人工智能版《安家》？“AI中介”即將上崗？
本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)
人工智能潮正在席卷各行各業。人工智能強大的計算能力，能夠學習并識別數據中的模式。這些算法幾乎適用于任何困難和問題，只要輸入足夠的數據給算法處理，就能得出切合實際的結果。
這樣的普遍適用性也意味著，依靠人力驅動的傳統行業，現在可以利用大量的數據提高效率和潛在盈利能力。
大勢所趨之下，近年來房地產行業也經歷著技術革新。房產購買決策一直都受個人喜好和人際交流影響，買家、賣家和房地產中介之間的互動促成了一筆筆交易。
但是現在，算法能夠分析個人喜好，生成每一個房間的數據，這極大地改變了買家-中介-賣家的模式。
房地產行業的技術
SetSchedule的創始人兼CEO羅伊·德克對房地產行業的技術革命有著深遠的影響。SetSchedule擁有多項專利，開發了一個未知的銷售線索市場，由房地產開發商提供銷售線索，網站發現潛在顧客。
除了多SAAS產品套件，該市場還運用AI預測分析、大數據和機器學習技術，提高了中介、團隊、經紀人和垂直行業的工作效率。
在創建SetSchedule之前，羅伊曾管理過一個引人注目的投資基金，這個基金用傳統的方式買房。這讓羅伊對傳統房地產市場的效率認識深刻。
羅伊說，“策劃銷售線索，識別顧客，嚴格地跟進”，以及其他眾多聯系潛在買家和現有賣家的工作都讓他倍感壓力。一次房產交易要花費大量的時間的精力，效率非常低。
AI對房地產行業的影響——房屋價值評估
意識到這一點后，羅伊找到了可以用技術提高效率的關鍵領域——那就是AI以及機器學習。
事實上，房屋價值評估(CMA)已經受到了AI技術的影響。當賣家與房地產經紀人接觸，希望出售房產時，經紀人會分析關鍵數據，評估房產可能的售價。需要考慮的因素有很多，包括學校和商店的位置、房屋間距、建筑面積、內部裝修，等等。
圖源：unsplash
而由于時間限制，數據分析員只能分析一部分因素。但是機器學習算法就不一樣了，它能夠導入并處理大量數據，尋找房屋價值中的模式，并在相對短的時間內返回更準確的房屋評估結果。住戶數量、經過車輛的平均值甚至草地綠化等因素都可以用這些算法分析。
羅伊認為這是機器學習的重要用途之一，他說“機器學習軟件可以分析所有的因素……極大地提高了中介分析的準確性。”這些工具無法替代中介，但是能讓中介在銷售中更充分地掌握信息。
AI對房地產行業的影響——找到對的買家
AI技術在房地產行業的另一個應用是定向廣告投放。
雖然Google和Facebook多年來已經把定向廣告投放玩得得心應手，但是在沒有專家指導的情況下，其他行業依然很難聯系買家和賣家。在房地產行業尤其如此——尋找潛在顧客、篩選目標顧客都讓人筋疲力盡，羅伊說這是房地產行業標準的推廣模式。
圖源：unsplash
幸運的是，深度學習算法的奇妙用途之一就是發現個人數據中的模式，尋找潛在的購房者。這些算法可以用于購房者可能會搜索房源的地方(有時是像Twitter和Facebook這樣的社交媒體平臺)，掃描與市場上房源匹配的買家檔案。算法通過識別這些急切的買家，標注出更有可能對中介手頭房源感興趣的潛在買主。
這就是SetSchedule的Smartmatch軟件背后的原理，即掃描上千中介產生的數據，讓算法理解什么樣的銷售線索能夠成功促成房屋交易。
其他服務商，比如科德韋爾·班克的CBx應用也開始運用這項技術，這標志著中介找購房者賣房、購房者找中介買房的方式發生了巨大的變化。羅伊認為，這些人工智能應用將在“幫助經紀人、團隊和獨立中介尋找客戶”中發揮重要作用，但是無法替代房地產行業中的人際接觸。
技術發展帶來行業的震動，進而改變著我們的日常生活。運用機器學習的力量，房地產中介可以提升銷售渠道的效率和生產力，同時為購房者提供理想的居所。對于二者來講，AI技術的運用都是個好消息。
