טכנולוגיות בענף הנדל”ן

טכנולוגיות בענף הנדל”ן

תעשיית הנדל”ן מתמודדת עם אתגרים רבים וכוללת מידע רב שנדרש לנתח בזמן קצר ומדויק, שימוש בבינה מלאכותית בעסקאות נדל”ן כפלטפורמה יש בה לסייע בהפחתת סיכונים בתחום הנדל”ן לרבות הרחבת תהליכים וגורמי חיזוי סיכונים גלובליים. בינה מלאכותית תביא בפיקוח נכון, יכולה להגדיל את יעילות העבודה ויכולת ולידציה של נתונים רחבה וחוצת ארגון, הם רק חלק מהנושאים שטכניקות אלו יכולות לסייע להם. השאלות המרכזיות, הן כיצד ליצור אלגוריתם (Supervised learning) מבוססים דוגמאות ומודל הכולל העברת נתונים למערכת בינה מלאכותית לצורך רכישת וניתוח נתונים על מנת לחזות ערכי פלט בטווח מקובל ובכך למעשה לדגלם ולהפחית בצורה מדויקת יותר סיכוני נדל”ן תוך זמן קצר ולעיתים באופן מדויק יותר? כיצד השימוש בבינה מלאכותית (MLA) משנה את הפרקטיות המסורתיות בתחום הנדל”ן?

COVID-19 והגידול במשאבים המקוונים גרמו לשינוי בהתנהלותם של משקיעי נדל”ן. נציין, מהנתונים שנוצרו כי הקידמה והחדשנות העולמית כרוכה בהתקדמות טכנולוגית שצריכה להשתלב עם אנשי המקצוע בתחום כך ששילוב של שניים יכולים להוביל לתוצאה הטובה ביותר ואף לגרום לתהליך מהיר יותר בקליטת מערכות בינה מלאכותית בתחומים רבים.

עסקת מקרקעין מחייבת בדיקת נאותות הנמשכת במקרים מסוימים תקופה של חודשים לצורך קליטה וניתוח מידע ומסמכים רבים. אם לא די בכך, היא מצריכה קבלת החלטות במצבים מורכבים. למידת מכונה ואלגוריתמים יכולים לשמש כדי לסווג או לחזות תוצאות במהירות על סמך נתונים, לחזות פעולות עתידיות שצפויות להתרחש, בין היתר כדי להפחית סיכונים ולספק מענה ראשוני. המאמר הוא המשך ישיר למחקר קודם – Global Methodology Standards (GMT) לפיכך שילוב של מודלים אם בינה מלאכותית ואלגוריתמים יכולים לסייע בהפחתת סיכוני נדל”ן בעולם. אלגוריתמים יכולים לעבור על אלפי מסמכים בשניות, ולבחון את ערכי נכסים, חישובי מס, רישומים קניינים של בעלים ושוכרים, בדיקה של זכויות בנייה ועוד בדיקות רבות שנדרשות לצורך ביצוע עסקה. בינה מלאכותית (AI) בשילוב נכון של אנשי מקצוע יכולה לסייע לעולם הנדל”ן ולעוסקים בתחום ואף לצמצם סיכונים באופן מהותי.