Episode 2229 - July 4 - Phần 2 của 5 – Chương 8 – ChatGPT trong bất động sản - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Chương 8 - ChatGPT trong bất động sản – Phần 2 của 5

Trích từ sách Beyond AI

Tác giả: Ken Huang và đồng sự.

Nhà xuất bản: Springer. 2023.

Lê Quang Văn, dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

1.1 - Cải thiện Trải nghiệm Người dùng và Cá nhân hóa

Ngày nay, AI đã cho thấy tiềm năng đáng kể trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng và cá nhân hóa trong lĩnh vực bất động sản, tái định nghĩa cách người tiêu dùng tương tác với các nền tảng và dịch vụ bất động sản.

Lấy ví dụ như Zillow. Thị trường bất động sản trực tuyến hàng đầu này sử dụng các thuật toán AI/ML trong hệ thống “Zestimates” độc đáo của mình. Mạng lưới thần kinh phức tạp này diễn giải các bức ảnh của tài sản và kết hợp diễn giải này với dữ liệu giá trị nhà. Kết quả là gì? Các ước tính giá trị tài sản chính xác cao, cung cấp cho người mua và người bán những thông tin có thể hành động, nâng cao quá trình ra quyết định và trải nghiệm tổng thể của họ.

Một ví dụ khác là Redfin, công ty sử dụng AI để tự động hóa quá trình đề xuất tài sản. Công cụ AI của Redfin phân tích tiêu chí tìm kiếm và mẫu duyệt web của người dùng để đề xuất các tài sản phù hợp với sở thích của người dùng. Hệ thống thông minh này giảm thời gian và công sức mà người dùng thường phải bỏ ra để tìm kiếm và chọn lọc tài sản, nâng cao trải nghiệm của họ. Hơn nữa, bằng cách cung cấp các đề xuất cá nhân hóa, nó tăng khả năng người dùng tìm thấy các tài sản đáp ứng nhu cầu và sở thích của họ.

Tương tự, Trulia, một thị trường bất động sản trực tuyến khác, sử dụng AI để học hỏi về sở thích và mẫu tìm kiếm của người dùng theo thời gian. Khi người dùng tương tác với trang web, hệ thống AI ngày càng hiểu rõ hơn về sở thích của họ. Qua thời gian, điều này dẫn đến một trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa cao. Càng nhiều người dùng tương tác với trang web, hệ thống AI càng trở nên tốt hơn trong việc dự đoán và đề xuất các tài sản mà người dùng có thể quan tâm.

Đây chỉ là một vài ví dụ về cách AI và học máy đang được sử dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng và cá nhân hóa trong lĩnh vực bất động sản. Những ứng dụng như vậy không chỉ làm cho các giao dịch bất động sản trở nên hiệu quả và thuận tiện hơn cho người tiêu dùng, mà còn cho phép các công ty bất động sản cung cấp một mức độ dịch vụ cao hơn, được tùy chỉnh theo nhu cầu và sở thích cá nhân của người dùng. Trong kỷ nguyên của sự chuyển đổi kỹ thuật số, sự cá nhân hóa như vậy ngày càng trở nên quan trọng trong việc thu hút và giữ chân người dùng, nhấn mạnh vai trò quan trọng của AI và học máy trong tương lai của ngành bất động sản.

1.2 - Tối ưu hóa Quy trình và Nâng cao Hiệu quả

AI không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực bất động sản mà còn tối ưu hóa các quy trình và nâng cao hiệu quả. Điều này đặc biệt rõ ràng trong hoạt động của một số công ty hàng đầu trong ngành.

Hãy xem xét Compass, một công ty công nghệ bất động sản sử dụng AI trong nền tảng quản lý quan hệ khách hàng của mình. Compass đã giới thiệu Video Studio vào tháng 7 năm 2021, một bộ công cụ được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để cho phép các đại lý nhanh chóng sản xuất các video liệt kê chuyên nghiệp và cá nhân hóa. Giải pháp đổi mới này nhằm tăng cường khả năng của các đại lý trong việc quảng bá hiệu quả các tài sản thay mặt khách hàng của họ. Video Studio tận dụng công nghệ AI để tự động tạo ra các video trình bày những khía cạnh hấp dẫn nhất của tài sản. Hơn nữa, các đại lý có thể tùy chỉnh các video này bằng cách kết hợp thương hiệu và thông điệp của riêng họ. Sự tiện lợi của việc chia sẻ video trên nhiều nền tảng như mạng xã hội, email và quảng cáo kỹ thuật số càng tăng cường phạm vi tiếp cận của chúng.

Tương tự, nền tảng OneHome của CoreLogic sử dụng AI để cải thiện hiệu quả trong việc kết nối tài sản và cấp phép thế chấp. Nền tảng này sử dụng AI để kết nối người mua tiềm năng với các tài sản phù hợp với sở thích và yêu cầu của họ. Hơn nữa, nó tự động hóa một số khía cạnh của các giải pháp cấp phép thế chấp, chẳng hạn như cảnh báo người dùng về các tài liệu thiếu