Оценивать недвижимость поручили искусственному интеллекту

Публикации

12 марта 2018

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.

Рост доходов без увеличения расходов. К данному пункту можно отнести как максимизацию выручки, так и рост объема продаж с учетом того, что расходы остаются на неизменном уровне. Из этого пункта напрямую выходит следующий.
Рост уровня конкурентоспособности строительной компании. Под этим показателем следует понимать, что благодаря использованию системы инновационного ценообразования организация получает возможность быстрее реагировать на значимые события на рынке и гибко изменять в соответствии с этим цены на продукцию. СИЦ необходима для составления прогнозов динамики ценообразования, учета всех факторов воздействия и при этом сведения к минимуму человеческих факторов. Все это положительно влияет на конкурентоспособность фирмы.
Качественное стимулирование спроса. СИЦ, как уже говорилось выше, дает возможность составления прогноза продаж и определения идеального периода для изменения цены. Все процессы выполняются в режиме реального времени, следовательно, коррективы вносятся оперативно, что стимулирует заключение сделок потенциальными клиентами. По каждой из сделок составляется ежедневный прогноз, результаты группируются, а управление ценой производится на базе реального спроса на объект.

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.

Блок статистики. Он включает в себя интерактивный отчет, состоящий из параметров динамики продаж, уровнем расценок, активностью потребителей и так далее. Есть возможность получать отчеты различной степени агрегации, в том числе и общие показатели организации в сумме, и параметры определенного объекта недвижимости.
Блок прогноза. Речь идет о вероятности реализации объекта недвижимости на ближайшем периоде. Данный блок обновляется каждый день, а результаты, которые он включает в себя, могут быть получены максимально точно, вплоть до вероятности продаж конкретной квартиры.
Блок рекомендаций. Это параметры, показывающие рекомендованное изменение цен на объекты недвижимости, типы квартир и так далее. Рекомендации формируются на основе заранее настроенных стратегий, при этом настройка стратегий может осуществляться как пользователем, так и системой автоматически, обучаясь на полученных результатах.
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.