Вы все еще думаете, что работа ИИ в сфере недвижимости заключается в оптимизации процессов и управлении свойствами лучшим образом? Ну, это всего лишь две возможности, и ИИ в сфере недвижимости имеет больше, чтобы добавить ценность к рабочим процессам, от оценки недвижимости до преобразования того, как мы воспринимаем и взаимодействуем с рынком недвижимости. Этот блог охватывает все, что вас интересует, чтобы революционизировать ваши операции с недвижимостью с использованием ИИ, наряду с инновационными вариантами использования, такими как виртуальная постановка, интеллектуальное управление энергией и многое другое, и реальные примеры Zillow, Roof AI и многое другое.

От автоматизированной оценки недвижимости и управления рисками до виртуальных агентов, которые упрощают общение между клиентами и профессионалами в области недвижимости, ИИ революционизирует то, как работала индустрия недвижимости.

Нет сомнений в том, что к 2034 году ожидается, что ИИ на рынке недвижимости достигнет $1302,12 млрд, а CAGR составит 11,52% с 2024 по 2034 год.

Исследование JLL прогнозирует, что около 90,1% компаний, занимающихся недвижимостью, планируют инвестировать в ИИ и другие технологии, поддерживающие их специалистов по работе с людьми.

Но почему так много шумихи вокруг внедрения ИИ в процессы недвижимости? Как другие компании в сфере недвижимости используют свой потенциал для достижения передовых результатов? Как вы находите свою возможность возглавить рынок недвижимости с помощью ИИ?

В этом блоге есть все ответы, которые вы ищете. Итак, давайте погрузимся в роль ИИ и его варианты использования в недвижимости, тенденции и прогнозы, возможности и проблемы, формирующие динамику отрасли.

Что такое ИИ в недвижимости?

Искусственный интеллект (ИИ) в недвижимости относится к использованию передовых алгоритмов, машинного обучения и аналитики данных для автоматизации, улучшения и оптимизации различных процессов в отрасли недвижимости. ИИ может анализировать большие наборы данных, прогнозировать тенденции рынка, оптимизировать управление недвижимостью и предоставлять персонализированный опыт покупателям, продавцам и арендаторам.

Некоторые из ключевых приложений ИИ в недвижимости включают инструменты оценки недвижимости на основе ИИ, виртуальных помощников для связи, интеллектуального управления зданием и прогнозной аналитики для прогнозирования движений рынка недвижимости. Используя ИИ, сектор недвижимости может улучшить принятие решений, повысить операционную эффективность и предоставить клиентам более индивидуальный опыт.

Текущая рыночная статистика и сценарий по внедрению ИИ в недвижимость

ИИ быстро трансформирует индустрию недвижимости, предлагая инновационные решения, которые оптимизируют процессы, улучшают принятие решений и улучшают опыт клиентов. Вот некоторые из ключевых тенденций рынка:

• Внедрение ИИ в индустрии недвижимости находится на пике: 25% финансовых директоров крупных компаний по всему миру утверждают, что находятся на стадии исследований, 30% — в пилотировании, 28% — на ранней стадии внедрения и 14% — на стадии производства.
• PwC отмечает, что 64% инвесторов в коммерческую недвижимость на самом деле планируют увеличить свои инвестиции в PropTech (Property Technology), основанный на искусственном интеллекте. Таким образом, рынок сегмента Proptech, по оценкам, вырастет до 89,93 млрд к 2032 году при CAGR 11,9%.
• Также было обнаружено, что компании, которые используют ИИ в операциях с недвижимостью, добились значительного увеличения генерации лидов на 50% и конверсии на 45%.
• Генерирующий ИИ в недвижимости может генерировать стоимость для отрасли в диапазоне от 110 до 180 миллиардов долларов..
• Компании, занимающиеся недвижимостью, использующие решения для оценки и мониторинга недвижимости на основе компьютерного зрения (AVM - Automated Valuation Model), добились повышения точности оценки недвижимости на 5%, что привело к коррекции оценок на 10%. Это привело к увеличению рентабельности примерно на 57 миллионов долларов США, при этом цены были скорректированы с учетом качества фактического строительства недвижимости, сделанных инвестиций и рыночных условий.
• 49% компаний, занимающихся недвижимостью, утверждают, что внедрение ИИ помогло им сократить операционные расходы, а 63% сообщили о росте выручки.

Текущая динамика рынка внедрения ИИ в индустрии недвижимости показывает многообещающее будущее этой технологии в отрасли. Достижения в таких областях, как голосовой поиск, анализ качества жизни в окрестностях, активный мониторинг состояния здоровья зданий и оценка риска стихийных бедствий, управляемых ИИ, можно увидеть в действии в ближайшем будущем. 

Поскольку индустрия продолжает внедрять ИИ, мы можем ожидать дальнейших инноваций и преобразований в том, как компании, занимающиеся недвижимостью, работают и приносят пользу своим клиентам. Но что заставляет компании, занимающиеся недвижимостью, инвестировать в ИИ? Следующий раздел охватывает ответы, которые вам нужны.

Преимущества ИИ в развитии недвижимости

Использование ИИ в недвижимости выгодно всем этим субъектам и типам пользователей в различных аспектах. Вот некоторые из преимуществ или причин, по которым застройщики должны рассмотреть возможность использования искусственного интеллекта в своем бизнесе.

• Улучшенная оценка имущества
• Улучшенный поиск и рекомендация по недвижимости
• Упорядоченное и эффективное управление имуществом
• Эффективное генерирование лидов и маркетинг
• Персонализированный клиентский опыт
• Прогнозируемое техническое обслуживание и снижение затрат
• Улучшенная безопасность 
• Принятие решений на основе данных
• Анализ рынка и тенденций
• Быстрые сделки и закрытие сделок с недвижимостью
• Устойчивые и энергоэффективные методы развития недвижимости
• Улучшенный скрининг и управление арендатором
• Туры по виртуальной собственности и 3D-визуализация
• Соответствие нормативным требованиям и смягчение рисков
• Повышение операционной эффективности
• Улучшенные рыночные прогнозы и инвестиционные стратегии

Читайте также: ИИ в строительстве.

Топ 8 приложений ИИ в сфере недвижимости

ИИ кардинально трансформирует индустрию развития недвижимости с помощью различных инновационных вариантов использования, которые повышают эффективность, улучшают принятие решений и повышают качество обслуживания клиентов. Вот некоторые революционные приложения ИИ в сфере недвижимости:

1.Автоматизированное управление имуществом

Автоматизация стала переломным моментом в различных отраслях, и недвижимость не является исключением, особенно в области управления недвижимостью. От бухгалтерского учета и процессов, основанных на подтверждении звонков, до процессов оцифровки для улучшения доступности и использования ИИ для бесшовного управления, управление недвижимостью значительно изменилось.

Благодаря ИИ такие задачи, как ведение учета и напоминания в управлении недвижимостью, теперь стали бесконтрольными. Есть 10 вещей, которые автоматизированное управление недвижимостью предлагает владельцам бизнеса, наряду с повышением эффективности, улучшенным опытом арендаторов и оптимизированными операциями:

• Управление запросами на техническое обслуживание
• Автоматизация сбора арендной платы
• Управление запросами на продление аренды
• Арендатор на борту
• Бесшовное общение арендаторов
• Отслеживание расходов и доходов
• Автоматизированное управление документами аренды/продажи
• Управление имуществом Продавцы
• Проверка и оценка имущества
• Комплексная отчетность и аналитика

2.Интеллектуальный поиск недвижимости

На основе ИИ персонализированные поисковые системы и системы рекомендаций недвижимости преобразуют отрасль недвижимости, предлагая индивидуальные предложения недвижимости на основе предпочтений и поведения пользователей. Эти системы анализируют такие данные, как предпочтения местоположения, бюджет, тип недвижимости и даже прошлые поиски, чтобы обеспечить очень релевантные варианты недвижимости.

Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может прогнозировать потребности пользователей и совершенствовать результаты поиска, улучшая общий пользовательский опыт. Аренда разработчиков машинного обучения кто может помочь вам создать мощные алгоритмы для систем рекомендаций, точно предлагающих свойства, отвечающие предпочтениям пользователей.

Этот подход не только экономит время, но и повышает удовлетворенность клиентов, предоставляя целевые рекомендации по недвижимости, которые соответствуют уникальным требованиям покупателя или арендатора. Кроме того, идеи, основанные на ИИ, помогают компаниям, занимающимся недвижимостью, персонализировать маркетинговые усилия, повышая конверсию потенциальных клиентов и вовлеченность клиентов. Наймите Data Data Science кто может эффективно удовлетворить ваши требования к моделям данных для обучения вашей поисковой системы и системы рекомендаций.

От постоянного проживания до сайтов аренды и размещения недвижимости на каникулах, этот вариант использования с искусственным интеллектом может принести пользу владельцам платформы. Airbnb Компания лидирует на рынке благодаря передовым поисковым системам на основе фильтров и персонализированным рекомендациям — одна из ключевых причин популярности этого революционного приложения для бронирования Air, Bed & Breakfast.

Загадывать Сколько стоит создание приложения, такого как AirbnbНаш связанный блог - это ваше окончательное руководство по созданию продвинутого персонализированного решения для рекомендаций по недвижимости.

3. Автоматизированные проверки недвижимости и модель оценки

Автоматизированная модель оценки (AVM) использует возможности компьютерного зрения, математические модели и статистический анализ для оценки свойств недвижимости и оценки их стоимости.

AVM обучаются на больших наборах данных, продвинутых алгоритмах и моделях машинного обучения для быстрой и точной оценки свойств.

Одним из ключевых преимуществ AVM является автоматизация оценки недвижимости без необходимости проведения проверок на месте, что делает процесс экономически эффективным и экономичным.

Основная цель внедрения автоматизированных решений для оценки недвижимости для профессионалов в области недвижимости заключается в точной оценке недвижимости, сводя к минимуму риск завышения или занижения цен.

Кроме того, эта автоматизированная модель оценки может быть использована для таких случаев использования, как:

• Ипотечное кредитование: Оптимизация процессов для более эффективного управления, лучшего управления рисками и повышения рентабельности кредитования.
• Управление инвестиционным портфелем недвижимости: Предоставление данных, ориентированных на понимание, для повышения стоимости активов, улучшения принятия инвестиционных решений, более эффективной оценки рисков и стимулирования стратегического финансового роста.
• Подписка: Быстро и точно анализируя большие объемы оценки недвижимости, что особенно выгодно для кредиторов, управляющих большим объемом заявок на ипотеку.
• Due Diligence: Помощь инвесторам и кредиторам в принятии обоснованных решений путем обеспечения тщательной оценки, прежде чем совершать покупки.

Использование автоматизированных моделей оценки в недвижимости меняет то, как оцениваются и используются значения свойств в различных приложениях. AVM обеспечивают скорость, точность и эффективность, которых часто не хватает традиционным методам оценки.

4.Интеллектуальная виртуальная постановка

Домашняя постановка в индустрии недвижимости играет решающую роль в подготовке вашего дома к его лучшей версии путем перестановки мебели, использования вкусной деко и многого другого, короче говоря, чтобы сделать его визуально привлекательным, что интересует ваших потенциальных покупателей.

Что если мы скажем, что есть способ справиться с этим? Тогда виртуальная постановка - это ответ. Однако этот процесс также требует человеческих усилий, но немного дешевле.

Таким образом, чтобы победить это, ИИ приходит на помощь и добавляет интеллектуальный штрих к виртуальному процессу постановки недвижимости.

Вот конкретные типы ИИ - генеративный ИИ и компьютерное зрение используются для оптимизации процесса виртуальной постановки. Используя генеративный ИИ и компьютерное зрение в приложениях виртуальной постановки, вы можете автоматизировать процесс преобразования пустых или устаревших фотографий свойств в визуально привлекательные, полностью меблированные изображения.

Вот как это работает:

• Он начинается с анализа комнаты, где алгоритмы ИИ используют компьютерное зрение для анализа макета комнаты, размеров и условий освещения. На основе анализа его модели ML цифровизировали мебель и декор, которые соответствуют выбранному стилю, обеспечивая при этом реалистичные текстуры, тени и пропорции.
• Используя эти методы, основанные на ИИ, специалисты по недвижимости могут улучшить свойства с помощью таких инструментов, как: Виртуальная постановка в недвижимости, создавая потрясающие, готовые к покупке дома, которые завораживают покупателей и ускоряют продажи.

Самое лучшее в умной виртуальной постановке — это то, что она очень быстрая и удобная для кармана, что устраняет необходимость в физической постановке.

Его генеративные возможности ИИ позволяют генерировать несколько вариантов домашней постановки одним щелчком пальцев, чтобы удовлетворить различные предпочтения покупателей и тенденции рынка.

Это показывает возможность для вашего бизнеса в сфере недвижимости, чтобы помочь покупателям представить потенциал недвижимости, что приведет к быстрым продажам.

5. Управление портфелями недвижимости с оценкой рисков

При инвестировании в недвижимость важно учитывать несколько ключевых факторов для обеспечения успешной инвестиции. Они включают местоположение, тенденции рынка, состояние недвижимости, варианты финансирования, юридические соображения, инвестиционные цели, потенциал денежных потоков, факторы риска, стратегию выхода и тщательную должную осмотрительность.

Представьте себе стресс, который испытывает инвестор в недвижимость, когда решается на следующую инвестицию в недвижимость.

Почему бы не облегчить это бремя, предлагая платформу, которая предоставляет данные, основанные на информации о перечисленных свойствах, в комплекте с потенциалом прибыли и связанными с этим рисками, позволяя инвесторам принимать обоснованные решения?

Да, это возможно, используя инвестиционные платформы на базе ИИ! Но как использовать ai в управлении портфелем недвижимости?

ИИ может дать возможность профессионалам более эффективно управлять своими портфелями недвижимости, анализируя большие наборы данных, включая тенденции рынка, показатели недвижимости и экономические показатели. С помощью прогнозной аналитики ИИ оценивает такие риски, как колебания рыночных условий, амортизация имущества или дефолты арендаторов. Это позволяет инвесторам и управляющим недвижимостью принимать обоснованные, основанные на данных решения, оптимизируя стоимость активов, улучшая управление рисками и стимулируя долгосрочный стратегический рост.

6 Умный энергетический менеджмент

Согласно отчету Международного энергетического агентства, здания составляют почти все здания. 30% мирового конечного потребления энергии 26% глобальных выбросов, связанных с энергетикой.

Однако ручной анализ энергопотребления здания и предотвращение чрезмерного использования энергии может быть совершенно другой утомительной задачей. Поэтому для достижения экологической устойчивости возникает требование интеграции ИИ в операции с недвижимостью, особенно в управлении энергией.

Вы можете разработать систему управления энергией на основе ИИ (EMS) для непрерывного анализа данных о потреблении энергии в режиме реального времени для выявления неэффективности и оптимизации использования. Вы можете использовать эту платформу для автоматизации оптимизации HVAC и сокращения расходов до 25% и снижения выбросов энергии на 40%.

Кроме того, вы также можете использовать ИИ для мониторинга строительных систем и обнаружения аномалий в системах отопления и освещения, чтобы предвидеть потенциальные сбои и исправить их, прежде чем они ухудшат ситуацию. Это может помочь уменьшить сбои оборудования на 40% и продлить срок службы активов.

ИИ может быть интегрирован с возобновляемыми источниками энергии, что помогает эффективно использовать солнечную и ветровую энергию, прогнозируя уровни производства и управляя хранением.

7. Аренда абстракции

В сфере недвижимости аренда играет решающую роль в юридическом предоставлении арендатора права занимать и использовать недвижимость на определенный срок в обмен на аренду. 

Это может охватывать многие ключевые аспекты, касающиеся использования имущества, условий аренды, условий технического обслуживания и ремонта, прекращения и многих правил и положений.

Для многих чтение всей аренды от начала до конца может быть полным скуки, из-за этого многие даже в конечном итоге подписывают договор аренды, не читая его полностью и не попадая в неприятности, включая неожиданные расходы, споры, потенциальное выселение или что-то еще.

Для этого требуется решение под названием «Абстракция аренды», которое обобщает ключевую информацию из договора аренды в стандартный формат. Это решение абстракции аренды не только помогает в эффективном управлении арендой, но и обеспечивает соблюдение условий и стандартов бухгалтерского учета.

В этом решении ИИ может быть интегрирован для быстрой обработки документов аренды для извлечения ключевой информации, такой как условия аренды, суммы арендной платы, варианты продления и условия прекращения. Это значительно сокращает время и усилия, необходимые, повышает точность и согласованность и улучшает мониторинг соответствия.

8. Обнаружение мошенничества с использованием ИИ

Было зарегистрировано более 9521 жалобы на мошенничество с недвижимостью, что привело к финансовым потерям в размере 145 243 348 долларов США. Отчет ФБР IC3 за 2023 год.

Когда мы говорим о мошенничестве с недвижимостью, некоторые из популярных включают в себя те, которые связаны с ипотекой, титулом (делом), спасением выкупа, арендой, схемами проводов, переворачиванием недвижимости, домашним капиталом, а также инвестициями в недвижимость.

Чтобы этого избежать, необходимо осознание таких махинаций с недвижимостью. Наряду с этим, как насчет внедрения ИИ в вашу жизнь? Решения для недвижимости Чтобы выявить мошенничество?

• Вы можете внедрить ИИ в свою систему для анализа шаблонов транзакций, выявления аномалий и их выявления для дальнейших исследований.
• ИИ может использоваться для аутентификации документов, что помогает выявлять изменения или подделки в платежных квитанциях и банковских выписках. Это помогает управляющим имуществом обнаруживать мошеннические заявки арендаторов.
• ИИ может использоваться в анализе документации на недвижимость для мониторинга подозрительных действий и обнаружения несанкционированных изменений в записях собственности, которые могут указывать на мошенничество с документами или титулами.

Таким образом, ИИ может помочь эффективно выявлять и предотвращать мошеннические действия, тем самым защищая активы и поддерживая целостность рынка.

9. Туры по виртуальной собственности и 3D-моделирование

Перед покупкой любой недвижимости, посещение тура по недвижимости является обязательным. Ну, физический визит в недвижимость является отличным, но это также отнимает много времени в то же время. Многие покупатели не имеют времени, чтобы лично посетить каждую недвижимость, которую они планировали посетить. В этом случае есть вероятность, что потенциальные покупатели могут в конечном итоге купить другую недвижимость в своем списке, который они отметили чуть выше вашего.

Вы можете нацелиться на эту упущенную возможность, используя ИИ для создания виртуальных туров по недвижимости и 3D-моделей для еще большего опыта работы с клиентами.

ИИ может помочь создать подробные 3D-модели свойств, которые могут позволить потенциальным покупателям исследовать пространства удаленно с высокой степенью реализма. Все потребности ИИ - это точные планы этажей от сканирования недвижимости или изображений.

Еще один плюс инвестиций в ИИ для туров по виртуальной собственности заключается в том, что он позволяет покупателям просматривать вашу недвижимость из любого места. Это разрушает географические барьеры и расширяет охват рынка для продавцов. Эта повышенная доступность может привести к более широкому кругу потенциальных покупателей.

Кроме того, 3D-прохождения, созданные с помощью ИИ, могут даже позволить потенциальным покупателям визуализировать различные конфигурации и быстро принимать обоснованные решения, что приводит к ускорению процессов продаж.

Примеры применения ИИ в сфере недвижимости в реальном мире

В настоящее время многие компании, занимающиеся недвижимостью, используют данные и ИИ для революционного изменения своих рабочих процессов. Те, которые мы перечислим ниже, используют ИИ в разработке недвижимости, чтобы изменить способ, которым они использовали для анализа рынка недвижимости, обслуживания покупателей и инвестиций.

Давайте рассмотрим лучшие приложения ИИ в реальном мире в области развития недвижимости:

1. Жиллоу

Zillow - известная американская компания, занимающаяся рынком технологической недвижимости, которая использует ИИ и ML, чтобы упростить поиск недвижимости в предпочтительном месте.

Он анализирует поведение и предпочтения пользователей, предлагая персонализированные предложения по недвижимости и улучшая их опыт поиска.

Помимо традиционного поиска в цифровой собственности, он также создал функцию на базе ИИ, которая позволяет пользователям искать свойства с помощью разговорного языка. Это делает их поиск еще более интуитивно понятным.

Используя ИИ, он также предоставляет подробные туры по виртуальной собственности и интерактивные планы этажей, которые дают пользователям полное представление о свойствах удаленно.

Кроме того, он также создал инструмент оценки недвижимости на основе искусственного интеллекта под названием «Оценка», который анализирует данные о недвижимости, такие как транзакции продаж, налоговые оценки и публичные записи в масштабе, чтобы обеспечить предполагаемую рыночную стоимость для более 100 миллионов домов в США.

2.Маттерпорт

Matterport — ведущая технологическая компания, специализирующаяся на создании 3D цифровых двойников физических пространств, революционизирующих такие сектора, как недвижимость, архитектура и управление объектами. Используя ИИ, они создали множество интеллектуальных инноваций.

Cortex AI, являющийся запатентованным ИИ-движком, автоматизирующим создание 3D-цифровых двойников путем обработки данных с различных устройств захвата (включая 3D-камеры, датчики LiDAR и мобильные устройства). Используя все это, он генерирует подробные и точные виртуальные модели без вмешательства человека.

Property Intelligence - это набор функций на основе ИИ, которые обеспечивают автоматизированные измерения, макеты, редактирование и возможности отчетности, полученные от цифровых двойников Matterport.

Он также создал виртуальное решение для постановки и обновления на основе ИИ, которое позволяет пользователям виртуально обставлять и обновлять пространства в своих цифровых двойниках, предоставляя различные стили и условия на основе различных предпочтений.

Усилия Matterport по интеграции ИИ в инновационные цели недвижимости значительно изменили то, как недвижимость продается, управляется и испытывается. 

3. Realtor.com

Realtor.com является No1 наиболее доверенным профессионалами в области недвижимости, чтобы найти правильный дом. Среди технологий, меняющих индустрию недвижимости, они также экспериментировали с моделями искусственного интеллекта, чтобы эффективно помочь своим покупателям жилья найти свои идеальные дома.

Они изучили, что большинство пользователей предпочитают смотреть на домашние фотографии при исследовании пространств. В этом они определили, что их пользователи ищут конкретные детали, такие как «обузданная привлекательность» или «открытая жизнь и ужин с кухней шеф-повара».

В этом контексте Realtor.com интегрировал ИИ для категоризации изображений свойств на основе типа комнаты и эстетики, что позволяет пользователям находить свойства с аналогичными характеристиками «выгляд и чувство».

Для создания визуальных сравнений между комнатами они использовали модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) от OpenAI, которая стала популярной благодаря превосходному классификации Zero-Shot.

Благодаря этому они не только позволили найти похожие результаты на основе изображений, но и создали функцию, которая позволяла пользователям вводить текстовые описания своих идеальных домов, а затем генерировать изображения и искать реальные списки, соответствующие этому.

Они также использовали возможности генеративного ИИ, чтобы домовладельцы могли визуализировать реалистичные настройки дизайна для своих свойств, загружая фотографии и указывая желаемые изменения.

В качестве последнего они разработали сервис меток изображений на основе ИИ, который автоматически генерирует описательные метки для изображений недвижимости для точного и эффективного листинга недвижимости.

4.Искусственный интеллект крыши

Roof AI - это набор помощников по продажам, работающих на ИИ, которые призваны помочь агентам по недвижимости достичь лучших результатов. Люкс состоит из помощи для брокерских операций, ипотечного кредитования, перемещения клиентов и генерации потенциальных клиентов.

Его решения предназначены для обеспечения согласованного и персонализированного взаимодействия по различным каналам связи. Такой подход гарантирует, что клиенты получают бесшовную поддержку независимо от платформы, которую они предпочитают использовать.

Интегрируя эти функции, управляемые ИИ, Roof AI стремится оптимизировать рабочие процессы в сфере недвижимости, повысить вовлеченность клиентов и, в конечном итоге, повысить коэффициент конверсии для предприятий недвижимости.

5.Канарейка дома

HouseCanary - это самая надежная и надежная платформа данных и аналитики на основе искусственного интеллекта, которая предлагает брокерские решения, ориентированные на оценку недвижимости. Будь то финансовые учреждения, инвесторы, кредиторы, ипотечные инвесторы или потребители, это решение предлагает инструменты для ведущих в отрасли оценок, прогнозов и транзакций.

Компания запустила Canary AI, помощника по недвижимости с искусственным интеллектом, который позволяет пользователям взаимодействовать в разговоре, чтобы получить мгновенную информацию о свойствах, оценках и тенденциях рынка.

Эта платформа также включает в себя AVM (автоматизированные модели оценки), которая анализирует обширные наборы данных, включая исторические цены и рыночные условия, чтобы обеспечить точную оценку недвижимости.

Кроме того, HouseCanary использует ИИ для реализации прогнозной аналитики движения цен на жилье, которая позволяет пользователям предвидеть тенденции рынка и принимать обоснованные инвестиционные решения.

HouseCanary имеет набор данных 136M+ национальных свойств, имеет 3,1% медианную абсолютную процентную ошибку по оценкам и 1,7% медианную абсолютную ошибку прогноза HPI на 12 месяцев. 

Как внедрить ИИ в решения для программного обеспечения недвижимости?

Для бесшовного внедрения решений для развития недвижимости на основе ИИ необходимо тщательное рассмотрение и выполнение нескольких ключевых шагов, включая решение о том, чтобы Наймите разработчиков AIОбеспечение того, чтобы каждый шаг был выполнен эффективно, приведет к успешной реализации и максимизирует преимущества ИИ в улучшении вашей деятельности в сфере недвижимости.

Шаг 1: Определите болевые точки и определите возможности

Определите конкретные проблемы или возможности, в которых ИИ может повысить ценность, такие как оценка недвижимости, генерация лидов или обслуживание клиентов.

Шаг 2: Собирайте и подготавливайте данные

Соберите соответствующие данные из различных источников, включая списки недвижимости, тенденции рынка и взаимодействия с пользователем. Очистите и предварительно обработайте данные для обеспечения качества и согласованности.

Шаг 3: Выберите подходящее поле ИИ

Выберите подходящие поля ИИ и алгоритмы на основе ваших целей. Это может включать машинное обучение для прогнозной аналитики, обработку естественного языка для чат-ботов, компьютерное зрение для анализа изображений свойств и многое другое.

Шаг 4: Разработка моделей ИИ

Построить и обучить модели ИИ с помощью подготовленных данных. Это предполагает выбор алгоритмов, обучающих моделей и их точную настройку для обеспечения точности и релевантности.

Шаг 5: Интегрируйте модель ИИ с существующим программным обеспечением для недвижимости

Включите модели ИИ в существующую инфраструктуру программного обеспечения для недвижимости. Обеспечить бесшовную интеграцию с другими системами, такими как MLS, GIS, Управление недвижимостью, Управление портфелями, Управление запасами и многое другое.

Шаг 6: протестируйте свое решение для недвижимости на основе ИИ

Проведите тщательное тестирование для выявления узких мест в производительности решений ИИ. Проверьте точность, надежность и удовлетворенность пользователей. Внесите необходимые корректировки на основе обратной связи.

Шаг 7: Развертывание и мониторинг

Развертывайте программное обеспечение с улучшенным ИИ в живой среде. Постоянно отслеживайте его производительность и собирайте отзывы пользователей, чтобы определить области для улучшения.

Шаг 8: Определите пробелы в производительности и улучшите

Регулярно обновлять и совершенствовать модели ИИ на основе новых данных и меняющихся рыночных условий. Будьте в курсе достижений в области ИИ, чтобы включить новые функции и возможности.

Шаг 9: Обеспечить соблюдение правил индустрии недвижимости

Придерживайтесь правил конфиденциальности данных и отраслевых стандартов, чтобы гарантировать, что использование ИИ в вашем программном обеспечении соответствует юридическим и этическим принципам.

Потенциальные проблемы внедрения ИИ в недвижимость и их эффективные решения

Преодоление проблем интеграции ИИ в ваш бизнес в сфере недвижимости требует стратегического подхода и практических решений.Давайте рассмотрим наиболее распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при внедрении ИИ в решения в сфере недвижимости для решения ключевых вопросов:

1. Проблемы, связанные с данными

Индустрия недвижимости в основном занимается фрагментированными (разрозненными), непоследовательными и устаревшими данными, поскольку они собираются из различных источников, таких как списки недвижимости, публичные записи и тенденции рынка.

Кроме того, компании, занимающиеся недвижимостью, могут иметь много исторических предубеждений (например, дискриминационные методы кредитования). Если эти данные будут использоваться для обучения моделей ИИ, они могут привести к тому, что системы ИИ будут усиливать предубеждения, что приведет к несправедливым результатам. Отличным примером для понимания этого предвзятости является инструмент оценки недвижимости на основе ИИ, недооценивающий свойства в определенных районах.

Решения:

• Внедрите конвейер данных для оптимизации сбора данных, а затем отправьте его для обработки ETL для очистки, стандартизации и проверки данных.
• Увеличьте существующие данные с помощью внешних источников, чтобы улучшить полноту и точность и даже справиться с предубеждениями.

2. Технологические и интеграционные вызовы

Хотя ИИ существует уже давно, он по-прежнему является технологией, требующей специальных знаний и навыков. Профессионалам в сфере недвижимости может не хватать необходимых знаний, чтобы максимально использовать технологию ИИ. Не забывайте, что внедрение ИИ изначально требует значительных высоких инвестиций.

Не только то, что интеграция ИИ в существующее программное обеспечение для недвижимости, такое как CRM, системы управления недвижимостью и другие, является сложным процессом. Этот процесс требует значительных усилий для обеспечения совместимости и плавного обмена данными.

Решения:

• Чтобы справиться с высокими первоначальными затратами на внедрение ИИ, вы можете выбрать облачные решения, использовать инструменты SaaS AI и следовать поэтапной реализации.
• Чтобы справиться с нехваткой специализированных навыков ИИ в вашей организации, вы можете либо обучить существующую команду (что может занять месяцы или даже годы), либо нанять специализированных разработчиков ИИ, готовых выполнить ваш план с первого дня работы.
• Для решения задач интеграции вы можете расставить приоритеты в подходе, основанном на API, выбрать решения для промежуточного программного обеспечения, внедрить пользовательские разъемы и даже использовать правила отображения и преобразования данных.

3. Сопротивление переменам

Индустрия недвижимости больше ориентирована на создание инфраструктур, которые становятся привлекательными для их целевой аудитории, чем на внедрение цифровых технологий.

Не только отсутствие понимания новейших технологий, но и их комфорт в существующих процессах управления бизнесом в сфере недвижимости удушает их от внедрения технологических инноваций. Это может стать препятствием для компаний в сфере недвижимости для интеграции ИИ в их повседневные бэк-офисные операции.

Решения:

• Во-первых, проясните, как ИИ может принести пользу их сотрудникам посредством автоматизации процессов и освободить их время для стратегической деятельности.
• Привлекайте сотрудников к процессу внедрения ИИ, чтобы узнать их отзывы и проблемы.

4. Юридические и нормативные проблемы

С этой тенденцией развиваются правовые и нормативные стандарты, связанные с ИИ и конфиденциальностью данных. Это требует, чтобы компании, занимающиеся недвижимостью, постоянно обновлялись новыми правилами и требованиями к соблюдению.

Для внедрения ИИ в бизнес-процессы в сфере недвижимости могут возникнуть проблемы с точки зрения поддержания алгоритмической прозрачности, предвзятых результатов и многого другого.

Решения:

• Вы можете обеспечить внедрение решения непрерывного мониторинга на основе ИИ для выявления изменений.
• Внедрение активных мер по обеспечению соблюдения действующих и ожидаемых правил
• Внедрение объяснимых методов ИИ, поддерживающих прозрачность.
• Внедряйте модели ИИ, которые интерпретируемы.
• Обеспечение контроля со стороны человека в критически важных процессах принятия решений для обеспечения подотчетности.

Каково будущее ИИ в сфере недвижимости?

Чтобы идти в ногу с темпами адаптации ИИ в индустрии недвижимости, становится неизбежным предвидеть тенденции ИИ в будущем. Вот некоторые из модных приложений ИИ в сфере недвижимости, на которые стоит обратить внимание, если вы задаетесь вопросом о будущем ИИ в сфере недвижимости:

1.Продвинутая аналитика

Когда дело доходит до анализа массивов данных, человеческий разум имеет ограничение, поэтому эта тенденция в области искусственного интеллекта может открыть неизведанные двери анализа данных, которые были за пределами человеческих возможностей из-за ограничений ручного анализа.

Многое идет на маркетолога / агента по недвижимости, пытающегося продать недвижимость арендаторам / инвесторам, ищущим лучшие предложения. Эти передовые аналитики беспроигрышны для обеих организаций.

ИИ в решениях для недвижимости может использоваться в различных формах расширенной аналитики для:

• Анализ качества жизни в соседстве
• Тенденции прогнозной стоимости недвижимости
• Скрининг арендаторов и анализ поведения
• Прогнозная аналитика для инвестиций в недвижимость

Кроме того, с использованием ИИ в индустрии недвижимости, эти специалисты могут анализировать обширные наборы данных и исторические тенденции для прогнозирования эффективности недвижимости, иметь идеальное время выхода на рынок, эффективно распределять капитал, разумно диверсифицировать портфели и многое другое.

2. Юридическое и нормативное соблюдение

Не только налог, ипотека и страхование должны быть приняты во внимание, когда кто-то покупает, продает или арендует недвижимость. Специалисты по недвижимости должны учитывать различные правовые факторы, включая стандарты безопасности и здоровья, законы о зонировании, договорные обязательства и местные, государственные и федеральные правила.

Нарушение любого из этих аспектов может привести к тому, что профессионал или фирма в сфере недвижимости столкнется с юридическими проблемами, такими как штрафы, судебные иски и многое другое.

Использование искусственного интеллекта в недвижимости, особенно для обеспечения соблюдения законодательства и нормативных требований, поможет профессиональному сканированию любой лазейки в юридических документах, выявлению правовых / нормативных рисков, связанных с любой разработкой недвижимости, расширению возможностей автоматического формирования отчетов о соответствии, обеспечению точности данных в отчетах и облегчению мониторинга нормативных изменений в режиме реального времени.

3.Создание мониторинга здоровья

От безопасности и охраны до качества воздуха в помещении, обнаружения пожара и дыма, мониторинга лифтов и эскалаторов, обнаружения утечек воды, соблюдения и отчетности, и многое другое, использование ИИ в недвижимости может способствовать своевременному и точному мониторингу общего состояния здоровья имущества.

ИИ может анализировать данные от различных датчиков и систем, присутствующих в свойстве, для мониторинга оборудования и систем, таких как HVAC, сантехника и электрические системы, а также аномалии или признаки износа.

Работа ИИ не заканчивается только обнаружением, поскольку его самая важная роль вступает в игру с его возможностями прогнозирования, чтобы предотвратить любые дорогостоящие сбои или увеличение простоев.

4.Предсказанное ИИ городское планирование

Городское планирование охватывает различные характеристики и принципы, которые определяют развитие и управление городскими районами для пространственной организации, развития инфраструктуры, эстетики и дизайна, транспорта, безопасности, экономического развития, устойчивости и готовности к стихийным бедствиям и многого другого.

Алгоритмы ИИ будут анализировать обширные наборы данных, включая демографические данные, модели движения, экологические факторы и социальные тенденции, для информирования решений по городскому планированию. Предугадать и смягчить заторы на дорогах, планировать зеленые насаждения, интеграцию возобновляемых источников энергии, оптимизацию маршрутов общественного транспорта, генерировать варианты проектирования, которые максимизируют использование пространства и энергоэффективность и многое другое.

Предсказываемое ИИ городское планирование обещает создать более эффективные, устойчивые и пригодные для жизни города, улучшая качество жизни городских жителей при решении насущных проблем планирования.

5. AI Real Estate Advisors

От финансового руководства, инвестиционных стратегий, юридической и нормативной экспертизы, поиска / выбора / управления недвижимостью и т. Д. Консультанты по недвижимости могут играть ключевую роль. Эффективность этой многогранной роли может быть увеличена консультантами по недвижимости ИИ, которые являются просто компьютерными системами и приложениями для недвижимости, но имеют возможности анализа данных, машинного обучения и прогнозного моделирования, чтобы предложить идеи и многое другое.

Этот ИИ для агентов по недвижимости может не только лучше анализировать рынок, но и предоставлять анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование, чтобы предлагать идеи, оценивать инвестиционные риски, предлагать поддержку клиентов 24/7 через чат-ботов и виртуальных помощников, анализировать исторические данные и динамику рынка и даже выявлять прибыльные предприятия.

В двух словах, эти советники по недвижимости ИИ, как ожидается, расширят возможности клиентов с помощью данных, что в конечном итоге приведет к более информированным и успешным сделкам с недвижимостью.

Разработка пользовательских решений для недвижимости на основе ИИ с помощью MindInventory

Поскольку ИИ продолжает трансформировать различные отрасли, его будущее имеет еще больший потенциал для недвижимости. Чтобы процветать в этом развивающемся ландшафте, компании, занимающиеся недвижимостью, должны инвестировать в развитие ИИ в качестве ключевой стратегии продвижения вперед.

Именно здесь MindInventory выделяется как предпочтительный. Компания AI DevelopmentКомпания пользуется доверием ведущих брендов, таких как Passio.AI, ChipBrain и I.AM+, благодаря революционным решениям в области ИИ.

Наша команда экспертов по данным и ИИ / ML предоставит вашему бизнесу в сфере недвижимости специальное программное решение на основе ИИ, которое даст вам конкурентное преимущество и раскроет весь потенциал этой быстро растущей технологии для беспрецедентного роста бизнеса.

Являясь одной из известных компаний, предлагающих Услуги по разработке программного обеспечения для недвижимостиMindInventory предлагает гибкие модели обслуживания взаимодействия, такие как своевременная доставка, гибкие модели взаимодействия и выравнивание часового пояса.

Итак, есть ли у нас проект? Свяжитесь с нами Сегодня с вашими требованиями к разработке программного обеспечения для недвижимости на основе ИИ!

FAQs на AI в недвижимости