Setor Imobiliário

O que é imobiliário?

O setor imobiliário inclui tanto a parcela de terreno quanto a estrutura construída sobre ele. Também inclui recursos naturais encontrados na propriedade, como água, minerais e lavouras. Imóveis refere-se a bens imóveis, principalmente unidades habitacionais e edifícios. Com essa terminologia, fica claro que a profissão imobiliária envolve a compra, venda e aluguel de lotes, unidades habitacionais e edifícios comerciais.

Quem se beneficiará com a leitura disso?

Este blog é destinado a qualquer pessoa envolvida com a profissão de imobiliária, incluindo, entre outros: corretores de imóveis, gerentes das imobiliárias em piracicaba, avaliadores, avaliadores, agentes imobiliários e corretores. Queremos tornar este blog um recurso extremamente útil e valioso para todos.

Tipos de imóveis

É importante diferenciar imóveis comerciais e residenciais, a fim de entender melhor esse complexo setor.

Imóveis comerciais

Os imóveis usados ​​para gerar lucros ou receitas são denominados imóveis comerciais. É comumente referido como investimento ou propriedade de renda. Qualquer propriedade que contenha mais de cinco unidades habitacionais e gere receita de aluguel para o proprietário é denominada Commercial Real Estate (CRE). No entanto, o termo CRE é reservado principalmente para edifícios que contêm escritórios, showrooms de varejo ou fábricas. Investimento imobiliário comercial é um negócio que atrai pessoas que têm conhecimento, experiência ou recursos para fazer investimentos.

  1. Imóveis residenciais

Os imoveis piracicaba que consistem em residências unifamiliares e edifícios com até quatro unidades residenciais são considerados Imóveis Residenciais (RRE). O RRE também inclui todas as unidades cooperativas e condomínios. Pode-se tornar um investidor imobiliário simplesmente comprando casas e imóveis para aluguel. Aqueles que consertam e trocam casas também são chamados de investidores imobiliários. Inverter é o ato de comprar uma casa a um preço inferior ao seu valor de mercado em estado em que se encontra, reparando-a e vendendo-a a um preço mais alto para obter lucro.

imobiliárias em piracicaba, imoveis piracicaba, casas em piracicaba, imobiliárias piracicaba, modulo imobiliaria

Inteligência artificial

Inteligência artificial e aprendizado de máquina estão revolucionando o setor de mineração. O Machine Learning é um campo crescente e diversificado da Inteligência Artificial, que estuda algoritmos capazes de aprender automaticamente a partir dos dados e fazer previsões com base nos dados. O aprendizado de máquina é uma das áreas tecnológicas mais empolgantes de estudo atualmente. A cada semana, há novos avanços, novas tecnologias, novos aplicativos e novas oportunidades. É inspirador, mas também esmagador. Por isso, criamos este guia para ajudá-lo a acompanhar todos esses desenvolvimentos interessantes. Esteja você atualmente empregado no setor imobiliário, ou apenas buscando interesse no assunto, ou trabalhando conosco na Produvia, sempre haverá algo aqui para inspirá-lo!

IA prática no setor imobiliário

Atualmente, a inteligência artificial (IA), o aprendizado de máquina (ML), o processamento de linguagem natural (PNL) e a geração de linguagem natural (NLG) estão sendo usados ​​atualmente no setor imobiliário. Analisamos centenas de trabalhos de pesquisa para economizar seu tempo na seleção de seu próximo projeto de IA.

1) Encontrar o valor de mercado de um edifício

Preveja a demanda no mercado, dependendo da localização e dos recursos de uma listagem.

Preveja os preços das casas em piracicaba com base em sua localização, idade da estrutura, espaços de convivência, número de quartos, incluindo quartos e banheiros, eficiência energética e qualidade de vida na área. Ele também considera o tipo de propriedade, o tempo de deslocamento e o modo de transporte envolvido.

2) Digitalização automática de documentos

A IA ajuda na digitalização de documentos, identificando bandeiras vermelhas e termos-chave. Ele usa o processamento de linguagem natural (PNL) para digitalização e faz isso rapidamente, para eliminar a necessidade de due diligence manual.

3) Previsão de valor a longo prazo (LTV)

Preveja o valor de longo prazo (LTV) de novas listagens.

4) Previsão do valor da vida útil do cliente (CLV)

A IA ajuda na previsão do valor de longo prazo das listagens.

5) Reconhecimento de imagem

A AI pode classificar imagens para ajudar na busca de propriedades semelhantes para comparação.

imobiliárias em piracicaba, imoveis piracicaba, casas em piracicaba, imobiliárias piracicaba, modulo imobiliaria

6) Classifique as necessidades do usuário

A IA pode ajudar a identificar as necessidades do usuário usando a PNL e analisando o comportamento e o conteúdo do usuário gerado por ele.

A IA também pode ajudar a encontrar aspectos exclusivos de uma propriedade usando a PNL.

7) Correspondência de perfis

O Machine Learning, uma forma avançada de IA, pode realizar análises de acordos e interações anteriores. Isso ajuda os proprietários, agentes imobiliários e inquilinos a entender os parâmetros para ofertas correspondentes.

8) Processo de subscrição automatizado

O Machine Learning pode ser usado para analisar dados históricos de renda. Isso ajuda na automação do processo de subscrição de hipotecas comerciais.

9) Gerando biografias de listagem de imóveis

O Machine Learning pode usar o Natural Language Generation (NLG) para produzir biografias de listagem de alta qualidade para corretores de imóveis para uso em seus sites e perfis do LinkedIn.

10) Segmentação de imóveis comerciais

A IA e o Machine Learning podem ser usados ​​para combinar propriedades comerciais em diferentes categorias.

11) Análise de portfólio de segurança com suporte de hipoteca

Em um momento em que há um boom de refinanciamento e padrões, o Machine Learning pode ser muito útil na previsão de pagamentos antecipados.

12) Previsão do valor da propriedade

O Machine Learning provou ser uma grande ajuda para encontrar o valor aproximado das imobiliárias piracicaba. Isso pode ser feito através da análise de uma grande quantidade de dados coletados de várias fontes, como funções do censo, registros policiais, mídias sociais e locais como escolas e supermercados.

13) Classificação da pontuação do vendedor

O Machine Learning pode informar qual a probabilidade de um proprietário vender para você. Isso é feito através da análise de dados que inclui dados demográficos, níveis de renda, eventos em sua vida, comportamento de compra e assim por diante.

14) Segmentação de mercados imobiliários

A tecnologia de ponta do Machine Learning chamada Árvores Extremamente Aleatórias (ER) pode ser aplicada para identificar e classificar os mercados de acordo com seu desempenho. O ER Trees utiliza dados tradicionais e conjuntos de dados alternativos.

15) Previsão do tempo para fechar

As tecnologias de Machine Learning também podem prever o tempo esperado para fechar uma casa em um mercado, levando em consideração fatores como ciclos de mercado e temporada.

16) Previsão do tempo para ligar

O Machine Learning pode dizer qual é o melhor momento para ligar ou enviar um email.

17) Prevendo onde focar o marketing

O Machine Learning pode ajudar a identificar a mídia certa para atingir os objetivos de marketing. Pode ajudar a economizar seu tempo, esforço e dinheiro em marketing.

18) Predizer o idioma do cliente

Você pode aprender qual idioma e tom usar com um cliente com a ajuda do Machine Learning.

19) Gerenciamento eficaz de leads

O Machine Learning pode analisar o histórico de vendas para prever as propriedades com maior probabilidade de venda dentro de um período de tempo.

20) Avaliações automatizadas de propriedades

O Machine Learning está ajudando nas avaliações automatizadas de propriedades.

21) Assistentes do Chatbot

Os chatbots estão ajudando na venda de propriedades.

Os chatbots podem ser usados ​​para obter um escritório ou propriedade sob locação.

Os chatbots podem responder perguntas sobre a disponibilidade de espaço e se registrar em casas abertas. Eles também podem agendar compromissos.

Os clientes podem fazer perguntas aos chatbots sobre propriedades adequadas para eles. Eles podem criar perfis de clientes para desenvolver facilmente relacionamentos.

imobiliárias em piracicaba, imoveis piracicaba, casas em piracicaba, imobiliárias piracicaba, modulo imobiliaria

22) Prever desenvolvimentos de zoneamento

O Machine Learning pode prever que tipo de desenvolvimento de zoneamento provavelmente ocorrerá em uma comunidade.

23) Comprar e vender propriedades

Você pode identificar compradores em potencial usando o Machine Learning que analisa os cliques no seu anúncio e as recentes decisões de compra desses clientes.

24) Maximize o espaço na cidade

A análise de Big Data por meio do Machine Learning pode dar uma idéia sobre possíveis desenvolvimentos em uma cidade.

25) Aprimore a automação predial

Análise de dados coletados a partir da internet de dispositivos de coisas, é possível melhorar a automação de edifícios.

26) Detecção e prevenção de fraudes hipotecárias

A fraude hipotecária ganhou destaque. Fraude hipotecária é qualquer esquema destinado a obter uma hipoteca sob falsos pretextos. Pode ser um simples ato de falsificar informações em um pedido de empréstimo ou em esquemas mais sofisticados que envolvam uma ou várias partes com a intenção de fraudar uma instituição financeira e outras partes inocentes em dinheiro através de um empréstimo hipotecário. Felizmente, os modelos de aprendizado de máquina são ideais para reconhecer e detectar sinais precoces e tardios de fraude em hipotecas.

27) Detecção de defeitos de título (ou detecção em nuvem)

É possível usar o aprendizado de máquina para nomear defeitos, também conhecidos como nuvens. Um defeito de título refere-se a qualquer ameaça potencial ao direito total de um proprietário atual ou à reivindicação de vender uma propriedade. O sistema de IA pode ser usado para detectar erros nos registros públicos, penhoras mecânicas, falências, penhoras para pensão alimentícia, penhoras para cônjuges vencidos, penhoras desconhecidas, impostos inadimplentes, ações ilegais, ônus não descobertos, servidões desconhecidas, disputas de limites / pesquisas , herdeiros, falsificações, testamentos não descobertos ou falsa representação de proprietários anteriores.

28) Detecção de fraude de títulos

Incidentes de fraude imobiliária são muito comuns e

proprietários e credores são alvos irresistíveis para artistas fraudadores. A fraude do título imobiliário contra um proprietário ocorre quando alguém usa fraudulentamente a identidade de um proprietário para assumir o título de sua propriedade e depois vende a casa ou realiza uma nova hipoteca. A detecção de fraudes de títulos agora é possível graças aos modelos de aprendizado de máquina que solucionam a detecção de anomalias, a verificação de faces e o reconhecimento de faces.

29) Recomendações de apólice de seguro de título

O sistema de recomendação pode ser construído para oferecer sugestões de apólices e pacotes de seguros. As apólices de seguro de título residencial podem garantir casas, condomínios, casas de campo, unidades de aluguel, terrenos baldios, cooperativas, propriedades arrendadas e propriedades rurais. As apólices de seguro de título comercial, por outro lado, incluem edifícios de escritórios, edifícios industriais, shopping centers, edifícios de apartamentos, unidades de aluguel, armazéns, terrenos comerciais vazios e propriedades comerciais arrendadas.

Futuro da IA ​​no setor imobiliário

Existem muitas idéias de IA e ML a serem exploradas no setor imobiliário. Empresas e indivíduos podem usar essas idéias de IA para financiar projetos de pesquisa e desenvolvimento ou desenvolver soluções completas.

1) Prever bolhas do mercado

O Machine Learning pode ser usado para prever mudanças no mercado imobiliário com base em inventário, alterações na taxa de juros, alterações anuais na renda e aluguéis mensais.

2) Geração de Relatórios

O Machine Learning e a geração de linguagem natural podem ajudar na pesquisa sobre o mercado imobiliário para preparar um relatório consolidado.

3) Monitoramento de Risco

O aprendizado profundo pode identificar tendências de mercado arriscadas.

4) Responda a perguntas usando assistentes do Chatbot

Os chatbots podem ser usados ​​para responder a consultas de clientes sobre termos de leasing.

Os corretores de imóveis podem usar os chatbots para levar os visitantes à página que contém as informações que estão procurando.

5) Análise de Investidores

A análise de riscos e projeções financeiras por meio do Machine Learning pode ajudar os investidores a estabelecer metas de receita e crescimento.

6) Correspondência de ofertas

Os investidores podem usar o modulo imobiliaria para identificar propriedades que correspondem aos seus critérios.

Os investidores também podem usar o Machine Learning para ficar longe de propriedades que não se enquadram em seus parâmetros de investimento.

7) Automação de Construção

Os construtores podem usar a IA para automatizar suas compras de materiais.

8) Gerenciamento de Propriedade

O Machine Learning pode prever quando é hora de manutenção ou substituição de sistemas através do monitoramento de dados.

Ao analisar os recursos que afetam aluguéis e despesas, o Machine Learning pode ajudar na automação e expansão de edifícios.

9) Enriqueça os dados do CRM

A IA pode se integrar ao CRM para analisar leads com maior probabilidade de se tornarem clientes.