– Poszukiwanie mieszkania to proces, który trwa nawet pół roku i składa się z wielu faz. Naszym zadaniem jest zapewnić maksymalnie wygodne narzędzie dla klienta, stąd musimy wiedzieć, w którym momencie i czego od nas oczekuje. Każdy ma inne preferencje, jedni będą woleli kontaktować się z nami telefonicznie, inni wolą kanał SMS-owy, drogę mailową czy czat. Chcemy wiedzieć, z którym klientem, o której porze i w jaki sposób powinniśmy się kontaktować. Najciekawszym obszarem jest dopasowywanie ofert do potrzeb klientów: chcemy już na początku tej ścieżki wiedzieć, jakie finalnie za pół roku mieszkanie wybierze klient – mówi Paweł Gniadkowski, prezes zarządu obido.
obido
Działania firmy obido w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w branży nieruchomości zostały docenione przez ekspertów odpowiedzialnych za przyznawanie środków w ramach Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Małopolskiego. Pozyskała ona 1 mln zł na rozwój laboratorium sztucznej inteligencji wyspecjalizowanego w dostarczaniu narzędzi dla rynku nieruchomości. Pozwoli ono wykorzystywać zasoby Big Data oraz technologię uczenia maszynowego do tworzenia modeli predykcyjnych na potrzeby klientów z rynku nieruchomości. Oprogramowanie pomoże specjalistom lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów.
– Sztuczna inteligencja to nie jest magiczny byt, który bierze dane sam z siebie, tylko musieliśmy je dostarczyć. Przez pięć lat zbieraliśmy każdą informację na temat użytkowników, którzy poszukiwali mieszkania. Wszystko, co byliśmy w stanie zgromadzić, skrzętnie przechowywaliśmy, zbieraliśmy nawet takie dane, co do których nie wiedzieliśmy, czy kiedykolwiek się przydadzą. I teraz wiemy, że to była dobra decyzja, bo dzięki temu jesteśmy nimi w stanie zasilić rozwiązania oparte na mechanizmach sztucznej inteligencji – tłumaczy ekspert.
Z modeli predykcyjnych korzysta także Biuro Informacji Kredytowej, które eksperymentuje ze sztuczną inteligencją wyspecjalizowaną w ocenie zdolności kredytowej klientów. Pierwsze eksperymenty dowodzą, że na rynku pożyczkowym szeroko zakrojone analizy Big Data pozwalają skutecznie prognozować ryzyko kredytowe. W przyszłości podobne narzędzia mogą zostać wykorzystane do zawierania umów hipotecznych.
Startup Ada
System inteligentny dla rynku nieruchomości opracował również wrocławski startup Ada. Ta inteligentna asystentka ma ułatwić sparowanie ze sobą najemcy oraz przyszłego mieszkańca. Ada filtruje ogłoszenia o wynajem i poddaje je dogłębnej analizie, podobnie jak zapytania kierowane do najemców. Dzięki temu może pokazać dokładną lokalizację nieruchomości, wskazać, jak koszt wynajmu kształtuje się na tle innych ofert w tej okolicy i ułatwić najemcy wybranie lokatorów, którzy w największym stopniu spełniają jego oczekiwania.
SonarHome
Z kolei warszawski startup SonarHome postanowił wykorzystać sztuczną inteligencję do przyspieszenia procesu sprzedaży mieszkania z kilku miesięcy do kilku dni. Jego narzędzie funkcjonuje w modelu iBuying, tzn. firma odkupuje nieruchomość bezpośrednio od właścicieli na podstawie jej rynkowej wartości, a następnie we własnym zakresie odsprzedaje ją na wolnym rynku bądź kolejnym inwestorom. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest tu do oszacowania wartości nieruchomości – system analizuje szeroką bazę transakcji oraz ofert rynkowych składanych na przestrzeni kilku ostatnich lat, aby zaproponować sprzedającemu uczciwą cenę sprzedaży.
– Chcielibyśmy, żeby sztuczna inteligencja odgrywała dużo większą rolę w branży mieszkaniowej. Pierwsze testy pokazują, że udaje nam się dużo skuteczniej działać, natomiast trzeba pamiętać o jej ograniczeniach. W ciągu najbliższych czterech–pięciu miesięcy zakończymy pierwszą fazę, której efektem będą testy na prawdziwych użytkownikach. Możemy się spodziewać, że w czasie tegorocznych wakacji pierwsza pula klientów będzie w dużej mierze obsługiwana przez mechanizmy, którymi właśnie będą sterowały inteligentne rozwiązania – zapowiada Paweł Gniadkowski.
Według analityków z firmy MarketsandMarkets wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji do 2025 roku wzrośnie do przeszło 190 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 36,6 proc.
Źródło: Newseria
