02.07.2018 

/ Jaa

Tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntäminen kiinteistöjen kohdehaussa

Sijoittajien tarpeet tukevat laajempaa tekoälyn käyttöä

Sopivien sijoituskohteiden löytäminen on kiinteistösijoittajille yksi suurimmista päänsäryistä. Vaikka sijoittaja olisi kuinka hyvin tahansa profiloinut itsensä tietyntyyppisiä kohteita hakevien kategoriaan, tarjolle tulee kohteita, jotka eivät ole sijoittajan kannalta kiinnostavia.

Vastaavasti tietoa sellaisista kohteita, joista sijoittaja olisi voinut olla kiinnostunut, ei tule sijoittajalle asti. Markkina ei toimi tehokkaasti.

Tekoäly – ja koneoppiminen – voivat olla tulevaisuudessa suuressa roolissa ratkaisemassa tehottomaan markkinaan sekä ostajien ja myyjien välillä vallitsevaan heikkoon tiedonkulkuun liittyviä ongelmia.

Tekoälyä käytetään useilla toimialoilla

Tekoälyä on käytetty jo pitkään esimerkiksi nettimarkkinoinnin tehostamisessa – profilointiin perustuva markkinointi on nettimarkkinoinnin arkipäivää. Markkinoinnin ammattilaiset ovat piinallisen tietoisia kuinka kalliiksi tulevat markkinointikampanjat, jotka eivät tavoita kohderyhmäänsä!

Aivan viime vuosina tekoälyn käyttö on lisääntynyt rekrytointiprosessien hoitamisessa. Rekrytoinnissahan on myös tavoitteena löytää juuri tietynlaisen profiilin täyttävä hakija isosta määrästä toisiaan muistuttavia hakijaprofiileja. Manuaalisesti tehtynä tällainen työ on aikaa vievää, virheille altista ja kallista.

Riittävä tietomassa ja tietojen tarkkuus on tekoälysovellusten edellytys

Voisiko tekoälyä (ja koneoppimista) hyödyntää sopivien sijoituskohteiden hakemisessa ja mitä edellytyksiä hyödyntämiselle on asetettava?

Hyödyntämisen ehdoton perusedellytys on, että listattuja kohteita on riittävä määrä ja niistä annetut tiedot täyttävät tietyt minimiehdot. Lisäksi käytettävän termistön tulee olla yhteismitallista. Usein käytetään samasta asiasta eri termejä, joka ei sinällään ole este esimerkiksi automatisoida hakuja. Tärkeätä on, että termistön käyttö on johdonmukaista, eikä sitä muutella jatkuvasti.

Lisäksi teknisten rajapintojen tulee olla sellaisia, että tiedon haku ja siirto onnistuu helposti. KTI on tehnyt osaltaan arvokasta työtä määrittäessään yhteistä tietomallia kiinteistösijoittamisen ja -johtamisen keskeisille liiketoimintatiedoille.

Jotta tekoälyn hyödyntäminen skaalautuisi kunnolla, toiminnan visiona ja tavoitteena tulee olla kansainvälinen, rajojen yli ulottuvaan sijoitustoimintaan liittyvä, ulottuvuus. Kansainvälinen ulottuvuus mahdollistaa vähitellen hakukoneiden ja tekoälysovellusten ympärille muotoutuvan liiketoiminnan skaalaamisen kannattavaksi liiketoiminnaksi.

Kaikkien kiinteistöalalla toimivien tulisi suhtautua avoimesti kohde- ja profiilitietojen jakamiseen, jotta transaktiotoiminta muuttuisi avoimemmaksi ja tehokkaammaksi.

Markku Aho                                       Johannes Aho
Hall.puh.joht.                                          Business Development Manager
RealX.pro & RealSource.eu                  Trevian