Как используются нейросети в недвижимости

ИИ предлагает оптимальные цены на квартиры, улучшает клиентский сервис и даже повышает безопасность на стройке, да-да. В этой статье мы собрали примеры риелторов, девелоперов и инвесторов, как они внедряют новые технологии в работу.

Нейросети помогают агентам по недвижимости улучшить сервис, точнее подбирать объекты под запросы клиента и быстрее закрывать сделки. Вместо поиска по фильтрам можно написать параметры квартиры или коммерческого помещения чат-боту, и он подберет варианты из имеющейся базы. 

Андрей Зимарев, руководитель отдела разработки компании «Жилфонд»

С помощью нейросетей получается обрабатывать быстро колоссальное количество информации. ИИ ищет закономерности среди миллиона параметров, структурирует их и на основе этого выдает рекомендации. Мы загрузили в нейросеть весь архив сделок Жилфонда за все время работы, то есть почти 30 лет. Плюс подключили открытые API* сайтов по поиску недвижимости, откуда идет автоматический сбор данных.

• API — механизмы, которые позволяют разным программам или сервисам обмениваться данными. 

Постепенно мы учим нашу нейросеть новому, чтобы расширить ее возможности и функционал. Например, обучили модуль анализировать фотографии: замечать посторонние предметы, людей в отражении зеркал, отличать интерьер от экстерьера — все это упрощает работу при оформлении карточки объекта.

Мы постоянно ищем и загружаем в нейросеть новые данные для обработки, которые помогают ей стать еще более эффективным помощником риелтора. В дальнейшем искусственный интеллект может быть полезен и в других вопросах, например:

• построить систему рекомендаций на основе прошлого поиска клиента
• проанализировать звонок риелтора с клиентом
• подсветить недооцененные объекты, интересные с инвестиционной точки зрения 
• сделать анализ состояния объекта по фотографии

Благодаря ИИ стройка становится безопаснее. Через обработку больших массивов данных новые технологии позволяют улучшить планирование и сократить издержки.

Сергей Усынин, генеральный директор ООО Специализированный застройщик «Скрипка Девелопмент», учредитель IT-компании «Диджитал скрипка»

Мы используем искусственный интеллект для контроля безопасности и процесса строительства высотных домов. Интегрировали различные типы нейросетей, включая:

• Конволюционные нейронные сети (CNN). Они распознают и анализируют визуальный данные с камер и дронов.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) для мониторинга временных рядов данных. Это вид нейросетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.

Использование ИИ позволяет нам значительно повысить качество строительства, обеспечить безопасность рабочих и ускорить выполнение проектов.

Как и в любой нише, нейросети помогают создавать контент, разрабатывать рекламные и маркетинговые стратегии, анализировать поведение целевой аудитории и т. д. Но в недвижимости они помогают еще и в ценообразовании. На цену квартиры или офиса влияют очень много факторов, поэтому поставить цену «наугад» нельзя. При этом на рынке постоянно происходят колебания, и девелоперам нужно адаптировать к ним цены.

Александр Меркулов, заместитель генерального директора по девелопменту Level Group

Одно из ключевых направлений использования ИИ — динамическое ценообразование. С помощью нейросетей и математического моделирования мы анализируем большие объемы данных о спросе, предпочтениях клиентов и рыночных тенденциях, что позволяет устанавливать оптимальные цены на объекты недвижимости. 

Нейросети помогают создавать изображения зданий и помещений, которые только в разработке. Визуализация делает проектирование более наглядным и понятным для заказчиков. 

Владимир Лозенко, СЕО и основатель международной сети заводов ЛСТК «Фабрика каркасов»

У нас есть подразделение по девелопменту, где мы работаем с застройщиками. И в этой работе активно используем ИИ для создания графики и иллюстраций. Когда к нам обращается девелопер, чтобы заказать конструкции для возведения здания, осматриваем территорию под строительство, изучаем техническое задание и с учетом этих данных разрабатываем концепцию будущего строения. На этом этапе для наглядности создаем иллюстрации с помощью ИИ, чтобы все участники могли визуально представить конечный результат. Так заказчик быстрее принимает решение, подходит ему предложенный вариант или нет. Мы-то прекрасно понимаем конструктив системы и можем без изображений оценить задуманную форму. Но когда к схематичным и устным аргументам добавляем визуальные во время переговоров с потенциальным заказчиком, это играет важную роль. 

При визуализаций для домов ИЖС нейросети работают еще лучше. Они эффективно создают изображения с интересной и красивой архитектурой.

Мы используем нейросеть, встроенную в программу Adobe Photoshop. Для наших задач она подходит больше всего, поскольку способна дорисовывать изображения, четко выдерживая геометрические формы нашей каркасной технологии. Другие ИИ пока справляются с этим похуже.

Искусственный интеллект делает более точный анализ инвестиционных проектов, чем это способен сделать человек. ИИ просчитывает десятки факторов, которые влияют на риски и потенциальную прибыльность объекта, помогая принимать более осознанные инвестиционные решения.

Константин Гамарник, CEO аналитического агентства WhiteIndex

Clarifi и FloydHub — превосходные инструменты для оценки фотографий объектов вторичного рынка, которые приобретают в целях редевелопмента или флиппинга. 

• Редевелопмент — обновление и реконструкция устаревших, заброшенных или неэффективно используемых городских пространств.
• Флиппинг — покупка, ремонт и последующая перепродажа недвижимости.

В инвестиционной аналитике мы применяем микс нейросетей, который не хотелось бы разглашать, и собственные разработки. Но часть данных получаем через Brandwatch в сочетании с Sentiment Analysis APIs. Первая находит отзывы о застройщиках, которых мы мониторим для оценки рисков, а вторая оценивает отзывы. В совокупности с другими нейронками это позволяет переводить в цифровые значения факторы, которые обычно не принимают в расчет при оценке рисков, и автоматически включать в расчетные модели геополитические факторы. В данный момент мы включаем в них от 56 до 87 факторов в зависимости от страны. Каждый фактор имеет свой вес в общем рейтинге.

Читать в источнике: ЗП журнал