alıcıların formları doldururken arka planda gerçekleşir. Bu, hizmetlerinin başarısı için otomasyonun anahtar olduğunu gösterir. Ve teknoloji araçlarının sorunsuz etkileşimi, bu otomasyonu ilk etapta mümkün kılar.

Sonraki nedir?

Güçlü bir teknoloji trendleri karışımı, gayrimenkul inovasyonunun ön saflarında yer alıyor: artan veri erişimi, veri işleme yeteneklerinde ilerlemeler ve makine öğrenimi algoritmalarının her yerde bulunması. Bunların tümü, en zorlu uygulamaları akıllı, otomatik ve hata-free bir şekilde ele almayı mümkün kılar.

Bunun yanı sıra, bulut hesaplama yetenekleri ve modern depolama mimarileri, gerçek zamanlı olarak veri içgörülerini çıkarmayı, karmaşık öngörücü modelleri oluşturmayı ve çeşitli veri kaynaklarını entegre etmeyi mümkün kılar. Tüm bunlar, geleceği öngörme, inovasyon yapma ve rekabet avantajını koruma olanağı sağlar.

image sources: Canva