Наука про нерухомість: підбір та покупка

Ваші дані знають вас найкраще, дозвольте їм знайти ваш будинок мрії. Індустрія нерухомості щороку сидить на величезній кількості даних, які не використовуються. У цій статті ми обговорюємо, як передові технології допомагають інвесторам, брокерам і компаніям з нерухомістю використовувати величезну кількість інформації в галузі, щоб допомогти людям знайти свої будинки мрії.

У 2017 році Звіт про дії науки стаття розглядає вплив штучного інтелекту, машинного навчання та передбачувальної аналітики на ринок нерухомості:

“Практика міської аналітики, підтримуваної штучним інтелектом, набирає обертів у галузі нерухомості. Наука про дані та алгоритмічна логіка знаходяться на передньому краї нових міських практик розвитку. Як близько? — це питання, на яке експерти відповідають, що цифровізація піде значно далі, ніж інтелектуальні системи управління будівлями. Нові аналітичні інструменти з передбачувальними можливостями суттєво вплинуть на майбутнє міського розвитку, змінюючи галузь нерухомості в процесі.”

Перемотавши вперед до 2020 року, залишаючи пастки гіпу позаду, ми визнаємо трансформаційний вплив даних, цифрових стратегій та технологічних досягнень. Предбачувальна аналітика, машинне навчання та додатки, підтримувані штучним інтелектом, все ще очолюють інновації в різних галузях, далеко за межами ринку нерухомості. Від найбільш нудних застосувань машинного навчання до найцікавіших автоматизації NLP та OCR, лідери галузі вивчили, як використовувати ці потужні інструменти на свою користь.

Сьогодні ми розглядаємо 3 випадки використання нерухомості. Вони призначені для того, щоб показати, як сучасні програмні стеки та інтуїтивні інтерфейси взаємодіють з машинним навчанням та інженерією даних, щоб створювати унікальні продукти та послуги.

Наука про нерухомість: ваші дані знають вас найкраще, дозвольте їм знайти вам ідеальний будинок.

Процеси купівлі будинку

Сучасний ринок нерухомості ставить цікавий виклик для машинного навчання: чи існує формула для підбору правильних покупців будинку з правильними об’єктами нерухомості за правильними цінами? Створення точних сервісів підбору та відкриття будинку — це те, що тримає дослідників та фахівців галузі на своїх місцях. З величезним обсягом даних, доступних їм, та натхненними високою точністю онлайн-сервісів рекомендацій (Netflix (NFLX ), наприклад?), сервіси підбору будинку бачать постійний розвиток, навіть у не дуже технічній галузі нерухомості.

Orchard — це брокер, який використовує сучасні технічні інструменти для покращення сервісів відкриття будинку. Використовуючи алгоритми машинного навчання, вони дають відповідь на найбільш актуальне питання, яке покупці будинку ставлять: “Як виглядає мій будинок мрії?”. Крім того, алгоритми можуть допомогти їм відповісти на наступне питання: “Які компроміси я готовий прийняти (або ні)?”

Засновник і головний офіцер з продукту та маркетингу, Філ ДеДжісі, уточнює:

“Home Match — це перший алгоритм пошуку будинку, який дозволяє людям вибирати функції, які їм найбільше важливі. Ми просимо покупців серію питань про те, що вони цінують і вважають “обов’язковими” і “бажаними” в будинку — наприклад, острів на кухні, басейн на задньому дворі та час у дорозі в секундах. Orchard призначає особистий бал підбору кожному будинку в зоні пошуку.”

Таким чином, покупці будинків підбираються до легітимних можливостей купівлі будинку, і весь процес стає простішим для всіх учасників.

Користувачі сервісів підбору будинку можуть насолоджуватися досвідом, характеризованим збільшеною персоналізацією і зручністю використання. Результати пошуку ранжуються згідно з їхніми профілями, і легкі в користуванні інтерфейси заміняють звичайні каталоги нерухомості.

“Orchard також розробила інший інноваційний сервіс, Photo Switch, який приймає ці персоналізовані результати пошуку та відображає їх більш візуально корисному та персоналізованому вигляді. Для цього Orchard створила модель машинного навчання для сканування фотографій кожного будинку на ринку та визначення кімнат в кожній фотографії. Ця функція є першою в своєму роді та дозволяє користувачам легко порівнювати свої “обов’язкові” вимоги одночасно. Чи то це кухня для шеф-кухаря, огорожений задній двір або затишна вітальня, покупці будинку тепер можуть переглянути кожну кімнату поряд в одному браузері, з кліком однієї кнопки.”

Така функціональність можлива лише завдяки безперебійній взаємодії сучасних технічних інструментів. Веб-платформи, віртуальна реальність SDK, алгоритми обробки зображень, а також фреймворки машинного навчання всі сприяють створенню унікального досвіду нерухомості.

Комерційна оцінка нерухомості

Іншим важливим кроком у комерційній нерухомості є оцінка власності. Автоматизовані моделі оцінки існують так само довго, як і сама галузь, виконуючи завдання оцінки власності та встановлення схем ціноутворення. Традиційно ці моделі були в основному засновані на історичних даних про продаж. Однак моделі, які покладаються лише на минулу поведінку, втрачають багато інших джерел даних.

Предбачувальна аналітика та сучасні інфраструктури збору даних створені для інтеграції зовнішніх джерел даних та навчання алгоритмів на основі гетерогенних типів даних. Замість використання одного типу даних, який пропонує обмежений погляд на власність, уніфіковані архітектури даних пропонують повний огляд та інтегрують зовнішні джерела даних: попит на ринку, макроекономічні дані, орендна вартість, капітальні ринки, робочі місця, трафік тощо. Поскольку немає жорстких обмежень на дані, які можуть бути використані моделлю оцінки власності, передбачувальна аналітика є потужним інструментом, доступним агентствам з нерухомістю.

Smart Capital пропонує таке сучасне рішення для оцінки власності. Вони використовують передбачувальну аналітику для оцінки власності та обіцяють надати повний звіт протягом одного робочого дня. Її генеральний директор, Лаура Кращакова, пропонує деякі ідеї про те, як вони досягають цього.

“Технологія дозволяє обробляти дані та оцінювати власність в реальному часі та надає людям доступ до даних, раніше доступних лише місцевим брокерам. Місцеві відомості, такі як популярність місця, зручності в районі, якість громадського транспорту, близькість до основних шосе та пішохідний трафік, тепер легко доступні та оцінюються для зручності порівняння.”

Є два аспекти, які роблять такий сервіс можливим: легкість доступу та можливість надавати інформацію в реальному часі. Мобільні та веб-платформи роблять легко доступними дані для клієнтів, незалежно від їхнього місця розташування. Все, що потрібно, — це підключення до Інтернету. Водночас фреймворки передбачувальної аналітики обробляють дані в реальному часі, зі швидкістю мілісекунд. Як тільки відбуваються нові події з даними, вони збираються та включаються в останній звіт про аналіз. Не потрібно чекати тривалих, інтенсивних обчислень, оскільки все це може відбуватися майже миттєво, в хмарі.

Ще раз, взаємодія сучасних технологій робить можливим пропонувати безперебійний досвід, заснований на інформації в реальному часі. Водночас різноманітність зовнішніх джерел даних стає гарантією підвищеної точності оцінки. Це економить час, гроші та голови для всіх учасників.

Оптимізовані процеси подачі заявок на кредит

Іншим комерційним процесом нерухомості, який ставить цікавий виклик, є подача заявки на кредит. Виклик не тільки для заплутаних покупців будинку, але й для моделей машинного навчання. Моделі затвердження кредиту потребують доступу до всіх видів даних, від особистої інформації до історії кредиту, історичних транзакцій та історії зайнятості. Ручне визначення та інтеграція всіх цих джерел даних можуть швидко перетворитися на трудомісткий, часо- та нервозитратний процес. Крім того, ручна обробка супроводжується високим ризиком помилкових входів протягом заявки. Ці аспекти перетворили ручний процес подачі заявки на кредит на瓶лочку для транзакцій з нерухомістю.

Якщо тільки існувало автоматизоване рішення, яке могло б взяти деякий біль…

Beeline — це компанія, яка зосереджена на оптимізації процесу подачі заявки на кредит. Їх інтуїтивний мобільний інтерфейс проводить покупців через заявки на кредит за хвилини. Уесь процес займає лише 15 хвилин і претендує на те, щоб врятувати покупців будинку від багатьох головних болів. Як вони це роблять, досить просто: їхній сервіс підключається до різних джерел особистих даних (наприклад, банку, інформації про зарплату та податки), використовує обробку природної мови (NLP), щоб читати та збираць інформацію, інтегрує та аналізує всі дані в реальному часі. Таким чином, трудомісткі та часо-тривалі процеси обходяться, і покупці будинку можуть насолоджуватися оптимізованими процесами подачі заявок на кредит.

Як це можливо, ви запитуєте?

Їхній сервіс можливий лише завдяки інтеграції мобільного досвіду, інтелектуальних можливостей обробки, а також сучасного дизайну інтерфейсу користувача. Їхній гід по кредиту надається через інтерфейс чату, який дає користувачам легкий спосіб знайти відповіді на свої питання. Алгоритми NLP підтримують ці взаємодії та допомагають створити персоналізований досвід.

Водночас автоматизовані алгоритми оцінки відбуваються на задньому плані, поки покупець заповнює форми. Це показує, як автоматизація є ключем до успіху їхнього сервісу. А безперебійна взаємодія технічних інструментів робить цю автоматизацію можливою в першу чергу.

Що далі?

Потужна суміш технологічних тенденцій знаходиться на передньому краї інновацій у галузі нерухомості: збільшення доступності даних, вдосконалення можливостей обробки даних та універсальність алгоритмів машинного навчання. Все це робить можливим подолання найбільш складних застосунків інтелектуальним, автоматизованим та безпомилковим чином.

Крім того, можливості обчислень в хмарі та сучасні архітектури зберігання даних роблять можливим витягування інформації з даних в реальному часі, побудову складних передбачувальних моделей та інтеграцію різних джерел даних. Все це робить можливим бачити майбутнє, інновувати та зберігати конкурентну перевагу.

image sources: Canva