BẠN CÓ BIẾT ỨNG DỤNG BIG DATA VÀ AI TRONG BẤT ĐỘNG SẢN?

1. Dữ liệu lớn (Big Data)

Dữ liệu lớn chỉ một khối lượng dữ liệu khổng lồ mà phần mềm truyền thống không thể dễ dàng xử lý được (Winson-Geideman và c…, 2017). Winson-Geideman & Krause (2016) định nghĩa nội dung này như một thuật ngữ chung cho các cơ sở dữ liệu lớn hơn và có liên quan với nhau cũng như các quy trình liên quan để trích xuất kiến thức hữu ích từ luồng dữ liệu kỹ thuật số.

Mặc dù, định nghĩa về dữ liệu lớn chưa được thống nhất nhưng hầu hết các tác giả đều thống nhất rằng dữ liệu lớn này cung cấp cơ hội cho công ty trích xuất dự liệu dựa trên ba nguyên lý: khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ xử lý và vùng phủ dữ liệu (Ullah, 2018). Quá trình này còn có thể được gọi với tên khác là phân tích dữ liệu lớn hoặc khai thác dữ liệu.

Trong ứng dụng vào lĩnh vực bất động sản, dữ liệu lớn không chỉ cung cấp thông tin cốt lõi về khu dân cư cho khách hàng có nhu cầu mà còn cung cấp thông tin chi tiết về khu vực lân cận, tỷ lệ tội phạm, khả năng tiếp cận thị trường, đánh giá báo cáo về thị trường, giá bất động sản trung bình và mật độ giao thông của khu vực (Winson-Geideman & Krause, 2016).

Thông tin này được tạo ra bởi các thuật toán khai thác khối lượng dữ liệu khổng lồ thu được thông qua các cuộc khảo sát liên tục khác nhau, kết quả của chúng có thể được phổ biến trực tuyến cho khách hàng bất động sản và trao quyền đưa ra quyết định tốt hơn cho họ. Các trang web bất động sản trực tuyến sử dụng dữ liệu lớn hiện nay có thể kể đến như Realestate com.au, Zillow com và Domain.com.au.

Dữ liệu lớn còn cho phép các tổ chức bất động sản tích hợp các cuộc khảo sát tài chính, tiếp thị, bán hàng, thương mại điện tử và người tiêu dùng để có được cái nhìn tổng thể về hoạt động kinh doanh và đạt được các rục tiêu tổng thể của tổ chức, Giá trị khác biệt mà dữ liệu lớn mang lại cho lĩnh vực bất động sản bao gồm tiết kiệm thời gian, tăng tốc độ bán hàng, thông tin chi tiết về người tiêu dùng, khả năng tiếp cận của người tiêu dùng để giúp đưa ra quyết định tốt hơn và trao quyền cho chủ sở hữu bất động sản hiểu được các xu hướng và mô hình toán học có thể sử dụng giúp khắc phục tình trạng thiếu hiệu quả và tiếp cận đối tượng mục tiêu như người mua hoặc thuê.

2. Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến việc thực hiện các chức năng phức tạp và thông minh như những chức năng được thực hiện bởi não người nhưng với máy tính và các chương trình thông minh và sự can thiệp tối thiểu của con người (Rossini, 2000). Các hệ thống dựa trên AI có thể liên kết khách hàng bất động sản với ngôi nhà mơ ước của họ thống qua các bộ lọc cho phép các công ty đề cử các mặt hàng mà họ cho là cần thiết.

Các bọt AI (ứng dụng tự chủ động phản hồi) cũng có thể hỗ trợ khách hàng tinh chỉnh tìm kiếm của họ và tìm các thuộc tính có liên quan dựa trên các bộ dữ liệu lớn được AI sử dụng thông qua phân tích. Kết quả là các bọt AI này có khả năng đưa ra các gợi ý, đánh giá các bất động sản phù hợp theo nhu cầu hiện tại và tương lai của từng nhóm khách hàng khác nhau.

Ngành công nghiệp hỗ trợ chính cho bất động sản là xây dựng chứng kiến công nghệ tự động, công nghệ hệ thống vi mô và hệ thống robot liên tục gia tăng sự hợp nhất với ngành xây dựng và từng bước trở thành một phần vốn có của ngành xây dựng nói chung và nội thất nói riêng.

Bên cạnh hai công nghệ trên được xem là khá phổ biến cho tất cả các ngành và ngành bất động sản. Công ty cần xem xét công nghệ thu thập dữ liệu liên quan đến phần cứng và thiết bị. Đây là những thành phần vật chất và hữu hình của bất kỳ hệ thống nào, chủng kết hợp một cách có hệ thống để gia tăng giá trị cho một sản phẩm hoặc dịch vụ (Lapric và c…, 1995).

Nguồn: An Ngoc Tuan Bui

Join The Discussion

Compare listings

Compare
%d bloggers like this: