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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( 二 )


2018 年5月，Zillow在部分区域市场推出了“房屋翻售”业务。为了提高自身在收购房屋过程中的竞价能力，Zillow完全倚赖Zestimate价格预测，并通过超级简化的流程帮助房主快速、轻松的出售房屋。
美国传统的房屋出售方式是通过卖方经纪把房屋在交易系统中上架。在经过一段时间的宣传预热后卖方经纪还要安排房屋向潜在买家开放参观(Open house)。之后是收报价、甄选和谈判等，最后敲定交易条件和交割日期。这个过程往往要经过2-3个月。
使用Zillow的房主只需在网站上填写基本信息的表格并接受检查员对房屋的简单查询访问即可。房主会在几天内就获得房屋的现金报价，并选择在 90 天内的任意时间完成交易。
作为提供现金快速购买房屋的交换，Zillow将收取略高于传统房产中介的交易费，以换取房东快速拿到售房全款，无需与买家进行可能会非常冗长的谈判。这受到换房置业买家的极大欢迎。
Zillow 通过银行贷款为购买房屋提供资金。交易完成后，公司将迅速进行可以为房产增值的整修和翻新，然后在网站上重新挂牌出售。如果一切按计划进行，通常房产将在几个月内以高于收购价格10-30%的价格进行出售。
一切看起来顺理成章。Zillow公司CEO计划 2024年每月翻售房屋的数量达到5000套并推动年销售收入达到200亿美元。如果这个目标能够实现，Zillow将会占到美国全部“房屋翻售”市场的四分之一左右。也就是说，Zillow会进一步借助Zestimate实现商业成功。
但是，所有这一切的前提就是准确并且有利可图的收购价格。而这完全依赖于Zestimate算法的预测。Zestimate算法所使用的神经网络模型来自于一项为期两年、耗资 100 万美元的数据科学竞赛成果。91 个国家的 3800 多个团队受邀参与这一竞赛，致力于改进 Zestimate的算法。
在业务运营初期Zestimate 模型的表现的确不负众望——准确、快速且能够动态跟踪市场的变化。
对 Zestimate 准确性越来越有信心，2021年 2 月份开始公司直接将 Zestimate预测结果用作Zillow Offers 实时的初始现金报价，而基本不进行人工审核——事实上，经过了这么多年的商业转型，Zillow的人才架构也完全基于最新的情况，它的内部也没有那么多行业老手可以进行人工审核。Zillow的“房屋翻售”业务彻底绑在了机器学习和自动化技术上。
这为Zillow的危机埋下了伏笔。
滑入深渊
新技术的出现可以减小乃至消除低效率和的人为错误。对于企业来说，这是创造丰厚利润的关键。但新技术的应用也有一个重要前提：稳定持续的应用环境。无论数据科学家们如何精细的构建模型，它始终依赖于现有的市场环境和用于训练模型的业务数据。如果数据并没有能真实反映市场的全貌，或者市场本身就在快速变化中，那以此构建的模型其可靠性往往会受到质疑。
Zestimate模型恰恰面临着这样的挑战。从新冠疫情开始后不久，美国的房地产市场就开始进入狂飙突进的阶段。房价上涨的同期比(Year-over-Year)很快从5%上下飙升到超过10%。到2021年8月，房价上涨的同期比甚至摸高到了19.8%。
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

图三：价格飞速攀升的美国房地产市场
建立在过往多年平稳增长基础上构建的Zestimate模型面临着从未体验过的市场变化。从历史数据中学到的“知识”不再适用于现今的市场环境，Zestimate模型的预测结果开始偏离市场的实际成交价格。
疫情期间美国房地产市场快速变得火热，翻售房屋的价格比以往任何时候都高。部分市场甚至达到有史以来的最高点。一些市场的房源争夺变得异常火爆。今年5月到 6 月的凤凰城，翻售的中位数价格上升了 11.5%，相当于每套房屋加价3.9万美元后被售出。房屋在买入后哪怕只是持有几天，简单打扫一下加价售出即可赚取丰厚的利润。

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