[ЛУЧШИЕ МЕТОДЫ]: как машинное обучение может легко повысить эффективность работы риелторов
Успешные стартапы в сфере недвижимости будут нацелены на вертикальные приложения с явной потребностью в технологиях. Жилая и коммерческая недвижимость — хороший тому пример.
Методы машинного обучения можно применять для точного прогнозирования запасов, чтобы лучше управлять цепочкой поставок недвижимости, сокращать расходы на вакантные места и устранять обмен информацией с клиентами. Согласно исследованию Accenture, машинное обучение может повысить эффективность цепочки поставок в 2,6 раза.
Недвижимость — эточеловеческая индустрия с повторяющимися ручными процессами. Значительное ручное вмешательство подразумевает наличие возможностей оптимизации с помощью алгоритмов прогнозирования. В том же примере цепочки поставок жилой или коммерческой недвижимости инвентаризация должна основываться на исторических данных, но также и на интуиции.
Используя такие данные, как скорость аренды помещения или офиса в данном районе, модели обучения могут более точно предсказывать будущие транзакции.
Нам, стартапам, потребуется доступ к значительным объемам данных для эффективного обучения моделей машинного обучения. У Frontdoor есть преимущество, потому что мы сотрудничаем с известными корпорациями, чтобы использовать их данные для изучения рабочего процесса.
Мы заново изобретаем способы выполнения работы и стремимся помогать агентам и брокерам выполнять свою работу наилучшим образом каждый божий день. Наша цель — помочь профессионалам в сфере недвижимости сэкономить время. Мы создаем неизменно полезные и вызывающие привыкание продукты, которые помогают операторам не перегружаться.
Нажмите на 👏, чтобы помочь распространить информацию! И если вы считаете, что этот пост был полезен.
