Бауыржан Жакиев 
В сфере недвижимости традиционные методы оценки рынка, основанные на местных экономических показателях, личных связях и исторических данных, уступают место новым технологиям. Машинное обучение (МО) кардинально меняет подходы к прогнозированию колебаний на рынке недвижимости, предоставляя возможности для глубокого анализа данных и выявления скрытых закономерностей.
Эксперты из компаний Kalinka Group и Barnes International Moscow отмечают, что с 2025 года МО станет не просто инструментом, а стратегическим преимуществом в работе с недвижимостью. Если раньше алгоритмы анализировали ограниченный набор переменных, таких как размер объекта, местоположение и сопоставимые продажи, то сегодня учитывается множество факторов: от настроений в социальных сетях до планов развития инфраструктуры, демографических изменений, оценок пригодности районов для пеших прогулок, влияния изменений климата и близости к культурным центрам или транспортным магистралям.
Команда Barnes International Moscow успешно применяет модели МО для прогнозирования темпов роста цен на недвижимость. Эти модели обрабатывают данные из различных источников, включая ключевые экономические показатели и поведение потребителей в интернете, что позволяет получать информацию, недоступную при традиционном анализе.
Для успешного применения МО необходимы качественные данные и развитая инфраструктура для их сбора и интеграции. В Kalinka Group разработали дорожную карту для получения данных из государственных реестров недвижимости, информации о тенденциях цен, платформ коммерческих объявлений и социальных сетей. Кроме того, используются данные с датчиков IoT и устройств умного дома для отслеживания показателей производительности недвижимости в реальном времени. Важным аспектом является эффективная интеграция данных и строгие процедуры проверки для обеспечения точности прогнозов.
Специалисты отмечают, что МО позволяет выявлять взаимосвязи, которые недоступны традиционным статистическим методам. Например, в компании Private Broker модели МО помогли определить, как открытие новых транспортных линий влияет на цены недвижимости в близлежащих районах. Применяются и другие передовые методы, такие как градиентный бустинг, алгоритмы случайного леса и обработка естественного языка (NLP), которые позволяют анализировать неструктурированные данные (новостные статьи, публикации в социальных сетях) для выявления тенденций и рисков.
МО находит широкое применение в различных аспектах рынка недвижимости. Оно используется для прогнозирования рыночных трендов, увеличения стоимости недвижимости, оптимизации коммерческих портфелей и выявления развивающихся рынков. Например, в рамках проекта в ОАЭ МО помогло выявить растущий спрос на высококачественные устойчивые арендные квартиры, а в Таиланде – оптимизировать портфель недвижимости многонационального клиента.
Несмотря на большие перспективы, использование МО сопряжено с этическими и практическими проблемами. Важно обеспечивать конфиденциальность данных и бороться с алгоритмической предвзятостью. В Kalinka Group внедрены меры шифрования и соблюдения норм для защиты данных клиентов, а Barnes International Moscow обучает модели на разнообразных наборах данных для обеспечения справедливости и прозрачности.
Эксперты уверены, что будущее МО в недвижимости безгранично. С развитием квантовых вычислений и совершенствованием моделей ИИ точность прогнозов будет только расти. Специалисты смогут предвидеть изменения на рынке с еще большей точностью и разрабатывать индивидуальные стратегии для каждого клиента. Успех будет зависеть от надежной инфраструктуры данных, этических принципов работы и умения сочетать технологические знания с профессиональной интуицией.
