هوش مصنوعی (AI) سنگ بنای رونق سبد املاک و مستغلات
هوش مصنوعی (AI) سنگ بنای رونق سبد املاک و مستغلات -بهترین سرمایه گذاران توانایی عجیبی در شناسایی سهام کم ارزش دارند – جواهرات پنهان. آنها سهامی را می بینند که از بازاری که اکثر سرمایه گذاران اصلاً چیزی نمی بینند، بهتر عمل می کند.
بازار مسکن بازار سهام نیست، اما برخی از سرمایه‌گذاران موفق می‌شوند بهترین معاملاتی را که دیگران از دست می‌دهند پرش کنند و برای انجام این کار از راه‌حل‌های داده استفاده می‌کنند.
در این مقاله، ما بررسی می‌کنیم که چگونه داده‌ها، یادگیری ماشین، و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر برای سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات در هر مرحله یکپارچه هستند.
از جستجوهای دارایی و مذاکرات معامله گرفته تا مدیریت پروژه و سبد سهام، راه حل های هوش مصنوعی املاک و مستغلات می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند و سودآورتر باشند.
چگونه داده ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی سرمایه گذاری در املاک را تقویت می کنند
برای عملکرد بهتر از بازار، باید دارایی های کم ارزش را شناسایی کنید. این به معنای ارزیابی پتانسیل آینده یک دارایی و درک همه متغیرهایی است که ممکن است در طول زمان بر سرمایه گذاری شما تأثیر بگذارد.
در مورد املاک و مستغلات، متغیرها شامل میزان جریان نقدینگی یک دارایی از اجاره های آتی، اینکه آیا واحدها نیاز به ارتقا یا نوسازی دارند، تقاضای بازار برای املاک، متغیرهای اقتصادی، مانند اشتغال، نرخ جرم و جنایت، و نرخ بهره، هر خطری را شامل می شود. به ملک به دلیل آب و هوا یا خطرات و موارد دیگر.
یافتن چنین داده‌هایی زمان‌بر بود، در صورتی که اصلاً می‌توانستند آنها را پیدا کنید، و بسیاری از آنها ممکن بود در عجله برای بستن یک معامله نادیده گرفته شوند.
با این حال، امروزه سرمایه گذاران همه این اطلاعات را از طریق پلتفرم های داده و API ها در دسترس دارند.
سرمایه‌گذاران می‌توانند تحلیل‌ها را طوری تنظیم کنند که روی معیارهایی که به آنها اهمیت می‌دهند تمرکز کنند و همچنان تصمیمات سرمایه‌گذاری سریعی بگیرند.
رشد PropTech
قبلاً سرمایه گذاران املاک و مستغلات برای اطلاع از پروژه های بالقوه به شبکه سازی در مناطق خود متکی بودند. مناطق جغرافیایی برای تامین منابع دارایی محدود بود.
پلتفرمهای داده API Real Estate محدودیت‌های مرزی را با ارائه داده‌های املاک و مستغلات در سطح ملی و تا سطح خیابان ریز حذف کرده‌اند.
جهان برای سرمایه گذاران باز شده است و تنها مرزهایی که سرمایه گذاران نگران آن هستند، خطوط مرزی محله برای مناطق مدرسه، جمعیت شناسی و قیمت خانه های محلی است.
رشد باورنکردنی در بخش Proptech یا فناوری اموال، اشباع سریع ایجاد کرده بود. Proptech راه‌حل‌های دیجیتال و استارت‌آپ‌هایی هستند که ابزارهایی را به متخصصان املاک، مدیران دارایی و صاحبان املاک ارائه می‌کنند.
آنها تحقیق، خرید، فروش و مدیریت املاک و مستغلات را تسهیل می کنند.
به گفته Globe Newswire “بازار PropTech در سراسر جهان میلیاردها دلار ارزش داشت و به سرعت در حال رشد بود.”
اندازه بازار در سال 2022 حدود 19.5 میلیارد دلار بود و پیش بینی می شود تا سال 2030 به حدود 32.2 میلیارد دلار افزایش یابد.
نمونه هایی از این فناوری های پیشرفته عبارتند از ATTOM، ارائه دهنده داده های املاک و مستغلات . Zillow، یکی دیگر از ارائه دهندگان مجموعه داده.
Opendoor، یک پلت فرم دیجیتال برای خرید و فروش خانه، و Homelight، که خریداران و فروشندگان را مطابقت می دهد.
سایر بازیگران عبارتند از Axonize، یک ساختمان هوشمند “نرم افزار به عنوان سرویس” (SaaS) که از اینترنت اشیا برای کمک به صاحبان املاک برای بهینه سازی مصرف انرژی، کاهش هزینه ها و بهبود استفاده از فضا استفاده می کند.
تصمیمات یادگیری ماشینی و سرمایه گذاری
قبل از ظهور Proptech و APIها، روش‌های تحلیلی مرسوم، سرمایه‌گذاران و تحلیلگران را ملزم می‌کردند که میلیون‌ها رکورد یا نقطه داده را برای تشخیص الگوها مرور کنند.
زمانی که یک سرمایه گذار به یک تصمیم و احتمالاً یک تصمیم پرخطر رسید، بهترین فرصت ها از بین رفته بودند.
فرض کنید یک توسعه دهنده به دنبال مناطق بسته بندی مناسب برای توسعه است.
با استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین، توسعه‌دهنده می‌تواند داده‌های جامعه ابرمحلی، کاربری زمین مورد انتظار، داده‌های برنامه‌ریزی دولتی و داده‌های اقتصادی محلی را برای ارزیابی بازگشت سرمایه بالقوه یک بسته جمع‌آوری کند.
یک سرمایه گذار ممکن است به دنبال سرمایه گذاری در ملک تجاری باشد.
ترکیب داده‌های Yelp با داده‌های قیمت ملک ممکن است نشان دهد که داشتن دو رستوران مجلل در فاصله یک چهارم مایلی با قیمت ملک بالاتر مرتبط است، در حالی که بیش از چهار رستوران با قیمت‌های پایین‌تر مرتبط است.
این نوع اطلاعات نمونه ای از این است که چگونه یک سرمایه گذار ممکن است از داده ها برای شناسایی سریعتر اهداف سرمایه گذاری نسبت به رقبای خود استفاده کند.
راه‌حل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، مقدار نامحدودی از اطلاعات را تجزیه می‌کنند که ترکیب مناسبی از داده‌های جامعه، قیمت‌گذاری و مکان‌محور برای ارائه نتایج است.
ارائه دهندگان داده های املاک و مستغلات مانند ATTOM داده های گسترده ای را در مورد املاک، روند بازار و فروش های تاریخی ارائه می دهند.
آنها داده های همسایگی ، داده های آب و هوایی و سایر داده های ارزشمند را ارائه می دهند که می توانند برای مدل سازی پیش بینی برای مدیریت ریسک استفاده شوند.
تصمیم سرمایه گذاری تنها یکی از حوزه هایی است که داده ها سرمایه گذاری در املاک و مستغلات را تغییر داده است. صاحبان املاک نیز از فناوری برای مدیریت پروژه استفاده می کنند.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدیریت دارایی
همانطور که شناسایی سرمایه گذاری های بالقوه املاک و مستغلات اکنون یک فرآیند مبتنی بر داده و راه حل است، مدیریت دارایی نیز اکنون دیجیتالی شده است.
راه‌حل‌هایی مانند Appfolio و Doorloop معیارهای عملکرد دارایی مانند نرخ اشغال، هزینه‌های نگهداری و درآمد اجاره را برای سرمایه‌گذاران دنبال می‌کنند.
بسیاری از این راه حل ها، از جمله AppFolio و Buildium، جمع آوری اجاره بها، ردیابی تعمیر و نگهداری را به صورت خودکار انجام می دهند و از ارتباطات بین مدیریت و مستاجران با استفاده از ربات های چت و ایمیل های خودکار مراقبت می کنند.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدیریت پورتفولیوی املاک و مستغلات
استفاده از صفحات گسترده اکسل و نسبت‌های ریسک و رعایت احتیاط لازم راهی برای دستیابی به مجموعه‌ای قوی و کاهش ریسک بود.
اما راه حل های دیجیتالی مانند BiggerPockets و DealCheck معاملات را تجزیه و تحلیل می کنند، بازگشت سرمایه را ارزیابی می کنند و ریسک را برای شما ارزیابی می کنند.
آنها حتی به شما در مورد سرمایه گذاری آموزش می دهند و شما را با نمایندگان و کارگزارانی تشکیل می دهند که در خدمت شما هستند.
نرم افزار DealCheck معاملاتی مانند خرید ملک اجاره ای، تلنگرها و ساختمان های چند خانواده را تجزیه و تحلیل می کند. این سود را تخمین زده و پارامترهای معامله را برای شما پیکربندی می کند.
مسلماً، این راه‌حل‌ها از این جهت محدود هستند که نمی‌توانند یک استراتژی سرمایه‌گذاری را ساختار دهند.
برای آن، سرمایه گذاران باید جایگاه یا جهت خود را تعیین کنند و پروژه هایی را پیدا کنند که از مدل کسب و کار آنها پیروی می کند.
سپس، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند از آن جهت استراتژیک با نقش ها و اهداف بلند مدت برای پروژه ها و سرمایه گذاری ها پشتیبانی کند.
فرض کنید یک سرمایه‌گذار می‌خواهد مجموعه‌ای از ساختمان‌های چند خانواری بسازد، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند محله‌هایی با پتانسیل را بر اساس داده‌های کلان و پیش‌بینی‌های فرامحلی شناسایی کنند، مانند تقاضا برای مسکن چند خانواری و یارانه‌های دولتی.
این به مدیر دارایی اجازه می دهد تا ویژگی های کم ارزش را شناسایی کند – جواهرات پنهان.
تسطیح زمین بازی برای سرمایه گذاران املاک و مستغلات
درست است که سرمایه گذاران نهادی منابع لازم برای استخدام تیم های متخصص برای ساخت مدل ها و ایجاد معماری را دارند. آنها می توانند مترجمانی را استخدام کنند تا یافته ها را در اقدامات اعمال کنند.
اما درست مانند پلتفرمهای سرمایه‌گذاری آنلاین که سرمایه‌گذاری سهام را دموکراتیزه کردند، APIهای داده نیز زمین بازی را برای املاک و مستغلات هموار می‌کنند.
تحول پیش از دیجیتال، تنها سرمایه‌گذارانی که با کارگزاران مستغلات مرتبط و آگاه همکاری می‌کنند می‌توانند سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات را رهبری کنند.
امروزه، ارائه‌دهندگان داده‌ها و راه‌حل‌ها، دنیایی را باز کرده‌اند که در آن داده‌های دارایی در سراسر کشور در دسترس آنهاست و گزارش‌های تحلیلی آگاهانه ریسک پرتفوی را کاهش می‌دهند.
داده‌ها، هوش مصنوعی و راه‌حل‌های یادگیری ماشینی دروازه‌ها را برای سرمایه‌گذاران باهوش املاک و مستغلات باز کرده‌اند. آنها به محدود کردن عرصه رقابتی که به ابعاد جهانی رسیده است کمک می کنند.
