Искусственный интеллект умнее и быстрее риелторов: как Realiste зарабатывает на недвижимости больше 30% годовых

Алексей Гальцев, основатель Realiste, подробно отвечает на все вопросы.

Год назад инвестиционная компания Realiste, разработавшая искусственный интеллект для инвестиций в недвижимость, — она тогда ещё называлась Shiva AI — начала публично продвигать идею о том, что с помощью искусственного интеллекта можно много зарабатывать на открытом рынке недвижимости. Тогда компания получила сотни скептических и негативных комментариев, но это её не остановило.

Сегодня в у Realiste 50 успешных кейсов со средним показателем 40% в приведённой годовой доходности и 400 млн привлечённых инвестиций. Скептиков стало намного меньше, но пока не все профессионалы готовы признать,что революционная бизнес-модель действительно работает.

В чём идея?

Исторически считается, что инвестиции в недвижимость не самые доходные: большая часть сделок приносит доходность уровня банковского вклада, а то и убыток. Чаще всего профессиональных инвесторов интересуют разовые сделки с большим дисконтом — то, что можно найти не на открытом рынке, а, например, на закрытых аукционах. Однако такая бизнес-модель не масштабируется, а значит, в перспективе много и постоянно зарабатывать на ней не получается даже у профи.

Рынок недвижимости неэффективный, на нём много неопределенности и нюансов, поэтому уже десятилетиями тут ничего не меняется в сторону оптимизации, ускорения и эффективности. Но в последние два года начались подвижки.

Первое важное событие произошло с выходом в свет компании Opendoor (основана в 2014 году и сейчас торгуется на бирже с капитализацией 16 млрд долларов). Компания предлагает продать ей ваш дом за пару дней по цене, близкой к рыночной (с дисконтом не 25%, как предложат в срочном выкупе, а 6-8%, тогда как в США вы только за риелтора заплатите те же 6%). Очевидное преимущество для продавцов перед всем, что было раньше. В компанию влили миллиарды долларов венчурных инвестиций ведущие фонды мира и более 200 инвесторов из Кремниевой долины.

Второе событие — это коронавирус. Люди почувствовали вкус дистанционной работы, онлайн-сервисов доставки, удалённого взаимодействия с сервисами. И это уже не изменить — тренд очевидный и грандиозным способ влияет на стоимость недвижимости. Подробнее про это здесь.

Новые реалии порождают новые бизнес модели. Мы в Realiste задали себе вопрос, что в новых условиях мы можем масштабировать? Что, если мы научимся покупать квартиры, которые стоят всего на 6-10% меньше рыночной цены, и перепродавать их по рыночной стоимости? Будет ли это прибыльный бизнес? Сегодня технологии делают возможным то, что раньше считалось бы безумием или глупостью. Сервис типа Opendoor расширяет рынок: вариантов гораздо больше, потому что много людей готовы продать побыстрее, немного скинув в цене.

При этом выигрывают все: продавец быстро получает деньги, покупатель может без дополнительных вложений просто перепродать квартиру по рыночной цене и забрать себе прибыль, а основатель бизнеса получает свою комиссию. Такой бизнес называется на биржевом языке маркетмэйкер. Эффективность его достаточно высока, потому что не нужно конкурировать с риелторами или со срочным выкупом (эти бизнесы и сервисы не могут существовать на марже меньше 20%).

Вопрос в том, реально ли покупать на миллиарды рублей недвижимость с небольшим дисконтом и делать этот бизнес в прибыль? Мы в Realiste решили проверить это на практике.

Неочевидная даже для Opendoor идея

Когда мы общались с основателями Opendoor, мы выяснили, что они покупают квартиры только от собственников, которые ещё выбирают, продавать с риелтором или напрямую в Opendoor. Мы предположили, что покупать можно уже у риелторов, не выживая с рынка этих профи, и быть ещё эффективнее, работая на маржинальности, которая устроит и продавцов, и риелторов, и нас. В Opendoor эту идею отвергли как нереальную. А мы начали копать глубже.

Посмотрим на широкий открытый рынок недвижимости критичным взглядом. Ежедневно на рынке Москвы продают сотни тысяч единиц недвижимости, большинство из которых убыточны — но далеко не все. Изучив рынок внимательно, мы поняли, что на нём всегда присутствует примерно 1% идеальных для инвестиций квартир: без проблем с документами и низкими рисками, с хорошей маржой и ликвидностью.

Вот как это выглядит на графике:

Искусственный интеллект умнее и быстрее риелторов: как Realiste зарабатывает на недвижимости больше 30% годовых

Для инвестиций идеально подходят квартиры с дисконтом порядка 10%: если скидка больше, это почти всегда проблемная недвижимость, которую сложно будет перепродать. Если же найдена квартира, продающаяся примерно на 6-10% ниже рыночной цены, то на ней действительно можно довольно легко заработать, выполнив три шага: покупка, улучшение (косметический ремонт, уборка), продажа. Если рыночная цена изначально определена верно, объект удастся продать за 2-3 месяца. Предположим, мы продаём через 3 месяца на 9% дороже цены покупки — в приведённой годовой доходности это порядка 27%.

Но как постоянно находить такие выгодные сделки?

Вручную мониторить сайты по продаже недвижимости очень сложно и затратно по времени. Компания Realiste нашла решение — подключила искусственный интеллект, который выполняет ту же работу в разы быстрее человека. На сегодняшний день сервис под названием Magic работает в Москве, Санкт-Петербурге и Нур-Султане, в течение месяца появится ещё в 15 крупных городах России, а к лету может открыться в 5 городах Европы и США.

Что делает сервис Magic?

Искусственный интеллект выделяет из всего объёма предложений лучший 1% для инвестиций плюс сразу оценивает, нужно ли делать в квартире ремонт для повышения её ценности и ликвидности, и показывает смету проекта.

Всю информацию инвестор получает в виде удобного отчёта, в котором отражена текущая рыночная ситуация и возможности заработка на конкретной квартире:

Искусственный интеллект умнее и быстрее риелторов: как Realiste зарабатывает на недвижимости больше 30% годовых

Ссылка на бесплатный сервис Magic:

Ежедневно ИИ собирает огромные объёмы информации:

  • Данные о продаже недвижимости

Мы покупаем данные из CRM, в которые риелторы вносят информацию об имеющейся в продаже недвижимости. Потом эти данные разносятся на площадки недвижимости, но мы получаем их раньше и более полную версию.

  • Геолокация

Смотрим через карты Google, Яндекс и Викимапии удаленность от метро, заводов, шоссе и других значимых для недвижимости объектов.

  • Данные из Росреестра о домах, кадастровых номерах, адресах
  • Данные по спросу

Покупаем или генерируем сами.

Каждый день система собирает все эти данные, аккумулирует разные слои и выдаёт сигналы — какие из выставленных на рынок объектов стоит покупать. Сегодня Realiste работает только на открытом рынке жилой недвижимости, но технологию можно применить и к аукционам или объектам нежилой недвижимости (офисам, складам и так далее). Также с её помощью можно делать предложения о покупке по справедливой цене тем, кто ещё не явно объявил о своем решении продать.

Как определить реальную рыночную цену квартиры?

Это важный момент, на котором базируется много гипотез ИИ, поэтому формуле расчёта мы уделили максимум внимания. Вообще для ответа на этот вопрос нужно понимать, что рынок всегда саморегулируется: люди стараются купить за свои деньги самое лучшее, а продавцы — продать за наиболее справедливую цену. Обычно они понимают реальную стоимость своей квартиры и не торгуются ниже неё.

Многие сервисы при оценке опираются на исторические сделки, то есть смотрят, за какие суммы продавали квартиры в конкретном районе, и на этом основании строят гипотезы. Например, если в окрестностях за месяц закрыли 4 сделки на 10 млн рублей на похожие квартиры, сервис и вашу оценит в эту сумму. Однако если через неделю в соседнем доме выставят ещё три квартиры за те же 10 млн, вам нужно будет менять свою оценку. Или сидеть бесконечно долго, потому что конкуренция слишком высока, и покупатель не предпочтёт именно ваше предложение.

Ситуация на рынке недвижимости меняется очень часто, поэтому для определения реальной рыночной цены важно постоянно мониторить, что сейчас происходит. Именно это и делает ИИ Realiste.

В итоге для оценки искусственный интеллект пытается смоделировать поведение покупателей: узнать, как именно они выбирают и покупают, а также оценить, на сколько процентов снижается цена в зависимости от определённых факторов — первый этаж, плохой ремонт, количество балконов и так далее. Всего выделено порядка 30-45 факторов для жилой недвижимости — локация, тип дома, сама квартира. Точное количество зависит от города.

Чтобы определить все основные зависимости в оценке недвижимости и ликвидности, Realiste собрал мнения более 40 экспертов в России и США (изначально систему тестировали именно в Штатах), а после дополнил полученные данные анализом через ML. До того, как передать данные ИИ, эксперты компании больше тысячи прогнали их вручную и отладили.

Всю работу делает искусственный интеллект?

Нужно понимать, что даже при кропотливом анализе данных точность прогноза ИИ составляет 93,5% — это очень много, но всё же найденную квартиру нужно обязательно посмотреть, проверить документы и самостоятельно оценить риски. Поэтому в Realiste всю информацию перепроверяют люди.

В штате есть три человека, которые отвечают за три этапа работы: покупку, улучшение недвижимости и продажу. У каждого есть сеть подрядчиков на аутсорсе.

Как выглядит полный цикл, от покупки до продажи?

Мы не просто создали ИИ и предлагаем его всем желающим, а сами используем сервис для инвестиций, а заодно постоянно дорабатываем и настраиваем. Вот как устроена наша работа.

Первым работает ИИ: анализирует огромный объём информации, о котором сказано выше, и готовит список подходящих для инвестиций квартир.

Далее по всем отобранным объявлениям звонит сотрудник колл-центра, который выясняет базовые вещи и проблемы, а также проверяет точность данных из объявления: верно ли указана площадь, этаж, собственники и так далее. Данные в системе можно поменять и актуализировать вручную, тогда ИИ автоматически пересчитает прогноз по этой квартире и по остальным объектом, в оценке которых она участвовала. На этом этапе также отсеиваются так называемые фейковые объявления, которые не увидел ИИ (хотя большая часть в результаты не попадает).

До стэйджинга:

После стэйджинга:

После этого менеджер нанимает сотрудников на аутсорсе, которые едут смотреть квартиру вживую и по результатам заполняют специальный чек-лист. Эти данные также влияют на анализ ИИ.

Если с квартирой всё в порядке, компания вносит аванс, получает документы и передаёт их на проверку опытным юристам, которые также заполняют свои чек-листы. Пример такого чек-листа можно посмотреть тут.

Далее приходит время ремонта. Он типовой и делается максимум за неделю. Скорость в данном случае главное, ведь если мы купили квартиру за 10 млн рублей и хотим заработать 35% годовых, то есть 3,5 млн рублей, значит, день простоя обходится в 9 500 рублей, а лишняя неделя ремонта будет стоит 67 тысяч. Поэтому часто выгоднее немного переплатить, но сделать быстрее.

На каждую квартиру ставятся смарт-замки, чтобы её можно было посмотреть без участия представителя компании. Для повышения конверсии в сделку представители Realiste обычно стараются приезжать на показ, но если желающих очень много, их отправляют на объект самостоятельно. В квартире висит камера — это защищает обе стороны от возможных проблем.

Далее начинается процесс продаж. Менеджер размещает рекламу на всех известных площадках плюс в соцсетях (Фейсбук, Инстаграм) по геолокации. По опыту Realiste больше 50% покупателей ищут квартиры в том же районе, где уже живут.

Каковы перспективы развития сервиса?

До 2021 года компания занималась в основном земельными участками в Подмосковье, и схема была примерно одинаковая: мы делили их на более мелкие и продавали. В этом году Realiste вышел на рынок квартир. Уже куплены первые 12 объектов, чтобы обкатать несколько сценариев, с которыми сервис может столкнуться в будущем при увеличении объёмов.

Что будет, если мы ошибёмся и накупим объектов не с дисконтом, а по рыночной цене или даже дороже? Что, если мы купим неликвид? Что, если попадётся квартира, которую за последние полгода уже перепродавали дважды? Ответы на эти вопросы можно найти только опытным путём.

Наблюдать за всеми объектами можно на сайте компании. К апрелю 2021 года все данные будут собраны в единую операционную систему, со всеми шагами, от покупки до продажи недвижимости. Прототипы уже есть:

Когда все сценарии и алгоритмы действий будут отработаны, можно будет быстро масштабироваться на сотни и даже тысячи квартир в год.

Проверить свой город и начать с нами сотрудничать можно по ссылке:

66
10 комментариев

В начале нулевых и до кризиса 2008 года риэлторы хорошо зарабатывали по такой схеме: недвижимость просто росла в цене по любому объекту, даже если покупали по средней цене, то можно было перепродать через несколько месяцев с большой прибылью. Я помню один случай, тогда я в недвижимости не работал, а был простым монтажником пластиковых окон. Как то раз один из заказчиков поделился, что копит на дом и хочет уехать из квартиры, пошел смотреть дом за 150000 рублей, а риэлтор ему говорит, покупайте быстрее, если не понравится, я вас через неделю приведу покупателя за 300000. 😁

1
Ответить

Почему комментов нет? Крутой продукт.

Ответить

Дмитрий, спасибо) 

Ответить

Интересен анализ цены, это анализ конкурентов в момент оценки?

Ответить

Продажа только купленной недвижимости...а как быть с налогом https://yandex.ru/turbo/pravo.rg.ru/s/rubrics/question/7754/

Ответить

А в чем проблема с разницы между покупкой и продажи, те с прибыли заплатить 13 или 15 процентов, заполнив декларацию?)

Ответить

Написано что изначально система тестировалась в США с их экспертами, а почему тогда не пошли на такой богатый рынок как США?

Ответить