Data & AI para o setor imobiliário

Planejamento ideal do local: Por meio da ingestão de milhões de pontos de data propriedades, macro e micro ao longo de 30 anos, criamos um modelo que pode prever o planejamento ideal do local residencial para qualquer local no Reino Unido. O modelo é treinado com base no desempenho histórico dos construtores de casas. Ele reduz uma tarefa demorada, incerta e trabalhosa de semanas para horas.

Previsão da ocupação de casas de repouso: Utilização de grandes quantidades de data históricos de ocupação combinados com data contextuais, bem como data de emprego, financeiros e de terrenos para prever a ocupação de leitos em casas de repouso em todo o Reino Unido em um período de 4 anos. Isso permite uma priorização muito mais inteligente dos bancos de terrenos e da compra de locais que combinam a combinação certa de variáveis.

Previsão de sucesso do local: Para desenvolvedores de casas de repouso, usa data históricos e data contextuais oportunos para definir melhor o provável sucesso financeiro de um local e define quais tipos de unidades devem ser construídos. Isso permite uma probabilidade muito maior de escolha de locais bem-sucedidos, precificando-os adequadamente e definindo o mix de unidades.

Renovação de aluguéis de construção para aluguel: Um mecanismo de aprendizado por reforço que define o preço das renovações de aluguéis de acordo com o locatário e sua disposição percebida de pagar, em vez de se basear apenas nos detalhes da unidade. Acelera e melhora a precisão em um processo manual aproximado e proporciona um ROI sólido de forma extremamente rápida.

Precificação dinâmica de quartos para estudantes: Defina dinamicamente o preço dos quartos de estudantes em um prédio ou campus de acordo com a demanda, os detalhes da unidade, a duração da estadia e a ocupação prevista. Reduz drasticamente as reclamações, aumenta a satisfação e permite o aluguel mais rápido das unidades.

Previsão de movimentos de micro mercados: Implantação de nosso avançado modelo de avaliação automatizada para prever, em um período de 5 anos, como os mercados comerciais provavelmente evoluirão em uma escala hiperlocal. Permite um gerenciamento de portfólio muito preciso de acordo com as previsões do mercado. Definição de quais ativos devem ser vendidos, investidos ou mantidos.

Registro inteligente de ativos: Para os principais ativos físicos (caldeiras, elevadores, portões, tratamento de água etc.), uma revisão analítica de data do ROI de cada ativo. Isso é obtido por meio da combinação dos custos de aquisição, manutenção e reparo durante a vida útil do ativo em todas as propriedades. Isso permite a priorização de quais ativos são mais adequados a quais circunstâncias.

GenAI Lease Interrogation: Desbloqueio da capacidade de interrogar, de forma rápida e eficiente, décadas de arrendamentos históricos em uma linguagem natural. Juntamente com APIs em um sistema de gerenciamento de arrendamento, faturamento ou CRM, ele fornece informações em nível de portfólio na ponta dos dedos dos executivos. Isso permite uma tomada de decisão muito melhor e mais rápida, sem depender de data desatualizados em painéis estáticos.

Modelo operacional pronto paraData : Garantir que a organização tenha o modelo operacional, os recursos, as ferramentas e os sistemas certos para aproveitar melhor os data e AI. Projetar os serviços e processos para facilitar os insights data . Isso é feito com consultores que vêm do setor imobiliário e têm uma visão profunda de suas funções. Avaliar os níveis corretos de maturidade e alfabetização data necessários ao descobrir casos de uso futuros. Isso é combinado com uma estratégia clara de data e um sistema de governança para promover o crescimento.