Machine Learning – Cuộc cách mạng cho lĩnh vực BĐS dưới thời đại 4.0
Những năm gần đây, AI (trí tuệ nhân tạo), cụ thể hơn là Machine Learning (học máy) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Trí tuệ nhân tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra, trong đó có cả lĩnh vực BĐS.
Vậy, Machine Learning giúp ích gì cho quá trình tìm kiếm, chuyển hóa, trao đổi thông tin cũng như mua bán BĐS? Hãy cùng Nhà Đất Mới tìm hiểu dưới bài viết sau đây.
1. Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML) hay học máy/máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Khả năng cơ bản nhất của học máy là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một điều gì đó có liên quan.
Thay vì tạo ra một phần mềm mới với những hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ. Ví dụ, các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.
Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày và trên mọi lĩnh vực. Chẳng hạn như: Tài chính – ngân hàng; Sinh học; Nông nghiệp; Tìm kiếm, trích xuất thông tin; Tự động hóa; Robotics; Số học; Mạng máy tính; Khoa học vũ trụ; Quảng cáo; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Thị giác máy tính; Bất động sản.
2. Machine Learning giúp ích gì cho lĩnh vực bất động sản?
Mặc dù lĩnh vực BĐS có thể chậm hơn so với những lĩnh vực khác trong việc thích ứng công nghệ, nhưng giờ đây, lĩnh vực này đã và đang bắt kịp với sự trợ giúp của AI và máy học. Đối với BĐS, Machine Learning thể hiện rõ sức mạnh và giúp ngành nghề này phát triển nhanh chóng nhờ những tác động sâu rộng như:
1.2. Tự động phân loại
Phân loại thông tin là một ứng dụng điểm chuẩn của phương pháp học máy. Thực tế, khối lượng thông tin trên Internet hiện nay đã tăng lên rất nhiều. Tuy nhiên, mỗi người lại có một sở thích tìm kiếm hoặc lựa chọn thông tin theo cá nhân mình. Do đó, để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp trở thành một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung trên trang web.
Chính vì hạn chế đó, việc phân loại các danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng là điều mà các website nên thực hiện. Nó giúp người dùng tăng khả năng truy cập các trang tin, tìm kiếm thông tin cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng hơn.
Ví dụ, những website và ứng dụng tìm kiếm BĐS hiện nay dựa vào các tùy chọn tương đối đơn giản như diện tích, vị trí, giá cả để hiển thị các BĐS cần bán. Tuy nhiên, khi tích hợp Machine Learning, website có thể cho phép các ứng dụng này đề xuất các BĐS dựa trên hành vi của người dùng trong lịch sử, thậm chí là dựa trên đặc tính, sở thích của người dùng mà máy tính đã thu thập được trước đó. Các đề xuất này sẽ ngày càng chính xác hơn, tỉ lệ thuận với thời gian sử dụng của người dùng trên hệ thống.
Hiện nay, Machine Learning đang được ứng dụng và phát triển mạnh mẽ trên nền tảng website Nhadatmoi.net, cho phép người dùng tìm thấy sản phẩm BĐS nhanh chóng và dễ dàng dựa trên dữ liệu đã truy cập trước đó cùng lịch sử tìm kiếm. Từ đây, các thao tác sẽ được đơn giản hóa và không mất nhiều thời gian để điền các trường bộ lọc từ đầu khi người dùng trở lại trang web, bởi Nhà Đất Mới sẽ đề xuất những BĐS tương đồng với lịch sử tìm kiếm trước đó.
2.2. Tự động trả lời
Chatbot cũng là một ứng dụng phổ biến của Machine Learning, giúp trả lời các thắc mắc của người dùng một cách nhanh chóng, dễ dàng. Thông qua kịch bản đã được lập trình sẵn, chatbot có thể trò chuyện với khách hàng tương tự như một chuyên viên tư vấn, có thể gửi tài liệu phù hợp cho khách hàng cũng như có thể lấy được thông tin khách hàng. Điều tuyệt vời hơn, chatbot có thể làm việc 24/24 và phục vụ hàng trăm khách hàng trong cùng một thời điểm.
Hiện nay, một số công ty BĐS đang nghiên cứu công nghệ cho phép chatbot có thể hướng dẫn khách hàng tham gia các buổi giới thiệu BĐS trực tuyến thay vì cách làm truyền thống là gửi thư và tổ chức các sự kiện offline.
2.3. Thẩm định giá chính xác
Những dữ liệu không liên quan đến BĐS như: Mật độ quán cafe, siêu thị, số lượng khách sạn 5 sao trong phạm vi 1km,… đang dần trở nên quan trọng trong việc định giá BĐS.
Trước đây, giá nhà thường được xác định dựa trên thông số về đặc tính nội tại của nó. Chẳng hạn như tỷ lệ cung – cầu, tuổi nhà, tỷ lệ lấp đầy,… Tuy nhiên, việc định giá như vậy đang ngày càng lạc hậu và kém hiệu quả.
Với sự xuất hiện của Machine Learning, người dùng có thể dự đoán xu hướng giá BĐS chính xác hơn. Loại công nghệ này sẽ xem xét các xu hướng, lịch sử giao dịch trên thị trường của một khu vực. Đồng thời, nó cũng có thể tính toán các chỉ số liên quan như giao thông, trường học, bệnh viện, chỉ số dân trí, chỉ số an toàn,… để đưa ra mức định giá BĐS phù hợp.
2.4. Nhận diện hình ảnh
Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học phổ biến nhất. Về cơ bản, nó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Chẳng hạn như: Nhận diện hình khuôn, nhận dạng mẫu, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa,…
Ngày nay, nhận diện hình ảnh đang dần trở nên phổ biến trong những ngôi nhà thông minh. Nổi bật nhất chính là dùng nhận diện gương mặt và vân tay để mở khóa cửa.
2.5. Tăng tính minh bạch
Hầu hết dữ liệu BĐS đều được công khai, từ hồ sơ đất đai cho đến giá cả, giấy tờ chủ quyền và tiền thế chấp. Khó khăn duy nhất là người mua phải đến các văn phòng địa phương để lấy thông tin. Tuy nhiên giờ đây, thuật toán máy tính có thể duyệt qua hàng triệu tài liệu trong vòng vài giây, xem giá trị tài sản, các dự án tu sửa nhà, mức nợ, thậm chí cả thông tin cá nhân của chủ nhà.
Machine Learning cho phép cá nhân/đơn vị môi giới chủ động hơn với những công việc phức tạp và nặng nhọc liên quan đến giao dịch BĐS như: Thu thập dữ liệu, tiến hành làm thủ tục giấy tờ, tìm kiếm nhà ở, thương lượng hợp đồng, đấu giá BĐS. Những điều này khiến một giao dịch được thực hiện nhanh hơn, đơn giản hơn và rẻ hơn.
