كيف يُحدث التعلم الآلي ثورة في قطاع العقارات

في العقد الماضي، أصبح التحول الرقمي والتقنيات المرتبطة به مناقشات منتظمة في مجالس الإدارة. إذا قمنا بإعداد سحابة من الكلمات لتلك المناقشات، بيانات من المحتمل أن تتفوق على الآخرين، مما يعني أنها الكلمة الأكثر استخدامًا في جلسات العصف الذهني الخاصة بإستراتيجية المؤسسة. نظرًا للمجموعة الهائلة من نقاط البيانات المتاحة، فإن التعلم الآلي في العقارات يمثل حالة استخدام مثيرة للاهتمام وسنكتشف القليل منها.

يُستخدم بشكل عرضي كمرادف للذكاء الاصطناعي (AI)، التعلم الالي (ML) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستفيد من البيانات والخوارزميات لبناء تطبيقات برمجية قادرة على محاكاة الذكاء البشري في حل المشكلات المعقدة.

من خلال مراقبة قطاع العقارات - أكبر فئة أصول في العالم وثاني أقل قطاع رقميًا في العالم (وفقًا لمؤشر مورجان ستانلي للتحول الرقمي) - من خلال منظور التعلم الآلي، يتم الكشف عن مجموعة من الفرص التي تنتظر استغلالها.

تطبيقات التعلم الآلي في العقارات

نماذج التسعير المتقدمة

تسعير العقارات مشكلة معقدة بشكل رائع لحلها. في حين أنه يجب تحديده من خلال العديد من العوامل الداخلية والخارجية للصناعة، إلا أنه يتم تعريفه تقليديًا من خلال عدد قليل فقط:

• تحليل البيانات التاريخية
• حجم الوحدة
• الطلب الحالي
• الحدس والخبرة

إذا أطلقنا العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الاستثمار العقاري، فيمكننا تضمين عوامل إضافية قد تبدو تافهة في البداية ولكنها ستساعد في تحديد الأسعار بدقة.

• متوسط دخل الأسرة
• خالي
• متوسط الإشغال
• النقاط المثيرة للاهتمام
• إمكانية خدمة التجارة الإلكترونية
• معدل الجريمة
• النظرة التجارية للمنطقة
• النقل العام
• التقدير المتوقع
• فرص توظيف
• متوسط ساعات ضوء الشمس شهريا
• تصنيف المدارس المجاورة
• مساحات وقوف السيارات
• مستويات الضوضاء المتوقعة (البناء، حركة المرور، الخ)
• خيارات تناول الطعام والترفيه والتسلية

يمكننا الاستمرار في الإضافة إلى القائمة ويصبح الحساب أكثر تعقيدًا مع كل نقطة بيانات. ويتطلب هذا اتباع نهج متسق وعلمي يعتمد على التعلم الذاتي في التسعير، وهو ما لا تستطيع الخبرة والحدس تحقيقه. تتطلب مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة خوارزمية حسابية متكررة ذاتية التحسين - وهو بالضبط ما تقدمه أتمتة صناعة العقارات عبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تسويق

في تطبيقات عصر اليوم، تسمح برامج الدردشة الآلية والواجهات المشابهة للشركات بجمع كميات كبيرة من بيانات العملاء. يمكن لنماذج التعلم الآلي معالجة هذه الكميات الهائلة من البيانات غير المنظمة لتقديم رؤى تعتمد على البيانات، والتي يمكن للوسطاء العقاريين استخدامها لتركيز جهودهم على العملاء المؤهلين. إن التركيز على تحويل قائمة العملاء المهتمين حقًا بدلاً من الاتصال البارد وإرسال رسائل البريد الإلكتروني إلى قائمة تم جمعها عشوائيًا يمكن أن يؤدي إلى زيادة معدلات المشاركة والتحويل الإجمالية.

علاوة على ذلك، فإن الحصول على معلومات كافية حول الحجم والمساحة والموقع والميزانية وتفضيلات السكن الشاملة للعميل، يسمح لوكلاء العقارات بالمشاركة في محادثات أكثر تخصيصًا مع العملاء وتوفير تجربة أفضل للعملاء منذ البداية.

مراكز الخبرة المعتمدة على ML

يعد الجاذبية المرئية عاملاً رئيسياً أثناء اتخاذ قرار الاستثمار العقاري. إنها مهمة بقدر صعوبة قياسها. تعد زيارة الموقع هي الطريقة الأكثر وضوحًا لحل هذه المشكلة ولكنها غالبًا ما تكون غير عملية. يمكن لنماذج التعرف على الصور القائمة على التعلم الآلي أن تتيح لعملائك تجربة المناطق المحيطة بالعقار على بعد آلاف الأميال. يمكن لنماذج التعلم العميق أن تكشف عن المعلومات الأساسية من خلال الوصول إلى ملايين الصور في وقت قصير بينما يمكن للشبكات العصبية التلافيفية استخراج وتحليل وتقديم الجوانب المرئية الرئيسية للخاصية مثل:

• مستويات نشاط الحي
• حجم ونوعية الشوارع
• توافر أماكن لوقوف السيارات
• إنارة الشوارع
• خضرة
• الكثافة السكانية
• القرب من الحدائق

إلى جانب التقاط الصور، يمكن لهذه النماذج تحسين نفسها من خلال تحديد الدور الذي يلعبه كل عامل في القرار النهائي للعميل. إنها حلقة تعليقات مهمة ستغذي القرارات المستقبلية لجميع أصحاب المصلحة.

أنظمة التوصية

يعد هذا جانبًا رئيسيًا للتعلم الآلي الذي يحقق مكافآت هائلة عبر الصناعات. إن محركات التوصية موجودة في كل مكان حولنا، سواء عرفنا عليها أم لا. تعتبر إعلانات YouTube، ونتائج البحث المدعومة، واقتراحات منتجات Amazon، وخوارزمية المطابقة في Tinder، وقسم Netflix الموصى به لك، كلها أمثلة على تطورات تعلم الآلة.

يمكن للشركات العقارية الاستفادة من حالات الاستخدام هذه في تصنيف عملائها والممتلكات المدرجة. ويمكنهم بعد ذلك مطابقة العميل بمجموعة من العقارات بناءً على التفضيلات المحددة، مثل الموقع والحجم والميزانية ونقاط الاهتمام وغير ذلك الكثير. يمكنهم أيضًا إجراء ملف تعريف مالي كامل لعملائهم للتنبؤ بالعقارات التي قد يرغب فيها العميل.

ونظرًا للتعقيد المتأصل في قطاع العقارات، فإننا لا نزال نخدش السطح هنا. عندما تشرع في رحلة التحول الرقمي لأعمالك العقارية، سوف تكتشف كنزًا من المعلومات التي ستمكنك من اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة.

كيف يمكن لـ AI Superior تقديم المساعدة

في AI Superior، نحن خبراء في البناء الشامل حلول التعلم الآلي لرفع أداء الشركات العقارية إلى المستوى التالي. سواء كنت تتطلع إلى الاستفادة من التعلم الآلي التنبؤ بأسعار العقارات أو للتنبؤ باتجاهات السوق الرئيسية، يمكننا مساعدتك في الاستفادة من بياناتك لزيادة عائد استثمارك.

ابقى على تواصل معنا لمعرفة كيف يمكننا إنشاء حل مخصص يلبي احتياجات عملك