Дмитрий Кудинов (Smartis): Как застройщику перераспределить ресурсы с помощью ИИ

Стремительное развитие AI-технологий трансформирует все рынки, включая девелопмент. Застройщики уже активно анализируют данные с помощью нейросетей, прогнозируют стоимость недвижимости, автоматизируют маркетинг и продажи. Интерес российских девелоперов к машинному интеллекту также растет. Но почти пятая часть строительных компаний все еще не готовы его использовать. Какие возможности упускают застройщики и почему, в авторской колонке, написанной специально для ЦЕГРА рассказал Дмитрий Кудинов, сооснователь UIS и визионер в Smartis.

Что останавливает российских девелоперов от внедрения AI-технологий

Искусственный интеллект разделил застройщиков на два «лагеря». Одни считают, что нужно автоматизировать вск, что можно: сотрудники часто указывают не те данные, забывают важные моменты в разговоре с клиентом. Они используют нейросети:

∎ в маркетинге и продажах – 11,6%;
∎ в общении с клиентами – 10,5%;
∎ во взаимодействии с жильцами – 7%.

В будущем планируют с помощью ИИ прогнозировать спрос и предложение – 22,1%; заниматься отделкой, меблировкой, дизайном – 18,6%.

Другие застройщики уверены, что в недвижимости лид стоит слишком дорого, поэтому здесь важен индивидуальный подход и живое общение. Также от использования нейросетей их отталкивают следующие факторы:

∎ Нет сотрудников, которые умеют использовать AI-технологии. С ИИ нужно уметь работать. Придется обучать специалистов. А есть проблемы поважнее, например, нехватка кадров, неумелые и недобросовестные бригады, рост стоимости строительных материалов, импортозамещение.

∎ Нет универсальных инструментов для задач застройщиков. А внедрение отдельных инструментов – это сложно. Их нужно интегрировать между собой. На это потребуется время, деньги и люди.

∎ Не понятно, какой результат принесет внедрение нейросетей. В отличие от цифровизации отдельных процессов (продажи, документооборот, поддержка). Отдачу от этого можно оценить быстро.

∎ ИИ нельзя доверять. Нейросети часто ошибаются, не известно, насколько достоверные данные они собирают. Они недостаточно экспертны для профессионалов рынка.

∎ Человеку нужен человек. 80% покупателей недвижимости предпочитают общаться с агентом для получения консультаций и поддержки.

Использовать ИИ в своей деятельности планируют 83,3% застройщиков. Но при этом считают, что к такой цифровой трансформации им предстоит еще подготовиться. В будущем выиграют те, кто уже сейчас внедряет нейросети в свои бизнес-процессы. Большую часть из них ИИ помогает выполнять быстрее и эффективнее, он позволяет упростить рутинные операции, освободив время для стратегического развития.

Какие задачи решает ИИ

Аналитика и прогнозирование. Уже сегодня можно использовать нейросети для изучения тенденций на рынке и прогнозирования стоимости недвижимости. Это поможет эффективнее управлять проектами и принимать решения о строительстве новых объектов. ИИ умеет определять скрытые закономерности и находить ценные инсайты.

Автоматизация маркетинга и продаж. AI-технологии помогут проанализировать потребности и поведение клиентов, чтобы сделать им наиболее релевантное предложение. Для этого на этапе первичного общения с клиентами прогрессивные застройщики используют чат-ботов и виртуальных ассистентов. Они собирают важные данные, а время сотрудников освобождается для других задач.

Улучшение клиентского опыта. AI помогает персонализировать обслуживание клиентов, повысить их удовлетворенность и вовлеченность. Так, благодаря технологии дополненной (AR) и виртуальной реальности (VR) во время виртуальных туров потенциальные покупатели получают более полное представление об объекте недвижимости.

Автоматизация рутинных процессов. ИИ обрабатывает обращения, заполняет карточки объектов, составляет договоры.

Обеспечение безопасности на объектах. Установка камер или использование дронов на основе нейросети на площадке позволяет проконтролировать работу строительной бригады, предотвратить кражи стройматериалов и прочее.

Оптимизация строительства. ИИ умеет предсказывать возможную задержку с поставкой строительных материалов и другие проблемы на строительной площадке. Застройщик сможет вовремя принять меры и свести риски к минимуму, оптимизировать логистику и строительный процесс.

Мониторинг состояния объекта недвижимости. AI поможет заранее выявить и устранить проблемы, снизив, тем самым, расходы на обслуживание и ремонт.

Искусственный интеллект очень быстро обучается. Эксперты убеждены, что скоро нейросети научатся:

∎ анализировать диалоги менеджеров с клиентами на соответствие скрипту продаж и делать выводы о настроении потенциального покупателя, прогнозировать вероятность сделки с ним;
∎ распознавать лида и предлагать ему продолжить общение с менеджером, который его обслуживал раньше за счет технологии умной маршрутизации, голосовой биометрии и Smart IVR;
∎ глубоко анализировать большие объемы маркетинговых данных (посещения сайта, просмотры рекламы), воронку продаж (поведение, интересы потенциальных клиентов. Нейросеть сможет прогнозировать продажи, своевременно актуализировать цены и т.д..

От использования ИИ выигрывают не только застройщики, но и другие участники рынка:

Клиенты и инвесторы составляют с помощью нейросети списки подходящих объектов недвижимости, оценивают их потенциал.

Банки с помощью AI отслеживают динамику стоимости недвижимости, ипотечных ставок, спроса и предложения, других экономических показателей. С помощью ИИ они прогнозируют движение рынка и оценивают кредитоспособность клиентов.

Агрегаторы объявлений о покупке, продаже, аренды недвижимости используют технологию умного поиска с глубокой фильтрацией. Он учитывает интересы лида и выдает максимально релевантные предложения.

Искусственный интеллект все глубже проникает в девелопмент с каждым днем благодаря усилиям разработчиков, предлагающих технологичные решения на основе нейросетей.

Приложения с ИИ в сфере недвижимости

Ниже приведены примеры решений и продуктов, иллюстрирующих идею применения ИИ в сфере недвижимости. Рассматривайте их как отправную точку в вашем пути поиска подходящего инструмента для решения бизнес-задачи, которую вы решили автоматизировать с помощью искусственного интеллекта.

∎ OpalAI. Помогает создавать планы этажей, генерирует 3D-изображения объектов строительства и готовой недвижимости;
∎ Home App. Помогает заключать сделки. Анализирует запрос потенциального покупателя и передает его агенту, который сможет его закрыть (по мнению ИИ). Такой подход в несколько раз повышает конверсию в сделку, по сравнению со случайным распределением клиентов по менеджерам;
∎ Architect Render. С помощью приложения можно создавать эскизы, картинки и другие графические материалы для 3D-визуализации объектов;
∎ Sphere. Умеет создавать реалистичные виртуальные туры по объекту;
∎ Zillow. Оценивает стоимость недвижимости с 98% точностью;
∎ InteriorAI. Предлагает варианты дизайна интерьера по фотографии пустой комнаты;
∎ Best Structural Solution. Рассчитывает расходы на возведение объекта, сравнивает стоимость стройматериалов от различных поставщиков, выбирает самый подходящий вариант для застройщика, показывает экономическую выгоду.
∎ Styldod. Платформа для формирования и управления списками объектов недвижимости;
∎ Сover. Помогает застройщикам и архитекторам с вариантами дизайна, чтобы специалисты могли быстрее перейти к реализации проекта;
∎ Easylist. Приложение позволяет эффективно управлять проектами и формирует развернутые отчеты по запасам.

Отдельная категория проектов на основе ИИ – генеративные нейронные сети (а точнее продукты и решения, построенные на них). В качестве примеров приведу всем известные ChatGPT (ограниченно доступен в РФ), YandexGPT, GigaChat. А примером продукта послужит классифайдер недвижимости, который недавно запустил «Циан» – «Циан GPT». Умный помощник общается с пользователями и помогает выбрать недвижимость по важным для них параметрам.

Подведем итоги

Использование нейросетей в сфере недвижимости — еще пока вызов для застройщика. Этот процесс требует готовности к изменениям и стратегического подхода. Искусственный интеллект помогает девелоперам работать более эффективно. Он оптимизирует и автоматизирует рутинные бизнес-процессы, сокращает расходы времени и средств. Интеграция нейросетей в деятельность строительной компании предусматривает обучение сотрудников работе с новыми технологиями. Машина не сможет взять на себя все процессы.

Объединение искусственного и человеческого мышления и позволяет увидеть новые стратегии, повысить качество обслуживания клиентов, увеличить количество сделок. Инвестиции в тренинги и семинары по использованию AI-инструментов помогут персоналу научиться работать с инновациями, а компании в целом — найти точки роста и оказаться на несколько шагов впереди конкурентов, которые не решаются внедрять технологии. Застройщики, которые не осознают, что использование ИИ сегодня — уже не возможность, а необходимость, рискуют в будущем потерять свою часть рынка и клиентов.

Автор: Дмитрий Кудинов