Dati e intelligenza artificiale per il settore immobiliare

Pianificazione ottimale del sito: Grazie all'ingestione di milioni di dati immobiliari, macro e micro, nel corso di 30 anni, abbiamo costruito un modello in grado di prevedere la pianificazione ottimale del sito residenziale per qualsiasi sito nel Regno Unito. Il modello è stato addestrato sulla base delle prestazioni storiche dei costruttori. Questo riduce un compito lungo, incerto e laborioso da settimane a ore.

Previsione dell'occupazione delle case di cura: Utilizzando grandi quantità di dati storici sull'occupazione combinati con dati contestuali, nonché con dati occupazionali, finanziari e fondiari per prevedere l'occupazione dei posti letto nelle case di cura in tutto il Regno Unito per un periodo di 4 anni. Ciò consente di stabilire in modo molto più intelligente le priorità delle banche del territorio e l'acquisto di siti che combinano il giusto mix di variabili.

Previsione del successo del sito: Per gli sviluppatori di alloggi per anziani, utilizza dati storici e dati contestuali tempestivi per definire meglio il probabile successo finanziario di un sito e stabilire quali tipi di unità dovrebbero essere costruite. In questo modo è possibile scegliere con maggiore probabilità i siti di successo, fissarne il prezzo in modo appropriato e definirne il mix di unità.

Rinnovo del contratto di locazione Build-to-rent: Un motore di apprendimento per rinforzo che valuta i rinnovi dei contratti di locazione in base all'inquilino e alla sua disponibilità a pagare, anziché in base ai soli dati dell'unità. Accelera e migliora l'accuratezza di un processo manuale approssimativo e offre un forte ROI in tempi estremamente rapidi.

Prezzi dinamici delle camere per studenti: Definire dinamicamente il prezzo delle camere per studenti in un edificio o in un campus in base alla domanda, ai dettagli dell'unità, alla durata del soggiorno e all'occupazione prevista. Riduce drasticamente i reclami, aumenta la soddisfazione e consente di affittare più rapidamente le unità.

Prevedere i movimenti dei micro-mercati: Utilizzo del nostro modello avanzato di valutazione automatizzata per prevedere, su un periodo di 5 anni, la probabile evoluzione dei mercati commerciali su scala iperlocale. Consente una gestione molto accurata del portafoglio in base alle previsioni di mercato. Definizione delle attività da vendere, investire o mantenere.

Registro degli asset intelligenti: Per gli asset principali (caldaie, ascensori, cancelli, trattamento delle acque, ecc.) un esame analitico dei dati sul ROI di ciascun asset. Ciò si ottiene combinando i costi di acquisizione, manutenzione e riparazione nel corso della vita del bene per tutte le proprietà. In questo modo è possibile stabilire le priorità degli asset più adatti alle varie circostanze.

Interrogazione dei contratti di locazione GenAI: Sbloccare la capacità di interrogare in modo rapido ed efficiente decenni di contratti di locazione storici in un linguaggio naturale. Abbinato alle API di un sistema di gestione dei contratti di locazione, di fatturazione o di un CRM, fornisce informazioni a livello di portafoglio a portata di mano dei dirigenti. Ciò consente di prendere decisioni migliori e più rapide, senza affidarsi a dati obsoleti in cruscotti statici.

Modello operativo Data Ready: Garantire che l'organizzazione disponga del modello operativo, delle capacità, degli strumenti e dei sistemi giusti per sfruttare al meglio i dati e l'IA. Progettare i servizi e i processi per facilitare gli approfondimenti sui dati. Questo viene fatto con consulenti che provengono dal settore immobiliare e hanno una profonda conoscenza delle sue funzioni. Valutare i giusti livelli di maturità e alfabetizzazione dei dati necessari per scoprire i casi d'uso futuri. A questo si affianca una chiara strategia e un sistema di governance dei dati per promuovere la crescita.