云南龙网

  1. 首页 > 生活杂烩 > 房产 > >

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( 三 )


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4：美国房地产市场上三大“房屋翻售”公司翻售差价中位数的变化
很显然，在一个价格快速上涨的市场中，如果模型预测价格总是低于市场成交价格，那就意味着公司很难在凶狠的报价大战中取得胜利，购买到足够的房屋进行翻售。外界并不知道Zestimate模型在疫情期间是如何进行预测调整以满足收购的需求。
Zillow其实也并非没有意识到问题，坐以待毙。根据媒体披露的信息，在过去的一个季度里，很明显Zillow进行了模型算法的调整，使其在报价方面更有竞争力。
但效果看起来并不好。显然Zestimate模型在业务目标驱动下进行的算法调整导致价格预测结果明显偏高。尤其是当房产价格处于市场顶部时，有经验的行内人士通常不建议进行疯狂购买：出价合理往往抢不到房源，能够购买到手的多半已经价格虚高。但机器学习模型并不懂得这些基本常识。它们只是按照历史数据习得的“知识”预测未来价格，二季度房价疯涨期间的数据由于是最“新鲜”的，所以对模型预测结果的影响最大。Zillow的业务部门也就按照Zestimate模型的指导价格完成房屋收购。
在模型的基本预测基准已经被2021年以来的房价疯涨扭曲之外，新冠期间市场发生的结构性变化也让模型跑偏。
例如客户对郊区和更大面积房子的需求暴涨，居家办公让通勤不再重要，导致特定房型的估值产生显著变化。过去的数据在预测未来价格方面变得不那么可靠，而相关的变量，如社区密度，很有可能并没有纳入模型；另一些变量如通勤距离，重要性显著降低。这些市场需求变化带来的调整必须由数据科学家手工完成，并通过市场测试确认调整是有效的。机器学习模型自身在短时间内是无法完成这样的调整的。
很显然，Zillow的数据科学家团队没有经受住这样的市场变化考验。
根据Zestimate模型的指导，公司以溢价大量收购了市场上的房屋。到三季度Zillow出售翻售房屋时，买卖价格倒挂的价差平均为 4.5%。在凤凰城，Zillow 翻售后房屋放盘价格有超过九成(93%) 低于公司购入的价格。在明尼阿波利斯市，公司买卖价格倒挂的房屋占全部放盘的三分之二。
2020年以来的美国房价上涨，受到货币极度宽松和疫情居家等异常因素影响。随着这两个关键异常因素对房价的影响减弱，Zillow的预测模型是不是还会大幅度失效，有待观察。但无论如何，Zillow现有的机器学习技术恐怕还难以应对快速变化的市场。对于评估房屋价值这样的非标准复杂性任务来说，机器学习也无法达到人类思考的随机应变。
相比之下，Zillow的竞争对手们由于缺乏Zestimate这样的强大模型，不得不通过人工机制来审查自动出价。很多时候专家团队需要手动审查每个报价并进行比较分析。持牌房屋检查员会走访每个家庭并对房屋进行 3D 扫描，以确保出价符合房屋的现有状况。
这些措施让Zillow的竞争对手们逃过了市场波动下隐藏的溢价购买风险。
内行人都知道，从新冠疫情开始后火热的翻售市场已经开始降温，赢得了房屋竞标很有可能意味着背上了沉重的包袱。Zillow今年二三季度进行的大规模房屋溢价收购不只是造成了亏损，更让企业的库存快速膨胀。
房屋翻售的重要环节是对房屋进行整修和设施升级。疫情期间建筑材料供应和劳动力短缺使整修工作既昂贵又耗时。尤其是美国供应链在三季度面临巨大挑战，建筑材料极端缺乏导致大量房屋翻售无法如期完成。【 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】

推荐阅读


上一篇：接头|埋在墙里的电线烧坏了怎么办老电工教你2招，不拆墙就解决

下一篇：屋顶|仿古铝瓦成为仿古屋顶之王