Искусственный интеллект в недвижимости: как технологии меняют рынок

Недвижимость всегда считалась самым консервативным рынком, но сегодня даже этот «тяжёлый бетон» становится более гибким. Причина этому — развитие искусственного интеллекта.

ИИ не заменит человека, однако в текущих обстоятельствах он становится партнером или «правой рукой», а заодно позволяет предпринимателю и инвестору сосредоточиться на главном — стратегии и принятии необходимых операционных решений. Хайп хайпом, но искусственный интеллект уже сейчас показывает значительные результаты, которые существенно меняют рынок.

Прогнозирование будущего: ИИ как «радар» девелопмента

Сегодня в авангарде тот, кто умеет пользоваться нейросетями и ИИ‑инструментами. Вне зависимости от рынка, на котором работает компания. Бизнес в первую очередь обращается к искусственному интеллекту, когда ему нужно отстроиться от конкурентов и привлечь клиентов.

В коммерческой недвижимости, где объемы информации, контрагентов и сделок растут экспоненциально, автоматизация освобождает время для всего остального и помогает увеличить доходы компании. Сбербанк благодаря системному внедрению ИИ планирует заработать около 450 млрд рублей прибыли от AI‑решений при инвестициях в 150 млрд рублей. Автоматическая оценка стоимости объектов помогает инвесторам и девелоперам быстрее находить подходящие варианты недвижимости.

Раньше анализ объекта занимал недели: эксперты вручную собирали данные по ценам, сделкам, инфраструктуре. Сегодня алгоритм делает это за минуты. К примеру, сервис Zillow использует ИИ‑модель Zestimate, которая предсказывает стоимость дома с точностью до 90%. Сам инструмент помогает рассчитать только примерную стоимость, но в качестве отправной точки для инвесторов работает отлично: он делает процесс сделки более простым и понятным на самом старте.

Согласно исследованию Cambridge Real Estate Research Center, ИИ способен увеличить точность прогнозов до 92%. Риелторы, застройщики и инвесторы могут подбирать или строить недвижимость, соответствующую потребностям рынка, а заодно формировать спрос. И примеры тому уже есть: так, компания Shriram Properties из Индии сократила ручной ввод данных в SAP на 70% и достигла 99% точности.

Российский рынок: не догоняем, а выстраиваем

Рынок недвижимости в России, впрочем, нисколько не отстает от западного: наши ИИ‑решения также активно используют девелоперы. Так, компания А101 создала несколько ИИ‑инструментов: систему прогнозирования транспортных потоков, видеоаналитику на объектах и даже специальных ассистентов для отдела продаж. Это позволило повысить качество обслуживания клиентов и снизить затраты на маркетинг.

Но есть и другие примеры: Альфа‑Банк внедрил AI‑powered Process Mining и встроил генеративный ИИ в аналитическую платформу AlfaGen. Внутри платформы ИИ автоматически анализирует бизнес‑процессы, предлагает гипотезы улучшений и даже выявляет узкие места, которые требуют внимания и исправлений. В основе сервиса — 7 больших языковых моделей, они позволяют анализировать огромный массив информации.

В стартапе Nedvision.ai, который мы с командой запустили не так давно, внедрили ИИ‑движок автоматической оценки коммерческих объектов и интеллектуальную фильтрацию по типологии инвесторов. Такой функционал позволяет клиенту получить релевантные предложения за минуты вместо дней: сокращается время ручного отбора, за счет чего увеличивается скорость принятия решений.

Автоматизация сделок: меньше рутины, больше стратегии

На рынке недвижимости активно внедряют инструменты и технологии, снижающие рутинную нагрузку. Если что‑то можно автоматизировать без потери качества — это точно надо делать. Девелоперы хотят облегчить в первую очередь не только поиск, но и подбор жилья, на который каждый раз тратится большое количество времени.

Вот какие тенденции по использованию искусственного интеллекта развиваются семимильными шагами.

Умный поиск и подбор жилья, автоматизация сделок «под ключ». Чат‑боты и рекомендательные системы помогают клиентам быстрее находить подходящие варианты: фильтровать объекты недвижимости по тысячам параметров (например, «квартира с панорамными окнами рядом с парком»). Кроме того, в этом отлично помогают виртуальные ассистенты вроде ChatGPT для риелторов. Как раз они отвечают на вопросы клиентов 24/7. По данным «Яндекс Недвижимости», пользователи чаще всего ограничивают поиск жилья стандартными параметрами: около 40% указывают район, 34% — количество комнат, а каждый четвертый называет потолок цены.

Прогнозирование рыночных трендов. Анализ больших данных позволяет предсказывать: где цены будут расти, какие районы станут популярными в ближайшее время. Заодно нейросети могут показать спрос на аренду в разных локациях. Компания REX использует ИИ, чтобы определять оптимальную цену продажи, учитывая даже сезонные колебания.

Юридическая проверка сделок. Современные инструменты, работающие на поле искусственного интеллекта, экономят и время юристов. ИИ‑сервисы умеют сканировать договоры на предмет скрытых рисков или мошеннических схем, а также выявляют даже малейшие несоответствия в документах. И тому есть подтверждения на рынке: Pragmacore создала платформу с алгоритмами машинного обучения. Она определяет фронт работ и оценивает сроки реализации проектов. По словам компании, в этом случае затраты на строительство сокращаются в среднем на 7% за счет автоматизации ввода больших данных в 1С.

Долой рутину: в чем сила предиктивной аналитики

Парсинг данных обеспечивает более точную аналитику объектов. Допустим, если раньше приходилось тратить много часов на изучение и анализ рынка, то сейчас скорость увеличилась в разы во многом за счет предиктивной аналитики. В результате ИИ подбирает квартиру, чтобы она окупилась с аренды за пятнадцать лет, а ипотечный платеж не превышал 120 тысяч рублей в месяц. Обычно такие данные ищутся сложнее в открытых источниках, если поиск ручной. Но на него необязательно теперь тратить время.

К тому же автоматизированные модели оценки объекта (AVM) на основе машинного обучения могут оценить стоимость актива с абсолютной ошибкой менее 4% для жилья и менее 6% для коммерческой недвижимости, а это очень хорошие показатели для потенциальных инвестиций.

Исходя из примеров выше очевидно, что использование ИИ в продаже недвижимости — это весомое конкурентное преимущество. Такие инструменты сокращают время на заключение сделок и делают рынок прозрачнее для всех: от покупателя до инвесторов и девелоперов. По сути, сегодня ИИ становится ключевым инструментом этой стратегии: он снижает неопределенность бизнеса, повышает точность решений и делает их более масштабными. Поэтому выигрывать будут те, кто мыслит не метрами, а стратегией.

Как оценивать эффективность внедрения ИИ: чек‑лист для компаний

Вот какие советы по внедрению ИИ‑инструментов в недвижимости мы можем дать, исходя из нашего опыта:

• пилот: лучше протестировать одну‑две функции, не больше;
• метрики: смотрите на время, точность, ROI, а заодно на показатели удовлетворенности команды и клиентов (для этого можно собрать с них обратную связь);
• делайте ставку на глубину, а не на количество: лучше один процесс автоматизировать на 80%, чем десять по 10%;
• сохраняйте гибрид: человек + ИИ = контроль и точность; ИИ — это не про замену людей, а про тандем;
• обучайте команду: проведите ликбез для команды по работе с нейросетями и учитывайте все возможные риски.