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AI 如何改变房地产格局

   2024-11-05 190
核心提示:AI正在从根本上改变房地产收购、销售和管理流程,预测分析影响投资决策,而虚拟房地产之旅则彻底改变了我们在房地产领域的导航方式。德勤的研究显示,52%的企业房地产开发商认为人工智能可以确保精确的房产估值,这

AI正在从根本上改变房地产收购、销售和管理流程,预测分析影响投资决策,而虚拟房地产之旅则彻底改变了我们在房地产领域的导航方式。

德勤的研究显示,52%的企业房地产开发商认为人工智能可以确保精确的房产估值,这凸显了它在房产评估和定价准确性方面的关键作用。此外,根据 Buildium的数据,48%的物业经理计划通过技术驱动的效率来提高收入。

AI解决方案是快速扩张的房地产科技行业的核心。到2030年,全球房地产科技市场预计将达到942亿美元,2022年至2030年的复合年增长率(CAGR)为15.8%。

2021 年,全球对房地产科技公司的投资总额达到了 243 亿美元。自 2012 年以来,这一数字一直呈上升趋势,但2020年新成立的房地产科技公司数量减少。

美国在2021年共获得154轮地产科技融资。2022年也达成了令人印象深刻的109笔交易,在创纪录的排行榜上名列第二。

房地产中的 AI


随着人工智能(AI 的集成,房地产行业正在经历一场重大变革。这项尖端技术正在彻底改变房地产专业人士的运营方式,提高流程效率并提供有价值的见解以推动业务增长。从房产估值和定价到预测分析和客户服务,AI正在以深刻的方式重塑房地产格局。
AI在房地产行业的应用广泛而多样。例如,人工智能驱动的算法可以分析广泛的数据集以提供准确的房产估价,帮助房地产经纪人和投资者做出明智的决定。预测分析是另一项AI驱动的创新,使房地产公司能够预测市场趋势并识别有利可图的投资机会。此外,AI通过聊天机器人和虚拟助手增强客户服务,提供全天候支持和个性化体验。
接下来,我们将深入探讨房地产中人工智能的基础知识,并探索其在行业中的变革性应用。

房地产领域的AI和ML应用

物业管理中的手动流他们采用 AI 算法来分析各种因素,例如消费者偏好、代理专业知识和位置,以确定最适合每个消费者的代理。这可确保消费者与最有可能满足其特定需求和期望的座席建立联系。程优化

人工智能和机器学习技术(包括机器学习算法)正在彻底改变房地产行业,特别是通过简化传统上需要大量文书工作的手动流程。

Entrepreneur报告显示,房地产中的错误数据会导致巨大的收入损失,包括错失机会、销售损失、运营效率低下、法律复杂性和决策失误。

预计全球物通过虚拟房产之旅、AI 驱动的房产推荐和高效的房产管理功能,ReimagineHome 为用户创造了一个无缝的沉浸式环境,让他们可以探索、互动和管理房地产。业管理软件市场将显着增长,其价值预计将从2023年的220.5亿美元增加到2030年的约428.9亿美元。这种增长是由对物业管理软件不断增长的需求推动的,这些软件可以满足客户在客户互动和支持方面不断变化的偏好。

物业管理软件还通过监控设备和系统、安排定期检查以及在潜在问题升级之前发现潜在问题来实现主动维护,从而延长物业资产的使用寿命并降低紧急维修以下是数据驱动的市场分析如何使行业受益的一些具体示例:成本。自然语言处理可实现无缝交互,而对多个数据源的访问可确保快速响应。这些聊天机器人协助完成各种任务,从回答查询和将客户与房产匹配到安排查看以及自动化潜在客户捕获和跟进。

客户关系管理(CRM) 系统(适应使用情况并从中学习)、用于文档处理的字符识别以及 AI 驱动的文档创建等创新显著减少了与人工干预相关的错误。

实施自动数据捕获已经节省了大量的时间,例如全球房地产服务领导者Cushman & Wakefield每月节省了550小时。

数据驱动的房地产市场分析

从基于纸张的商业费率管理过渡到数字平台涉及与文档处理平台Rossum和机器人即服务专家Open Box 的合作。在短短几周内,他们成功建立了认知数据采集解决方案,将手动文档处理时间缩短了 70%,令人印象深刻。

数据驱动的市场分析是房地产行业的游戏规则改变者,由AI平台驱动,能够快速评估房地产项目。这些分析由来自不同来源的数据提供支持,为明智的决策提供了坚实的基础。此外,AI驱动的预测分析通过简化方法、降低风险和抓住市场机会来增强投资策略。

以下是数据驱动的市场分析如何使行业受益的一些具体示例:

需求预测:AI处理来自在线房产列表、社交媒体趋势和经济报告等来源的数据,以预测对特定房产类型或功能的未来需求。例如,如果数据表明人们对环保住宅的兴趣日益浓厚,开发商可以将可持续功能纳入他们的设计中。

确定有利可图的位置:AI平台分析有关房地产价格、需求水平和当地经济指标的历史和实时数据。这有助于开发人员确定最具盈利投资潜力的领域。

风险缓解:AI工具有助于评估与房地产项目相关的潜在风险,例如市场波动、监管变化或经济衰退。

例如,Lennar 与 AI 分析平台 Climate Alpha 合作,确定美国具有气候适应能力的住宅区,以供未来投资。他们利用气候模型和社会经济数据投资于预测需求强劲的地区。

数据洞察AI 驱动的房产推荐引擎利用多个变量向房地产业务中的潜在买家或租房者提供高度个性化的建议。这些引擎分析偏好,利用计算机视觉提供视觉推荐,并确保数据集的更精细度和一致性。

AI驱动的房地产解决方案提供对房产和投资的全面概述的即时访问,从而实现数据驱动的决策。

购房者通过考虑更广泛的因素对房地产公司通过为客户提供更具吸引力和更高效的服务,从 AI 驱动的房产搜索平台中受益。通过简化搜索过程和提供个性化推荐,这些平台帮助房地产专业人士更有效地将买家和租房者与他们的理想房产联系起来。居住地做出明智的决定而受益。投资者可以通过更清楚地了解周围环境和市场动态,更好地评估房地产开发项目的风险和潜在回报。免费的房产价值估算,例如Zillow的Zestimates,利用AI技术通过分析数码照片和各种指标来提供准确的估价。

根据英国商业、能源和工业战略部的数据,五分之一的购房者希望在购买过程中获得更多信息。AI分析工具通过节省原本用于手动研究的时间和精力来简化决策。

Keller Williams是房地产领域的知名企业,已将AI无缝集成到其所有主要平台和应用程序中。生成的AI驱动的数据洞察对代理商和消费者都非常有价值。

对于代理,这些见解包括基于特定参数调整的选件接受可能性估计值。消费者通过“深度匹配搜索”系统受益于更加个性化和高效的房产搜索体验,该系统优先考虑偏好而不是传统的过滤标准,提供以用户为中心的房产搜索方法。

量身定制的建议

AI 驱动的房产



推荐引擎利用多个变量向房地产业务中的潜在买家或租房者提供高度个性化的建议。这些引擎分析偏好,利用计算机视觉提供视觉推荐,并确保数据集的更精细度和一致性。

房地产公司正在从采用AI和ML技术中获得巨大收益。例如,美国著名的房地产科技公司Compass通过在其搜索引擎中实施 AI 驱动的推荐和类似的家居功能,将主页点击率提高了 153%,参与度提高了107%。

Realtor.com采用 AI 算法为房主提供个性化的家装项目见解和建议。该公司非常重视了解其近 1 亿月度用户的需求。这种数据驱动的方法使他们能够为每个用户定制网站体验,确保符合他们的个人需求和兴趣。

他们采用AI算法来分析各种因素,例如消费者偏好、代理专业知识和位置,以确定最适合每个消费者的代理。这可确保消费者与最有可能满足其特定需求和期望的座席建立联系。

房地产展示中的虚拟和AR

这项先进的技术通过自助看房提供了一种更方便的方法,为租户和物业经理节省了时间。它提供了一种身临其境的体验,无需亲自访问,使潜在买家或租房者能够比传统方法更有效地在新空间中想象自己。这种转变在住宅房地产市场尤为重要。

例如,ReimagineHome利用各种房地产科技进步,如 AI、虚拟现实和智能家居设备来增强购房、租赁和物业管理体验。

通过虚拟房产之旅、AI 驱动的房产推荐和高效的房产管理功能,ReimagineHome 为用户创造了一个无缝的沉浸式环境,让他们可以探索、互动和管理房地产。


AI聊天机器人和助手

AI 聊天机器人和助手彻底改变了房地产行业的客户服务,通过对话式 AI 和数字助理提供全天候支持。

自然语言处理可实现无缝交互,而对多个数据源的访问可确保快速响应。这些聊天机器人协助完成各种任务,从回答查询和将客户与房产匹配到安排查看以及自动化潜在客户捕获和跟进。

Keller Williams 为了增强代理体验和推动销售增长,推出了Kelle,这是一款由AI驱动的个人助理应用程序,通常被称为“房地产行业的 Siri”。这项创新有助于代理商有效地管理他们的交易,以及其他任务。

AI驱动的营销

AI驱动的营销通过提供对目标受众及其偏好的实时洞察,改变了房地产营销工作。由AI提供支持的CRM系统分析潜在客户转化概率,从而实现更有效的潜在客户培养。此外,AI会生成自动化的定制广告,精确定位正确的潜在客户并将其交付给最相关的受众。

Mountain View 是一家总部位于埃及的房地产开发商,它体现了 AI 在潜在客户生成和电子邮件营销活动中的影响。利用 Oracle Eloqua 营销自动化解决方案,该公司将营销活动部署时间从几天大幅缩短到几分钟,并实现了 5% 的直接销售显著增长。

物业估价和定价

准确的房产估价和定价在房地产行业至关重要,因为它们直接影响购买、出售和投资决策。AI驱动的算法通过分析大量数据(包括房产属性、历史销售数据、市场趋势和可比房产)彻底改变了这方面。这种全面的分析可以进行精确和预测性的估值,为房地产专业人士提供可靠和透明的信息。

对于房地产经纪人、投资者和业主来说,人工智能驱动的房产估价系统具有显着优势。这些系统可以识别市场的模式和趋势,使专业人士能够在竞争中保持领先地位。例如,AI算法可能会检测到特定社区的新兴趋势,从而允许代理相应地调整其定价策略。投资者可以利用这些见解做出数据驱动的决策,确保他们投资于升值潜力最大的房产。

增强的属性搜索

AI驱动的房产搜索平台正在将传统的房产搜索过程转变为快速和个性化的体验。这些平台利用先进的算法从用户直接和间接反馈中学习,以评估购买体验并提出量身定制的建议。个性化是AI驱动的房产搜索的一项关键功能,允许模型根据过去的用户行为和买家历史来增强他们的建议。

这样可以更高效地进行住宿搜索,显示符合特定条件的相关房源。例如,如果用户经常搜索具有某些特征的房产,AI算法将优先考虑满足这些偏好的列表。这不仅可以节省时间,还可以通过提供最相关的选项来增强整体用户体验。

房地产公司通过为客户提供更具吸引力和更高效的服务,从AI驱动的房产搜索平台中受益。通过简化搜索过程和提供个性化推荐,这些平台帮助房地产专业人士更有效地将买家和租房者与他们的理想房产联系起来。

房地产投资的预测分析

预测分析改变了房地产投资者的游戏规则,为驾驭市场的复杂性提供了强大的工具。AI驱动的预测分析可以分析住房市场趋势、经济指标和人口统计数据,以识别投资机会、评估风险并预测房产升值。这种数据驱动的方法使房地产公司和投资者能够做出明智的决策、降低风险并找到高价值的投资机会。

例如,AI系统可能会分析来自各种来源的数据,以预测哪些社区的房产价值可能会大幅增长。投资者可以使用这些信息来战略性地定位他们的投资,从而最大限度地提高他们的回报。此外,预测分析可以发现人类投资者可能不明显的趋势,从而在市场上提供竞争优势。

通过利用预测分析,房地产专业人士可以领先于市场趋势,做出更明智的投资决策,并最终在竞争激烈的房地产市场中推动业务增长。

这些部分全面概述了房地产中的AI,涵盖了其在房地产估值和定价、增强房地产搜索和房地产投资预测分析中的应用。通过利用 AI,房地产专业人士可以简化流程、做出明智的决策,并在竞争激烈的房地产市场中推动业务增长。

AI Property技术对环境可持续性和能源效率的潜在积极影响

房地产行业背负着沉重的环境负担,占全球每年二氧化碳排放量的 40%,这凸显了变革的迫切需要。麦肯锡的研究进一步强调了这个问题,表明由于与气候相关的挑战或无法使现有结构脱碳,大约 7.5 万亿美元的房地产价值面临风险。

正如麦肯锡的调查结果所揭示的那样,Proptech 有可能将绿色建筑的维护成本平均降低 20%,从而为房地产行业提供了重大机会。

为了加快采用可持续的房地产实践,proptech 引入了智能脱碳策略和绿色建筑技术。能源优化解决方案也被用来最大限度地减少能源浪费并提高能源效率。人工智能在扩大脱碳工作方面发挥着核心作用,为碳减排提供数据驱动的见解和解决方案。

考虑到房地产是全球最大的单一二氧化碳排放国,专注于建筑脱碳已成为开发商和运营商的首要任务。

值得注意的是,像Cushman和Wakefield这样的行业领导者正在通过专有的数字软件评估工具如C&W Green Buildings积极解决碳排放问题。这些工具评估当前的碳排放量和能源效率,使客户能够确定减少环境足迹的机会。

在房地产技术创新的推动下,更智能的建筑正在采取积极主动的方法来应对气候变化。开发商和运营商现在可以减少排放和浪费,同时通过清洁技术解决方案让租户积极参与可持续发展工作。

建筑管理系统包括对供暖、通风、空调、照明、安全和能源消耗的控制,而租户应用程序则为可持续生活提供实时数据洞察和指导。集成的预测性维护解决方案可监控占用情况并优化建筑运营以提高能源效率。

创建能源共享平台

此外,proptech 超越了单个建筑物,涵盖了社区范围内的能源共享解决方案。例如,著名的绿色科技公司 Salzburg AG 与 Netguru 合作设计了一个能源共享平台的原型,展示了该行业在更广泛范围内对可持续实践的承诺。

这种创新解决方案使社区能够有效地共享能源,最大限度地减少储能的必要性。该平台提供对单个单元和社区层面能源消耗的实时洞察,从而改善家庭管理并促进可持续能源实践。

总结

随着房地产科技行业的不断发展和引入创新,它有可能改变房地产格局,提高行业所有参与者的可达性、便利性和整体体验。这包括物业经理、房地产经纪人、买家、租房者和投资者等。


 
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