Интервью с Дмитрием Цыплаковым, CEO/Product Owner, Fincase – #1 Property Technology компания в России
Как влияет big data и machine learning на рынок недвижимости?
ДЦ: Что такое инвестирование в недвижимость? Может ли там присутствовать искусственный интеллект или это все тоже "купи-продай"? Я могу точно сказать, что скрупулезные поиски выгодных предложений по старым методам в условиях молниеносно меняющегося мира и запросов потенциальных клиентов не работают. Если вы хотите опередить конкурентов и вложиться в помещения, приносящие прибыль, то самое время найти новые способы их поиска. Например, использовать big data и machine learning.
Machine learning (ML) - это так называемый искусственный интеллект, задача которого собирать и анализировать огромное количество информации за минимальное время. Таким образом, он решает одну из главных на сегодня проблем, с которой сталкиваются, я думаю, практически все компании, инвесторы да и просто люди - поиск чего-то ценного в нескончаемом потоке информации. Machine learning объединяет и обрабатывает различные источники, отметает лишнее и выдает результат согласно вашему запросу.
В чем выигрывают потребители и бизнесы от трансформации рынка?
Как я уже говорил, в недвижимости информация имеет огромное значение. На ее основе принимаются 90% всех решений и от ее качества зависит, будет ли удачна инвестиция или убыточна. При этом информация должна предоставляться быстро и в понятном для клиента виде. Он не должен задумываться о том какое количество данных, сайтов, таблиц и документов было проанализировано, сколько неподходящих предложений отклонено. Это должно быть похожим на приложение в телефоне. Вводишь необходимые параметры и тут же получаешь список с нужными предложениями.
Даже просто поиск подходящей квартиры для жизни процесс сложный и весьма ответственный. Но стандартные поисковые системы способны отфильтровать предложения только по количеству комнат, цене или местоположению. Это тоже работает, но не эффективно. Клиенту все равно приходится просматривать огромный список предложений и полагаться на интуицию в выборе того или иного. Сейчас используются такие алгоритмы персонализации, которые идентифицируют предпочтения пользователя и уже на основе их выдает результат с квартирами, где, например, стены покрашены в голубой цвет или находятся в районе, где живут семьи с детьми. Более того, эти алгоритмы учитывают предпочтения других пользователей с похожим запросом. Такое точное определение потребностей и вкусов позволяет предложить то, что надо клиенту и заключить сделку намного быстрее.
Machine learning вместе с big data, интегрированные в передовые технологии выводят бизнес в сфере недвижимости на качественно другой уровень. Минимизируются риски инвестиций. Компании вынуждены осознанно подходить к своей работе и работе с клиентами. Есть случаи, когда конкурентов специально подключали к big data, чтобы испортить им репутацию в случае нечестной игры. Такая цифровая разведка меняет сам поход и стратегию ведения бизнеса.
Как искусственный интеллект помогает выгодно инвестировать?
При инвестировании в недвижимость важно не только само состояние помещения, его назначение - коммерческое, жилое или промышленное, не только квадратные метры. Сегодня для инвестора важно знать, есть ли рядом детский сад и школа, можно ли туда попасть, как далек от планируемого офиса Starbucks, чтобы сотрудники могли за 5 минут сбегать за кофе, как часто ходит автобус и есть ли рядом метро. Это те параметры, которые не так просто отыскать, но именно они определяют выгоды последующих сделок. Расположение и окружение имеют колоссальное значение. Все эти, на первый взгляд, мелочи помогают понять куда инвестировать и сколько.
Еще одним плюсом искусственного интеллекта является то, что он способен прогнозировать будущее, что крайне важно в такой индустрии как недвижимость. За сколько купить сегодня и можно ли выгодно продать это завтра? Компании, которые используют искусственный интеллект и "предсказывают" колебания цен на аренду или продажу не становятся банкротами. И это сегодняшняя реальность.
От того, правильно ли агент оценит недвижимость, зависит успешность сделки. Если со стандартными помещениями и квартирами количества комнат и наличие ремонта достаточно для первичной оценки, то элитную недвижимость с дизайнерским ремонтом и нестандартной планировкой оценить намного сложнее. Лидеры рынка используют искусственный интеллект для оценки стоимости недвижимости по фотографиям. Это позволяет адекватно оценить даже самые сложные детали интерьера, которые фактически "продают" его покупателю. То есть они работают с эмоциями клиента, показывая интересные для конкретного покупателя детали. Кому-то ванну в ретро стиле, кому-то функциональную гранитную столешницу, кому-то парковку на 500 машин. Такой подход в сочетании со стандартными параметрами дает возможность компаниям установить цену с погрешностью всего 2%.
Недвижимость - это идеальное место для развития искусственного интеллекта. Здесь важно все. Например, исследование McKinsey показало, что наличие двух продуктовых магазинов в шаговой доступности повышает стоимость квартиры, а наличие более четырех приводит к снижению. И таких примеров много, человек не всегда способен это отследить, в то время как "машина" открывает новые возможности в поиске и анализе данных. Она способна находить самые необычные факторы, влияющие на конечную цену недвижимости.
3) Каковы перспективы развития технологий в сфере недвижимости?
Проникновение искусственного интеллекта в сферу недвижимости не удивительно. Компании по всему миру заметно прогрессируют в области сбора и анализа данных, но впереди еще долгий путь, прежде чем мы воспользуемся его преимуществами в полной мере, особенно в России. Искусственный интеллект - это не то что мы имеем сейчас, это непрерывный процесс обучения и развития каждый день. И чем быстрее компании научатся систематизировать и стандартизировать полученную информацию, тем быстрее мы сможем оценить преимущества работы с AI. Это не самые дешевые вложения, и они вряд ли "отобьются" в краткосрочной перспективе, но точно дадут преимущества перед конкурентами и увеличат прибыль в ближайшем будущем. Потому что искусственный интеллект позволяет видеть более широкую картину предложений, оценивать их реальную стоимость и прогнозировать цены.
Для эффективного внедрения AI компаниям надо научиться делиться информацией и помогать друг другу. Мы только на пороге зарождения подобных отношений, но я верю, что они станут реальностью, как только компании поймут, что делиться и получать выгодней, чем тихонько наблюдать со стороны.
Наши жизни, вкусы, предпочтения меняются и компании должны также быстро адаптироваться к новым запросам. С помощью искусственного интеллекта агентам недвижимости не составит труда найти идеальный дом для каждого.
4) Какие решения предлагает Fincase?
Компания Финкейс разработала уникальный продукт для рынка недвижимости- скоринговый анализ стоимости (САС). Как мы уже обсудили, при покупке/продаже недвижимости необходимо знать ее точную рыночную цену, то есть сделать оценку объекта. При традиционной ручной оценке чтобы собрать данные по одному объекту, нужны аналитик и большое количество времени. В лучшем случае уйдет несколько дней, а то и недели работы , чтобы подготовить подробный отчет со статистикой преступности в этом районе, пешеходным и автомобильным трафиком, с данными об инвестициях, которые вкладываются в этот район, становится ли он более привлекательным и комфортным для людей или через год здесь пройдет очередная магистраль, что для офисов может и будем большим плюсом, но вряд ли понравится жильцам. САС делает этот анализ более глубоким, а главное несравнимо быстрым. Требуется не больше 3х секунд, чтобы собрать и сопоставить многочисленные источники данных, которые дают реальное понимание окружающей области объекта недвижимости и его ценности для инвестора.
Для обработки данных отдел Data mining Финкейс использует уникальную технологию парсинга. В общую централизованную базу регулярно поступают новые объявления от партнеров, также данные извлекаются из открытых источников. Во время агрегации полученные сведения анализируются - добавляются связи, оценки, подыскиваются аналоги. Все это позволяет Финкейс точно и быстро строить оценку для каждого конкретного объекта, и при необходимости - предлагать альтернативу. Ежедневно система парсинга обрабатывает до 150 000 объявлений и до полумиллиона в месяц.
Спустя несколько лет после запуска, Финкейс сейчас - лидер рынка оценки недвижимости. Наш продукт уже оценили крупнейшие российские банки и девелоперские компании, в планах создать платформу, которая объединит все сервисы по аналитике рынка недвижимости. Следующий этап развития компании – выход на западный рынок, моя цель – помочь как можно большему числу компаний научиться зарабатывать на операциях с недвижимостью даже в условиях турбулентного меняющегося рынка.