Kann KI als "großer Gleichmacher" in der Immobilienbranche dienen?
Die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Immobilien kann dazu beitragen, den Wohnbesitz zu diversifizieren, behauptet Anywhere Real Estate.
Sei es, indem sie Alexa anweist, Ihren Lieblingssong abzuspielen, oder die Gesichtserkennung zum Entsperren Ihres Telefons verwendet, künstliche Intelligenz macht Ihnen täglich das Leben leichter. Da immer mehr Branchen die digitale Transformation durchlaufen, optimiert die KI weiterhin die Art und Weise, wie viele verschiedene Branchen ihre Geschäfte führen - sogar die Immobilienbranche. Anywhere Real Estate nutzt KI-Technologie, um die Diversifizierung des Wohneigentums zu unterstützen.
Rassenunterschiede wie struktureller Rassismus und Vorurteile beeinträchtigen seit Jahren die Fähigkeit von People of Color, in den USA ein Eigenheim zu besitzen. Eine Studie von Urban Planet mit ACS-Daten aus dem Jahr 2019 zeigte, dass die Wohneigentumsquote der Weißen 30 Prozentpunkte höher ist als die der Schwarzen und höher als die jeder anderen ethnischen Gruppe in den USA.
Anywhere hat ein amerikanisches Immobiliendienstleistungsunternehmen, das große Marken der Branche wie CENTURY 21, Coldwell Banker und Sotheby's International Realty besitzt, einen Weg gefunden, KI in sein Geschäftsmodell zu implementieren, um besser mit Kunden in Kontakt zu treten, Vorurteile zu beseitigen und Wohneigentum zu diversifizieren.
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"Es ist wichtig, sich Daten anzusehen, die möglicherweise zu Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung führen, z. B. kann die Art des mobilen Geräts, das eine Person zum Einreichen eines Dokuments als Datenpunkt verwendet, zu einer unbeabsichtigten Korrelation in Bezug auf Rasse und sozialen Status führen. Dies wird dazu beitragen, die Vielfalt des Wohneigentums durch einen maschinengesteuerten Entscheidungsprozess zu verbessern", sagt Damian Ng, Senior Vice President of Technology bei Anywhere, gegenüber ZDNET.
Der Einsatz von KI zur Datenerfassung kann verborgene Muster aufdecken, die sich negativ auf den Kauf und Verkauf von Immobilien durch farbige Menschen auswirken. Zum Beispiel könnte die KI feststellen, dass in der Vergangenheit einige Makler und Makler in einigen Stadtblöcken viel langsamer gewachsen sind als in anderen, und einen tieferen Blick darauf werfen, ob es in diesem Bereich bewusste Vorurteile gibt, so Ng.
Eine vom National Bureau of Economic Research durchgeführte Studie zeigte, dass Tester aus Minderheiten bei der Hausdurchsuchung eher in Viertel mit minderwertigen Schulen, höheren Raten von Übergriffen und Umweltverschmutzung geleitet wurden als ihre weißen Kollegen.
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Die Implementierung von KI würde dazu beitragen, dieses Problem zu lösen, indem sie den Käufern unvoreingenommene Ratschläge darüber gibt, was wirklich die beste Lösung für sie ist. Käufer und Verkäufer können Daten nutzen, um unvoreingenommene Empfehlungen darüber zu erhalten, ob ihre aktuellen Angebote angenommen werden und welche Immobilie am besten zu ihnen passt.
"Im Kern kann KI dazu beitragen, Vorurteile zu reduzieren und das Wohneigentum durch neutrale, unemotionale, datengesteuerte Vorhersagen und Maßnahmen zu diversifizieren", sagt Ng.
KI in der Immobilienbranche hilft nicht nur den Kunden, sondern ermöglicht es Maklern und Franchise-Unternehmen, ihr Geschäft auszubauen, indem sie den Rekrutierungsprozess erleichtert. KI wurde eingesetzt, um vorherzusagen, welche Agenten über einen Zeitraum von mehreren Jahren das höchste zukünftige Wachstum erzielen werden, und hilft Agenturen, Mitarbeiter zu rekrutieren, die am besten zu ihren Bedürfnissen passen.
Die Zukunft der KI in der Immobilienbranche wird weiterhin ein Lern- und Feinabstimmungsprozess sein, um weiterhin erfolgreich personalisiertere Käufer- und Verkäufererlebnisse zu schaffen.
"Da Immobilien und Interaktionen mit Verbrauchern weiterhin digital transformiert werden, erwarte ich, dass sich dieser Bereich der KI-Innovation beschleunigen wird, weil wir besser in der Lage sein werden, die Verbraucher auf datenzentrierte Weise in großem Maßstab zu verstehen", sagt Ng.