fallback

Как големите данни влияят на имотния пазар?

Генерираното познание започва да очертава жизненоважни решения в областта на имотите

18:48 | 7 януари 2020

Големите данни – огромното количество информация, която се генерира всеки ден в свързания ни свят, подкрепят бизнес модели в индустрии от финансите до туризма. Те навлизат и в многостранния и мултимилиарден сектор на недвижимите имоти, който разчита предимно на традицията и интуицията, пише онлайн изданието Mansion Global.

Днес има все повече технологични стартиращи компании, както и големи имотни компании, които започват да търсят информация чрез анализа в реално време на огромни масиви от данни, захранващи инструменти на изкуствения интелект. Генерираното познание започва да очертава жизненоважни решения в областта на имотите – какъв имот да построим, каква цена да поставим на жилище за продажба и как да стигнем до купувачите.

Нов вид данни

Използвайки захранвани с големи данни инструменти, предприемачите оценяват по-добре потенциални проекти, агентите на недвижими имоти обслужват по-ефективно клиентите, а купувачите и продавачите на жилища се освобождават от хаоса и бюрокрацията при купуването и продаването на имот.

Но за да разберем потенциала на „големите данни“, трябва да ги разграничим от обикновените данни, събирани в имотната индустрия.

Традиционният вид пазарна и имотна информация като размер на терена, цена, ръст на населението в района, близки училища е включен в обявите на агенциите за недвижими имоти.

За имотната индустрия големите данни са относително нови, нетрадиционни данни, които дават ново познание. Примерите включват количеството светлина, което домът получава през деня, равнището на шумово замърсяване в квартала, предпочитанията на местните жители на спортни уреди и популярността на близките места за забавление.

„Вече не е важно само кога е построен даден имот, дали е направен от дърво, колко етажа има, с колко спални и бани разполага. Сега има други 200 вида данни“, казва Зак Арънс, съосновател и партньор в компанията MetaProp в Ню Йорк, съсредоточена върху технологиите в имотите.

Голямото количество информация засилва възможностите за отговор на някои от най-основните въпроси в сектора на жилищните имоти, особено във високия сегмент.

Как да определим цената на жилището?

Определянето на офертна цена е важен елемент, който често разчита на знанията и експертизата на брокера. Разглеждат се сходни жилища, вземат се предвид удобствата в квартала, обсъждат се ценови стратегии. За определянето на цената както брокерите, така и предприемачите разчитат на обикновени данни за пазара (настоящото предлагане и минали продажби) и за имота (размер, качество на използваните материали, брой стаи и други фактори).

Предприемачите вземат предвид и разходите за строителство. Независимо от ценовия модел обаче правилното определяне на цената води до успешна трансакция. Твърде висока или твърде ниска цена може да създаде проблеми при привличането на купувачи на дома.

За луксозните имоти, които обикновено се нуждаят от повече време и усилия за продажба, цената е от основно значение, но определянето й е трудно. Причината е, че луксозните жилища често се изграждат по поръчка и включват уникални удобства, които трудно могат да бъдат оприличени с нещо, съществуващо на пазара. Поради това субективността често играе роля при оценките. Те са трудни за брокерите, както и за някои алгоритми на изкуствения интелект, захранвани с големи данни.

„Прогнозирането на цената на луксозните имоти е „най-голямото предизвикателство за Zestimate”, инструментът за оценка на стойността на дадено жилище на американската имотна компания Zillow, казва Джеф Тъкър, икономист в компанията. В Сан Франциско, където много жилища са в горния ценови диапазон, Zestimate има марж на грешка от 3,6%, който е най-високият на голям пазар, допълва Тъкър.

За алгоритмите, както и за агентите на недвижими имоти, проблемът идва от малкото налични данни в луксозния сегмент, отбелязва той. Когато обаче сравнимите данни са недостатъчни, технологиите могат по-добре да запълнят празнините и да намерят референтни цени, които хората не могат, казва Джоузеф Сирош, главен технологичен директор в компанията Compass, а преди това в Microsoft.

Според него обаче експертизата на брокерите не може да бъде заменена. „Изкуственият интелект може да използва наличните данни по най-добрия начин за определяне на цената. Това е преценката на човека спрямо тази на изкуствения интелект, след това двете се обединяват и крайният резултат е значително по-добър“, отбелязва той.

Целия анализ четете на Investor.bg.

fallback
fallback