Nos últimos anos, as palavras-chave "IA ( Inteligência Artificial )" e "imóveis " atraíram muita atenção no setor imobiliário, onde os avanços na tecnologia de IA estão revolucionando as principais operações do negócio imobiliário, como pesquisas de propriedades e correspondência com clientes. Eu também tenho grandes esperanças na possibilidade de usar a IA para revisar processos comerciais convencionais ineficientes e propor aos clientes as propriedades imobiliárias mais adequadas com mais precisão e rapidez. Neste artigo, discutirei o potencial da IA para a correspondência de propriedades imobiliárias e considerarei os desafios e as soluções convencionais usando a tecnologia de IA, estudos de caso avançados no Japão e no exterior, aplicações e desafios nos negócios para indivíduos com patrimônio líquido muito alto e nossas perspectivas futuras como INA&Associates.
Primeiramente, vamos resumir os desafios tradicionais da correspondência de propriedades no setor imobiliário (o negócio intermediário de conectar clientes e propriedades). Os seguintes problemas foram identificados há muito tempo no setor
Dependência de julgamentos e variações individuais - Nas vendas de imóveis, a seleção de propriedades e a avaliação de preços dependem muito da experiência e da intuição de cada membro da equipe e, em alguns casos, as propostas e avaliações da mesma propriedade podem diferir de pessoa para pessoa. Esse processo impessoal dificultou a garantia da justiça e da qualidade uniforme do serviço.
Opacidade devido à "assimetria de informações" - Nas transações imobiliárias, há uma diferença na quantidade de informações detidas por vendedores, compradores e corretores, e é particularmente difícil para os clientes comuns obterem conhecimento suficiente sobre o mercado e os preços justos. Também foi apontado que, como o histórico da propriedade e as informações detalhadas não são sistematicamente compartilhados, as informações se tornam personalizadas para cada pessoa responsável, resultando em diferenças no que é fornecido. Essa assimetria de informações pode levar à desconfiança do cliente.
Compreensão insuficiente das necessidades dos clientes e correspondência ineficiente - Não é fácil compreender com precisão as condições desejadas pelos clientes e é difícil encontrar uma propriedade que reflita com exatidão suas necessidades, sendo que o processo convencional de busca de propriedades resulta em um número drasticamente reduzido de propriedades relevantes quando as condições são reduzidas e em um grande número de candidatos quando as condições são relaxadas. Como resultado, a equipe responsável tinha que listar manualmente um grande número de propriedades, o que levava muito tempo para coordenar as visitas e organizar os contratos. Os processos de correspondência ineficientes muitas vezes faziam com que os clientes ficassem esperando, levando à perda de oportunidades.
Conforme descrito acima, a tomada de decisões impessoal, as lacunas de informações e as dificuldades para entender as necessidades têm sido os principais desafios na correspondência de propriedades. Nos últimos anos, entretanto, a tecnologia de IA tem sido usada com seriedade para resolver esses problemas.
A IA é boa na análise de grandes quantidades de dados e no reconhecimento de padrões avançados, e está trazendo inovação para as operações de correspondência de propriedades. Em particular, os avanços nas áreas de processamento de linguagem natural, mecanismos de recomendação e reconhecimento de imagens estão permitindo uma correspondência mais precisa do que era possível anteriormente. Vamos dar uma olhada em como cada uma dessas tecnologias contribui para melhorar a precisão da correspondência.
A tecnologia de processamento de linguagem natural permite que os usuários comuniquem suas preferências de forma mais intuitiva. Por exemplo, a Zillow, uma das principais plataformas imobiliárias dos EUA, desenvolveu uma função de IA que permite que os usuários pesquisem propriedades usando palavras cotidianas , como "três quartos em um trajeto de 30 minutos", em vez de depender de filtros de pesquisa especializados. A IA analisa milhões de informações sobre propriedades e apresenta os candidatos mais adequados com base na intenção das frases naturais inseridas pelo usuário. Essa pesquisa em linguagem natural simplifica significativamente as tarefas que antes dependiam de entrevistas com a pessoa responsável e de pesquisas manuais, e espera-se que resulte em uma correspondência mais precisa.
Um mecanismo de recomendação é um sistema que analisa as preferências do usuário e os dados do histórico comportamental e sugere as opções mais adequadas para cada indivíduo. Na correspondência de propriedades no setor imobiliário, a IA é capaz de inferir as necessidades latentes de cada cliente e sugerir "propriedades recomendadas para você", aprendendo uma grande quantidade de dados, inclusive o histórico de transações anteriores, o histórico de navegação e o conteúdo das consultas. Por exemplo, a Tokyu Livable oferece um serviço de diagnóstico de correspondência de IA, por meio do qual os usuários são solicitados a responder algumas perguntas e a IA pesquisa "propriedades que são uma combinação perfeita". Os melhores candidatos a imóveis são apresentados em um curto espaço de tempo com base no orçamento e nas preferências do usuário, o que deve melhorar a qualidade do serviço e aumentar a taxa de fechamento.
A IA também está proporcionando um novo valor à correspondência de propriedades no campo do reconhecimento de imagens. Embora a maioria das informações sobre imóveis consista em texto e valores numéricos, na realidade, as impressões e os recursos obtidos nas fotografias dos imóveis têm um impacto significativo na tomada de decisões. Nos últimos anos, surgiu uma tecnologia que permite que a IA analise fotos de propriedades e marque automaticamente suas características ou transcreva sua atratividade em texto. Por exemplo, a At Home, um dos principais serviços de informações imobiliárias do Japão, desenvolveu uma função que usa IA para analisar imagens de imóveis, identificar automaticamente o tipo de cada imagem (sala de estar, cozinha etc.) e gerar automaticamente legendas (descrições) que transmitem a atratividade da foto. O sistema usa uma combinação de vários modelos de aprendizagem profunda para extrair recursos de imagem, o que reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para registrar fotos e, ao mesmo tempo, expressa com precisão os pontos atraentes de cada propriedade. A IA de reconhecimento de imagem permite que as informações visuais não estruturadas sejam convertidas em dados, possibilitando a incorporação de elementos que antes eram difíceis de especificar no catálogo, como "cozinha aberta" e "arranha-céu com excelente vista", nos critérios de correspondência. Além disso, em outros países, a busca visual está sendo tentada para encontrar propriedades com designs de interiores e ambientes semelhantes aos preferidos pelo usuário a partir de fotos de propriedades. O uso da IA de reconhecimento de imagem está contribuindo para o enriquecimento das informações sobre imóveis e para uma melhoria significativa na precisão da correspondência.
O uso da IA no setor imobiliário tem um grande potencial na área de propriedades de alto valor para pessoas físicas com patrimônio líquido muito alto (UHNWI). Os clientes de altíssimo patrimônio líquido têm necessidades altamente especializadas e individualizadas, e as transações exigem um alto grau de privacidade e confiança. Portanto, a implementação da IA nessa área é importante, bem como os desafios a serem superados.
A primeira importância é que a IA pode fornecer serviços personalizados. Clientes com alto patrimônio líquido esperam que um "concierge pessoal" lhes dê atenção detalhada, e a IA pode aprender suas preferências a partir de interações anteriores e do histórico de propriedades e fazer sugestões personalizadas para cada indivíduo. Se a IA avançada puder extrair apenas clientes ricos com um alto apetite de compra e fornecer informações sobre imóveis a eles, será possível combiná-los de forma eficiente até mesmo com imóveis fora do mercado.
Por outro lado, há desafios. Os clientes de altíssimo patrimônio líquido tendem a confiar mais em especialistas humanos ao tomar decisões de nível extremamente alto; as informações e análises fornecidas pela IA são apenas um suporte, e a intervenção de agentes experientes é essencial para as negociações e decisões finais em transações de alto valor. Portanto, é importante criar um sistema de colaboração contínua entre a IA e os seres humanos, em que a IA seja responsável por fornecer informações e análises de rotina, enquanto os seres humanos assumem o comando em momentos críticos. Também é essencial dar a devida atenção à privacidade ao utilizar a IA. Em geral, na área de indivíduos com patrimônio líquido ultra-alto, a IA deve ser usada de forma a satisfazer todos os seguintes critérios : velocidade, resposta individual e confiabilidade. Embora esse obstáculo seja alto, será um valor agregado muito significativo que diferenciará a empresa de seus concorrentes se ela puder demonstrar os benefícios da implementação da IA.
Por fim, gostaria de falar sobre a estratégia da INA&Associates para utilizar a IA e o valor que ela oferece aos clientes. Estamos convencidos de que a fusão da mais recente tecnologia de IA com o "capital humano", ou seja, o conhecimento e a experiência de cada um de nossos funcionários, que cultivamos ao longo dos anos, criará um valor diferenciado no setor imobiliário no futuro. De fato, com base em minha própria experiência, tenho plena consciência de que "harmonizar o capital humano e a tecnologia" é a chave para preparar o caminho para o futuro do setor.
Especificamente, estaremos buscando as seguintes iniciativas
Análise avançada de dados de mercado usando IA - A IA analisará grandes quantidades de dados de transações imobiliárias e informações sobre o ambiente ao redor para melhorar a precisão das previsões de tendências de mercado e preços adequados. A IA será capaz de detectar padrões ocultos e antecipar tendências futuras, possibilitando a elaboração de propostas mais baseadas em evidências para avaliações de preços e decisões de investimento que antes dependiam da experiência da pessoa responsável. Isso torna possível fazer propostas estratégicas para os clientes com vistas ao valor futuro (por exemplo, "propriedades em áreas programadas para serem reformadas no futuro").
Fusão da IA de recomendação e do know-how de vendas - A IA fornece as melhores informações sobre propriedades para cada cliente em tempo hábil, vinculando dados proprietários do cliente a um mecanismo de IA A IA identifica candidatos promissores com base em dados objetivos, e um ser humano toma a decisão final de fazer uma proposta orientada para o cliente A eficiência da IA e o insight humano podem ser combinados para fornecer um serviço de maior qualidade. A combinação da eficiência da IA e do insight humano resulta em serviços de maior qualidade.
Criação de tempo de resposta ao cliente por meio de maior eficiência operacional - a IA automatiza a coleta de materiais e a resposta a consultas de rotina, aumentando assim a produtividade. O tempo extra criado pode então ser usado para tarefas que somente os humanos podem realizar, como diálogo com o cliente e consultoria, para fornecer serviços mais atenciosos.
Por meio desses esforços, a INA&Associates fornecerá um valor agregado incomparável por meio de "tecnologia x pessoas" e, embora haja desafios a serem superados ao introduzir a IA no campo, como custos e preparação de dados, continuaremos a utilizar a tecnologia da perspectiva do cliente para oferecer a melhor opção para nossos clientes. Continuaremos a ser um parceiro que pode apresentar as melhores opções para nossos clientes. A combinação de IA, que continuará a evoluir no futuro, e nós, humanos, como profissionais do setor imobiliário, levará a correspondência de propriedades no setor imobiliário a um novo patamar. Estamos na vanguarda dessa tendência e continuaremos a assumir o desafio de fornecer aos nossos clientes a correspondência ideal de propriedades que os faça se sentir felizes por terem nos conhecido.