Скопировать ссылку
Недвижимость традиционно считалась консервативной отраслью, однако в последние годы количество доступных данных растет экспоненциально. Рынок недвижимости ежедневно генерирует огромные объемы информации: от сделок и рыночных цен до пользовательских предпочтений и социально-экономических показателей. Ручная обработка или даже использование базовых цифровых инструментов уже не обеспечивают необходимой скорости и глубины анализа. Мы живем в эпоху больших данных, и их необходимо использовать во всех отраслях, где это возможно.
Традиционные подходы к оценке недвижимости часто полагаются на экспертное мнение, которое априори субъективно. Однако к его важности мы еще вернемся в этой статье. При этом системные методы оценки для рынка недвижимости выработаны уже давно, и их нужно просто применять для максимально возможного объема информации. Благодаря возможности обучения и огромным операционным возможностям ИИ позволяет поднять анализ данных на новый уровень, а результаты этого анализа сделать более доступными.
Не использовать ИИ в 2025 — все равно, что игнорировать интернет в 2000.
Условия для оценки больших массивов данных были и до появления ИИ. Просто ИИ сокращает участие человека в этих процессах. Если раньше нужен был программист для помощи аналитикам в анализе данных, то сейчас нужен специалист по машинному обучению на этапе запуска. Далее ИИ действует самостоятельно, и нужно лишь наблюдать за результатами, совершенствуя модель, а не повторяя вручную большое количество однотипных действий.
Уже сейчас достигнут очень высокий уровень рыночной оценки в сегменте жилой недвижимости. Модели Циан, Zillow и других классифайдов очень эффективны. Но оценка тем точнее, чем типичнее сам объект. Чем эксклюзивнее недвижимость, тем сложнее на текущий момент ее оценивать с помощью технического анализа даже при помощи ИИ.
Фактически ИИ позволяет:
- Снизить субъективность оценки типовых объектов.
- Прогнозировать изменения стоимости недвижимости на основе исторических и текущих данных.
- Создавать базу для более эффективного анализа инвестиционных проектов.
Уже в текущем 2025 году более 65% сделок с недвижимостью будут использовать технологии искусственного интеллекта для анализа, оценки или подбора объекта. Ввиду способности ИИ к коммуникации внедрение будет происходить очень быстро, так как не будет требовать от пользователей принципиально новых навыков, а напротив, будет значительно упрощать им жизнь.
Как ИИ оценивает недвижимость
Алгоритмы на основе данных позволяют учитывать такие параметры объектов, как цены, район, инфраструктура, этаж, год постройки, тип дома, ремонт, удаленность от метро и другие параметры.
Очень яркими примерами являются Циан и Яндекс Недвижимость. Циан использует гибридную модель оценки, комбинируя правила и ML-алгоритмы. Яндекс Недвижимость применяет алгоритмы машинного обучения и «ценовые теплокарты».
Алгоритмы обучаются на тысячах исторических сделок (если данные есть), что повышает точность оценки. Фактически, чем больше данных, тем ниже вероятность ошибки и погрешность в расчетах.
Анализ больших данных
Распознавание изображений (фото объектов, спутниковые снимки) используется Google и Zillow. Они применяют CV-модели для оценки состояния объектов, отделки, даже «престижности» района.
NLP (Natural Language Processing — языковые модели) широко применяются для анализа описаний и отзывов. Например, описание типа «дизайнерский ремонт» может повышать цену, а «требуется ремонт» — снижать. NLP позволяет извлекать такие триггеры из текста.
Также используется кластеризация районов на основе характеристик — такие модели могут группировать «похожие» районы даже без географической близости.
Предиктивная аналитика
Одна из самых интересных областей. Здесь ИИ уже позволяет добиться погрешности в 3–7% в массовых сегментах. Например, панельные дома и типовые жилые комплексы. Грубо говоря, в Москве он даст прекрасные результаты между Садовым кольцом и МКАДом, а вот в Подмосковье эффективнее пока полагаться на мнение опытного специалиста. Как уже было сказано выше, чем выше класс недвижимости и ее уникальность, тем сложнее ее оценка при помощи искусственного интеллекта ввиду сложности сопоставления и недостатка вводных данных. Не случайно зона внутри Садового кольца тоже была исключена, так как там могут соседствовать объекты с радикально разными характеристиками.
Анализ соцсетей, новостей и изменений законодательства
ИИ-модели на базе Natural Language Processing (NLP) эффективно анализируют тексты новостей, постов в соцсетях, пресс-релизов и нормативных актов, выявляя ключевые темы, настроения и потенциальные риски. А главное, позволяют действовать в незнакомых языковых сегментах.
Это качественно новый уровень сбора данных, позволяющий системно отслеживать значимые тенденции. В рамках глобального рынка — это законодательные инициативы. В рамках локальных рынков — выявление роста интереса к тому или иному району, информация об открытии новых инфраструктурных объектов, влияющих на цены.
ИИ помогает не просто группировать покупателей по демографическим параметрам, а выявлять поведенческие и мотивационные паттерны.
Кластеризация покупателей
ИИ позволяет проводить эффективную кластеризацию, когда уже недостаточно банальной классификации по каналу входа, цели покупки, поведенческим данным или бюджету. Наличие большого количества информации позволяет осуществлять кластеризацию на основе сочетаний факторов. Учитываться может все, от банальных демографических данных и географических данных до потребностей, предпочтений, скорости отклика.
Используются методы кластерного анализа (K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация, гауссовская смесь), где на вход подаются данные: поисковые запросы, история просмотров объектов, поведение на сайте, данные CRM, а на выходе формируются персонализированные предложения. Это позволяет выявлять более сложные типы клиентов, не вступая в вербальную коммуникацию. Например: «Удаленщики с временной арендой + склонность к покупке в будущем».
Прогнозирование спроса и предложения через мультифакторные модели
ИИ позволяет строить многофакторные модели прогноза на базе исторических и актуальных данных. Это позволяет учитывать сезонность, урбанизацию, миграцию и многие другие факторы. Важный нюанс в таких моделях — вес каждого из факторов. Эти значения задаются вручную. И, соответственно, это сильно влияет на итоговые результаты.
Такие модели уже сейчас позволяют осуществлять прогнозирование цен на горизонте 6–12 месяцев. Оценивать риски перепроизводства и дефицита предложения в определенных районах. Особенно эффективны такие модели на рынке аренды.
Преимущества использования искусственного интеллекта
Сокращение времени сделок
ИИ автоматизирует ключевые этапы воронки — от подбора объектов до анализа рисков и подготовки документации. По оценкам отраслевых исследователей, внедрение ИИ позволяет сократить время на заключение сделки на 30–50%, особенно в сегменте массового жилья и арендных операций. ИИ-платформы могут заранее фильтровать объекты под потребности клиента, готовить сравнительный анализ и предлагать оптимальную цену — агенту остается только провести переговоры и заключить сделку.
Объективность решений и снижение ошибок
ИИ минимизирует влияние субъективного мнения риелтора или аналитика. Автоматическая проверка документов снижает вероятность юридических ошибок. Модели оценки стоимости исключают «человеческий фактор» в виде переоценки или занижения цены. Нейросети обнаруживают потенциальные риски (например, обременения на объект или «нестабильные» районы) на основе исторических данных и алгоритмов. В области юриспруденции потенциал ИИ огромен. Вполне возможно, что в течение ближайшего десятилетия мы увидим, как ИИ защищает людей в суде. Но уже сейчас он превосходит посредственных юристов и способен обеспечивать очень высокий уровень юридической поддержки для простых операций. Составлять договорную документацию и готовить документы к сделкам.
Вызовы и риски внедрения ИИ
ИИ обучается на исторических данных, которые могут содержать скрытую дискриминацию. Предвзятые алгоритмы оценки могут недооценивать стоимость недвижимости в районах с определенным этническим или социальным составом, даже если там произошли изменения (реконструкция, реновация, совершенно новый ЖК). Приоритеты в ранжировании могут формироваться не по объективным критериям, а по устаревшим паттернам поведения покупателей.
Зависимость от качества данных
ИИ не может быть умнее данных, на которых он обучен. Устаревшие кадастровые базы, неточная геоаналитика, неполные CRM-записи — все это снижает точность рекомендаций. Ошибки в исходных данных могут масштабироваться ИИ-системами и выдавать ложные выводы. Выходом здесь может быть только создание единого стандарта качества данных и внедрение data-governance практик в компаниях.
ИИ и продуктивность
В 2018 году мы начали переход с алгоритмов и обработки данных при помощи кода на ИИ. В 2019–2020 годах это позволило перевести работу на качественно новый уровень. Если раньше необходимо было фокусироваться на насмотренность и экспертную оценку, то после увеличения объёмов данных удалось перейти к первичному выбору на основе больших данных. Это позволило кратно увеличить количество строительных компаний в разных странах на постоянном наблюдении.
То есть если изначально мы исходили из известных нам городов и строительных компаний, то с 2022 года у нас появилась возможность подбирать оптимальные для инвестирования города на основе ИИ-анализа. Определять оптимальные направления потоков капитала. Фактически у нас уже сегодня есть стратегии, включающие переход из города в город или из страны в страну, так как на основе предиктивных моделей мы видим, что в данном регионе эффективно инвестировать сейчас и этот тренд сохранится на ближайшие 3,5–4 года. Это означает, что через 3 года капитал лучше перевести на рынок с большим потенциалом роста.
Если раньше мы оценивали компании по той репутации, которую нам удавалось собрать на рынке, то теперь наши ИИ-агенты в ежедневном режиме мониторят информационное пространство во всех необходимых языковых сегментах, собирая информационный шлейф. Мы видим, как компания сдает свои объекты, что об их качестве думают клиенты, какие проблемы у них возникают. И это позволяет предиктивно отслеживать очень многие явления, такие как слухи о банкротстве, системных технических проблемах и очень много что еще. Для каждой страны учитывается локальная специфика. Если мы видим, что у компании есть интересный проект, но негативные отзывы растут в геометрической прогрессии год к году, то этот проект нужно обходить стороной. А если мы видим, что были негативные отзывы в 2018, но они пошли на спад и сейчас почти не появляются, значит компания развивается и исправляет допущенные ошибки. Все эти факторы крайне важны при инвестировании.
На локальные модели накладываются коэффициенты, формируемые на основе глобального анализа. Огромным достижением стал системный анализ парламентской деятельности в целевых странах. Любая законодательная инициатива сначала звучит на парламентских слушаниях, и только потом превращается в закон или отклоняется. В среднем этот процесс занимает от полугода до полутора лет. И, узнав о тенденции вовремя, мы получаем достаточный временной интервал для выхода наших клиентов из проектов в стране либо для наращивания капитализации. Некоторые предупреждения мы декларируем у себя на сайте, но основной анализ, конечно, носит закрытый характер. И без ИИ это все было бы просто невозможно.
Еще один политический индикатор — количество радикальных депутатов в парламентах. Если их доля превышает 10%, то стоит ждать агрессивных инициатив. Если процент стремительно растет от выборов к выборам — это признак инвестиционной опасности страны. 30% — красный флаг.
Фактически сегодня мы находимся в ситуации, когда благодаря ИИ мы можем добавить в свои аналитические модели все оставшиеся страны мира. Пока этого не делаем ввиду отсутствия необходимости, так как мы не рейтинговое агентство. По крайней мере пока. Но технически это возможно, и, вероятнее всего, количество стран на постоянном мониторинге мы будем постепенно увеличивать.
Особый интерес представляет оценка замещения рабочего времени людей искусственным интеллектом. И если в 2018 году ИИ заменял примерно 300–400 человеко-часов, то в 2025 это уже порядка 130 000–140 000 человеко-часов. То есть если в 2018 году он делал работу одного человека, то сейчас заменяет команду из 40 специалистов. И эта величина системно растет.
Сейчас анализ любого нового фронта задач начинается с вопроса, какую часть сможет выполнять ИИ.
Будущее рынка недвижимости: 5–10 лет с ИИ и новыми технологиями
Синергия ИИ и VR: виртуальные туры с интеллектуальной аналитикой
К 2030 году виртуальный показ объекта станет неотъемлемой частью любого этапа сделки. Но главное — не просто «виртуальный тур», а умный тур, когда при осмотре объекта используется VR-гаджет. То есть параллельно осмотру объекта покупателем ИИ анализирует интерьер, отмечает потенциальные риски (трещины, устаревшие коммуникации), оценивает соответствие заявленным метражам и даже предлагает ремонт или перепланировку. Все это происходит в реальном времени на основе computer vision + LLM (больших языковых моделей). Такие технологии уже тестируются в Китае и Южной Корее при продаже новостроек.
Цифровые аватары агентов
По сделке сможет консультировать не человек, а настроенный LLM-ассистент, обученный на базе конкретного агентства. Некий идеальный агент, впитавший все коммуникационные навыки и базу знаний определенной компании. Вероятнее всего, мы будем иметь дело с целой командой агентов с различными моделями поведения, каждая из которых будет соответствовать определенной аудитории, а определять, с какой именно моделью вам предстоит взаимодействовать, будет ИИ на базе предварительных триггеров.
ИИ в управлении недвижимостью
ИИ сможет оптимизировать аренду, смену арендаторов, планировать ремонты и кэшфлоу, действуя как автоматизированный property manager. В сочетании с сервисными роботами это открывает новый горизонт возможностей.
Блокчейн и децентрализованные реестры
Великолепный тренд. Через 5–10 лет большинство стран начнет переход к децентрализованным базам данных о недвижимости. Это обеспечит невозможность подделки прав на собственность, прозрачность истории объекта (кто владел, сколько раз перепродавали, были ли обременения), упрощение сделок: смарт-контракты автоматически регистрируют передачу прав, проверяют платежи и оформляют документы. Для масштабного внедрения потребуется пересмотр правовой базы и стандартизация цифровых нотариальных функций. А также приведение в порядок всех существующих баз и реестров, в которых накопилось колоссальное количество ошибок и недочетов, таких как недооформленные участки, участки без кадастровых паспортов, наложение объектов собственности на кадастровых картах. И очень много других ошибок. Но это позволит вывести прозрачность рынка недвижимости на принципиально новый уровень. А также улучшить инвестиционный климат в странах, которые первыми реализуют у себя такое решение.
Апофеозом децентрализации реестров мог бы стать глобальный реестр, когда пользователь из Малайзии сможет в один клик купить объект в Дубае, а сделка будет оформлена на блокчейне — без нотариуса, переводчика и риелтора. Но это уже точно не перспектива 10 лет, хотя вполне вероятно, что мы можем увидеть в ближайшей перспективе такую систему взаимодействия между некоторыми странами. Но до глобального взаимодействия в текущей ситуации еще очень далеко.
Идеальный сценарий внедрения ИИ мог бы выглядеть примерно так, и, вероятно, в ряде стран это так и будет происходить:
ИИ + IoT (Internet of Things, Интернет вещей) = умные дома, которые оценивают себя сами
Системы умного дома станут не только источником удобства, но и источником данных для аналитики ИИ. Умные датчики смогут фиксировать энергопотребление, температуру, шум, утечки и даже активность жильцов. На основе этих данных ИИ сможет проводить оценку технического состояния. Оценивать рыночную стоимость (динамически или на конкретную дату). Предупреждать владельца о падении стоимости из-за износа, устаревания и т. п. Рынок постепенно смещается к модели «недвижимость как сервис», а не только как актив.
Заключение
ИИ уже вошел на рынок недвижимости, но пока многие этого даже не заметили, так как в основном он проявляется на страницах классифайдов, и мало кто задумывается, что оценка «Циан» — это результат работы ИИ. Как механизм, ИИ вытесняет посредственность, так как принимает на себя прежде всего действия, связанные с продолжительной системной работой и усидчивостью.
Находясь на передовой аналитики рынка недвижимости, могу уверенно сказать, что самый эффективный результат — это комбинация глубокого ИИ-анализа с насмотренностью эксперта. ИИ выполняет большой объем работы. Мы постоянно работаем над оцифровкой все новых и новых факторов. Но все еще много аспектов, где человек незаменим. Более того, его там не скоро удастся заменить. Любая инвестиционная сделка — это еще и общение с людьми, переговоры, решение проблем и исправление чужих ошибок. И это еще долго будет уникальными функциями человека.
При этом у ИИ вполне есть потенциал заменить риэлтора в целом ряде операций с недвижимостью в сочетании с дополнительными и уже давно существующими инструментами. ИИ уже может планировать показы объекта в соответствии с графиком обеих сторон. Может осуществлять подбор по критериям покупателя. У «Циан» уже обучается такая модель. Результаты пока скромные, но и задача весьма серьезная, и, несмотря на текущие ограничения, в перспективе двух лет этот инструмент станет неотъемлемой частью подбора недвижимости. ИИ «Классифайдов» сможет не только подбирать объекты под критерии покупателя, но и согласовывать показы, корректировать критерии поиска благодаря языковым моделям.
Участникам рынка недвижимости важно понять, что ИИ — это новый уровень эффективности. Фактически целая команда цифровых сотрудников, готовых вам помогать.
Чтобы начать внедрять ИИ в свою деятельность прямо сейчас, стоит разложить свою деятельность на процессы.
- Языковые модели уже пишут описание объектов лучше человека, и пропадает смысл делать это самостоятельно, затрачивая время.
- ИИ-ассистент может отвечать на звонки и управлять вашим рабочим графиком на основе вводных.
- ИИ-редактор — обрабатывать изображения для публикации, повышая их эффективность и, как следствие, конверсию карточки объекта.
И это только начало эпохи.
Важно уже сейчас сфокусироваться на передаче ИИ тех функций, которые уже можно ему поручить. В новой технологической эпохе крайне важно правильно формулировать и ставить задачи! Именно эти навыки будут определять эффективность специалистов будущего.
