Khoa học về Bất động sản: Kết hợp và Mua

Dữ liệu của bạn hiểu rõ bạn nhất, hãy để dữ liệu tìm thấy ngôi nhà mơ ước của bạn. Ngành bất động sản có hàng tấn dữ liệu không được sử dụng hàng năm. Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về cách các công nghệ tiên tiến đang giúp các nhà đầu tư, nhà môi giới và công ty bất động sản sử dụng lượng lớn thông tin trong ngành để giúp mọi người tìm được ngôi nhà mơ ước của họ.

Trong 2017, một Hoạt động thực địa Báo cáo khoa học bài viết giải quyết tác động của AI, học máy và phân tích dự đoán đối với lĩnh vực bất động sản:

“Việc thực hành Phân tích đô thị do AI hỗ trợ đang phát triển trong ngành bất động sản. Khoa học dữ liệu và logic thuật toán gần như đi đầu trong các hoạt động phát triển đô thị mới. Làm thế nào gần gũi? là câu hỏi — các chuyên gia dự đoán rằng số hóa sẽ vượt xa các hệ thống quản lý tòa nhà thông minh. Các công cụ phân tích mới với khả năng dự đoán sẽ ảnh hưởng đáng kể đến tương lai của sự phát triển đô thị, định hình lại ngành bất động sản trong quá trình này.”

Chuyển nhanh đến năm 2020: rời đi bẫy cường điệu đằng sau, chúng tôi thừa nhận những tác động biến đổi của kiến ​​thức dữ liệu, chiến lược số hóa và tiến bộ công nghệ. Phân tích dự đoán, học máy và các ứng dụng do AI cung cấp vẫn đang dẫn đầu sự đổi mới trong nhiều ngành khác nhau, vượt xa lĩnh vực bất động sản. từ nhiều nhất các ứng dụng ML nhàm chán thú vị nhất NLP & OCR nỗ lực tự động hóa, các nhà lãnh đạo ngành đã học cách tận dụng những công cụ mạnh mẽ này để tạo lợi thế cho họ.

Hôm nay chúng ta bắt kịp với 3 trường hợp sử dụng bất động sản. Chúng nhằm minh họa cách các ngăn xếp phần mềm hiện đại và giao diện trực quan tương tác với Machine Learning và kỹ thuật dữ liệu để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ độc đáo.

khoa học về bất động sản: Dữ liệu của bạn hiểu rõ bạn nhất, hãy để dữ liệu đó tìm cho bạn ngôi nhà hoàn hảo.

Quy trình mua nhà

Thị trường bất động sản ngày nay đặt ra một thách thức thú vị về máy học: có công thức nào để kết nối đúng người mua nhà với đúng tài sản ở mức giá phù hợp không? Tìm cách xây dựng các dịch vụ khám phá và kết hợp nhà chính xác là điều khiến các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành luôn chú ý. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn cho họ và được truyền cảm hứng từ độ chính xác cao của hệ thống đề xuất trực tuyến (Netflix, có ai không?), các công cụ tìm nhà đang phát triển không ngừng, ngay cả trong lĩnh vực bất động sản không thiên về kỹ thuật. 

Vườn cây là một nhà môi giới tận dụng các công cụ công nghệ hiện đại để cải thiện các dịch vụ khám phá nhà. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, họ đưa ra câu trả lời cho câu hỏi cấp bách nhất mà người mua nhà đặt ra: “Ngôi nhà mơ ước của tôi trông như thế nào?”. Ngoài ra, các thuật toán có thể giúp họ trả lời câu hỏi tiếp theo: “Tôi (không) sẵn sàng thực hiện những thỏa hiệp nào?”. 

Đồng sáng lập và Giám đốc Tiếp thị & Sản phẩm, Phil DeGisi làm rõ:

"Home Match là thuật toán tìm kiếm nhà đầu tiên cho phép mọi người chọn các tính năng quan trọng nhất đối với họ. Chúng tôi hỏi người mua một loạt câu hỏi về những gì họ đánh giá cao và cho là “những thứ phải có” và “những thứ nên có” trong một ngôi nhà – chẳng hạn như đảo bếp, hồ bơi ở sân sau và thời gian đi lại chỉ trong vài giây. Orchard chỉ định điểm số trận đấu cá nhân cho mọi nhà trong khu vực tìm kiếm. "

Như vậy, người mua được kết nối với các cơ hội mua nhà hợp pháp và toàn bộ quá trình trở nên dễ dàng hơn cho tất cả các bên liên quan. 

Người dùng hệ thống kết hợp nhà có thể tận hưởng trải nghiệm được đặc trưng bởi tăng cường cá nhân hóa và khả năng sử dụng. Kết quả tìm kiếm được xếp hạng theo cấu hình của chúng và các giao diện tương tác, dễ sử dụng thay thế các danh mục bất động sản cũ đơn thuần.

Orchard cũng đã phát triển một tính năng đầu tiên trong ngành, Photo Switch, giúp xử lý các kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa này và hiển thị chúng theo cách trực quan và cá nhân hóa hơn. Để làm được điều này, Orchard đã tạo ra một mô hình học máy để quét ảnh của mọi căn nhà trên thị trường và xác định phòng nào có trong mỗi ảnh. Đây là tính năng đầu tiên thuộc loại này, cho phép người dùng dễ dàng so sánh tất cả những "món đồ phải có" của họ cùng một lúc. Dù là nhà bếp của đầu bếp, sân sau có hàng rào bao quanh hay phòng khách ấm cúng, người mua nhà giờ đây có thể xem từng phòng cạnh nhau trên cùng một trình duyệt, chỉ với một cú nhấp chuột.

Chức năng như vậy chỉ có thể thực hiện được nhờ sự tương tác liền mạch của các công cụ công nghệ hiện đại. Nền tảng web, SDK thực tế ảo, thuật toán xử lý hình ảnh cũng như khung máy học đều góp phần tạo ra trải nghiệm bất động sản độc đáo.

Định giá bất động sản thương mại

Một bước quan trọng khác trong bất động sản thương mại là định giá tài sản. Các Mô hình Định giá Tự động cũng lâu đời như chính ngành này, được giao nhiệm vụ đánh giá các thuộc tính và thiết lập các kế hoạch định giá. Theo truyền thống, các mô hình này chủ yếu dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử. Tuy nhiên, các mô hình chỉ dựa vào hành vi trong quá khứ đang bỏ lỡ rất nhiều nguồn dữ liệu khác.

Phân tích dự đoán và thu thập dữ liệu hiện đại cơ sở hạ tầng được xây dựng để tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài và đào tạo các thuật toán dựa trên các loại dữ liệu không đồng nhất. Thay vì sử dụng một loại dữ liệu duy nhất cung cấp góc nhìn hạn chế về tài sản, kiến ​​trúc dữ liệu hợp nhất cung cấp chế độ xem 360 độ và tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài: nhu cầu thị trường, dữ liệu kinh tế vĩ mô, giá trị cho thuê, thị trường vốn, việc làm, giao thông, v.v. không có giới hạn cứng đối với dữ liệu có thể được sử dụng bởi mô hình định giá tài sản, phân tích dự đoán là một công cụ mạnh mẽ dành cho các cơ quan bất động sản. 

Vốn thông minh cung cấp một giải pháp hiện đại như vậy để định giá tài sản. Họ sử dụng phân tích dự đoán để định giá tài sản bất động sản và hứa sẽ cung cấp báo cáo đầy đủ trong vòng một ngày làm việc. Giám đốc điều hành của họ, Laura Krashakova, cung cấp một số hiểu biết về cách họ đạt được điều này.

"Công nghệ này cho phép xử lý dữ liệu và định giá tài sản theo thời gian thực, đồng thời cung cấp cho các cá nhân quyền truy cập vào dữ liệu trước đây chỉ dành cho các nhà môi giới địa phương. Thông tin chi tiết về địa phương như mức độ phổ biến của vị trí, tiện nghi trong khu vực, chất lượng giao thông công cộng, khoảng cách gần với các đường cao tốc chính và lưu lượng người đi bộ hiện có sẵn và được tính điểm để dễ so sánh."

Có hai khía cạnh làm cho một dịch vụ như vậy có thể thực hiện được ngay từ đầu: dễ dàng truy cập và khả năng cung cấp thông tin chi tiết thời gian thực. Nền tảng di động và web giúp khách hàng dễ dàng truy cập, tải lên và trực quan hóa dữ liệu của họ, bất kể vị trí của họ. Tất cả những gì cần thiết là một kết nối internet. Đồng thời, các khung phân tích dự đoán đang xử lý dữ liệu trong thời gian thực, với tốc độ tính bằng mili giây. Khi các sự kiện dữ liệu mới xảy ra, chúng sẽ được thu thập và đưa vào báo cáo phân tích mới nhất. Không cần phải đợi các phép tính chuyên sâu, tốn nhiều thời gian vì tất cả quá trình tính toán đó giờ đây có thể diễn ra gần như ngay lập tức trên đám mây.

Một lần nữa, sự tương tác của các công nghệ hiện đại giúp mang lại trải nghiệm liền mạch dựa trên thông tin chi tiết theo thời gian thực. Đồng thời, sự đa dạng của các nguồn dữ liệu bên ngoài trở thành một sự đảm bảo để tăng độ chính xác của việc định giá. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, tiền bạc và giảm bớt đau đầu cho tất cả các bên liên quan.

Đơn giản hóa quy trình đăng ký khoản vay

Một quy trình bất động sản thương mại khác đặt ra một thách thức thú vị là đơn xin vay vốn. Một thách thức không chỉ đối với những người mua nhà đang bối rối mà còn đối với các mô hình học máy. Các mô hình phê duyệt tín dụng cần quyền truy cập vào tất cả các loại dữ liệu, từ thông tin cá nhân đến lịch sử tín dụng, lịch sử giao dịch và lịch sử việc làm. Việc xác định và tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu này theo cách thủ công có thể nhanh chóng trở thành một công việc tẻ nhạt, tốn thời gian và phiền phức. Hơn nữa, xử lý thủ công đi kèm với rủi ro cao về các mục nhập sai trong toàn bộ ứng dụng. Những khía cạnh này đã biến quy trình đăng ký khoản vay thủ công trở thành nút cổ chai đối với các giao dịch bất động sản.

Giá như có một số giải pháp tự động tồn tại để giảm bớt phần nào nỗi đau…

Beeline là một công ty tập trung vào việc hợp lý hóa quy trình đăng ký khoản vay. Giao diện di động trực quan của họ hướng dẫn người mua thông qua các ứng dụng cho vay trong vài phút. Toàn bộ quá trình chỉ mất 15 phút và hứa hẹn sẽ giúp người mua nhà tránh khỏi nhiều cơn đau đầu. Cách họ thực hiện điều này cực kỳ đơn giản: dịch vụ của họ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu cá nhân khác nhau (chẳng hạn như thông tin ngân hàng, thanh toán và thuế), sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đọc và thu thập thông tin, tích hợp và phân tích tất cả dữ liệu trong thời gian thực. Như vậy, các quy trình tẻ nhạt và tốn thời gian sẽ được bỏ qua và người mua nhà có thể tận hưởng các quy trình đăng ký khoản vay hợp lý.

Làm thế nào là có thể, bạn đang tự hỏi? 

Dịch vụ của họ chỉ có thể thực hiện được bằng cách tích hợp một trải nghiệm di động đầu tiên, khả năng xử lý thông minh, cũng như thiết kế người dùng hiện đại. Hướng dẫn cho vay của họ được gửi qua giao diện trò chuyện, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi của họ. Các thuật toán NLP đang hỗ trợ các tương tác này và giúp tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa.

Đồng thời, các thuật toán đánh giá tự động diễn ra trong nền, giống như người mua đang điền vào biểu mẫu. Điều này cho thấy tự động hóa là chìa khóa thành công cho dịch vụ của họ như thế nào. Và sự tương tác liền mạch của các công cụ công nghệ là điều giúp cho việc tự động hóa này trở nên khả thi ngay từ đầu.

Cái gì tiếp theo?

Sự kết hợp mạnh mẽ giữa các xu hướng công nghệ đang đi đầu trong đổi mới bất động sản: tăng tính khả dụng của dữ liệu, những tiến bộ về khả năng xử lý dữ liệu và sự phổ biến của các thuật toán học máy. Tất cả đều giúp giải quyết các ứng dụng thách thức nhất theo cách thông minh, tự động và không có lỗi. 

Ngoài ra, khả năng điện toán đám mây và kiến ​​trúc lưu trữ hiện đại giúp trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu trong thời gian thực, xây dựng các mô hình dự đoán phức tạp và tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Tất cả điều này làm cho nó có thể thấy trước tương lai, đổi mới và giữ lợi thế cạnh tranh.

nguồn hình ảnh: Canva