Как ИИ перестраивает работу агентств недвижимости
Сегодня мы поговорим о том как ИИ (искусственный интеллект) меняет сферу недвижимости, поставим себя на место покупателя и агента по недвижимости, приведем примеры инструментов и подходов, которые позволят снизить риски и улучшить сервис.
В условиях перенасыщенного рынка, где только за январь 2025 года в России открылось 2.7 тыс. вакансий риелторов при медианной зарплате 281 тыс. руб. в столице, агентства столкнулись с парадоксом: рост числа игроков сочетается с повышением требований клиентов к скорости, персонализации и точности аналитики. Выживание в такой среде требует перехода от интуитивных решений к технологиям прогнозирования и автоматизации. По данным аналитических агентств Knight Frank и PwC, к концу 2024 года 87% крупных игроков внедрили хотя бы одно ИИ-решение, что принесло им рост операционной эффективности на 15-25% и увеличение конверсии на 10-30%. В этой статье мы исследуем, как нейросети переформатируют ключевые процессы — от оценки объектов до судебной аналитики — и почему человеческий фактор остается незаменимым.
Примеры применения ИИ
Оценка стоимости объектов
Традиционная оценка, занимавшая до 24 часов, уступает место ИИ-алгоритмам, сокращающим процесс до 4-15 минут. Например, московское агентство «Метр Квадратный» после внедрения автоматической оценки увеличило обработку запросов в 5 раз без роста штата. При этом не только важна скорость оценки, но и точность, которая должна учитывать множество параметров.
Как это работает?
Системы анализируют сотни параметров:
- Количественные данные: площадь, этаж, расстояние до метро или остановки;
- Качественные характеристики: состояние подъездов, вид из окна, экологичность района, инфраструктура, перенаселенность района, транспортная доступность, загруженность парковок, детские сады и школы;
- Рыночные тренды: динамика цен в микрорайоне, спрос на аналоги.
Алгоритмы применяют корректирующие коэффициенты к каждому фактору, например, повышая стоимость объекта при виде на парк или снижая при близости к промзоне. Точность достигает 92-94%.
Интересный кейс: Циан.МойДом и Сбербанк.Домклик используют компьютерное зрение для анализа фотографий объектов. Если на снимках интерьера обнаруживаются панорамные окна или авторский ремонт, система автоматически увеличивает оценочную стоимость на 5-7%.
Инвестиционный анализ: прогнозирование окупаемости
Самым консервативным и наиболее привлекательным вложением денег всегда являлись квартиры, которые в дальнейшем сдавали в аренду. Инвесторы покупающие такую недвижимость сталкиваются с рисками: долгий срок окупаемости, высокие коммунальные платежи, низкая арендная ставка, неблагоприятный район и т.п. Порой очень сложно оценить все нюансы объекта недвижимости перед его покупкой, поэтому инвесторы всё больше доверяют профессионалам, которые могут рекомендовать объект исходя из аналитических данных.
Минимальный отчет для инвестора должен включать:
- Оптимальный тип аренды: краткосрочная или долгосрочная;
- Срок окупаемости на основе исторических данных;
- Риски падения спроса из-за изменений инфраструктуры;
- Удорожание объекта в разрезе 5-10 лет.
Пример: Платформа Mashvisor анализирует 37 параметров — от сезонности до локальных событий — и выявляет, что квартира у метро в Москве окупится за 8 лет при долгосрочной аренде, но переведя её в посуточный формат, инвестор сократит срок до 5 лет. Но не всегда посуточная аренда выгоднее, поэтому надо это учитывать.
Портфельные решения: Нейросети Zillow Zestimate (США) и Realiste (Россия) строят тепловые карты районов, помечая зоны с потенциалом роста цен. В Петербурге ИИ выявил, что микрорайон у Балтийского вокзала принесёт на 18% больше дохода, чем локация у «Парка Победы».
Умный подбор объектов: GPT-ассистенты вместо фильтров
Классические фильтры на сайтах игнорируют 43% запросов клиентов вроде «ищу квартиру с панорамными окнами и видом на МГУ» или «дом в стиле лофт с раздельным санузлом». GPT-поисковики, например как в «Яндекс.Недвижимости», обрабатывают естественные запросы и выполняют поиск нужных объектов. Сейчас уже многие агентства недвижимости используют GPT-поиск по своим базам, чтобы максимально быстро и точно найти нужный объект. При этом во время добавления объекта в базу искусственный интеллект анализирует фото и описания и расширяет его. Например, ИИ может увидеть на фото квартиры вид из окна на Кремль, и добавить это в описание. Также ИИ может посмотреть рядом с объектом частные детские садики с высоким рейтингом и добавить это в описание объекта.
Технологическая основа:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — доступ к базам знаний агентства;
- Text-to-SQL — преобразование запросов в поисковые команды
Чат-боты 2.0: от шаблонных ответов к ведению клиента
Ранние боты лишь отправляли контакты агентства и собирали требования с клиента, а современные ИИ-ассистенты, как Айрис (на базе ChatGPT) или Roof AI, решают комплекс задач:
- Квалифицируют лиды через диалог;
- Анализируют эмоции по тону сообщений;
- Интегрируются с CRM, бронируя просмотры в календаре риелтора
ГК «Этажи» внедрила бота, обрабатывающего ночные заявки. Система не только отвечает на вопросы, но и подбирает объекты, отправляя клиенту подборку с фото. Результат: конверсия ночных обращений выросла с 3% до 18%.
Боты не заменяют агента на этапе переговоров. Когда клиент пишет «сомневаюсь из-за ипотечной ставки», ИИ переключает его на живого специалиста.
Юридический Due Diligence
ИИ подробно анализирует документы, типичная проверка объекта включает анализ 10+ источников: выписок ЕГРН, судебных реестров, истории собственников и т.п. Человек тратит на это 3-5 дней. ИИ-сервисы, как Эксперт-проверка (Контур.Недвижимость), делают это за 15 минут:
- Выявляют обременения (аресты, залоги);
- Прогнозируют риски оспаривания сделки через предиктивную аналитику;
- Оценивают «репутацию» дома — например, частые заливы или суды с застройщиком.
Пример: При проверке квартиры в новостройке алгоритм обнаружил, что у застройщика 72% проектов сданы с задержкой 6+ месяцев. Риелтор предложил клиенту добавить в договор штрафные санкции за просрочку.
Новостройки: предиктивная аналитика для инвесторов
Девелоперы используют ИИ для минимизации рисков, а покупатели — для выбора надежного застройщика. Современные инструменты умеют анализировать:
- Финансовую устойчивость: долговая нагрузка, рентабельность проектов;
- Исторические данные: средняя задержка сдачи у компании;
- Внешние факторы: колебания цен на стройматериалы, изменения законодательства
Кейсы застройщиков:
- Setl Group: ИИ-платформа мониторит ход стройки через дроны, сравнивая 3D-модель с BIM-планом. Отклонения фиксируются в реальном времени
- ГК ПИК: Нейросеть прогнозирует задержки на этапе проектирования, анализируя данные по 100+ параметрам — от погоды до логистики бетона
Для покупателя: Сервисы вроде Citybldr оценивают перспективность района. Например, при наличии утверждённого плана постройки школы в радиусе 1 км ИИ повышает инвестиционный рейтинг объекта на 12%.
Прогнозирование рынка от реактивной к предиктивной аналитике
Данные вместо интуиции, традиционные отчеты риелторов очень быстро устаревают и их необходимо обновлять, в тоже время ИИ-аналитика работает с данными в реальном времени:
- Источники: транзакции Росреестра, запросы на агрегаторах, соцсети, макроэкономические индикаторы;
- Прогнозы: тренды цен, спрос по сегментам (элитка, эконом), миграционные паттерны.
Пример точности: Система Zestimate (Zillow) предсказывает стоимость жилья с погрешностью 4% для вторички и 6% для коммерции. В 2024 году она спрогнозировала рост цен на таунхаусы в Подмосковье на 17% за 6 месяцев до начала бума.
Кейс для риелторов: Агентство в Сочи использует предиктивную модель для динамического ценообразования. Перед ЧМ-2025 по хоккею ИИ рекомендовал клиентам повысить цены на апартаменты у «Фишт» на 23%. Результат: 91% объектов сдан с доходностью выше среднего.
Документооборот - ИИ-юристы и автоматизация сделок
Сокращение рутины, подготовка договоров купли-продажи занимает у риелтора 30% времени. Нейросети меняют этот процесс:
- Извлечение данных: ИИ считывает информацию из сканов паспортов, выписок ЕГРН;
- Генерация документов: шаблонные договоры создаются за 2 минуты;
- Контроль ошибок: алгоритмы сверяют данные с государственными реестрами.
Платформа RealtyOne (AdAurum Group) автоматизирует межрегиональные сделки. Клиент в Москве подписывает договор электронной подписью, ИИ проверяет легитимность, а риелтор в Сочи получает уведомление о завершении. Срок сделки сократился с 14 дней до 3х.
CRM с ИИ
Психология + большие данные, современные CRM (например, Wise Agent) не просто хранят контакты, но и прогнозируют действия клиента:
- Анализируют тональность звонков (распознавание речи);
- Считают интерес по цифровым следам: время просмотра email, активность в чатах;
- Оценивают вероятность сделки на основе истории взаимодействий.
Пример. Если клиент 3 раза за неделю запрашивал варианты в одном районе и открывал письма о ипотеке, система помечает его как «горячий лид» и рекомендует агенту предложить встречу с ипотечным брокером.
Симбиоз технологий и человека
Рынок ИИ в недвижимости достигнет $1335 млрд к 2029 году в Мире, но его роль — не замена агентов, а усиление их возможностей.
Главные проблемы, которые будут решать люди и ИИ сообща:
- Автоматизация рутины (оценка, документы, первичный подбор) — задача ИИ;
- Эмоциональный интеллект, переговоры, работа с возражениями — зона человека.
Покупка жилья — это не просто транзакция, а эмоциональный процесс. Клиент платит не за алгоритм, а за уверенность и комфорт. Технологии сократят время сделок на 60%, но доверие по-прежнему строится на человеческом отношении.
Спасибо, что дочитали мою стать, с вами был Я - Морозов Андрей, CEO FIRECODE. Если вы хотите пообщаться со мной лично, то пишите мне в телеграм - @morozovbiz