Сегодня искусственный интеллект уже не фантастика. Он стал обыденностью, которая меняет подходы к управлению бизнесом. Сфера недвижимости не исключение, ведь как никогда требует новых решений для оптимизации операций и повышения доходности.
ИИ может помочь специалистам Real Estate во многих аспектах: от поиска потенциальных клиентов до оценки стоимости недвижимости и управления собственностью. Рассмотрим возможности и примеры внедрения ИИ в недвижимости. В материале вы узнаете, как новейшие технологии могут изменить ваш бизнес и как правильно применить их для повышения прибыли.
Как ИИ захватывает отрасль недвижимости
Что такое искусственный интеллект в контексте Real Estate? Мы говорим о компьютерных системах, способных выполнять самые сложные задачи, которые традиционно нуждаются в глубокой человеческой вовлеченности. К таким задачам в сфере недвижимости можно отнести аналитику больших массивов данных, прогнозирование трендов рынка, ценообразование, оптимизацию комплексных задач управления недвижимостью, работу с клиентами и т.д.
Современные модели и инструменты ИИ могут выполнять эти задачи не хуже, а все чаще – даже лучше человека. К примеру, процесс андеррайтинга недвижимости может потребовать десятков часов кропотливого аналитического труда специалистов. Однако модели ИИ могут обрабатывать огромные массивы данных практически мгновенно, определяя риски и возможности с исключительной точностью. Еще 10 лет назад даже представить такие возможности было сложно: технологии могут сэкономить для компании Real Estate сотни часов рабочего времени.
Исторически отрасль недвижимости внедряла новые технологии довольно медленно и осторожно. Однако сегодня все меняется. С одной стороны, индустрии необходимы средства повышения рентабельности в условиях глобальной неопределенности и кризиса. С другой, в последние годы технологии ИИ стали гораздо доступнее. Такие решения как обработка естественного языка (NPL), компьютерное зрение, генеративный ИИ и алгоритмы машинного обучения открывают для индустрии новые возможности, поэтому востребованы как никогда.
Приведем несколько цифр:
-
По итогам 2023 аналитики BRC оценили рынок решений ИИ для Real Estate в $164,9 млрд. В 2024 году он должен взять отметку в $226,7 млрд.
-
В ближайшие годы рынок будет развиваться со среднегодовым темпом роста в 34%, и уже к 2033 году должен пересечь отметку в $731 млрд.
-
По прогнозам McKinsey один только генеративный ИИ может принести индустрии Real Estate от 110 до 189 млрд долларов дополнительной стоимости.
Стремительное внедрение ИИ в область недвижимости будет подпитываться распространением технологий Интернета вещей, тотальным распространением мобильного интернета и острой конкуренцией в автоматизации ценообразования. Некоторые из ведущих компаний по недвижимости уже инвестируют в ИИ. К примеру, Zillow, Opendoor и RentHop используют ИИ, чтобы оптимизировать свои операции и улучшить опыт пользователей.
Очень скоро технологии станут главным фактором конкуренции на рынке. Тысячи бизнесов по всему миру предстанут перед сложным выбором: инвестировать в собственные решения на базе ИИ в недвижимости, искать готовые продукты на рынке ПО, или отказаться от конкуренции и исчезнуть.
Как интеграция ИИ увеличивает доходы в недвижимости: 4 составляющих
Искусственный интеллект стал достаточно простым, доступным и универсальным, чтобы изменить отрасль Real Estate множеством способов. Рассмотрим ключевые кейсы применения ИИ в недвижимости.
Оптимизация ценообразования
Определение оптимальных цен на недвижимость является одним из ключевых аспектов работы любого риелторского бизнеса. Цена должна быть достаточно высокой, чтобы обеспечить максимальную прибыль для продавца, но достаточно привлекательной, чтобы заинтересовать потенциальных покупателей.
Традиционно риелторы применяли в оценке недвижимости свой опыт и знание рынка. Этот очень трудоемкий процесс. Аналитические подразделения компаний в Real Estate могут тратить на оценку объекта десятки часов, пытаясь принять во внимание множество факторов: состояние недвижимости, экономическая ситуация, динамика рынка, долгосрочные перспективы развития региона. Но при этом оценка все равно может быть неточной и субъективной.
Отрасль давно стремится автоматизировать этот процесс. Построение автоматизированных моделей оценки (AVM) стало одним из основных направлений внедрения ИИ в сферу недвижимости. К примеру, индийский сервис Housing.com запустил собственный ценовой движок на базе машинного обучения, который предоставляет пользователям глубокое понимание динамики цен на объекты в отдельно взятых регионах.
Автоматизация и оптимизация менеджмента
Управление объектами в Real Estate – это комплексное направление, охватывающее множество задач: от менеджмента договоров аренды и сбора платы до технического обслуживания помещений и скрининга арендаторов. ИИ в управлении недвижимостью может оказаться невероятно полезным. Как пример, примера платформа Guesty использует ИИ для автоматизации таких задач, как поиск клиентов, проверка арендаторов, коммуникация и улучшение качества сервиса.
Чат-боты на базе генеративного ИИ могут автоматизировать работу с арендаторами, подобно тому, как они используются для обслуживания клиентов в других отраслях. ИИ может отвечать на вопросы касательно арендных ставок и наличия свободных мест, а также помогать клиентам в процессе подачи заявки, уменьшая нагрузку на персонал в сфере недвижимости.
Более того, аналитический ИИ в сочетании с системами Интернета вещей и смарт-дома может быть очень ответственным домовладельцем. Он может автоматически фиксировать проблемы с техническим состоянием объекта, а и принимать меры даже без привлечения человека.
Поддержка клиентов 24/7
В отличие от операторов колл-центров и агентов по недвижимости, ограниченных рабочим временем, системы на базе ИИ по распознаванию натурального языка могут работать круглосуточно и оказывать мгновенную поддержку клиентам в любое время. Более того, искусственный интеллект может анализировать данные о предыдущих взаимодействиях клиентов, чтобы оказывать им персонализированные рекомендации и поддержку.
Одним из ключевых преимуществ чат-ботов и виртуальных ассистентов в сфере недвижимости является их способность мгновенно предоставлять подробную информацию об объектах. Они могут привести клиентам подробные технические характеристики объекта, сведения об имеющейся инфраструктуре, транспорте и т.д. Обычному агенту по недвижимости иногда нужно время, чтобы собрать подобную информацию или изучить документацию. Однако ИИ получает доступ к данным в реальном времени, что существенно упрощает продажи и улучшает клиентский опыт.
Прогнозирование затрат
Отрасль недвижимости известна своей динамичной природой: цены на объекты могут меняться очень быстро и зависят от множества факторов. Точно прогнозирование ценовых трендов имеет огромное значение для всех участников рынка: покупателей, продавцов, инвесторов и т.д. Каждый стейкхолдер хочет понимать тенденции цен, чтобы принимать правильные решения и сводить к минимуму риски.
Как и в других отраслях, предиктивные модели на базе алгоритмов ИИ могут строить достаточно точные прогнозы динамики цен, основываясь на исторических данных, макроэкономических показателях, оценке политической и геополитической ситуации в регионе, демографических метриках, поисковых запросах и т.д. И, конечно, оценка базируется на анализе динамики спроса и предложения, которую ИИ может осуществлять в реальном времени.
К примеру, компания Opendoor полагается на алгоритмы ИИ, чтобы искать и скупать жилье по выгодным ценам, а со временем продавать его выгодно. Такой способ инвестирования прекрасно работает: каждый год Opendoor заключает благодаря алгоритмам сотни удачных сделок.
Решения ИИ для оптимизации в сфере недвижимости
Какие средства и инструменты искусственного интеллекта доступны бизнесу в сфере Real Estate прямо сейчас? Разберем самые типичные решения, которые уже сегодня широко внедряются в индустрию и меняют ее.
Интеллектуальные платформы менеджмента Real Estate
Умные алгоритмы фундаментально упростили менеджмент объектов, открыв возможности оптимизации и автоматизации почти каждого этапа аренды и обслуживания. Современные решения на базе ИИ для управления недвижимостью могут повысить продуктивность операций на 30-40%.
Как пример, платформа Showdigs использует искусственный интеллект для решения ряда задач листинга. Алгоритм ИИ мониторит объявления о продаже и аренде на таких площадках как Facebook и Craigslist и выявляет мошеннические предложения.
Еще один пример: платформа Mezo использует функции ИИ для отладки задач техобслуживания зданий. ИИ-ассистент Max помогает бизнесу и жильцам домов автоматически диагностировать аварийные проблемы. Он может консультировать арендаторов и диагностировать проблему через три минуты. Если жилец может устранить ее своими силами, Max дает понятные инструкции "сделай сам". Если проблема требует вмешательства специалистов, ИИ передает ее соответствующим службам и менеджеру недвижимости.
Виртуальные туры и визуализации
Сфера недвижимости всегда полагалась на традиционные элементы маркетинга, такие как фото, видео и живые демонстрации, чтобы познакомить потенциальных покупателей с объектом. Появление новых технологий открывает в индустрии новую страницу: современные средства AR/VR, 3D-рендеринг и инструменты ИИ помогают построить для клиентов более удобный, иммерсивный и увлекательный опыт демонстрации.
Как пример, индийский стартап CoRover.ai весной этого года представил видео-бот AI REALTOR, который упрощает для клиентов процесс поиска и покупки недвижимости, проводит виртуальные туры и дает персонализированные рекомендации. Больше всего впечатляет то, что с этим ботом не надо переписываться: он выполнен в виде виртуального аватара. Пользователь общается с ним так, как общался бы с настоящим риелтором в формате видеочата. ИИ-ассистент может провести пользователю тур в цифровой модели здания прямо со смартфона.
Подобные решения на основе ИИ в недвижимости – это подлинная революция в клиентском опыте для всей индустрии. И эта революция только начинается.
Платформы управления арендой
Владельцы недвижимости и менеджеры Real Estate постоянно ищут пути совершенствования своих операций, чтобы максимизировать прибыль и сократить риски. Искусственный интеллект стал центральной темой этих поисков, ведь может принести революционные изменения в менеджмент кратко- и долгосрочной аренды.
Одним из главных сценариев применения ИИ для долгосрочной аренды стало динамическое ценообразование. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут анализировать такие факторы, как исторические данные о бронировании, сезонные тенденции, местные события и предложения конкурентов, чтобы генерировать оптимальные цены для аренды недвижимости. К примеру, подобные системы ценообразования разрабатывает немецкий стартап AristanderAI. Они работают как алгоритмы Uber, формируя предложение в реальном времени на основе десятков факторов.
Еще одним сценарием внедрения ИИ на рынке аренды является внедрение умных чатов для поддержки арендаторов. Такие компании, как Airbnb, HomeAway и VRBO, уже внедрили такие решения для круглосуточной и комплексной поддержки пользователей. По этому пути без сомнений пойдет вся отрасль.
Средства управления коммерческой недвижимостью
Искусственный интеллект поможет владельцам, инвесторам и менеджерам коммерческой недвижимости оптимизировать свои операции и улучшить качество принятия решений для максимизации доходов.
Умные алгоритмы помогают автоматизировать множество рутинных задач, связанных с управлением коммерческой недвижимостью: скрининг арендаторов, учет арендной платы, поддержка, обработка запросов на сервис и т.д. Аналитические возможности ИИ неоценимы в задачах прогнозирования трендов рынка коммерческой недвижимости и оптимизации портфеля Real Estate для владельцев и инвесторов.
К примеру, продукты Property Manager и Investment Manager от AppFolio используют алгоритмы ИИ для построения функционала управления объектами коммерческой недвижимости. В частности, они позволяют оптимизировать учет финансов, работу с арендаторами, формирование отчетности, поиск и менеджмент активов, фандрайзинг для девелопмента, аналитику и т.д. А платформа RealPage реализовала ИИ для ценообразования предложений аренды, что помогает максимизировать доходы коммерческой недвижимости и опережать рынок на 2-5%.
ИИ в недвижимости: опыт WEZOM
Наша команда постоянно исследует новейшие технологии и стремится превратить их в практические решения для бизнеса. Сегодня центром этих усилий стал искусственный интеллект: мы усердно изучаем инновации в области машинного обучения и генеративного ИИ, а также реализуем их в продуктах для наших клиентов.
Как пример, недавно мы реализовали мобильное приложение с ИИ-ассистентом для организации туристических путешествий, который может сформировать подробный и персонализированный тревел-гайд с учетом десятков переменных. В частности, алгоритм предлагает оптимальные возможности аренды жилья и бронирования билетов в отелях.
Команда WEZOM хорошо понимает потенциал подобных инструментов в сфере Real Estate, поскольку создавала цифровые продукты для ведущих застройщиков. В частности, одним из наших клиентов является корпорация РИЕЛ, украинский девелопер национального уровня.
Клиенту необходимо было объединить все свои проекты, объекты и сервис для покупателей/владельцев недвижимости на едином комплексном и современном портале, и команда WEZOM справилась с этой задачей превосходно. Новый ресурс предложил пользователям современный UX, возможности личного кабинета владельца жилья и мощный функционал наподобие ипотечных калькуляторов. Как результат, уже через несколько месяцев после релиза продукта продажи корпорации выросли втрое. С современными возможностями генеративного ИИ и виртуальных туров этот успех можно будет масштабировать и в дальнейшем.
Подведем итоги
Искусственный интеллект вызвал революцию в области недвижимости, но она только начинается. В ближайшие годы рынок решений ИИ для Real Estate будет расти невероятными темпами, а умные алгоритмы станут одним из ключевых факторов конкуренции в отрасли.
Технологии ИИ стали более доступными и простыми в применении, и теперь могут коренным образом изменить множество ключевых аспектов индустрии Real Estate: менеджмент объектов, динамическое ценообразование, скрининг арендаторов, маркетинг, прогнозирование рыночных трендов, техническое обслуживание, пользовательская поддержка, аналитика эффективности инвестиций – вот лишь некоторые аспекты бизнеса, которые можно эффективно оптимизировать и вывести на новый уровень с помощью разумных алгоритмов.
Как на практике применить ИИ для оптимизации управления недвижимостью? У любого бизнеса тут есть два пути: искать на диджитал-рынке готовые сервисы и ПО, или создавать собственные решения с внутренней или партнерской IT-командой. Наш опыт работы с ИИ подсказывает, что второй вариант дает гораздо более ощутимые результаты. Но для успеха к проекту необходимо привлечь настоящих специалистов, обладающих релевантным опытом в индустрии.
FAQ
Что такое ИИ в недвижимости?
В разрезе индустрии Real Estate искусственный интеллект – это мощный инструмент, который может решать без глубокого привлечения человека множество задач бизнеса: аналитика больших массивов данных, прогнозирование рыночных тенденций, динамическое ценообразование, оптимизация управления объектами, работа с клиентами и многое другое.
Почему следует интегрировать собственное решение на базе ИИ для недвижимости?
Сегодня оптимизация управления недвижимостью с ИИ становится одним из главных факторов конкуренции в этой области, поскольку предоставляет бизнесу широкие возможности для глубокой роботизации операций, сокращения расходов и улучшения клиентского опыта. Когда речь заходит о применении сложных технологий, таких как разумные алгоритмы, индивидуальная разработка всегда выигрывает в гибкости, возможностях масштабирования и развития. Именно так бизнес может извлечь от ИИ максимальную пользу.
