zillow|最成功的AI房产评估模型，把发明它的公司推向商业失败深渊
如果您没听说过Zillow这家公司的名字，这一点也不奇怪。它是一个传统的房地产交易企业——应该说曾经是。在公司成立至今十五年的大部分时间里，这家总部位于西雅图的公司的主业一直是提供在线房地产交易服务。
平台除了为房地产买卖双方提供交易撮合服务之外，还提供了房产估价模型Zestimate。这个模型早在2011年就推出了，此后，Zillow一度在资本市场大火，在美国房产交易平台市场上，它成为全行业的数字化的标杆性公司。此后，Zestimate几经升级更迭，成为Zillow公司商业模式的基础动力。
大获成功
访问Zillow的用户是那些希望节省房产经纪费用，但又对房地产当前价格极端缺乏了解的普通房东。他们往往在十几甚至几十年前购买了房产，现在希望以合理价格出售。而美国以独栋住宅为主的城郊和乡村房产通常是一户一价，往往因为位置、土地面积、结构、朝向、内部装修等多种因素导致相邻的房屋也会有很大价格差异。
借助Zestimate的评估模型，房主们就能了解自己房产的市场价格。随着Zillow开展了15年房地产交易服务，Zestimate模型向数百万美国家庭提供估值，积累了海量房产数据。Zestimate系统内包含了美国超1.04 亿房产数据。而美国全国居民房产不过2亿左右。Zillow涵盖了美国近半居民房产的数据，是美国房产大数据的领头羊。
在机器学习领域不断取得新突破的时候，Zillow也不断对 Zestimate 算法进行更新和升级，力求估值尽量接近市场的实际价格。新的 Zestimate 算法利用神经网络，除了使用房屋面积、位置、结构等和房屋基本属性相关的上百个详细信息外，还结合了更深入的房产数据历史，例如成交交易、税收评估和公共记录等信息对模型修正。
更新后的 Zestimate 模型更快地对动态市场条件做出反应，提供更准确的房屋估值，并减少 Zestimate 计算处理所需的时间。
新版 Zestimate 模型大获成功。根据Zillow公司网站公布的数据，目前Zestimate在全美国范围内针对在售房屋的价格预测偏差(median error)为 1.9%，而针对未上市房屋的价格预测偏差为 6.9%。 最终 Zestimate 模型的预测准确性取决于房产数据的详细程度。Zestimate列出的所需信息，房主能够提供的越完备，Zestimate预测模型就越准确。
图一：Zestimate数据模式的预测能力
借助机器学习强大的建模能力，在相当长的时间里 Zestimate 是市场上最好的房产价格评估模型，没有之一。
危机的导火索
Zillow当然不甘心守着Zestimate这么好的价格预测模型而不变现。他们选择的业务拓展方向是“房屋翻售”(House flipping)。
“房屋翻售”是一个房地产专用的术语，指的是购买售价偏低的房产，进行修复和部分设施升级后再加价售出。在美国市场上，每年有25万套的房产被“翻售”。“房屋翻售”占2020年美国全部房屋销售量的5.9%。2011年之后美国房地产行业“房屋翻售”的平均投资回报稳定在40%以上。这是一个很有利润空间的小众市场。
图二：房屋翻售历年利润收入走势
传统上“房屋翻售”基本是建筑商和资深房产中介操盘的。某项房产是否值得买入进行“翻售”，如何选择整修范围，完全依赖这些行业老手的经验进行评估预测。
对于Zillow来说，手握Zestimate进入“房屋翻售”市场是非常有利的。一方面，可以借助模型甄别出已经上市但售价明显偏低的房产，另一方面也可以通过模型预测到房屋翻新和升级后的利润空间有多大。模型的预测结果可以指导业务部门决定是否收购某个特定房屋并进行翻新升级。看起来，Zestimate对于房屋价格的准确预测能力就是Zillow“房屋翻售”业务的核心竞争力。
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