A A+ A++

Szeroko pojęta branża sztucznej inteligencji z roku na rok zyskuje na znaczeniu w wielu gałęziach gospodarki. Potwierdzają to kolejne raporty poważnych ośrodków takich jak Gartner, IDC, McKinsey Global Institute czy Tractica. Eksperci tej ostatniej firmy przewidują, że globalny rynek oprogramowania związanego z AI (artificial intelligence) wzrośnie z niespełna 10 mld dolarów w 2018 r. do prawie 120 mld dolarów w 2025 roku.

Kryjąca się pod tym pojęciem dziedzina naukowa skupia się głównie na tak zwanym uczeniu maszynowym (ang. machine learning). Chodzi tu o analizę ogromnej ilości danych i wyciąganie wniosków na jej podstawie. Istotnym jest, że dzieje się to przy udziale samokształcenia pracujących na tych danych modelach i algorytmach. Nie jest to tak spektakularne jak C3PO z Gwiezdnych Wojen, ale przynajmniej rzeczywiście działa. Tak pojmowana sztuczna inteligencja coraz śmielej wchodzi także na rynek nieruchomości i nie da się ukryć, że jest ciekawą perspektywą. Co konkretnie może uczenie maszynowe wnieść do branży?

Pomoc dla rzeczoznawców

Naukowcy z Wydziału Geoinżynierii Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego otrzymali grant na badanie nad zastosowaniem systemów sztucznej inteligencji w wycenie nieruchomości. Chodzi o ułatwienie pracy rzeczoznawców, którzy zajmują się wyceną. Ogrom dostępnych danych sprawia, że człowiekowi trudno jest efektywnie ją przeprowadzić. Praktyczne zastosowanie takich rozwiązań nie zastąpi pracy rzeczoznawców, ale ułatwi ją i przyspieszy.

Analiza dostępnych danych może być też pomocna przy lepszym planowaniu kolejnych inwestycji, co deweloperom oferuje np. polski start-up Ada. Te są też wykorzystywane przez inwestorów, dla których dostęp do większego zasobu danych to większa szansa na podniesienie rentowności inwestycji.

Podpowiedzi dla poszukujących mieszkania

Z obserwacji zachowań użytkowników obido.pl wynika, że proces poszukiwania mieszkania trwa średnio pięć miesięcy. W tym czasie ludzie zmieniają swoje preferencje, często bardzo znacząco. Jest to pochodna zderzenia oczekiwań i możliwości poszukujących z rynkową rzeczywistością.

Przykładowo, jeśli rodzina z dzieckiem deklaruje, że szuka dwupokojowego mieszkania w centrum dużego miasta, to prawdopodobnie skończy w trzech pokojach dalej od centrum. Dokładna analiza zachowań tysięcy użytkowników pozwala na przewidzenie tego, co zrobią kolejni. Bo te zmiany są powtarzalne. To nie przyspieszy znalezienia docelowego mieszkania z pięciu miesięcy do tygodnia, bo kupujący muszą do tych zmian „dojrzeć”, ale zdecydowanie ułatwia ten proces.

Rozumienie języków naturalnych

Przyzwyczajeni jesteśmy do tego, że dzwoniąc na infolinię trzeba naciskać odpowiednie cyfry, by komunikować się z automatem po drugiej stronie. A co, jeśli ten automat będzie w stanie rozpoznawać język naturalny, tak jak choćby asystent Google czy Siri? Oczywiście taki bot nie zastąpi pracownika biura sprzedaży dewelopera czy agenta nieruchomości, ale może jego pracę uzupełnić.

Nietrudno wyobrazić sobie sytuację, gdy realni pracownicy obsługują telefony w godzinach 8-18, a w pozostałym czasie jest to rozumiejący język naturalny bot, który wie wszystko o prowadzonych inwestycjach. Bez problemu może mieć też dostęp do kalendarzy sprzedawców czy agentów i umawiać klientów na spotkania. Agent/s … czytaj dalej

Oryginalne źródło: ZOBACZ
0
Udostępnij na fb
Udostępnij na twitter
Udostępnij na WhatsApp

Oryginalne źródło ZOBACZ

Subskrybuj
Powiadom o

Dodaj kanał RSS

Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS

Dodaj kanał RSS
0 komentarzy
Informacje zwrotne w treści
Wyświetl wszystkie komentarze
Poprzedni artykułRada Bałtycka zgodna w kwestii zatrzymania importu energii elektrycznej z Białorusi
Następny artykuł5 powodów, dla których liczy się odporność w pracy