Khoa Học Bất Động Sản: Tìm Kiếm Và Mua

Dữ liệu của bạn biết bạn tốt nhất, hãy để nó tìm ngôi nhà mơ ước của bạn.Ngành bất động sản đang ngồi trên một lượng lớn dữ liệu không được sử dụng mỗi năm. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách các công nghệ tiên tiến đang giúp các nhà đầu tư, môi giới và công ty bất động sản tận dụng lượng thông tin khổng lồ trong ngành để giúp mọi người tìm được ngôi nhà mơ ước của mình.

Vào năm 2017, một Báo cáo Khoa học Hành động Trường bài viết đề cập đến tác động của AI, học máy và phân tích dự đoán đối với lĩnh vực bất động sản:

“Thực hành Phân tích Đô thị được hỗ trợ bởi AI đang phát triển mạnh trong ngành bất động sản. Khoa học dữ liệu và logic thuật toán đang ở vị trí hàng đầu trong các thực hành phát triển đô thị mới. Làm thế nào gần gũi? là câu hỏi – các chuyên gia dự đoán rằng số hóa sẽ đi xa hơn nhiều so với 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 phát triển đô thị, thay đổi ngành bất động sản trong quá trình này.”

Tăng tốc đến năm 2020: để lại cạm bẫy hypes, chúng tôi công nhận các hiệu ứng chuyển đổi của khả năng đọc dữ liệu, chiến lược số hóa và tiến bộ công nghệ. Phân tích dự đoán, học máy và các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI vẫn đang dẫn đầu sự đổi mới trong nhiều ngành, vượt xa lĩnh vực bất động sản. Từ các ứng dụng học máy nhàm chán nhất đến các nỗ lực tự động hóa NLP & OCR thú vị nhất, các nhà lãnh đạo trong ngành đã học cách tận dụng những công cụ mạnh mẽ này để có lợi thế.

Hôm nay chúng tôi bắt kịp 3 trường hợp sử dụng bất động sản. Chúng được thiết kế để minh họa cách các chồng công nghệ hiện đại và giao diện trực quan tương tác với Học máy và kỹ thuật dữ liệu để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ độc đáo.

khoa học bất động sản: Dữ liệu của bạn biết bạn tốt nhất, hãy để nó tìm cho bạn ngôi nhà hoàn hảo.

Quy trình mua nhà

Thị trường bất động sản hiện nay đặt ra một thách thức học máy thú vị: liệu có một công thức để kết hợp người mua nhà phù hợp với các tài sản phù hợp tại đúng giá? Việc xây dựng các dịch vụ tìm kiếm và khám phá nhà chính xác là điều khiến các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành phải suy nghĩ. Với lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn, và cảm hứng từ độ chính xác cao của các hệ thống khuyến nghị trực tuyến (Netflix (NFLX ), chẳng hạn?), các công cụ tìm kiếm nhà đang được phát triển liên tục, thậm chí trong lĩnh vực bất động sản không quá kỹ thuật.

Orchard là một nhà môi giới tận dụng các công cụ công nghệ hiện đại để cải thiện dịch vụ tìm kiếm nhà. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, họ đưa ra câu trả lời cho câu hỏi quan trọng 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: “Những điều tôi (không) sẵn sàng thỏa hiệp là gì?”.

Co-Founder và Chief Product & Marketing Officer, 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 với họ. Chúng tôi hỏi người mua một loạt câu hỏi về những gì họ đánh giá và coi là “phải có” và “thích” trong một ngôi nhà – chẳng hạn như một hòn đảo bếp, hồ bơi trong sân sau và thời gian đi lại trong vài giây. Orchard gán một điểm số phù hợp cá nhân cho mỗi ngôi nhà trong khu vực tìm kiếm. ”

Như vậy, người mua được kết hợp 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 của hệ thống tìm kiếm nhà được tận hưởng một trải nghiệm được đặc trưng bởi tăng tính cá nhân hóa và tính khả dụng. Kết quả tìm kiếm được xếp hạng theo hồ sơ của họ và các giao diện tương tác dễ sử dụng thay thế các danh mục bất động sản cũ.

“Orchard cũng đã phát triển một tính năng khác đầu tiên trong ngành, Photo Switch, lấy 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 điều này, Orchard đã tạo một mô hình học máy để quét ảnh của mọi ngôi nhà trên thị trường và xác định哪 phòng trong mỗi ảnh. Tính năng này là đầu tiên của loại này và cho phép người dùng dễ dàng so sánh “phải có” của họ tất cả cùng một lúc. Cho dù đó là một nhà bếp của đầu bếp, một sân sau được bao quanh hoặc một phòng khách ấm cúng, người mua nhà现在 có thể xem từng phòng cạnh nhau trong một trình duyệt, 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. Các nền tảng web, SDK thực tế ảo, thuật toán xử lý ảnh cũng như các khung học máy đều góp phần tạo ra một trải nghiệm bất động sản độc đáo.

Đánh giá bất động sản thương mại

Một bước quan trọng khác trong bất động sản thương mại là đánh giá tài sản. Các mô hình đánh giá tự động đã có từ lâu, với nhiệm vụ đánh giá tài sản và thiết lập các kế hoạch định giá. Truyền thống, các mô hình này chủ yếu dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử. Tuy nhiên, các mô hình dựa trên hành vi trong quá khứ chỉ là một phần của nhiều nguồn dữ liệu khác.

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

Smart Capital cung cấp một giải pháp hiện đại như vậy cho việc đánh giá tài sản. Họ sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá tài sản bất động sản và cam kết giao một báo cáo đầy đủ trong một ngày làm việc. CEO của họ, Laura Krashakova, cung cấp một số thông tin về cách họ đạt được điều này.

“Công nghệ cho phép xử lý dữ liệu và đánh giá tài sản theo thời gian thực và cung cấp cho các cá nhân quyền truy cập vào dữ liệu trước đây chỉ có sẵn cho các nhà môi giới địa phương. Các thông tin chi tiết về vị trí như mức độ phổ biến của vị trí, tiện ích trong khu vực, chất lượng giao thông công cộng, khoảng cách đến các đường cao tốc chính và lưu lượng giao thông bộ đều có sẵn và được tính điểm để dễ dàng so sánh.”

Có hai khía cạnh làm cho dịch vụ như vậy có thể trong đầu tiên: dễ dàng truy cập và khả năng cung cấp thông tin theo thời gian thực. Các nền tảng di động và web làm cho nó dễ dàng cho khách hàng truy cập, tải lên và hình ảnh 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 theo thời gian thực, với tốc độ tính bằng毫 giây. Khi các sự kiện dữ liệu mới xảy ra, chúng được thu thập và bao gồm trong báo cáo phân tích mới nhất. Không cần phải chờ đợi các tính toán tốn thời gian và cường độ, vì tất cả các tính toán đó có thể xảy ra gần như ngay lập tức, trên đám mây.

Một lần nữa, sự tương tác liền mạch của các công nghệ hiện đại làm cho nó có thể cung cấp một trải nghiệm liền mạch dựa trên thông tin theo thời gian thực. Đồng thời, sự đa dạng của các nguồn dữ liệu bên ngoài trở thành một bảo đảm cho độ chính xác của việc đánh giá tăng lên. Điều này tiết kiệm thời gian, tiền bạc và đau đầu cho tất cả các bên liên quan.

Quy trình vay vốn được简化

Một quy trình khác trong bất động sản thương mại đặt ra một thách thức thú vị: quy trình vay vốn. Một thách thức không chỉ cho người mua nhà bối rối mà còn cho các mô hình học máy. Các mô hình phê duyệt tín dụng cần truy cập vào tất cả các loại dữ liệu, từ thông tin cá nhân, lịch sử tín dụng, giao dịch lịch sử và lịch sử việc làm. Việc xác định và tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu này bằng tay có thể nhanh chóng trở thành một nhiệm vụ nhàm chán, tốn thời gian và khó chịu. Hơn nữa, việc xử lý thủ công đi kèm với rủi ro cao của các lỗi nhập dữ liệu trong toàn bộ quá trình申请. Những khía cạnh này đã biến quy trình vay vốn thủ công thành một nút thắt cho các giao dịch bất động sản.

Nếu chỉ có một giải pháp tự động nào đó tồn tại để giảm bớt một số khó khăn…

Beeline là một công ty tập trung vào việc简化 quy trình vay vốn. Giao diện di động trực quan của họ hướng dẫn người mua qua các ứng dụng vay vốn trong vài phút. Toàn bộ quá trình chỉ mất 15 phút và tuyên bố sẽ tiết kiệm cho người mua nhà nhiều đau đầu. Cách họ làm điều này rất đơn giản: dịch vụ của họ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu cá nhân (chẳng hạn như ngân hàng, thông tin trả lương 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 theo thời gian thực. Như vậy, các quy trình tốn thời gian và nhàm chán được bỏ qua và người mua nhà có thể tận hưởng quy trình vay vốn được简化.

Làm thế nào điều đó có thể xảy ra, bạn thắc mắc?

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 vay vốn của họ được giao tiếp qua một giao diện trò chuyện, cung cấp cho người dùng một cách dễ dàng để tìm câu trả lời cho các câu hỏi của họ. Các thuật toán NLP hỗ trợ các tương tác này và giúp tạo ra một trải nghiệm được cá nhân hóa.

Đồng thời, các thuật toán đánh giá tự động xảy ra trong nền, ngay khi người mua đang điền vào biểu mẫu. Điều này cho thấy tự động hóa là chìa khóa cho sự thành công của dịch vụ của họ. Và sự tương tác liền mạch của các công cụ công nghệ là điều làm cho tự động hóa này có thể xảy ra đầu tiên.

Tiếp theo là gì?

Một hỗn hợp mạnh mẽ của các xu hướng công nghệ đang ở tiền phong của sự đổi mới bất động sản: sự sẵn có của dữ liệu tăng lên, sự tiến bộ của khả năng xử lý dữ liệu và sự phổ biến của các thuật toán học máy. Tất cả đều làm cho nó có thể giải quyết các ứng dụng khó khăn nhất, theo cách thông minh, tự động và không có lỗi.

Ngoài ra, khả năng tính toán đám mây và các kiến trúc lưu trữ hiện đại làm cho nó có thể trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu theo thời gian thực, xây dựng các mô hình dự đoán phức tạp và tích hợp nhiều nguồn dữ liệu. Tất cả đều làm cho nó có thể dự đoán tương lai, đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh.

image sources: Canva