克莱姆森,南卡罗 - 人工智能已经显示出企业衡量的好处,和uedbet官网的研究人员发现,房地产行业是一个会通过应用AI来确定房屋的价值真正获得回报。

沉百合, finance assistant professor, 研究er

沉百合
图片来源:商学院

百合沉,在商家表示AI或机器学习的学院金融学助理教授,将被占“软信息”,比如加热地板或定制衣柜,有利于投资者和业主都在物业广告,现有的实际模型地产不捕获。

“公司和投资者使用的硬数据,如面积和卧室和浴室的数量来确定财产的价值,说:”沉,谁做了人工智能的广泛的研究。 “不幸的是,所使用的数字模型的现有资源,确定财产的价值都无法拿起家独特的品质可能有可能显着CON SUS增加价值。”

例如,用于分析财产的价值目前的车型将不能衡量一个美食厨房改造的价值。这些方法测量通过仅数值信息属性的价值。

研究人员称,沉添加了更先进的技术,以现有的数据库。他们训练他们的机器学习算法理解的方式,哈登的“软”信息,使他们能够举一反三关于房地产销售价格对经济的影响的独特性不动产房地产广告的语义。

研究, “属性描述的信息价值:机器学习方法,” 由沉和康涅狄格大学的斯蒂芬·罗斯进行。他们的研究在2010年出售给2017年亚特兰大市中心40000个院检查。

“我们知道有软数据在一些家庭,但无法处理当前的数值模式由于没有解决物业的独特气质,”她说。 “即使加入软数据量小的财产清单可能会导致在销售物业价格提高了15%。在亚特兰大地区,这可能导致在家庭价值$ 5000到$ 6000名不同。“

影响超出了销售价格的卖家,有implicaciones沉说更广泛。

“如果一个投资者,抵押贷款银行,还是政府,要确定在任何面积增加房屋的价值,他们可以通过构建软数据到现有的模型得到更准确的视图。这样一来,投资者,银行和决策者能有一个更好的了解市场情况,或住房市场的投资价值,“她补充说。

从卖方的角度来看,在繁荣时期的市场,人们愿意支付的重塑。可能是卖家更倾向于提升自己的家,而不是卖“原样”如果那独特的功能的值将被认可。

“随着机器学习,我们可以找出一个家庭的独特的特点和更好地量化其真正的价值,”沉先生说。 “通过机器学习用人现有的过程中,我们添加了一个类似人类的触摸模型更好地处理该信息。它就像发送鉴定成个家,一些投资者和企业不能做当一个市场分析许多家庭“。

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