贝壳找房首席科学家叶杰平:以AI助推产业数字化 构想新居住数字空间
6月5日,2021全球人工智能技术大会(GAITC 2021)“面向复杂大数据应用场景的高效机器学习”专题论坛在杭州举行,从理论研究与实践落地角度,探讨大数据与机器学习在城市治理、民生服务、市场营销等领域的应用。
贝壳找房技术副总裁、首席科学家叶杰平受邀出席此次论坛,并以《人工智能与新居住》为题发表演讲,与参会者们共同分享贝壳在AI场景化应用方面的实践经验,并探讨未来AI将如何展开新居住时代的想象空间。
贝壳找房技术副总裁、首席科学家叶杰平
人工智能仍处萌芽期,着力构建新居住AI引擎
目前,人工智能技术已逐渐渗透衣食住行等日常生活领域,AI在金融、安防、制造业等领域的应用已实现较高的行业渗透率。而在居住行业,人工智能的应用及发展相较而言仍处于萌芽期,具备极大的增长空间。据叶杰平分析,未来居住行业的大趋势已经确定,即线上化、数字化到智能化,未来的新居住主要将在智慧社区、智慧家居、数字平台三大方向发生巨大变革。
同时,居住行业数字化升维面临着比其他领域更多的难题,房产交易流程长、环节复杂、产品非标,人工智能的发展极为受限。为此,贝壳找房通过建设ACN经纪人合作网络实现了交易流程的标准化、模块化,让每个经纪人做最专业的工作,相互合作达成交易,明显减少了从业者之间的恶性竞争,促进不同品牌及门店经纪人高效合作,极大提升行业效率。
叶杰平表示,作为科技驱动的新居住服务提供商,贝壳找房经过在房产交易行业长达20年的深耕,逐渐领悟到科学管理及数字化工具,是推动行业变革的最大因素。2008年起,贝壳找房即开始打造真实、全面的不动产标准化基础数据库“楼盘字典”,全方位收录房源信息点,形成海量且特有的数据基础。房产知识体系与楼盘字典、VR看房及可视化交易彼此配合,在此基础上形成以智能匹配为连接的“人店-房-客”关系网络,建立起线上线下数据交互式闭环,让信息更加透明化、对称化。
具体而言,叶杰平介绍,依托人工智能技术,贝壳找房在经纪人端打造了小贝助手、贝壳分信用系统;在门店端提供智慧大屏和分级标准等管理工具;在房源端推出智能家居、好房分评价系统;在客源端研发VR应用以及好客分等工具,同时聚焦人店、房、客之间的智能匹配,让AI更好地服务居住行业。通过人工智能的场景化应用,贝壳找房目前实现了对经纪人、房源、用户的精准匹配和连接,逐渐构建起新居住AI引擎,进一步助推居住产业的数字化升级。
深耕AI场景化应用,展望新居住数字空间
结合贝壳找房长期实践经验,叶杰平为与会嘉宾详细阐释了贝壳找房在智能匹配、房客分级、AI训练、智能签约等多元化场景下的AI应用,进一步展现数字化技术在居住领域能够释放的巨大能量。
在找房看房环节,贝壳找房通过AI算法,打破传统的“客-房”和“人-房”二元关系,建立“人-房-客”三元关系,根据需求偏好智能匹配客户与房源,按照需求与服务能力精准匹配经纪人与客户,依托熟悉度匹配房源与经纪人,提供专业服务,形成优质高效服务闭环。同时,智能匹配正在探索解决“客挑人”造成的头部经纪人“商机过载”现象,以“人匹客”实现负载均衡,为广大经纪人创造平等透明的竞争环境。
在促成交易方面,贝壳找房利用AI技术打造“房客分层”。通过对近期房源、客源的关联行为建模,贝壳找房建立了基于浏览、关注、带看等动态行为关系的“贝壳关系图谱”,以及基于附近学校、地铁等静态事实关系的“贝壳知识图谱”,并在深度学习模型结构的基础上,对房源进行综合打分,供购房者筛选。由此形成的房客AI助手,能高效进行“好房”、“好客”识别及维护,使经纪人的服务力分配更有效,作业效率得到大幅提升。
在服务者教育方面,贝壳找房运用AI能力研发出面向经纪人的小贝助手,提供一房(盘)一策的学习资料、智能教练模拟通关练习、实时反馈评估及线上复刻服务场景测试,全面提升服务者专业水平及实践能力。目前,小贝助手已向经纪人提出18000万条提示建议,4500万次被采纳,对客户意图理解的准确率高达81%。
在签约环节,为了提升用户的安全感和品质体验,贝壳找房推出AI预测、精准推荐,有效降低房产签约环节风险,签约助手还可以语音回答用户问题并提示核心风险,在保护用户隐私的前提下,基于录像和录音数据分析买卖方行为,极大促进交易流程规范化,保障用户交易安全,让签约更智能、更高效。
在叶杰平看来,数据不仅连接着人、店、房、客,贯穿房产交易服务的每个环节,未来还能够拓宽连接家装、家居、家服等居住产业上下游。“每个行业都有一个标签,而‘住’的标注是‘空间’,数字化新居住关键则在于数字空间。”数字空间指居住服务全量信息的数字化复刻,包括基础数据,潜藏数据和交互数据三部分,通过全面信息化衍生大量数字化、智能化应用场景。“AI在居住产业发展还处于非常早期的阶段,这就需要更多的产业链上下游企业一起参与,让未来的居住更加美好。”叶杰平表示。
(责任编辑:蒲莎莎 )
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