经过一段时间作为房地产专业人士，您可以很好地预测市场中的定价和供需趋势。然而，过去几年开发的一些新技术极大地推动了该行业的发展。在这里，我们来看看大数据和机器学习(ML)如何帮助房地产专业人员更快地做出准确的预测并降低成本。

精简估值

房地产估价师，评估员，贷方和投资者都可以使用基于人工智能的自动评估模型(AVM)来通知和优化他们的估值流程。这些AVM使房地产专业人员能够将更多变量纳入其计算中，并从他们拥有的数据中获得有价值的新见解。根据欧洲可持续金融中心的数据，AVM评估的绝对误差为9%，同时还能以低成本提供即时，实时的估值。

许多公司已经在其估值模型中使用ML，包括Zillow，Redfin和Opendoor。当潜在的购房者搜索这些网站时，他们会看到使用AVM从最新数据中得出的估计销售价格。Fannie Mae等贷方也在使用AVM。

AI也开始在商业房地产估值中发挥作用。例如，麻省理工学院房地产创新实验室的纽约广泛数据项目收集了可能影响纽约市房地产的各种属性的数据。该项目的目标之一是更好地了解影响商业资产评估的因素。

评估风险

房地产行业的贷款人，借款人和保险公司需要进行风险评估。与该行业的许多其他方面一样，各种因素可能会影响风险。大数据和ML可以帮助这些群体在风险评估中包含更多数据，并更快，更准确地进行。

ML可以帮助贷方优化其借贷水平和利率。Freddie Mac为其贷款顾问套件中的贷方提供了一项功能，该套件使用人工智能技术帮助他们评估借款人风险，即使借款人没有信用评分，也有可能向那些本来无法访问的人提供贷款。

保险公司可以自动评估风险和计算保费。例如，提供租房者和房主保险的Lemonade使用人工智能系统让客户在线输入数据后购买保单。

确定投资机会

投资者需要能够预测房地产趋势以进行良好投资，但影响市场的大量因素使得这样做变得困难。大数据技术可以帮助您开始组织有关这些因素的信息，ML可以分析这些数据，以预测哪些房屋很快就会进入市场以及价格将如何变化。

例如，ATTOM Data Solutions已经收集了超过1.55亿个住宅和商业物业的数据。该数据集包括有关各种因素的信息，如财产规模，财产使用，止赎，学区边界，环境危害，犯罪风险等。该数据可用于各种应用，包括出售物业的可能性。

另一个例子是，来自西班牙马德里的研究人员开发的房屋算法算法价格大大低于市场价格。投资者可以使用这些计划来识别投资机会。

匹配人物与财产

另一个用途是将人与物业相匹配。像Zillow和Airbnb这样的网站已经在某种程度上这样做，但随着技术的进步，它可能会在房地产领域发挥更大的作用。

通过收集有关潜在租房者或购房者的信息并将其与可用房产数据相结合，ML可以帮助人们匹配可能符合其需求和偏好的房产。该客户数据可以包括直接从客户收集的信息以及从其他数据收集技术获得的见解。

聊天机器人有可能在这一领域发挥重要作用。想要租赁或购买房地产的人可以通过网站，应用程序或智能扬声器与机器人聊天，以便开始租赁或购买流程。自动化流程的启动可以增加经纪人和房地产经纪人的工作，将每个潜在客户的成本降低至1.76美元(1.6欧元)，并使人们更快地与合适的房产相匹配。

节约能源

物业经理还可以使用人工智能技术来降低成本并为租户提供更好的体验。集成到照明，HVAC系统，电梯，安全系统等中的传感器可以帮助优化其运行并降低能源成本。

例如，智能恒温器使用ML来优化其性能，以减少能源使用并使租户的生活更舒适。例如，系统可以使用ML来学习租户的习惯，然后在冬天离开工作之前自动降低温度，并在他们回家之前将其升高。当电力最昂贵时，智能冰箱可以在高峰需求时减少能源消耗。在多租户建筑中安装这些技术可以长期节省大量成本。

将来，传感器可能能够预测何时需要维修HVAC系统，管道系统和设备等设备。这种称为预测性维护的维护方法已经在制造业中使用。在未来几年，它可能会开始进入家庭和房地产行业。

大数据和ML可以帮助房地产专业人士，以及租房者和购房者，提高他们对不断变化的房地产市场的理解。这些技术已经开始改变这一领域，他们将在未来几年继续这样做。