AI-diensten- en ontwikkelingsbedrijf

In de afgelopen tien jaar zijn digitale transformatie en de daarmee samenhangende technologieën regelmatige discussies in de bestuurskamer geworden. Als we een woordwolk van die discussies zouden maken, gegevens zou waarschijnlijk groter zijn dan andere, wat betekent dat het misschien wel het meest gebruikte woord is in brainstormsessies over bedrijfsstrategieën. Gezien de enorme hoeveelheid beschikbare datapunten zorgt Machine Learning in onroerend goed voor een interessante use case en we zullen er een paar blootleggen.

Terloops gebruikt als synoniem voor kunstmatige intelligentie (AI), Machinaal leren (ML) is een tak van AI die gebruik maakt van gegevens en algoritmen om softwareapplicaties te bouwen die menselijke intelligentie kunnen emuleren bij het oplossen van complexe problemen.

Door de vastgoedsector – de grootste activaklasse ter wereld en de op één na minst gedigitaliseerde sector ter wereld (volgens de Morgan Stanley Digitalization Index) – te observeren door een ML-prisma, wordt een spectrum van kansen onthuld die wachten om benut te worden.

Machine Learning-toepassingen in onroerend goed

Geavanceerde prijsmodellen

De prijsstelling van onroerend goed is een fascinerend complex probleem om op te lossen. Hoewel het zou moeten worden bepaald door een groot aantal factoren binnen en buiten de sector, wordt het traditioneel door slechts enkele factoren gedefinieerd:

• Historische data-analyse
• Eenheidsgrootte
• Bestaande vraag
• Intuïtie en ervaring

Als we het potentieel van AI en Machine Learning bij vastgoedinvesteringen ontsluiten, kunnen we aanvullende factoren meenemen die op het eerste gezicht triviaal lijken, maar die kunnen helpen bij het nauwkeurig bepalen van de prijs.

• Gemiddeld huishoud inkomen
• Vacature
• Gemiddelde bezetting
• Interessante punten
• Onderhoudsgemak van e-commerce
• Misdaadcijfer
• Commerciële vooruitzichten van het gebied
• Openbaar vervoer
• Voorspelde waardering
• Werkgelegenheid
• Gemiddelde maandelijkse zonlichturen
• Beoordeling van naburige scholen
• Parkeerplaatsen
• Verwachte geluidsniveaus (bouwwerkzaamheden, verkeer, enz.)
• Eet-, entertainment- en recreatiemogelijkheden

We kunnen de lijst blijven uitbreiden en de berekening wordt met elk gegevenspunt complexer. Dit vereist een consistente, wetenschappelijke en zelflerende benadering van prijsstelling die ervaring en intuïtie niet kunnen bieden. Grote, complexe datasets vereisen een iteratief, zichzelf verbeterend berekeningsalgoritme – precies wat de automatisering van de vastgoedsector via AI en ML oplevert.

Marketing

Tegenwoordig stellen apps, chatbots en soortgelijke interfaces bedrijven in staat aanzienlijke hoeveelheden klantgegevens te verzamelen. Machine learning-modellen kunnen deze enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens verwerken om datagestuurde inzichten te leveren, die makelaars vervolgens kunnen gebruiken om hun inspanningen te richten op in aanmerking komende klanten. Als u zich concentreert op het converteren van een lijst met oprecht geïnteresseerde klanten in plaats van ongevraagd te bellen en e-mails te sturen naar een willekeurig verzamelde lijst, kunt u de algehele betrokkenheid en conversiepercentages verhogen.

Bovendien zorgt het hebben van voldoende informatie over de omvang, het gebied, de locatie, het budget en de algemene woonvoorkeuren van een klant ervoor dat makelaars meer gepersonaliseerde gesprekken met klanten kunnen voeren en vanaf het begin een betere klantervaring kunnen bieden.

ML-gedreven ervaringscentra

Visuele aantrekkingskracht is een sleutelfactor bij het nemen van een investeringsbeslissing in onroerend goed. Het is net zo belangrijk als moeilijk te kwantificeren. Bezoek ter plaatse is de meest eenvoudige manier om dit op te lossen, maar is vaak onpraktisch. Op machine learning gebaseerde beeldherkenningsmodellen kunnen uw klanten de omgeving van een pand op duizenden kilometers afstand laten ervaren. Deep Learning-modellen kunnen in een mum van tijd belangrijke informatie onthullen door toegang te krijgen tot miljoenen afbeeldingen, terwijl convolutionele neurale netwerken belangrijke visuele aspecten van een eigenschap kunnen extraheren, analyseren en presenteren, zoals:

• Activiteitenniveaus in de buurt
• Grootte en kwaliteit van straten
• Beschikbaarheid van parkeerplaatsen
• straatverlichting
• Groen
• Bevolkingsdichtheid
• Nabijheid van parken

Naast het vastleggen van de beelden, kunnen deze modellen zichzelf verbeteren door de rol te bepalen die elke factor speelde in de uiteindelijke beslissing van de klant. Het is een belangrijke feedbackloop die toekomstige beslissingen van alle belanghebbenden zal voeden.

Aanbevolen systemen

Dit is een belangrijk aspect van Machine Learning dat in alle sectoren exponentiële beloningen oplevert. Aanbevelingsmotoren zijn overal om ons heen, of we ze nu herkennen of niet. YouTube-advertenties, gesponsorde zoekresultaten, de productsuggesties van Amazon, het matching-algoritme van Tinder, de sectie die Netflix voor u aanbeveelt, zijn allemaal voorbeelden van ML-verbeteringen.

Vastgoedbedrijven kunnen uit deze use cases putten voor het profileren van hun klanten en beursgenoteerde panden. Ze kunnen een klant vervolgens koppelen aan een reeks accommodaties op basis van geselecteerde voorkeuren, zoals locatie, grootte, budget, interessante plaatsen en nog veel meer. Ze kunnen ook een volledige financiële profilering van hun klanten uitvoeren om te voorspellen welke eigendommen een klant mogelijk wil hebben.

Gezien de inherente complexiteit van de vastgoedsector staan we hier nog maar aan het begin. Terwijl u aan de digitale transformatie van uw vastgoedbedrijf begint, ontdekt u een schat aan informatie waarmee u weloverwogen strategische beslissingen kunt nemen.

Hoe AI Superior kan helpen

Bij AI Superior zijn we experts in het end-to-end bouwen Machine Learning-oplossingen om de prestaties van vastgoedbedrijven naar een hoger niveau te tillen. Of u nu gebruik wilt maken van machine learning voorspelling van de vastgoedprijs of om belangrijke markttrends te voorspellen, kunnen wij u helpen uw gegevens te benutten om uw rendement op uw investering te vergroten.

Neem contact op Neem contact met ons op om erachter te komen hoe we een oplossing op maat kunnen creëren die tegemoetkomt aan uw zakelijke behoeften

Wat als u de kracht van data zou kunnen ontsluiten om het schap te identificeren waar een product het meest zou worden verkocht? Hoe zit het met het voorspellen van de vraag naar een populaire drank? Of ruim op voorhand de verwachte ordervolumes tijdens de feestdagen voorspellen om uw logistiek te versterken? Welkom bij de opwindende toepassingen van data science in de detailhandel!

Data Science is alomtegenwoordig in alle sectoren en functies. Data Science en de bijbehorende technologieën (kunstmatige intelligentie en machinaal leren) kunnen binnen enkele seconden grote hoeveelheden gegevens verwerken en belangrijke inzichten genereren om uw bedrijf vooruit te helpen. Gezien de grote hoeveelheid klantgegevens en de voortdurend veranderende klantvoorkeuren zal de detailhandel veel kunnen halen uit datawetenschapstoepassingen. Laten we er een paar verkennen.

Aanbevelingsmotor

Of u nu winkelt op Amazon of Netflix verkent, u zult de aanbevelingen hebben opgemerkt die op magische wijze lijken op uw keuze. Welnu, deze magie gebeurt via Data Science. Aanbevelingsmotoren zijn uitstekend in het volgen van consumentenactiviteiten en het aanbevelen van soortgelijke producten. Het beste is dat ze zelflerend zijn en zich aanpassen aan het gedrag van de klant. Stel je voor dat je producten aan je klanten kunt aanbieden op basis van hun browsegeschiedenis en eerdere aankopen. Het geeft u een hoger conversiepercentage, verhoogt uw omzet en legt meer gegevens vast om in de toekomst geschiktere producten te analyseren en aan te bevelen!

Gerichte marketing

Online marketing is uitgegroeid tot een belangrijke onderscheidende factor voor het bedrijfsleven, gezien de betaalbaarheid en het bereik ervan. Data Science kan u helpen deze game te verslaan door middel van gerichte advertenties. Uw bedrijf kan datawetenschapstechnieken zoals machine learning, regressie, hoofdcomponentenanalyse en clustering gebruiken om consumentengedrag te begrijpen, voorspellen en zelfs te beïnvloeden. Gezien de grote gebruikersbasis zijn retailbedrijven rijpe use cases voor verkennende data-analyse en het bouwen van voorspellingsmodellen.

Prijsoptimalisatie

Prijzen worden bepaald door complexe algoritmen die voortdurend moeten worden gecorrigeerd. Hoe groter de dataset, hoe vervelender de modelleringsoefening. Dit is waar datawetenschap te hulp komt. In de altijd verbonden online wereld waar de voorkeuren van klanten in een oogwenk veranderen, is het cruciaal om uw producten optimaal te prijzen.

Datawetenschap kan u helpen gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en een prijsbasis vast te stellen, klantlocatie, koophouding, seizoen, prijzen van concurrenten, voorraadniveau, enz. U krijgt een realtime, dynamisch prijsoptimalisatiemodel dat zichzelf met de tijd aanpast en stimuleert prijsperceptie en winstgevendheid van klanten.

Cross- en up-selling

Deze eeuwenoude marketingpraktijken zijn nieuw leven ingeblazen door Data Science-technieken en algoritmen. Data Science kan retailbedrijven helpen complementaire (cross-selling) en hoogwaardige (up-selling) producten aan te bevelen zonder tijd en middelen te hoeven besteden aan hit-and-trial-methoden zoals A/B-testen. Dit kan worden gecombineerd met gerichte marketingmodellen en prijsoptimalisatietechnieken om producten te promoten waarvan de kans groter is dat ze worden verkocht, waardoor klanten op de lange termijn behouden blijven.

Fraude detectie

Het aantal onlinetransacties is over de hele wereld exponentieel gegroeid, net als de fraude. Het betwisten van frauduleuze transacties vergt veel tijd en kosten, die op zijn best vermeden kunnen worden. Fraudedetectie is een van de meest voorkomende gebruiksscenario's voor retailanalyses voor Data Science- en Machine Learning-toepassingen. Het is een verbetering ten opzichte van traditionele, inflexibele mechanismen voor fraudedetectie, waarbij het altijd een race is tussen detailhandelaren die hun systemen upgraden en criminelen die manieren vinden om dit voor de gek te houden. Machine Learning-algoritmen onder toezicht en zonder toezicht, samen met statistische technieken, verbeteren het algoritme voortdurend in de loop van de tijd, waardoor er weinig ruimte overblijft voor fraudeurs.

Op datawetenschap gebaseerde moderne, adaptieve fraudedetectiesystemen zijn eerder een noodzaak dan een luxe voor detailhandelsbedrijven. Meer nog dan het financiële verlies is het reputatieverlies schadelijker voor een detailhandelaar, aangezien een slachtoffer van fraude zijn/haar zaken ergens anders naartoe zal brengen.

Sentiment analyse

Dit is de nieuwste trend om klantgedrag te analyseren die alle technieken voor consumentengedrag overtreft. Een verbetering ten opzichte van de tijdrovende, dure traditionele technieken zoals opiniepeilingen en focusgroepen. Sentimentanalyse verzamelt consumentengegevens via sociale media-interacties en andere feedbackdiensten. Detailhandelaren kunnen vervolgens gebruik maken van Natural Language Processing (NLP)-technieken om belangrijke sentimenten uit die extracties te halen. Het helpt bij het creëren van een betere klantervaring en het bieden van betere diensten in de toekomst.

Er zijn nog veel meer data science-gebruiksscenario's in de detailhandel waar uw bedrijf van kan profiteren. Bij AI Superior geloven we dat elk bedrijf uniek is en dat er geen one-size-fits-all oplossing bestaat. Als u een retailer bent die op zoek is naar op maat gemaakte data science-oplossingen om het beste uit uw sterke punten te halen, dan zijn onze datawetenschappers op AI Superieur zijn hier om u door de reis te leiden en uw bedrijf naar een hoger niveau te tillen.

Terwijl de vraag naar energie in de wereld blijft stijgen, staat de energiesector voor een unieke uitdaging. Naast het voldoen aan de toenemende mondiale vraag, moet het de mijlpalen bereiken die ons zullen helpen een toekomst van netto-nul-emissie te bereiken. Volgens gegevens van november 2021 zijn 193 landen van het Raamverdrag van de Verenigde Naties inzake klimaatverandering (UNFCCC) partij bij de Overeenkomst van Parijs.

Hernieuwbare energie is de enige duurzame oplossing om aan onze energiebehoefte te voldoen en tegelijkertijd de uitstoot te verminderen. Er zijn echter meerdere uitdagingen bij de adoptie ervan, wat ons bij het onderwerp van dit bericht brengt. Kunstmatige intelligentie heeft het potentieel om enkele van de belangrijkste uitdagingen op het gebied van hernieuwbare energie aan te pakken en zo de weg vrij te maken voor een emissieneutrale toekomst. Op AI gebaseerde voorspellingsmodellen, zoals IBM's programma voor het SunShot Initiative van het Amerikaanse ministerie van Energie, zijn een zelflerend model dat in de loop van de tijd nauwkeuriger wordt, omdat het toegang heeft tot grotere datasets.

Generatievoorspellingen

Zon, wind en water zijn de drie belangrijkste hernieuwbare energiebronnen die de overstap maken van fossiele brandstoffen. Deze zijn in overvloed beschikbaar en relatief eenvoudig te benutten. Er is echter een element van onvoorspelbaarheid verbonden aan elk van hen. Deze zijn afhankelijk van het weer, waar we geen controle over hebben. Het toepassen van kunstmatige intelligentie in het energiebeheer kan helpen bij het lezen van historische gegevens en huidige weerparameters om toekomstige energieopwekking te voorspellen. Tijdens periodes van hoge beschikbaarheid kunnen operators het gehele klantenbestand via hernieuwbare energiebronnen bevoorraden. Wanneer er onvoldoende beschikbaarheid is om aan de verwachte vraag te voldoen, kunnen ze een deel van de productie verschuiven naar op fossiele brandstoffen gebaseerde opwekking om een stabiel aanbod te behouden.

Eis voorspelling

Energiedistributiebedrijven gebruiken historische vraagtrends om de verwachte vraag te voorspellen. Ondanks dat het nuttig is, is dit model gevoelig voor fouten omdat het geen rekening houdt met actuele gegevens (weer, satellietbeelden, windsnelheid, zonne-intensiteit, sensoren, enz.). Gezien de onvoorspelbaarheid van het weer, de beschikbaarheid van zonlicht en de windsnelheid is het van cruciaal belang om gegevens uit het verleden te combineren met huidige parameters voordat de verwachte vraag wordt voorspeld. AI kan grote hoeveelheden complexe gegevens verwerken en nauwkeurigere algoritmen ontwikkelen om nauwkeurige vraagtrends voor de komende uren te voorspellen.

Netbeheer

Elektriciteitsnetwerken vormen de ruggengraat van de energie-infrastructuur. Algoritmen voor kunstmatige intelligentie kunnen grote datasets gebruiken om meer te weten te komen over de belastingspatronen en een optimaal gebruik te garanderen. Netwerken kunnen zichzelf aanpassen aan de prognoses van de opwekkings- en belastingvraag om een grotere betrouwbaarheid te bieden en tegelijkertijd de kosten laag te houden. Nu overheden de adoptie van zonne-energie voor particuliere en commerciële consumenten stimuleren, worden netwerken bidirectioneel. AI kan ervoor zorgen dat verschillende componenten van het energiesysteem met elkaar kunnen praten en congestie kunnen voorkomen.

Onderhoud van de infrastructuur

Elektriciteitsnetwerken zijn een complex netwerk van elektrische componenten en storingen zijn slechts een kwestie van tijd. Plotselinge storingen zijn tijdrovend en de daaruit voortvloeiende verstoringen veroorzaken verliezen voor de economie. Systemen met AI kunnen realtime gegevens leveren over de algehele gezondheid van het netwerk en voorspellen welke delen van het elektriciteitsnet het meest waarschijnlijk zullen uitvallen. Operators kunnen deze gegevens gebruiken om preventief onderhoud uit te voeren in tijden van lage vraag. Klanten kunnen vooraf worden gewaarschuwd om ervoor te zorgen dat er minimale verstoring is.

Automatisering gedreven operationele uitmuntendheid

Nauwkeurige vraagvoorspelling, flexibele energieopwekking, efficiënte energietransmissie via een gezond elektriciteitsnet en distributie zijn enkele van de belangrijkste bewegende delen van een energiesysteem. Het is een complex netwerk dat snelle en nauwkeurige besluitvorming vereist. Moderne computers zijn beter dan mensen in het verwerken van grote hoeveelheden gegevens en het nemen van op regels gebaseerde beslissingen. De zelflerende mogelijkheden van kunstmatige intelligentie maken computers veel efficiënter dan operators als het gaat om het monitoren van de gezondheid van het elektriciteitsnet en het onderhouden van een betrouwbare energie-infrastructuur. Een elektriciteitsnet dat optimaal presteert, is een win-winsituatie voor alle belanghebbenden.

Het integreren van kunstmatige intelligentie in de duurzame energiesector heeft het potentieel om een groot aantal bestaande problemen op te lossen waarmee de sector te kampen heeft. Het is echter gemakkelijker gezegd dan gedaan. Om een succesvolle transitie te garanderen, heeft u een vertrouwde partner nodig.

De kunstmatige intelligentie van AI Superior adviesdiensten bieden oplossingen op maat om uw behoeften te beoordelen en een passende strategie voor verandermanagement te formuleren. Wij begrijpen dat elk probleem uniek is en dat de complexiteit van de duurzame energiesector om op maat gemaakte AI-oplossingen vraagt. Of u nu nog aan de slag gaat met uw digitale reis of al halverwege bent, wij kunnen u helpen de volgende stap richting operationele uitmuntendheid te zetten. Voor bedrijven die aan de slag gaan met het digitaliseringstraject bieden wij een op maat gemaakte datastrategie om uw gegevens te verzamelen en te organiseren, zodat deze veilig, opgeschoond en analyseklaar worden opgeslagen. Vervolgens helpen wij u bestaande processen te optimaliseren door gebruik te maken van de gegevens die u al had, maar niet goed wist te gebruiken. Ten slotte nemen we u mee door het digitale volwassenheidstraject waarin AI, geavanceerde neurale netwerken en simulatietechnieken zullen worden geïmplementeerd om de winst te vergroten.