En el contexto inmobiliario, los datos macroeconómicos, los datos de transacción y las características de la propiedad se pueden usar para determinar la valoración actual y el valor futuro de una propiedad o de un terreno.
Nuestros modelos predictivos, el Deep Learning de Koala, ha ido aprendiendo en uno de los mejores momentos, ya que los últimos 5 años han sido extremadamente convulsos, ofreciendo numerosos puntos de aprendizaje sobre operaciones al sistema.
Existe solo mucha información que el cerebro humano promedio puede procesar, mientras que para AI, esto está determinado por la potencia de cálculo, que actualmente se está aumentando a una tasa exponencial. Koala IMMO dispone de una potencia de calculo distribuida en una red de más de un centenar de servidores especializados en este tipo de operaciones.
Los algoritmos procesan los conjuntos de datos relevantes, establecen las relaciones entre ellos y proyectan esa relación en nuevos parámetros de consulta para encontrar lo desconocido.
Un buen ejemplo de tal aplicación sería Zillow, el mayor portal inmobiliario en los Estados Unidos. Proporciona un “Zestimate” o una valoración de la propiedad sobre la que el usuario realiza una consulta, así como un pronóstico de tendencias de valor de propiedad de hasta un año. Estas características proporcionan a los usuarios más visibilidad y respaldan su proceso de toma de decisiones en base a datos reales.
Otra aplicación potencial es la de los sistemas de recomendación. Funcionan de la misma manera que la forma en que los principales sitios de comercio electrónico recomiendan lo que podría interesarle en función de su historial de compras y preferencias.
Cuando se trata de decisiones relacionadas con la propiedad, AI puede ayudar a reducir las opciones basadas en la situación financiera, los requisitos y las preferencias del usuario, lo que le permite ahorrar mucho tiempo y dinero