Оценивать недвижимость поручили искусственному интеллекту

Сегодня в сфере строительного бизнеса отмечается высокая конкуренция и, как следствие, возникает длительный цикл продаж и необходимость прикладывать значительные усилия для поддержания стоимости недвижимости на рынке. В условиях нестабильной экономической ситуации очень важно грамотно прогнозировать спрос. Вручную осуществлять данный процесс – не самое лучшее решение, так как велика вероятность допустить ошибку в процессе ценообразования. Необходимы современные исследования, требующие больших вложений и трудозатрат. Эффективность продаж можно обеспечить лишь при учете немалого числа факторов и безошибочных расчетах. Тогда удается сформировать оптимальную цену и получить максимальную прибыль. Наилучшим решением для достижения всех названных целей является использование инновации – Системы интеллектуального ценообразования.

Что такое "система интеллектуального ценообразования"?

Данное решение представляет собой технологию составления модели и определения стоимости товаров и услуг. Благодаря ей можно осуществлять управление динамикой ценообразования, своевременно изменять ценовые предложения вследствие событий на рынке, наращивать объем продаж и не увеличивать при этом расходы, а также сводить к минимуму воздействие человеческого фактора на ситуацию.

Система интеллектуального ценообразования (СИЦ) работает на базе технологий BigDatа и нейронных сетей. Решение было разработано специалистами, предложившими кардинально новый способ пост-обработки получаемых сведений, посредством чего удается достичь высокой эффективности в применении математических моделей, уменьшить погрешность и улучшить финальный результат. СИЦ создает базовую модель для составления прогноза динамики ценообразования, при этом определяются главные факторы, как явные, так и скрытые, которые воздействуют на процесс. Затем производится построение, оптимизация и отслеживание бизнес-модели, особо точная настройка всех параметров, участвующих в ее функционировании, обогащение за счет дополнительных сведений. Вся процедура формирования указаний по осуществлению ценообразования выполняется автоматически.

Задачи, решаемые системой интеллектуального ценообразования

Существуют три основные задачи, которые позволяет решить СИЦ. Ниже рассмотрим каждую из них более детально.


Принципы работы системы интеллектуального ценообразования

Модель СИЦ сбалансирована и рассчитана на использование около трехсот переменных. Решение принимает во внимание факторы сезонности, а также все внутренние и внешние значимые факторы, включая колебание курсов валют.

На начальном этапе функционирования системы происходит формирование трех блоков данных. Этот процесс идет каждый день и включает в себя составление блока статистики, блока прогноза и блока рекомендаций. Разберем их подробнее.

На базе информации система генерирует результаты путем работы инновационных алгоритмов самообучения математической модели. Аналитическая модель строится на базе ряда подготовленных методик. Она принимает во внимание исторические сведения и эффективно пользуется ими в своей работе. Чтобы окончательно завершить обучение модели, процесс проходит и в режиме реального времени. На период, отраженный в модели, приходятся сделки с 90-процентной точностью заключения. Если предоставить системе более 85 процентов полных данных, то можно ожидать корректный прогноз статистики предстоящих сделок.

Заключение

Как утверждают создатели системы интеллектуального ценообразования, основное преимущество от использования ее сводится к тому, чтобы увеличить доходы за счет корректного стимулирования продаж, отталкиваясь от реального спроса. Предполагается, что продукт будет особенно востребован в строительном бизнеса, так как он связан и с ростом конкурентоспособности, и со стимулированием спроса, и с возможностью нарастить прибыль, и с максимальной точностью определения цен, и с составлением прогнозов планируемых сделок. Всего этого удается достичь путем гибкого подхода к данным и анализа больших объемов поступающей информации в режиме реального времени. Дополнительно можно отметить оптимизацию трудозатрат, включая работу отдела аналитики, прежде выполняющего все операции вручную. Если ранее решения принимались за сутки и более, то теперь процесс занимает считанные минуты.
Вернуться в пресс-центр