Saiba mais sobre a definição desse conceito tecnológico e formas de aplicação na compra e venda de propriedades.
Os preços de casas à venda em SP são formados de acordo com os interesses econômicos dos atores da transação, que incluem governo, corretores imobiliários e o público em geral que compra ou vende propriedades.
Gerar um modelo preciso de previsão de preços para a venda de imóveis é um grande desafio para o mercado imobiliário.
Fatores socioeconômicos, como Produto Interno Bruto, Índice de Preços ao Consumidor, entre outros, também são coletados e usados em modelos de previsão.
O machine learning é uma das ferramentas que podem ser usadas nesse processo de previsão de preços.
O que é machine learning?
O machine learning é uma forma de aplicação de inteligência artificial que fornece a sistemas informáticos a capacidade de aprender por conta própria e melhorar com as experiências sem serem programados externamente.
Se seu computador tiver aprendizado de máquina, ele poderá executar partes difíceis de uma previsão de preços de imóveis ou resolver uma equação matemática complicada a respeito de um financiamento imobiliário também, por exemplo.
Como funciona o machine learning?
Considere um sistema com dados de entrada que contém fotos de vários tipos de imóveis. Você deseja que o sistema agrupe os dados de acordo com os diferentes tipos de propriedades.
Primeiro, o sistema analisará os dados de entrada. Em seguida, ele tenta encontrar padrões, como formas, tamanho, cor, preço, número de quartos, garagens…
Com base nesses padrões, o sistema tentará prever os diferentes tipos de imóveis e segregá-los. Por fim, ele acompanha todas as decisões tomadas durante o processo para garantir que esteja aprendendo.
Na próxima vez que você solicitar ao mesmo sistema para prever e segregar os diferentes tipos de imóveis, ele não terá que passar por todo o processo novamente. É basicamente assim que o aprendizado de máquina funciona.
Maneiras pelas quais os algoritmos de machine learning estão transformando bens imobiliários
Muitas pessoas veem o setor imobiliário apenas como uma compra e venda de propriedades. No entanto, há muito mais nisso. Mesmo algo tão simples como notificações de alterações de preços são um aspecto crucial para o sucesso no setor.
Com técnicas de machine learning em investimento, gerenciamento e monitoramento de imóveis, o jogo muda drasticamente. Aqui estão 6 maneiras pelas quais as soluções imobiliárias de machine learning estão transformando a indústria de imóveis.
Melhor procura de casa
A pesquisa de casa é o recurso mais importante de um aplicativo imobiliário. Os algoritmos imobiliários de machine learning simplificam a busca pela casa perfeita.
Ele pode permitir que os clientes restrinjam seus critérios de pesquisa e procurem a melhor opção.
Por exemplo, os aplicativos de machine learning podem mostrar a casa certa com base em frases específicas como “casas com piscina” ou “casas com quintal e garagem”.
Ao coletar informações e compará-las com as frases de pesquisa, o machine learning no setor imobiliário muda a forma como as pessoas costumavam procurar um apartamento em Sp que melhor se adequava às suas necessidades.
Melhoria na geração de leads
Os agentes costumam se esforçar para gerar leads para suas respectivas propriedades.
O uso de machine learning no gerenciamento de imóveis permite que eles identifiquem os leads em potencial com base nos dados gerados por meio de visitas ao site, publicidade digital e páginas de destino.
Peneirar manualmente cada um dos leads consome muito tempo. Os algoritmos imobiliários de machine learning, no entanto, podem identificar os clientes mais prováveis mais facilmente com base em registros anteriores.
Algoritmos imobiliários de machine learning também sugere o tipo de público com maior probabilidade de comprar ou vender propriedades.
Os aplicativos de machine learning reduzem a carga de gerenciar manualmente os leads, dando aos agentes mais tempo para fechar negócios em relação aos mais variados tipos de casa e apartamento para comprar.
Previsão do valor da propriedade
Aplicativos de machine learning podem ajudar os clientes a prever o melhor valor para uma propriedade. Isso os ajudará a vender ou comprar na hora certa.
A adoção de machine learning dá uma vantagem ao prever o valor com base nos dados disponíveis. Muitas vezes, os proprietários não têm uma ideia clara sobre o preço pedido no futuro.
Com a ajuda de fotos, detalhes de propriedades, valores de propriedades anteriores na área, desenvolvimentos futuros e muito mais, o uso de machine learning no setor imobiliário ajuda a prever o valor da propriedade nos próximos anos.
Essas variáveis estão sempre mudando, e a utilização de machine learning na gestão imobiliária pode usá-las para apresentar previsões em tempo real.
Análise de propriedade
Analisar a propriedade e seu ambiente é fundamental para os compradores. Portanto, um aplicativo imobiliário de machine learning pode ajudar os clientes a obter informações abrangentes sobre cada propriedade.
O uso de machine learning pode dar uma classificação a cada propriedade e ajudar as pessoas a entenderem seus arredores, estejamos nós falando de uma casa simples ou de uma cobertura à venda.
Os aplicativos de machine learning podem mostrar informações sobre escolas, faculdades, hospitais, restaurantes, disponibilidade de vagas de estacionamento e até mesmo a taxa de criminalidade.
As técnicas de machine learning reúnem informações de vários registros públicos para criar uma imagem precisa da localidade.
E, quanto mais informações os agentes puderem fornecer a seus clientes em potencial, maior será a probabilidade de eles fecharem negócios.
Exemplos de ferramentas de machine learning que podem ser usadas no setor de imóveis
Vários algoritmos de aprendizado de máquina poderosos, a saber Regressão Logística, Random Forest, Voting Classifier e XGBoost podem ser empregados em modelos de precisão de preços de imóveis.
Eles costumam ser integrados com codificação de destino para desenvolver um modelo preciso de previsão do preço de venda de propriedade com o objetivo de prever se o preço de venda de fechamento é maior ou menor que o preço de venda da lista.
Para avaliar o desempenho dos modelos, são determinados a exatidão, precisão, recall, pontuação F1 de classificação e taxa de erro dos modelos.
Entre os quatro algoritmos de aprendizado de máquina citados, o XGBoost costuma oferecer resultados superiores e robustez do modelo em comparação com outros modelos.
Essas ferramentas de aprendizado de máquina podem facilitar que investidores imobiliários, credores hipotecários e instituições financeiras tomem decisões mais bem informadas sobre os vários tipos de casa, apartamento e cobertura à venda.
Caso tenha gostado do artigo, siga-nos redes sociais para mais conteúdos interessantes!