Цифровой риелтор: как устроен сервис купли-продажи квартир с помощью искусственного интеллекта

Один из способов определить «справедливую» стоимость какого-либо товара – сравнить цены на него в нескольких магазинах или других каналах продаж. Но в случае, если таким товаром является квартира, всё немного сложнее: на её цену влияют десятки факторов, при этом стоимость может колебаться даже в зависимости от сезона. И тут потребуются совсем другие инструменты определения цены, например, искусственный интеллект. О том, как создать сервис оценки квартир на основе искусственного интеллекта и зарабатывать с его помощью на сделках с недвижимостью, порталу Biz360.ru рассказал основатель проекта Arina Дмитрий Дьяконов.

Дмитрий Дьяконов относится к тем немногим людям, которые с детства мечтали стать предпринимателями. После пяти лет работы в найме он начал набираться опыта в бизнесе. Первые проекты были неудачными, но постепенно результаты становились всё лучше.

Стартап, который Дмитрий основал в 2012 году, вполне можно считать успешным. Вместе с партнёром он придумал программу для небольших гостиниц и гостевых домов, с помощью которой они могли управлять бронированиями, поступающими от Booking и AirB&B. Подобного сервиса на тот момент ещё не было. В 2016 году партнёры удачно продали его как действующий бизнес.

Об открытии проекта в сфере недвижимости предприниматель серьёзно задумался в 2018 году, после чемпионата мира по футболу. Это был период сверхвысокого спроса на краткосрочную аренду квартир в тех российских городах, где проходили игры. Дмитрий заметил, что стоимость недвижимости на волне ажиотажа выросла, а потом опять снизилась. Его это удивило: как может цена квартир зависеть от короткого периода повышенного спроса на их аренду?

Тогда Дмитрий решил «копнуть глубже» и обнаружил для себя практически свободную рыночную нишу. Он увидел, что цены на недвижимость могут колебаться в зависимости от множества факторов, вплоть до сезонности. При этом сервисов, способных предсказать и рассчитать «правильную цену» для квартир с учётом всех возможных факторов, на рынке не существовало. Дмитрий решил создать такой сервис на основе искусственного интеллекта.

«В сфере недвижимости мне всегда нравился размер рынка. Это самая большая индустрия в мире, оборот которой только в России оценивается триллионами рублей. Здесь крутятся огромные деньги, а значит – огромные возможности. Нужно было только понять, с какой стороны я могу в эту сферу зайти», – говорит Дмитрий Дьяконов.

С темой искусственного интеллекта Дмитрий уже не раз сталкивался и неплохо представлял, что это такое. Он понимал, что лучшие сферы для применения этой технологии – узкие области знаний или бизнеса с большим количеством переменных. В таких сферах искусственный интеллект может работать быстрее и результативнее человека.

Цена объекта недвижимости зависит от большого количества факторов: тип дома, компания-застройщик, расположение, состояние, этаж, планировка и многие другие «переменные». По оценке Дмитрия, всего на цену влияет около 40 различных параметров.

«Сначала система собирает объекты недвижимости в базу данных и сортирует их в зависимости от тех или иных факторов. А затем она смотрит, какие объекты по какой цене продались, а какие не продались. Наша логика – если объект купили, значит, его цена близка к «справедливой». Мы начинаем аккумулировать эти данные и обучать систему. И когда у нас в следующий раз появится объект, похожий на один из ранее проданных, мы уже понимаем, по какой цене он будет куплен», – объясняет Дмитрий.

Информационная панель для анализа данных сервиса Arina

Сервис Arina работает пока только в Москве. Каждый день база данных системы пополняется новыми сделками, которые заключают на московском рынке недвижимости. Так происходит «тренировка» системы. Она запоминает данные проданных квартир. На основании этого она может понимать и предугадывать, за сколько купят тот или иной объект.

По словам основателя проекта, он представлял, что именно нужно сделать для запуска сервиса с технической точки зрения. Его знания и опыт в IT-сфере позволили реализовать идею самостоятельно, с помощью всего одного IT-специалиста. Поэтому финансовые затраты на разработку были небольшими.

«Самое главное для стартапов – когда основатель знает, как технически реализовать идею. Иначе у него очень немного шансов. Я сам создал алгоритм и вместе с напарником писал код. Это позволило серьёзно сэкономить на этапе разработки», – подчёркивает Дмитрий.

Стартовый капитал проекта составил примерно 200 000 долларов. Они остались от успешной продажи компании в 2016 году. На них Дмитрий купил первые две квартиры в Москве для дальнейшей перепродажи.

Сейчас компанию развивают, помимо Дмитрия, четверо соинвесторов на правах партнёров. Все они присоединились к проекту в процессе его развития. Двое партнёров, включая Дмитрия, уделяют ему основную часть своего времени. Ещё трое принимают участие в принятии ключевых решений и развитии технологий.

Когда к проекту подключились партнёры, они вложили несколько миллионов долларов. Эти средства также составили оборотный капитал и позволили выйти бизнесу на новый уровень. По оценке Дмитрия, сервис стал самоокупаемым к декабрю 2021 года.

У компании три основных категории клиентов. В первую очередь, это обычные частные клиенты – продавцы и покупатели квартир. Тем, кто хочет быстрее продать свою квартиру, сервис предлагает цену «чуть ниже рыночной» и выкупает объект в течение недели. Затем находит покупателя на эту недвижимость. Разница между ценой покупки и продажи составляет доход компании.

Ещё одна группа клиентов – инвесторы, которые хотят заработать на недвижимости. Они инвестируют в компанию как в фонд и получают доход на свой капитал. Фактически компания делит с инвесторами доходность от своей работы.

Спустя несколько лет после запуска проекта у него появилась ещё одна целевая аудитория – агенты по недвижимости. Для них компания создала специальный инструмент, который позволяет риэлторам обрабатывать информацию по рынку недвижимости в своих городах. С июля 2022 года его будут продавать по подписке, цена которой составит несколько десятков тысяч рублей в месяц.

Информационная панель для анализа данных сервиса Arina

Основной канал поиска всех категорий клиентов – знакомства и рекомендации. «Именно через знакомых к нам приходят инвесторы и агенты. Мы их даже не ищем – они обращаются к нам сами. Купленные у клиентов квартиры мы выкладываем и рекламируем на ЦИАНе и Avito, там же ищем и продавцов квартир», – рассказывает Дмитрий Дьяконов.

В 2020-2021 годах цены на квартиры росли несмотря на то, что денег у людей не становилось больше. В период пандемии недвижимость оказалась очень востребованным активом. Но в 2022 году ситуация изменилась. В январе начался общемировой экономический спад, а в конце февраля произошли известные всем события в Украине и последовавшие за ними санкции.

Всё это пока не привело к снижению цен на недвижимость, но количество сделок резко сократилось. По данным компании Arina, по сравнению с началом февраля 2022 года, в мае количество продаж квартир на московском рынке снизилось примерно в пять раз.

«Февральские события были непрогнозируемыми, их нельзя было предсказать. Это не наша ниша. Мы понимаем, что происходит с рынком «в моменте»: что случилось вчера, и как это повлияло на сегодняшнюю ситуацию. И если вчера всё хорошо, а сегодня всё плохо – «в моменте» это на нас тоже отражается негативно. Но мы этот момент перескакиваем и дальше начинаем покупать и продавать по новым ценам», – говорит Дмитрий.

Панель управления менеджера по закупке квартир сервиса Arina

Июнь показывает обратную тенденцию – рынок «приходит в себя». В какой-то мере это происходит за счёт снижения ставки рефинансирования, которая стимулирует ипотечное кредитование. По сравнению с апрельскими показателями, активность на столичном рынке недвижимости возросла в три раза. Но пока она всё равно не вернулась к докризисным показателям.

«Кризисы в целом не мешают нам развивать продукт. Мы «играем» на изменениях цены. А чем больше и чаще цена меняется в любую сторону, тем лучше для нас. Сейчас рынок недвижимости постепенно оживает. И мы ожидаем, что к сентябрю он будет ещё активнее», – рассуждает Дмитрий.

У сферы искусственного интеллекта есть одна особенность: системе нужно время на «обучение». Чем больше данных загружено в систему – тем лучше результаты. Дмитрий Дьяконов считает, что на данный момент система, используемая его компанией Arina, работает «достаточно хорошо». Но её постоянно развивают и дорабатывают, чтобы она функционировала ещё лучше.

Конкуренты на рынке «умной оценки недвижимости», по словам Дмитрия, «появляются и исчезают». Он связывает это с технической сложностью самого продукта: далеко не каждому по силам разработать такой сервис и грамотно его развивать.

«Мы ускоряем рынок недвижимости, делаем его более прозрачным. По сути, мы приводим его к виду фондового рынка, где всем известно, какая сейчас цена той или иной акции. Наша цель – чтобы люди не гадали, как на кофейной гуще, сколько стоит квартира, а точно знали её цену «здесь и сейчас», – уверяет Дмитрий.

Большинство сотрудников компании – молодёжь в возрасте 20-35 лет. Они верят в проект и видят в нём пользу как для рынка недвижимости, так и для собственного развития. Именно формирование команды Дмитрий относит к самым большим сложностям в развитии проекта.

«Мы каждый день внедряем большое количество новых идей, развиваем продукт. Поэтому нам нужны сильные индивидуальности, но которые умеют работать в команде. Ежедневная командная работа – это как сплав по горной реке. Налетели на камень – отпрыгиваем. Волна или резкий перепад – гребём в одном направлении», – говорит Дмитрий.

Своей командой он управляет по принципам «бирюзовой компании». «Главная корпоративная тенденция последних лет – отмирание управленческой функции. Иерархия как способ управления уходит в небытие. Компании будут становиться платформами для работы небольших команд, которыми не нужно управлять. С экономической точки нет смысла заставлять кого-то что-то делать. Человек, который может работать и принимать решения сам, трудится намного эффективней, чем тот, которым «управляют». Если рассуждать глобально, эту тенденцию можно сравнить с отменой рабства или крепостного права в XIX веке», – считает Дмитрий Дьяконов.

Одним из приоритетов развития компании в ближайшее время будет усиление активности работы с инвесторами, среди которых могут появиться банки и другие финансовые организации. Это позволит наращивать оборотный капитал и быстрее расти. Уже ведутся переговоры с несколькими банками о развитии продукта в рамках их экосистем.

Сейчас компания готовится к выходу на рынки недвижимости Санкт-Петербурга, Казани, Тюмени, Сочи. Чтобы запустить проект в новом городе, для сбора данных и «тренировки» системы требуется как минимум месяц. Несмотря на все текущие сложности, в планах также выход на международные рынки.

«Мы не считаем, что для этого есть какие-то серьёзные препятствия. Другой вопрос, что технологическая компания – это не условный «Макдональдс». Мы не можем взять, скопировать нашу технологию и открыться в другой стране. Нам нужно адаптироваться к новому рынку. «Обложка» будет та же, но технически придётся навести контакты с местными игроками, понять местные нюансы. Это не очень быстрый процесс», – признаёт Дмитрий Дьяконов.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал, страницу в «ВКонтакте» и канал на «Яндекс.Дзен».
biz360