Як AI, Big Data та Location Intelligence перетворюють комерційну нерухомість »Всесвітній світогляд

Що стосується оцінки, AI вже змінює те, як професіонали CRE оцінюють тенденції ринку та вартість майна. Це пояснюється тим, що інструменти прогнозування аналітики використовують історичні дані для прогнозування майбутніх результатів, що полегшує брокерам та інвесторам виявити перспективні можливості та уникнути загроз. Ці рішення також допомагають підвищити точність, що є критично важливим, де невеликі неточності можуть призвести до значних втрат.

Інша сфера, де AI покращує ландшафт CRE, – це управління ризиками. Автоматизуючи обчислення ключових фінансових показників, таких як співвідношення боргу до доходу, співвідношення позики та вартості та коефіцієнт покриття боргу, AI допомагає впорядкувати процес андеррайтингу та зменшити різні фактори ризику в інвестиційних операціях. Крім того, він може контролювати умови портфеля в режимі реального часу та попередити професіоналів CRE про будь -які зміни, щоб вони могли вжити оперативних заходів, щоб мінімізувати ризики та оптимізувати свої інвестиції.

Як результат, потенціал AI перетворити галузь CRE є значним. Однак повні переваги технології ще не реалізовані через кілька бар'єрів. Щоб подолати ці виклики, професіонали CRE повинні продемонструвати цінність ШІ для своїх функціональних лідерів та організаційних зацікавлених сторін. Це вимагає демонстрації того, як AI може надати нові уявлення, посилити прийняття рішень, впорядкувати збір та аналіз даних, забезпечити кращий досвід роботи на робочому місці та сприяти ефективності роботи.

Аналітика великих даних та штучний інтелект працюють разом, як потужний дует, щоб сприяти інноваціям та ефективності в галузях. Перший забезпечує харчування для другого, забезпечуючи масштабні набори даних, які алгоритми навчання палива та покращують їх корисність до підприємств.

AI дозволяє підприємствам швидко та точно обробляти великі дані, що дозволяє їм вживати активних дій. Це також допомагає їм помітити тенденції та візерунки в режимі реального часу. Приклади включають: виявлення шахрайських транзакцій у банківській справі, моніторинг життєвих сил пацієнтів у охороні здоров'я та оптимізацію продуктивності обладнання в енергетиці.

У роздрібній торгівлі AI дозволяє компаніям прогнозувати попит на товар, прогнозувати продаж та автоматизувати стратегії ціноутворення. Це також дозволяє роздрібним торговцям оптимізувати рівні запасів та уникати переопрацьованих або запасів. Наприклад, британський бренд моди Burberry використовує AI прогнозовану аналітику, щоб запропонувати персоналізований досвід покупок своїм клієнтам.

ТЕХНОЛОГІЇ AI, такі як обробка природної мови та Витяг розпізнавання зображень із неструктурованих даних, що дозволяє компаніям аналізувати настрої соціальних медіа та відгуки клієнтів або вдосконалювати свої продукти за допомогою чатів та голосових помічників.

Більше того, великі платформи даних з можливостями AI дозволяють користувачам легко вивчати та візуалізувати свої дані, видаляючи бар'єр між людьми та машинами. TharksPot-це рішення AI-класу, яке дає можливість користувачам розповідати потужну історію даних з автоматизованими уявленнями та візуалізаціями, де-декольте. Попросіть демонстрацію, щоб побачити, як платформа AI, що працює на AI, перетворює ваш бізнес.

Географічні дані є вирішальним надбанням для бізнес -додатків, таких як вибір сайтів, управління ланцюгами поставок та оцінка ризику. Це також потужний інструмент для оптимізації операцій, здобуття конкурентної переваги та надання персоналізованого досвіду.

LI дозволяє підприємствам розуміти моделі поведінки клієнтів, покращувати маркетингові кампанії та пропонувати цільові акції. Це призводить до підвищення продажів та покращення рентабельності інвестицій.

Наприклад, ресторани швидкого обслуговування (QSRS) можуть використовувати LI для виявлення тенденцій поведінки споживачів та відображення їх у своїх торгових точках для кращого проникнення на ринок та чудового досвіду клієнтів.

Li також використовується промисловими компаніями для упорядкування виробничих процесів, оптимізації операцій ланцюгів поставок та визначення нових інвестиційних можливостей. Енергетичні компанії покладаються на розвідку про місцезнаходження для оцінки екологічних ризиків, візуалізації активів та оптимізації мереж.

Крім того, роздрібні бренди використовують розвідку про місцезнаходження для визначення моделей підплутування клієнтів та визначення оптимальних місць магазинів, що призводять до доходу. Аналогічно, фірми з фінансових послуг використовують розвідку про місцезнаходження для пошуку ринків з високим попитом для вступних відділень та банкоматів, а також оцінки кредитного ризику з використанням регіональних економічних тенденцій та цінностей нерухомості.

Великі дані та AI – це потужні інструменти для трансформації комерційної нерухомості. Разом вони дозволяють компаніям створювати розумніші стратегії, стимулювати бажані результати та отримувати конкурентну перевагу. Однак, щоб максимально використати ці технології, підприємства повинні гарантувати, що вони мають необхідну інфраструктуру. Сюди входить інвест у надійні, масштабовані технологічні платформи, які можуть обробляти масивні набори даних та складні алгоритми AI.

Крім того, підприємства повинні впроваджувати політику, яка забезпечує якість та безпеку даних. Це допоможе створити довіру з клієнтами та забезпечити дотримання правил. Крім того, підприємства повинні інвестувати в навчальні програми для найму та утримання кваліфікованих аналітиків та вчених даних. Це дозволить їм розвивати та підтримувати надійні, передові моделі AI та алгоритми.

Прийняття рішень на основі даних стає все більш важливим, оскільки штучний інтелект, великі дані та інтелект локації продовжують перетворювати індустрію комерційної нерухомості. Надаючи інвесторам діючі дані, платформи, такі як Realmo, допомагають їм залишатися випереджаючи криву в секторі, який стає все більш динамічним. Професіонали CRE можуть приймати швидше, більш обізнані та більш прибуткові рішення, використовуючи ці інструменти.

Блог, отриманий на електронному листі