Anche nel settore immobiliare si sta facendo largo, in maniera sempre più incisiva, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale. C’è chi parla addirittura di un futuro rivoluzionamento del settore ad opera di queste nuove tecnologie.
Attraverso l’utilizzo del Machine Learning, applicato soprattutto ai Big Data e all’IoT, è possibile rimodernare tantissimi aspetti del real estate: dalla raccolta e gestione dei dati finalizzata alla compravendita fino alla manutenzione dell’immobile stesso.
Gli esempi che si possono citare in tal senso sono molteplici, alcuni già diffusi, altri invece relativi a tecnologie che si ritiene possano diventare di uso comune in un prossimo futuro:
–Acquisizione dei dati finalizzata al marketing: l’enorme quantità di dati appartenenti ai consumatori, raccolti attraverso applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale, possono essere utilizzati per creare delle lead generation e per rendere più efficaci le campagne di content marketing. Inoltre, l’analisi real-time dei dati rende conoscibili le preferenze del consumatore e consente di inviare proposte targettizzate, che tengano conto non soltanto dei parametri espressamente selezionati dal potenziale cliente, ma anche di quelli deducibili dalla sua consumer experience.
–Sistemi di raccolta e compilazione automatica dei documenti: l’intelligenza artificiale può essere impiegata per automatizzare la compilazione di report utili alla gestione della clientela in termini di CRM. Inoltre, attraverso il NLP (Natural Language Processing) i documenti possono essere scansionati per individuare eventuali inesattezze e incongruenze, riducendo il rischio di un errore umano nell’inserimento manuale dei dati.
–Valutazione della propensione all’acquisto/vendita: il Machine Learning può essere utilizzato per analizzare i dati storici sul reddito del potenziale cliente, permettendo di valutare l’effettiva capacità economica dei visitatori al fine di scartare quelli che non hanno reali possibilità di acquisto. Attraverso lo screening dei dati reddituali è ipotizzabile anche effettuare una valutazione del merito creditizio ed automatizzare il processo di sottoscrizione dei mutui commerciali. Allo stesso modo, l’algoritmo di machine learning può valutare la probabilità che la vendita si realizzi, analizzando il reddito del venditore, gli eventi della sua vita che possono incidere sulla vendita, i suoi comportamenti, ecc…
–Analisi predittiva del mercato immobiliare: secondo il Codice delle valutazioni immobiliari, “il valore di mercato è l’importo stimato al quale l’immobile verrebbe venduto alla data di valutazione tra un acquirente e un venditore, essendo entrambi non condizionati da fattori esterni e dopo un’adeguata attività di marketing da entrambe le parti”.
Che si tratti di un locale ad uso commerciale piuttosto che di una casa in cui vivere, la stima del valore dell’immobile è influenzata da moltissimi fattori; si fa riferimento ai dati presenti nei registri pubblici, agli indici dell’OMI (Osservatorio del Mercato Immobiliare), alla presenza di adeguati servizi scolasti e trasporti, al tasso di criminalità, all’esistenza di aree verdi, all’inquinamento, ecc…Si tratta di migliaia di dati che non sono certamente alla portata di un’analisi “umana”, ma che possono essere dati in pasto ad un algoritmo di AI per effettuare, non solo una stima attuale di un dato mercato, ma anche un’analisi predittiva sullo stesso (ovvero del cd. Long Term Value).
Esistono già delle applicazioni in grado di fornire ad un potenziale cliente informazioni riguardanti, per esempio, il numero di ore di luce solare presenti su una proprietà in un dato arco temporale, le recensioni delle scuole e dei servizi locali, i luoghi di intrattenimento offerti o in via di apertura, le aree di parcheggio ecc…
La stima del valore dell’immobile può essere effettuata non solo a vantaggio dei venditori/acquirenti, ma anche degli istituti di credito. Prima della concessione di un mutuo ipotecario, infatti, la banca ha tutto l’interesse a conoscere il valore che l’immobile avrà sul mercato (in particolare quello delle aste) nel lungo termine, per capire l’effettivo valore dell’ipoteca qualora dovesse essere rimesso sul mercato ad escussione della garanzia del credito.
–Predizione sulla manutenzione degli immobili: le società che si occupano di real estate possono tenere facilmente traccia delle attività di manutenzione effettuate sugli immobili, in vendita o in affitto, del loro portfolio. Monitorando tali dati, con l’utilizzo di software di AI, è possibile individuare i problemi di manutenzione più diffusi e le oscillazioni dei prezzi degli interventi per area/stagione.
–Rilevamento e predizione delle frodi ipotecarie: rientrano nella fattispecie di frode ipotecaria tutte quelle situazioni in cui vengono presentate informazioni false all’istituto di credito, al fine di ottenere un mutuo ipotecario per il quale non si avrebbero in realtà i requisiti. I modelli di apprendimento automatico, con la loro capacità di screening di grandi flussi di dati, possono aiutare a scovare ed anticipare tutte quelle situazioni in cui vengono falsificati documenti e presentati artificiosi pretesti per l’ottenimento di un finanziamento.
-Utilizzo di chatbot nell’assistenza alla vendita: alcune agenzie immobiliari già si stanno servendo dell’ausilio dei chatbot nella gestione delle attività collegate alla vendita/affitto di immobili. I chatbot possono, infatti, essere utilizzati come dei veri e propri assistenti virtuali in grado di registrare appuntamenti per le visite, di rispondere alle domande sulle caratteristiche degli immobili, di porre a loro volta domande per profilare la clientela, ecc…
Gli esempi fin qui citati rappresentano solo uno scorcio sulla vastità del panorama rappresentato dalle potenzialità di queste tecnologie che, è sempre bene ricordarlo, devono essere considerate un ausilio e non un sostituto della componente umana.
Autore: Claudia Paniconi | Responsabile Marketing DMBI
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