房地产数据与人工智能

最佳地块规划：通过对 30 年来数百万个房地产、宏观和微观数据点的摄取，我们建立了一个模型，可以预测英国任何地块的最佳住宅用地规划。该模型根据房屋建筑商的历史业绩进行训练。它将漫长、不确定和费力的工作从数周缩短到数小时。

预测护理院入住率：利用与背景数据以及就业、财务和土地数据相结合的大量历史入住率数据，预测英国护理院 4 年内的床位入住率。这使得土地储备和场地购买的优先级更加智能化，以满足各种变量组合的需要。

预测选址成功与否：对于退休住房开发商而言，利用历史数据和及时的背景数据，可以更好地确定选址在财务上可能取得的成功，并确定应建造哪些单元类型。这使得选择成功地块、合理定价和确定单元组合的概率大大提高。

按租续租：这是一个强化学习引擎，可根据承租人及其认知的支付意愿，而非仅仅根据单位的具体情况为续租定价。它加快并提高了人工近似流程的准确性，并能迅速带来丰厚的投资回报。

动态学生房间定价：根据需求、单元详情、逗留时间和预计入住率，动态定义楼宇或校园内学生房间的价格。大大减少投诉，提高满意度，加快单元出租速度。

预测微观市场动向：采用我们先进的自动估值模型，预测 5 年内商业市场在超地方范围内的可能发展。根据市场预测进行非常准确的投资组合管理。确定应出售、投资或保留哪些资产。

智能资产登记：对于核心硬资产（锅炉、电梯、闸门、水处理等），对每项资产的投资回报率进行数据分析审查。这是通过将所有物业资产在使用期内的购置、维护和修理成本结合起来来实现的。这样就能确定哪些资产最适合哪些情况。

GenAI 租赁查询：以自然语言快速高效地查询数十年的历史租赁信息。与租赁管理系统、计费系统或客户关系管理系统中的 API 相结合，可为高管提供触手可及的投资组合级信息。这样就能更好、更快地做出决策，而无需依赖静态仪表板中的过时数据。

数据就绪运营模式：确保组织拥有正确的运营模式、能力、工具和系统，以最佳方式利用数据和人工智能。设计服务和流程，促进数据洞察。这项工作由来自房地产行业并对其功能有深刻见解的顾问来完成。评估所需的数据成熟度和知识水平，同时发掘未来的使用案例。同时制定明确的数据战略和管理系统，以促进发展。