L’onda lunga dell’intelligenza artificiale, il machine learning così come l’analisi dei dati sta investendo anche settori chiave dell’economia come quello immobiliare.
Il settore immobiliare sta cambiando caratterizzato sempre più dalla transizione digitale.
Verificare i dati di una proprietà immobiliare interessante da comprare, venire a conoscenza del tasso di criminalità così come dei dati demografici dell’area in cui siamo intenzionati a comprare l’immobile o anche individuare nuovi quartieri in espansione dove probabilmente ci sarà una crescita dei prezzi delle abitazioni sono solo alcune delle possibilità consentite dal PropTech.
Con il termine PropTech che deriva fondamentalmente dall’unione dei termini “property” e “technology”, intendiamo che vede le tecnologie e il digitale applicati al settore immobiliare.
In Italia così come in altri paesi le start up impegnate nel Real Estate che sfruttano questa innovativa tecnologia sono in continuo sviluppo e crescono di anno in anno.
Basti pensare che il 2021 ha visto aumentare del 21% rispetto al 2020 il numero di nuove start-up Fintech, Sharing Economy in ambito Real Estate, che a fine 2021 risultavano essere 184, questi i numeri riportati da un’analisi effettuata dall’Italian PropTech Monitor (IPM).
Per coloro che volessero avere un esempio concreto rispetto a quanto scritto può accedere al sito di Reopla una società che ha creato il più grande database di compravendite immobiliari e di annunci di edifici in vendita in rete oggi disponibile in Italia.
Grazie a questa grande mole di dati e ad algoritmi di intelligenza artificiale Reopla è in grado di inviare in pochi istanti una valutazione d un qualsiasi immobile presente sull’intero territorio Italiano questo viene fatto con estrema accuratezza e anche nel momento in cui andremo ad inserire una piccola quantità di informazioni dell’immobile oggetto della valutazione.
Intelligenza artificiale e Big Data al servizio del mercato immobiliare
A fare un po’ di chiarezza sull‘importanza dei Big Data così come dell’intelligenza artificiale in ambito immobiliare ci pensa Patrick Albertengo co-founder e managing director di Reopla.
In pratica i dati presenti nel Database di Reopla sono utilissimi e vengono utilizzati già in fase di progettazione dei nuovi edifici da parte delle imprese edili, questo fondamentalmente per due motivi:
- grazie all’analisi dei dati si riesce a progettare un edificio più in linea con le vere necessità della popolazione di quell’area;
- progettare un edificio che rispecchi il desiderio e le necessità di chi poi dovrà comprare, riducono i tempi di commercializzazione e di esposizione dell’imprenditore.
Per far capire fin dove l’intelligenza in ambito Real Estate si sta spingendo, basti pensare anche agli Smart-building, edifici in grado di registrare ed elaborare una serie di dati con l’obiettivo di proporre soluzioni che consentano di migliorare l’efficienza energetica dell’edificio stesso oltre che a prevenire problemi di tipo strutturale.
Passando al mercato dell’intermediazione, continua Patrick Albertengo esistono e continuano ad essere sviluppati servizi come come agentpricing.com che incrociano quante più informazioni possibili per fornire in modo veloce ed accurato valutazioni immobiliari congrue con il mercato di riferimento, un vero aiuto che aumenta l’efficienza oltre che la professionalità dell’agente immobiliare.
Queste insomma alcune applicazioni che però iniziano a dipingere il quadro di come Big data e Machine learning stanno di fatto rivoluzionando il settore immobiliare.
Ecco come i dati possono fare la differenza nel settore immobiliare
Ma perchè nell’epoca che stiamo vivendo si parla cosi tanto dell’importanza dei dati? E perchè lo sono anche nel settore immobiliare?
In parte abbiamo risposto già nel paragrafo precedente, ma facciamo una considerazione che c’è lo fa capire ancora meglio.
Avere a disposizione una grande quantità di dati di fatto ci permette attraverso un processo di analisi corretta di avere una fotografia chiara e dettagliata oltre che oggettiva rispetto alle prospettive di un imprenditore.
Questo significa che le probabilità di fare errori di valutazione decade drasticamente, le percentuali di profitto salgono sensibilmente o per lo meno possono essere calcolate in modo oggettivo e possono essere calcolate già in fase di idealizzazione.
E’ sempre Patrick Albertengo co-founder e managing director di Reopla, a spiegarci come i dati sono fondamentali per rendere più efficienti i progetti in un settore quello immobiliare per lo più statico attraverso lo studio delle nuove esigenze e dei nuovi trend da parte dei compratori.
Inutile dire di quanto inoltre possano contribuire a dare maggiore trasparenza in un settore in cui girano miliardi di euro che è anche uno degli scopi intorno al quale è nato nel 2015 il progetto Reopla portando in Italia un progetto gia ampiamente sviluppato negli Stati Uniti.
Come funziona la tecnologia Proptech applicata al settore immobiliare
Nell’introduzione abbiamo parlato oltre che di machine learning e Big Data anche del prop-tech e di come le start-up stiano rivoluzionando il settore immobiliare.
Molte start-up in ambito Real estate dopo essersi finanziate attraverso del crowdfounding, cominciano la propria attività attraverso l’acquisizione di immobili di vario genere, che vanno da ville ad appartamenti da proprietari intenzionati a vendere.
Dopo la fase di acquisizione è interessante come la valutazione dell’immobile venga effettuata secondo un algoritmo in grado attingere ad una serie di dati provenienti da numerose fonti che automaticamente la cifra di rivendita.
I dati intorno al quale viene effettuata la valutazione sono, l’ubicazione dell’immobili, il numero e lo stato delle pertinenze annesse, l’anno di costruzione ecc.
In accordo con le esigenze del proprietario inoltre vengono proposte ristrutturazioni chiavi in mano nel momento in cui risultino convenienti nell’ottica di vendere l’immobile più velocemente mantenendo un margine di profitto interessante.
Ma non è finita qui, i potenziali acquirenti anche se distanti chilometri dall’appartamento di interesse potranno, grazie all’installazione di telecamere interne all’edificio, effettuare visite decisamente realistiche ed immersive a 360 gradi !
In questo modo, l’immobile acquisisce valore e la sua vendita viene facilitata dalla pubblicazione online dell’annuncio che spesso si rivolge a un pubblico internazionale.
Altre start-up invece sfruttano Big data e machine learning con l’obiettivo di innovare il mercato delle locazioni si essi brevi che di medio lungo termine.
In che modo?
Ovviamente facendo una valutazione oggettiva di quanto il proprietario può guadagnare dalla locazione del suo immobile e se una eventuale ristrutturazione o un semplice riammodernamento degli interni può convenire.
Algoritmi ed intelligenza artificiale che intervengono anche nei processi contrattuali tra locatore e locatario gestendo aspetti come il recupero del canone di locazione, sempre rigorosamente mediante pagamenti digitali tracciati.
Le sfide del prop-tech nel 2022
L’innovazione portata dai Big Data e dal machine learning di certo non si ferma qui, diverse le sfide ancora da centrare, il vero obiettivo in parte già raggiunto è quello di dare la possibilità di accedere a servizi ed informazioni con un semplice click ed in pochi secondi.
Esempi concreti di quanto sta accadendo sono rappresentati dai vari portali del settore food delivery in cui il cliente è in grado di selezionare ed ordinare la propria cena oltre che a ricevere il proprio ordine nei tempi stabiliti in uno dei tanti ristoranti della propria zona di residenza, questo grazie per esempio a Just Eat.
Ma è solo uno dei tanti esempi dal quale il mercato immobiliare deve prendere esempio per migliorare ancor dipiù l’efficienza e la user experience.
Con gli attuali operatori del settore che dovranno necessariamente sempre più digitalizzarsi per rispondere al meglio alle richieste del mercato.