Поиск по карте
ИИ не учитывает все аспекты флуктуаций рынка недвижимости Дубая.
На портале недвижимости DXBInteract попытались использовать ИИ для прогнозирования будущих колебаний цен на недвижимость в Дубае и определения оптимальных инвестиционных возможностей, чтобы узнать больше о передовом опыте.
В 2021 и 2022 годах известные компании цифровой недвижимости Zillow и Opendoor понесли значительные финансовые потери, прежде всего из-за того, что их модели ценообразования на основе искусственного интеллекта не смогли точно отразить быстро меняющийся рынок жилья.
Zillow использовал ИИ для покупки домов напрямую у продавцов и зафиксировал убытки в размере US$ 4,8 млрд в 2021 году и US$ 3,8 млрд в 2022 году.
В то же время Opendoor потеряла US$489 миллионов в 2021 году и US$ 1,4 миллиарда в 2022 году, что в первую очередь можно объяснить неточностями в ценах, определяемых ИИ, волатильностью рынка и неспособностью адаптироваться к меняющимся тенденциям.
Всегда локализованная ценовая динамика в игре
Испытания, с которыми столкнулись эти две американские компании, подчеркивают безусловную сложность и риски, связанные с прогнозированием цен на недвижимость с использованием ИИ. На рынки недвижимости влияет множество переменных, включая макроэкономические условия, движение местного рынка, факторы, характерные для недвижимости, и более непредсказуемую динамику, такую как изменения политики или глобальные события.
Модели искусственного интеллекта Zillow и Opendoor были настроены на основе исторических данных и, таким образом, с трудом отражали изменчивый характер рынка жилья в эти годы.
Их опыт подчеркивает важность понимания сложности, присущей рынкам недвижимости, при развертывании моделей ИИ для прогнозирования движения цен на недвижимость. Эти модели вообще не следует рассматривать как окончательные руководства, уверены эксперты.
Фактор реальной сложности
Любая прогностическая модель основана на предположениях и может отразить только часть реальной сложности, что требует осторожного использования таких прогнозов. Помимо потерь от своего ИИ, Opendoor и Zillow также потеряли деньги из-за быстрого роста ипотечных ставок и общего замедления спроса на жилье.
Тем не менее, неточность их моделей ценообразования на основе ИИ по-прежнему была основным фактором. Несмотря на неудачи, ИИ и машинное обучение открывают большие перспективы для повышения эффективности и принятия решений в сфере недвижимости и практически в любой другой отрасли.
Однако Zillow и Opendoor служат напоминанием о том, что ИИ не безошибочен. Его использование сопряжено со значительными рисками, поэтому компаниям необходимо знать об этом и предпринимать шаги для их снижения, при этом осторожно применяя ИИ.
Учитывая эти факты, личный анализ и партнерство с экспертами по-прежнему имеют решающее значение при принятии решения о том, покупать недвижимость или нет.
