Наука про нерухомість: підбір і покупка

Ваші дані знають вас найкраще, дозвольте їм знайти вашу мрію. Індустрія нерухомості сидить на тоннах даних, які залишаються невикористаними щороку. У цій статті ми обговорюємо, як сучасні технології допомагають інвесторам у нерухомість, брокерам і компаніям використовувати величезну кількість інформації в галузі, щоб допомогти людям знайти свої мрії про будинок.

У 2017 році Field Actions Science Reports стаття розглядає вплив штучного інтелекту, машинного навчання та прогнозної аналітики на сектор нерухомості:

“Практика міської аналітики, що використовує штучний інтелект, набирає обертів у сфері нерухомості. Наука про дані та алгоритмічна логіка знаходяться на передньому краї нових міських практик розвитку. Як близько? — це питання — експерти передбачають, що цифровізація піде далеко за межі розумних систем управління будівлями. Нові аналітичні інструменти з прогнозними можливостями суттєво вплинуть на майбутнє міського розвитку, змінюючи галузь нерухомості в процесі.”

Перемотайте вперед до 2020 року: залишивши пастки гіпу позаду, ми визнаємо трансформуючий вплив грамотності даних, стратегій цифровізації та технологічних досягнень. Прогнозна аналітика, машинне навчання та додатки, що використовують штучний інтелект, все ще очолюють інновації в різних галузях, далеко за межами сектора нерухомості. Від найнудніших додатків 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 стеки програмного забезпечення та інтуїтивні інтерфейси взаємодіють з машинним навчанням та інженерією даних, щоб створити унікальні продукти та послуги.

Наука про нерухомість: ваші дані знають вас найкраще, дозвольте їм знайти ваш 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 ногах. З величезними об’ємами даних, доступними їм, та надихаючись високою точністю онлайн-систем рекомендацій (Netflix, хтось?), двигуни підбору будинку бачать постійний розвиток, навіть у не дуже технічній галузі нерухомості.

Orchard — це брокер, який використовує сучасні технологічні інструменти для покращення сервісів відкриття будинку. Використовуючи алгоритми машинного навчання, вони дають відповідь на найпресовіше питання, яке покупці будинку ставлять: “Як виглядає мій мрійний будинок?”. Крім того, алгоритми можуть допомогти їм відповісти на наступне питання: “Які компроміси я готовий зробити?”

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

“Home Match — це перший алгоритм пошуку будинку, який дозволяє людям вибирати функції, які найважливіші для них. 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 доби в секундах. Orchard призначає особистий бал підбору кожному будинку в зоні пошуку.”

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

Користувачі систем підбору будинку можуть насолоджуватися досвідом, характеризованим збільшеною персоналізацією та зручністю використання. Результати пошуку ранжуються згідно з їхніми профілями, а прості в користуванні інтерфейси замінюють старі каталоги нерухомості.

“Orchard також розробив інший інноваційний продукт, Photo Switch, який відображає ці персоналізовані результати пошуку більш візуально корисним і персоналізованим способом. Для цього Orchard створив модель машинного навчання для сканування фотографій кожного будинку на ринку та визначення кімнат на кожній фотографії. Ця функція є першою в своєму роді і дозволяє користувачам легко порівнювати свої “обов’язкові” вимоги одночасно. Чи це кухня шефа, огорожений задній двір чи затишна вітальня, покупці будинку тепер можуть переглянути кожну кімнату поруч в одному браузері, натиснувши одну кнопку.”

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

Комерційна оцінка нерухомості

Іншим важливим етапом у комерційній нерухомості є оцінка власності. Автоматизовані моделі оцінки існують так само довго, як і галузь, маючи завдання оцінювати об’єкти та встановлювати цінові схеми. Традиційно ці моделі були в основному засновані на історичних даних про продаж. Однак моделі, що покладаються лише на минулу поведінку, втрачають багато інших джерел даних.

Прогнозна 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 об’єкт, уніфіковані архітектури даних пропонують повний огляд та інтегрують зовнішні джерела даних: попит ринку, макроекономічні дані, орендна вартість, капітальні ринки, робочі місця, транспорт, тощо. Поскольку немає жодних обмежень на дані, які можуть бути використані моделлю оцінки власності, прогнозна аналітика є потужним інструментом, доступним агентствам нерухомості.

Smart Capital пропонує таке сучасне рішення для оцінки власності. Вони використовують прогнозну аналітику для оцінки об’єктів нерухомості та обіцяють надати повний звіт протягом одного робочого дня. Її генеральний директор, Лаура Кращакова, пропонує деякі уявлення 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 легшого порівняння.”

Є два аспекти, які роблять такий сервіс можливим. Це легкість доступу та можливість надавати інформацію в реальному часі. Мобільні та веб-платформи роблять легко доступними дані клієнтів, незалежно від їхнього місця розташування. Все, що потрібно, — це підключення до Інтернету. Водночас фреймворки прогнозної аналітики обробляють дані в реальному часі, зі швидкістю мілісекунд. Як тільки відбуваються нові події даних, вони збираються та включаються до останнього аналітичного звіту. Не потрібно чекати тривалих, інтенсивних обчислень, оскільки всі ці обчислення можуть відбуватися майже миттєво, в хмарі.

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

Оптимізовані процеси подачі заявок на кредит

Інший комерційний процес нерухомості, який ставить цікавий виклик, — це процес подачі заявки на кредит. Виклик не тільки для заплутаних покупців будинку, але й для моделей машинного навчання. Моделі кредитної схвалення потребують доступу до всіх видів даних, від особистої інформації до кредитної історії, історичних транзакцій та історії зайнятості. Ручне визначення та інтеграція всіх цих джерел даних можуть швидко перетворитися на тривалий, часоємний і дратівний процес. Крім того, ручна обробка супроводжується високим ризиком помилкових записів протягом заявки. Ці аспекти перетворили ручний процес подачі заявки на кредит на瓶ешку для транзакцій нерухомості.

Якщо тільки існувало деяке автоматизоване рішення, щоб взяти деякий біль…

Beeline — це компанія, що зосереджена на оптимізації процесу подачі заявки на кредит. Їх інтуїтивний мобільний інтерфейс проводить покупців через заявки на кредит за кілька хвилин. Цій процес займає лише 15 хвилин і претендує на економію великої кількості голови для покупців будинку. Вони роблять це дуже просто: їхній сервіс підключається до різноманітних особистих джерел даних (таких як банк, зарплата та податкова інформація), використовує обробку природної мови (NLP), щоб читати та зібрати інформацію, інтегрує та аналізує всі дані в реальному часі. Як це, тривалі та часоємні процеси обходяться, а покупці будинку можуть насолоджуватися оптимізованими процесами подачі заявки на кредит.

Як це можливо, ви запитуєте?

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

Водночас автоматизовані алгоритми оцінювання відбуваються на задньому плані, просто як покупець заповнює форми. Це показує, як автоматизація є ключем до успіху їхнього сервісу. А безперебійна взаємодія технологічних інструментів робить цю автоматизацію можливою.

Що далі?

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

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

Джерела зображень: Canva