Zestimate算法人工智能对房地产的入侵

来源： 2021-09-23 16:09:51

在日益虚拟的世界中，房地产似乎是唯一剩下的具体事物，但它也正在被人工智能接管。一些业内知名人士已经在使用 AI，例如 Compass、Zillow 和 LoanSnap，以帮助买家找到合适的抵押贷款和房屋。它可能已经改变了房地产经纪人的游戏规则。大多数房地产信息对公众开放，包括财产记录、产权文件、购买价格，甚至抵押留置权。问题是前往当地办事处并获取所有信息是一项耗时的操作，现在已不再如此。

计算机系统现在可以在几秒钟内筛选数百万个文件，以获取有关财产评估、债务水平、房屋改造甚至房主的一些个人信息的信息。新的Zestimate 方法使用神经网络，即最新的机器学习方法，整合了更广泛的财产数据历史，例如销售交易、税收评估和公共记录，以及诸如平方英尺和位置等家庭特征。

什么是 Zestimate 算法?

在Zillow的估计，或Zestimate，是许多房地产的工具，采用一种算法来计算属性的自动考核之一。Zestimate 算法是使用独特的估值模型计算的，该模型基于有关财产、税收评估以及以前和当前交易的信息。来自县和税务评估员记录、经纪商的公共数据以及来自房主的用户更新的房屋详细信息都是数据来源。Zestimate 不同于房地产经纪人的比较市场研究。Zestimate 经常根据一个县的所有数据进行计算，而传统的房地产经纪人仅根据房屋区域内的数据来确定房屋的价值。

它是如何工作的?

Zillow 最近升级了 Zestimate 算法，以整合新的进步和更多的数据。Zestimate 算法中使用的神经网络模型将房屋事实、位置、房屋市场趋势和房屋价值相关联。Zestimate 算法将来自县和税务评估员记录的数据，以及来自数百个多个上市服务和经纪公司的直接数据混合到一个复杂的基于神经网络的模型中。业主、房地产专家或公共来源提交的房产数据将使用 Zillow 算法与最近在附近出售的可比房屋进行比较。该算法的数据点将包括以下内容：

地点

物业面积

房子里的卧室和浴室的数量

房产年龄

地块大小

然后它使用这些数据来计算可能的销售价格。

准确性

根据该报告，市场上房产的 Zestimate 在全国范围内的错误率为 1.9%，而场外房屋的 Zestimate 错误率为 6.9%。Zestimate 的准确性取决于给定区域中可用的数据量。更全面的家庭信息，例如平方英尺和卧室或浴室的数量，在某些位置可用，但在其他位置不可用。数据越多，Zestimate 值就越精确。

结论

Zestimate 算法中的神经网络模型将房屋事实、位置、房屋市场趋势和房屋价值相关联。此外，切换到基于神经网络的模型将加速Zestimate 处理。这意味着Zestimate对市场变动和季节性更敏感，这可能会对房屋的市场价值产生影响——尽管许多房地产应用程序使用算法来为房产创建自动评估。

Zestimate算法人工智能对房地产的入侵

在日益虚拟的世界中，房地产似乎是唯一剩下的具体事物，但它也正在被人工智能接管。一些业内知名人士已经在使用 AI，例如 Compass、Zillo